针对每一个头实体, 遍历所有的关系r, 为每一个关系r都确定相应的尾实体, 如果尾实体不存在，则用“null”型尾实体表示。...同头实体标记器一样，我们也要计算每个字符成为尾实体开始或结束位置的可能性来确定该字符的开始和结束位置的标记（0或1），如下所示： ? ? 是头实体标注器检测到的第k个头实体的编码向量表示， ?...在给定一个句子表示x和头实体s的情形下，某个关系r的尾实体标注器需要优化以下似然函数以确定尾实体o的范围： ? ? 是句子x第i个字符尾实体标注器开始位置的标记， ?...是句子x第i个字符尾实体标注器结束位置的标记，=。对于 ? = ? “null”型尾实体，==0（对于所有i）。...，而且F1分数在两个数据集上最大的提升来自于最困难的一类（ ）。
从光的二元存在或不存在到光强度的连续尺度，这是一小步。这可以表示为不存在和完全存在之间的简单插值，意味着强度的有界范围，可能是0到1，或者表示为以其他方式影响着色的无界数量。...通常，着色模型的这部分表示某种形式的照明，这些照明不是直接来自明确放置的光源，例如来自天空的光或从周围物体反射的光。这些其他形式的照明将在第10章和第11章中讨论。...我们之前提到过，如果光的方向 与表面法线 的夹角超过90度，则光源不会影响表面点，实际上来自表面下方。这可以被认为是光的方向（相对于表面）与其对着色的影响之间更一般关系的一种特殊情况。...在第7.1.2和第10.1节中，我们将讨论从一系列方向照亮表面位置的光源，即“区域光”。 5.2.1 平行光 平行光是最简单的光源模型。 和 在场景中都是恒定的，除了 可能会因阴影而减弱。...我们使用来自拉丁文punctus的术语“punctual”（意思是“点”），表示由源自单个局部位置的所有照明源组成的类。我们使用术语“点光源”来表示一种特定类型的发射体，它向所有方向均等地发光。
AE 语言模型的优势是，它可以从向前和向后的方向看到上下文。 但 AE 语言模型也有其缺点。它在预训练中使用 [MASK]，但这种人为的符号在调优时在真实数据中并不存在，会导致预训练-调优的差异。...在这里注意，我们知道掩蔽的“银行业”和“危机”包含彼此的隐含关系。但 AE 模型试图预测“银行业”给予未掩蔽的 词，并预测“危机”分别给出未掩蔽的 词。它忽略了“银行业”与“危机”之间的关系。...因此在 24 个排列中有 4 种模式，分别 x3 位于第 1 位，第 2 位，第 3 位，第 4 位。...4 个模式 这里我们设置位置 x3 作为 t-th 位置，t-1 标记是用于预测 x3 的上下文单词。 之前的 x3 单词在序列中包含所有可能的单词和长度。...来自 XLNet 的灵感 就像 BERT 将 MASK 方法带给公众一样，XLNet 表明置换方法是语言模型目标的一个很好的选择。可以预见，未来会有更多的工作探索语言模型的目标函数。
对于第 i 个词，我们可以根据其词向量 x{i} 算出其对应的查询向量、地址向量以及内容向量： ? 在进行表征聚合时，q 来自要求表征的词，k 和 v 来自所有词 (包括要求表征的词本身)。"...由于这些词都被替换成相同的字符 "MASK"，他们对应的语境表征计算的区别主要来自于其位置编码。...在上述对分布式语义假设的介绍中我们提到，语境中的词之间的相互依赖关系，一是取决于词本身的性质，二是取决于语境中词的相对位置。所以有了词以及词在语境中的位置，我们就有了从这个词构建依赖关系的全部信息。...其中 z{t} 代表随机排列的第 t 个词。乱序语言模型是自回归语言模型的一种推广，因为 z 可以是原来序列的顺序。 乱序语言模型的语境可以同时来自目标词的前向和后向，所以其建模了双向的依赖。...如上图所示，由于计算第 l 层的表征时，使用的第 l-1 层的表征同时来自于片段 s{t} 和 s{t-1}，所以每增加一层，模型建模的依赖关系长度就能增加 N。
因此，基于深度学习的智能模型正逐渐广泛地应用于安防监控、无人驾驶等行业中。但最近的研究表明，深度学习本身非常脆弱，容易受到来自对抗样本的攻击。...的值在-1和1之间，当其等于0时表示模型A和模型B间的判别模式不存在关系，而-1或者1则表示明确的单调关系。 的值越大则模型间的判别模式越相似。...基于此，可实现不同视频模型时序判别模式间关系的度量。 不同视频模型间判别模式的相似程度 上图为 6 个视频模型间的判别模式关系热图。...当平移后的位置大于T时，设当前帧为第i帧，即t+i>T，则第t帧的位置变为第t+i-T帧，否则为第t+i帧。...而在时序平移后的视频输入上计算完梯度后，仍会沿着时序维度平移回原始视频帧序列，并通过w_i来整合来自不同平移长度的梯度信息。
这是数据结构的第6篇文章 ? hello，上次给大家讲完了栈，是不是很简单呢？...也就是带有一定的线性特征，而又不是狭义的线性结构。 那就是Tree！ ? 什么是树 树状图是一种数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。...有序树：若指定Ti为T的第i棵子树，ri为第i个孩子，则T称为有序树。 更好的理解，可以想像以前学过的遗传图谱，就是由两棵或者多棵树组成的森林。...我们可以很明确的知道，父节点要么不存在，要么只存在一个，因此，我们只需要记录好每个节点的父节点的位置就可以找到对应的父节点，其中根节点不存在父节点，因此我们会设根节点的父节点位置为-1。 ?...2、上文中的图片均来自邓俊辉《数据结构MOOC》，有兴趣的可以自己找一下来看看。在这里也感谢邓俊辉老师，真的是强。
最近，六位来自北航的研究者推出了一款漫画脸转换模型「MangaGAN」，实现了真人照片到漫画脸的完美转换。 我们可以合理怀疑，几位论文作者都是久保带人的粉丝。 ?...假设 P 表示照片，M 表示生成的漫画脸，二者之间不存在成对关系。给定一张照片 p∈P，MangaGAN 学习映射 ? 将 p 迁移至样本 ? （m∈M），同时为 m 加上漫画风格和面部相似度。...图中（f）步骤通过 GTN 勾勒出夸张的几何线条，并确定五官的几何分布位置；图中（e）步骤则通过 ATN 生成所有的面部特征，包括眼睛、鼻子和嘴巴。...上图第 5 列和第 11 列展示了使用 SP 模块进行改进的效果；第 6 列和第 12 列分别展示了使用编码器 E^eye 和 E^mouth 的改进效果；第 4 列和第 10 列展示了使用结构平滑损失进行改进的效果...比如，脸型相同的人可能有着不同的眼口鼻大小或位置，但 GAN 在接受全局人脸特征点训练时可能遵循固定或类似的搭配模式。
【来自于某鹅场面试官】 短链接的原理 短链接展示的逻辑 这里最重要的知识点是重定向，先复习一下`http`的状态码： | 分类 | 含义...channel= | 但是这样还是很容易被猜出这个`id`和`key`的对应关系，要是被遍历访问，那还是很不安全的，如果担心，可以随机将短链接的字符顺序打乱，或者在适当的位置加上一些随机生成的字符，比如第...`1，4，5 `位是随机字符，其他位置不变，只要我们计算的时候，将它对应的关系存到数据库，我们就可以通过连接的`key`找到对应的`url`。...，然后读取的时候，走缓存即可，因为一般短链接和长链接的关系不会修改，即使修改，也是很低频的事情。...针对这种情况，一般可以用布隆过滤器过滤掉不存在的数据请求，但是我们这里`id`本来就是递增且有序的，其实我们范围大致都是已知的，更加容易判断，超出的肯定不存在，或者请求到的时候，缓存里面放一个空对象也是没有问题的
例如用‘1->3->2’的顺序，生成第3个token会先mask第2个token只使用1个token的信息。这个实现是非常必要，一方面对输入保序，保证了预训练和下游迁移时文本输入是一致的都是正常顺序。...也就是模型无法区分4和1不同位置带来信息差异。为什么只有XLNET会存在这个问题，GPT和BERT就不存在这个问题呢？...但是在XLNET中，它既没有按照固定的向前传递顺序，也同时没有像Bert一样保留预测位置的的position embedding，这就导致模型无法知道下一个要预测的位置和已有信息间的关系。...Transformer相对位置编码&TENER代码实现，不过这部分提升主要针对长文本，和乱序语言模型没有必然的绑定关系，所以后面一起放到长文本建模中再说吧~ 由于以上的乱序语言模型的拟合难度较高，如果对全文本都进行拟合...当然以上效果增益部分来自XLNET的乱序语言模型，部分来自Transformer-XL相对位置编码对长文本的效果，部分来自XLNET借鉴了Roberta用了比Roberta略小但远大于BERT的训练数据
【来自于某鹅场面试官】 短链接的原理 短链接展示的逻辑 这里最重要的知识点是重定向，先复习一下http的状态码： 分类 含义 1** 服务器收到请求，需要请求者继续执行操作 2** 成功，操作被成功接收并处理...channel= 但是这样还是很容易被猜出这个id和key的对应关系，要是被遍历访问，那还是很不安全的，如果担心，可以随机将短链接的字符顺序打乱，或者在适当的位置加上一些随机生成的字符，比如第1，4，...5位是随机字符，其他位置不变，只要我们计算的时候，将它对应的关系存到数据库，我们就可以通过连接的key找到对应的url。...如果被恶意用户利用，疯狂请求不存在的数据，就会导致数据库压力过大，甚至垮掉。...针对这种情况，一般可以用布隆过滤器过滤掉不存在的数据请求，但是我们这里id本来就是递增且有序的，其实我们范围大致都是已知的，更加容易判断，超出的肯定不存在，或者请求到的时候，缓存里面放一个空对象也是没有问题的
假设X是全局图像特征，并且是用于选择第i车道第j行锚点上车道位置的分类器。那么车道线的预测可以写成： n其中Pij:向量表示为第i车道第j行锚点选择（w + 1）个网格单元的概率。...假设Tij ：是正确位置的选择。则公式的损失函数可以写成： 其中LCE是交叉熵损失。公式之所以由（w + 1）维分类而不是w维分类组成，是因为使用了一个维度来表示不存在车道。...为了处理no-visual-clue 问题，利用来自其他位置的信息很重要，因为无视觉线索意味着在目标位置没有信息。...例如，一个车道被汽车遮挡，但是仍然可以通过来自其他车道，道路形状甚至汽车方向的信息来定位该车道。这样，利用来自其他位置的信息是解决无视觉提示问题的关键，如图1所示。...为了解决这个问题，使用预测的期望值作为位置的近似值。而预测的期望值由softmax函数得到。 其中Loci，j是第i个车道上的位置，即第j行anchor。
因为它们的引用关系在标记开始时并不存在，所以它们都会被当成存活对象。因此，也不必专门为标记过程中新生成的对象创建标记位图。这样我们就明白为什么上图中对象 J和 K 没有对应的标记位图了。...在这种情况下，来自 obj4 的引用消失会被 SATB 专用写屏障获知，obj1 会变成灰色，所以也不会有问题。 SATB 专用写屏障会记录下并发标记阶段开始时对象之间的引用关系。...这么来看，因为 obj3 对 obj1 的引用在并发标记阶段开始时并不存在，所以根本没有必要记录 obj1。...，但没有记录来自根的引用。...查看并发标记的标记信息，有助于忽略来自转移专用记忆集合中死亡对象的引用，也有助于更多地发现区域内的死亡对象。
parms ... ] tput [-Ttype] init tput [-Ttype] reset tput [-Ttype] longname tput -S << tput -V capname 是来自...reset 而不是输出初始化字符串，终端的重置字符串将被输出(rs1, rs2, rs3, rf)。如果重置字符串不存在，但初始化字符串存在，则将输出初始化字符串。...使用 tput 可以方便地实现在各设备上移动光标的位置。通过在 tput 中使用 cup 选项，或光标位置，您可以在设备的各行和各列中将光标移动到任意 X 或 Y 坐标。...设备左上角的坐标为 (0,0)。 比如光标移动到第 5 行 (X) 的第 1 列 (Y)。 tput cup 5 1 （3）移动光标并显示信息。...通常情况下，分配的数值与颜色的对应关系如下，但是可能会因 Unix 系统的不同而异： 0：黑色 1：蓝色 2：绿色 3：青色 4：红色 5：洋红色 6：黄色 7：白色 执行以下示例命令可以将背景颜色更改为黄色
拼接操作符、成员关系操作符） 你有听说过DRY吗？...字典：在Pythgon中叫“映射”、“哈希”、“散列”或者“关系数组”等等 Python 调用内部的散列函数,将键（Key）作为参数进行转换,得到一个唯一的地址（这也就解释了为什么给相同的键赋值会直接覆盖的原因...% string) #请输入一段话：上海自来水来自海上 #回文数 编写一个函数,分别统计出传入字符串参数（可能不只一个参数）的英文字母、空格、数字和其它字符的个数。 #!...（.txt后缀），要求显示该文件所在的位置以及关键字在文件中的具体位置（第几行第几个字符） import os def print_pos(key_dict): keys = key_dict.keys...行，第 %s 个位置。'
首先，平行路线之一直接来自沿水平维度方向的1D全局平均池化，因此可以被视为沿垂直维度方向的位置信息的集合。...通过这样的编码过程，CA捕获水平维度方向上的长程相关性，并保留垂直维度方向上精确的位置信息。 类似地，另一条路线直接来自沿水平维度方向的1D全局平均池化，因此可以被视为沿垂直维度方向的位置信息的集合。...其中两条并行路由位于 1×1 分支中，第3条路由位于 3×3 分支中。为了捕获所有通道之间的依赖关系并减少计算预算，作者对通道方向上的跨通道信息交互进行了建模。...给定在正常卷积的卷积函数的维数中不存在批处理系数的事实，卷积核的数量与前向运算输入的批处理系数无关。...然后，导出保留了整个精确空间位置信息的第2空间注意力图。最后，每组内的输出特征图被计算为2个生成的空间注意力权重值的聚合，然后是 Sigmoid 函数。
本文记录的是自己平时常用的16条Linux命令。 命令1：pwd pwd显示当前的工作路径，查看位置所在。 Peter提醒你：时刻都要搞清楚自己的位置！.../dir2 -- 将目录dir1移动到目录dir2中，前提是dir2已经存在，若不存在则改名 mv /dir1/* . -- 将dir1下面的全部文件(*代表全部)移动到当前目录下 命令5：rm...-20 test.py # 屏幕只显示20行 more +/hello test.py # 查询文件中第1次出现hello的位置 more -c -5 file # 每5行显示一次，而且在显示之前先清屏...） ps -u：查看用户及其他信息 ps -x：显示没有控制终端的进程 Linux系统中进程的5种常见状态（来自书籍：《Linux就该这么学》） R：运行，进程正在运行或者在队列中等待 S：中断，进程处于休眠状态中...Linux、Unix和MacOS的关系 Unix 是由贝尔实验室开发的多用户、多任务操作系统 Linux是一类Unix操作系统的统称。
前言 本节中的内容来自对uniCloud官方文档的重新梳理，为了让本课程的学习曲线更加平缓，仅保留我认为对本课程有用的部分。...如果你之前熟悉sql关系型数据库，那么两者部分概念的对应关系如下 关系型 JSON 文档型 数据库 database 数据库 database 表 table 集合 collection。...or 表示需同时满足指定条件中的至少一个 跳过指定数量的记录skip const db = uniCloud.database(); //获取users集合内的从第5条起的所有数据 db.collection...局部更新记录只更新传入的字段。如果被更新的记录不存在，会直接返回更新失败。...如果操作的记录不存在，会自动创建新的记录。
我这里简单列举一些基本信息： 彩票中心的博彩专营权是由国务院给予的，主要目的是通过发售彩票，来增加财政收入 目前福利彩票的开奖过程，都是有公证人在场的 公证人来自于公证机构，公证机构的公证权是由国家直接下放...，即不存在自由经济市场产生的公证企业，必须是国家司法证明机构，才能行使公证权 看到这里，一切正常，逻辑闭环。...但稍微深究就可以发现当中的不合理关系，我补充一些大家可能不知道的信息： 公证机构虽然是由国家直接下放公证权，但不属于公务员体系，是自收自支的事业单位 开奖过程的公证人在场，并非规定的条例，而是彩票中心为了自身形象...然后尝试找到第一个能够交换的位置 idx（若无法找到，说明不存在合法值，返回 -1 ），即从 nums[0] （原始 x 的最低位）开始找，找到第一个「降序」的位置 idx，然后从 [0, idx...当互换完成后，此时比 x 要大这一目标已由第 idx 位所保证（后续的排序应该按照从小到大放置），同时互换结束后的 [0, idx) 仍然满足「非严格升序」特性，因此我们可以对其运用「双指针」进行翻转
第4部分 组件构建原则 如果说SOLID原则是用于指导我们如何将砖块砌成墙与房间的，那么组件构建原则就是用来指导我们如何将这些房间组合成房子的。...第14章 组件耦合 三条组件之间关系的原则: 无依赖环原则 稳定依赖原则 稳定抽象原则 无依赖环原则 组件依赖关系图中不应该出现环。 ?...也就是说，这种结构中不存在环，我们称这种结构为有向无环图（Directed AcyclicGraph，简写为DAG）。 只有消除循环依赖，才能消除团队之间相互依赖的情况，进而进行独立开发。...这是组件最具稳定性的一种情况，其他组件对它的依赖关系会导致这个组件很难被变更，同时由于它没有对外依赖关系，所以不会有来自外部的变更理由。...主序列线（mainsequence） 在整条主序列线上，组件所能处于最优的位置是线的两端。一个优秀的软件架构师应该争取将自己设计的大部分组件尽可能地推向这两个位置。
所以中间的attention不是self-attention，它的Key和Value来自encoder，Query来自上一位置 的输出。...第2个Multi-Head Self-attention的 来自第1个Self-attention layer的输出， 来自Encoder的输出。 为什么这么设计？...值得注意的是，网上许多解读文章没有搞清楚 "转化为序列化数据"这一步和 "位置编码"的顺序关系，以及变量的shape到底是怎样变化的，这里我用一个图表达，终结这个问题。 ?...到了每个Decoder的第2个multi-head self-attention，它的Key和Value来自Encoder的输出张量，维度为 ，其中Key值还进行位置编码。...Query值一部分来自第1个Add and Norm的输出，维度为 的张量，另一部分来自Object queries，充当可学习的位置编码。
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