，使用print的方法，一般可以将范围缩小到一个比较完整的功能模块中；然后在可能出现bug的模块中的关键部分打上断点，进入到断点后使用单步调试，查看各变量的值是否正确，最后根据错误的变量值定位到具体的代码行...PySnooper的调用主要依靠装饰器的方式，所以，了解装饰器的基本概念和使用方法更有助于理解PySnooper的使用。在这里，我先简单介绍一下装饰器的使用，如果精力有限，了解装饰器的调用方式即可。...其实这就是装饰器的核心所在，它们封装一个函数，可以用这样或那样的方式来修改它。换一种方式表达上述调用，可以用@+函数名来装饰一个函数。...Python装饰器的一些常用方法。...目前大多数采用的方法主要有以下几种： Print函数 Log日志 IDE调试器 但是这些方法有着无法忽视的弱点： 繁琐 过度依赖工具 在断点调试和单步调试过程中，需要保持持续的专注，一旦跳过了关键点就要从头开始
首先创建一个html的扩展方法，这个方法是万能的，可以直接拿到您的项目中使用: //主要就是输出分页的超级链接的标签 //自定义分页Helper扩展 public static...redirectTo, pageSize); } if (currentPage > 1) {//处理上一页的连接...output.Append(" "); } if (currentPage < totalPages) {//处理下一页的链接...totalPages);//这个统计加不加都行 return new HtmlString(output.ToString()); } 如果不知道什么是扩展方法...，以及不知道扩展方法如何使用，可以看我的另外一篇文章， http://blog.csdn.net/only_yu_yy/article/details/78509091 然后在视图中调用这个方法 <div
PEFT方法将微调限制在一小部分参数中，以很小的计算成本实现自然语言理解任务的最先进性能。 (RoSA)是一种新的PEFT技术。...并解释为什么它的性能标志着有意义的进步。对于那些希望有效地微调大型语言模型的人来说，RoSA提供了一种新的解决方案，该解决方案优于以前的方案。...参数高效微调(PEFT)方法通过将微调限制为每个任务的一小部分参数来解决这个问题。在最近的文献中提出了一系列PEFT技术，在效率和准确性之间做出了不同的权衡。...Robust Adaptation (RoSA) Robust Adaptation(RoSA)引入了一种新的参数高效微调方法。...总结 随着语言模型规模的持续快速增长，减少对其微调的计算需求是一个迫切需要解决的问题。像LoRA这样的参数高效自适应训练技术已经显示出初步的成功，但面临低秩近似的内在局限性。
这是我多年实践总结的一套高效的学习法，这种高效的学习方法，也叫意义点学习法，因为此学习法的核心概念是：意义点（meaning point） 我们需要选择一个想学习的主题或概念，可以是一本书、一篇文章、一个理论或一个技能等等...recalling 什么是"引导式意义点" 就是一篇文章，有三两个引导式意义点，不需要多，只需要三两个引导式意义点即可。...什么叫有限状态机，就是说这篇文章的意义点也就那么多，是数量有限的，只是我们没有全部知道(列出来)而已 比如这篇文章的全意义点可能有十个，我现在只知道两个而已 但是哪些意义点我们知道，我们不知道什么，要搞清楚...类方法)是另一个意义点所需要回忆的事情 费曼学习法本身多理念是完全正确的，但是在实施阶段，我们并不是那么容易可以get到知识的核心(也就是总结出浅显易懂的概括)，我们只有多回忆当下的意义点，才会用把支离破碎的知识点破镜重圆...，列出来 这是一种思维的方式，看起来意义点是无序的，但是是非常清晰的 比如做决策，比如学习，思维方式是一样的 此学习方法除了适用于各种学科广义的学习，也适合学习编程，后续会有系列文章讲述如何用于学习编程
本文主要介绍了SVP（Selection via proxy）方法。作为一种用于深度学习的数据选择方法，其可以在保证识别准确率的同时，有效地提高深度学习中计算效率。...像主动学习(active learning)和核心集选择(core-set selection)之类的数据选择方法是确定训练数据的强大手段，但是这些方法计算花销大且难以大规模使用。...在最近ICLR 2020的工作中(https://openreview.net/pdf?id=HJg2b0VYDr)，我们提出了一种将数据选择速度提高多达41.9倍的方法。...我们使用一种规模较小、精度较差的模型作为规模较大目标模型的低代价的代理，并用此来选择用于训练的“核心”数据。...创建高效且有用的代理模型 我们探索了两种创建代理模型的主要方法： 缩小网络规模 对于具有多层的深层模型，我们可以减小隐藏层的大小或数量，这是在权衡模型精度下减少训练时间的简单方法。
这时后台goroutine如果遇到错误想要及时通知库的使用者将不会是一件容易的事情，因为这是一个异步通知error的方法。...如果你需要更多的信息，完全可以是一个包含error的struct；2.告诉守护goroutine可以安全退出的方法是关闭该channel，此时需保证该channel不会再被使用。...2. errorDiversion 作者不清楚是否有业界前辈早已使用了类似或更成熟的技术，在这里作者只是提供自己处理该需求的一种方法。...正确的做法是向eC传递error之前上锁。 多eD嵌套的解决方案 即某上游eD(下简称为A)的eC是某下游eD（下简称为B）的uC。他们是共享同一个channel而非传递的关系。...总结 这套机制为处理goroutine异步通知error提供了一种有效解决方案，库的使用者仅需启用一个goroutine监听errchannel即可。
作者 | SFXiang 编辑 | 青暮 这篇文章收录于ECCV2020，是一篇关于无碰撞空间区域分割的文章，整体效果很不错。...因此，在本文中，首先介绍了一个名为表面法线估计器（ surface normal estimator ，SNE）的新型模块，该模块可以从密集的深度/视差图像中高精度和高效率地推断出表面法线信息。...此外，提出了一种称为RoadSeg的数据融合CNN架构，该架构可以从RGB图像和推断出的表面法线信息中提取并融合特征，以进行准确的自由空间检测。...这种像素级的分类结果会被自主系统中的其他模块所利用，如轨迹预测和路径规划，以确保自动驾驶汽车能够在复杂的环境中安全航行。 现有的自由空间检测方法可以分类为传统方法或基于机器/深度学习的方法。...在本文中，首先介绍一种名为表面法线估计器（SNE）的新型模块，该模块可以从密集的视差/深度图像中以高精度和高效率推断出表面法线信息。
以下是蚂蚁金服的技术专家对入选论文《Enhanced-RCNN: 一种高效的比较句子相似性的方法》做出的深度解读。 前言 如何衡量句子相似性是自然语言处理中一项基础而又重要的任务。...我们在经典的交互型句子相似性比较方法 ESIM 的基础上，提出了一种新型的计算句子相似度的方法 Enhanced-RCNN，来更好的捕捉待比较的两个文本自身以及相互之间的信息。...在本论文中，我们提出了一种高效的比较句子相似性的方法 Enhanced-RCNN，这是我们在经典文本匹配模型 ESIM的基础上改进的模型，该模型在 Quora Question Pair 和 Ant Financial...我们提出的 Enhanced-RCNN 属于一种 “交互型” 的文本匹配模型，在交互机制的设计上更加轻量级，同时效果相比其他的 “交互型” 模型更好。 ?...可以看出，Enhanced-RCNN 要更高效，更适合工业场景的应用。 4.4 Case Study and Error Analysis ?
本文提出了一种卷积条件随机场，它能以卷积运算的方式解决 CRF 的两个大问题，并结合 CNN 实现更好的语义分割效果。 语义图像分割旨在为图像中的每个像素生成分类标签，是视觉感知中的一个重要任务。...尽管结构化模型的成功是无可争议的，但在最近的方法和研究成果却鲜有人问津 [37,7,40]。 我们认为，导致这一现状的主要原因是条件随机场的学习速度非常缓慢，且难以优化。...如何为条件随机场等结构化组件学习特征仍然是一个开放性研究问题 [36,20]，许多方法完全依赖于手动设定的高斯特征 [17,41,31,6]。...我们相信，训练和推断上的速度提升将大大有利于未来的研究，同时我们也希望它可以帮助条件随机场重新成为解决结构化任务的流行方法。...这使得卷积条件随机场的理论基础看起来很有前景，因为强大而有效的假设构成了机器学习建模的重要力量。 卷积条件随机场中的高效信息传递 本文的主要贡献之一是证明信息传递在卷积条件随机场中是高效的。
基于这一见解，研究者们提出了一种基于区域的半监督算法，该算法可以自动识别包含未标记前景对象的区域。然后，提出的算法以不同方式处理标记和未标记的前景区域，这是半监督方法中的常见做法。...除此之外，还表明新提出的方法在标准半监督设置上实现了竞争性能，证明了新方法的强度和广泛适用性。 二、背景 传统的目标检测方法假设训练数据集被详尽地标记。这种检测器的性能对标记数据的质量很敏感。...稀疏注释目标检测（SAOD）是在训练数据中存在缺失注释的情况下提高目标检测鲁棒性的问题。这个问题在当前至关重要，因为获取众多数据集可能既昂贵又费力。另一种方法是使用计算机辅助协议来收集注释。...为了避免这种情况，提出了一种连接fo和fa以获得ROI的C-RPN。 Pseudo Positive Mining 给定来自C-RPN的ROI，下一步是从标记区域和背景区域中识别未标记区域。...稀疏GT用于监督这些预测，方法是将交叉熵损失应用于标记和背景区域的分类，以及平滑L1用于标记区域的边界框回归： 最后，对未标记区域执行与类别无关的NMS，以删除导致Nu唯一区域的重复项。
Caffe/DarkNet/MxNet多种框架都使用了这种计算方法，因为将卷积操作转化为矩阵运算之后就可以方便的使用很多矩阵加速库如MKL，OpenBlas，Eigen等等。...Figure3 从伪代码里可以看到这里有2种计算方法： Solution 1：Algorithm2中的第9-19行和Algorithm1中的方法完全一致，然后14-19行是对临时结果对做排列变化，即Figure3...Solution 2：Algorithm2中的第21-25行。每次循环处理一个样本，不需要做额外的排列变化，即Figure3中的下半部分。 这两种计算方法的浮点乘法计算次数是完全一样的。...但是，在实际操作中，子矩阵的数量对性能的影响是很大的，在Solution1中执行了 次gemm，而Solution2中执行了 次gemm，如果使用Blas矩阵计算库，那么这两种方法在特定硬件平台如GPU...上哪一种更好是需要考虑的。
如果模型识别错了个体，是由于模型配置不当、模型训练不足、输入数据错误，还是我们首先选择了一个有偏差的集合来训练模型?如果我们要依赖这个模型，我们怎么能相信这个模型知道有这么多失败的方法?...决策树本质上是可解释的，尽管在随机森林等集成方法中使用时，我们会失去可解释性的部分。因此，任何模型消费者都应该问的第一个问题是用于构建模型的算法有多可解释?...这是我们在这里最关心的最后一种感觉。 由于模型开发人员的偏见，在有限的数据集上训练人脸识别模型存在许多问题，贷款决策模型使用历史上有偏见的数据集来确定信贷的可用性。...这些都是需要回答的有效且重要的问题，回答的问题越多，给定模型的透明度就越大。 一种透明度评估方法的探索 对模型透明度的尝试并不新鲜。...在那次会议上，提出了一种方法的想法，通过这种方法可以评估模型在多种措施之间的透明度。然而，NIST并没有因此采取任何行动。
对于没有足够算力的我，苦苦寻觅一个能够高效的选择适合的预训练语言模型的方法，不过资料不好找呀，偶然间我才发现了这篇论文，里面提到的LogME方法值得一试。下图是该方法适配的任务： ?...本文在LogME方法的相关描述上，组织基于论文作者所在学院的官方公众号上的一篇文章，LogME：通用快速准确的预训练模型评估方法。...的表现 ? ，而现在我们想要通过一种方法得到 ? ，其中 ? 能够与 ? 有着很好的相关性。...说到这里，很多人会想到，一种直观的方法是通过Logistic Regression或者Linear Regression得到最优权重 ? ，然后使用似然函数 ? 作为打分标准。...而之前的方法如LEEP和NCE，虽然耗时更少，但是效果很差，适用范围也很有限，完全不如LogME方法： ?
TLDR: 为了缓解多模态推荐存在的效率问题，本文提出一种高效适配多模态表征的序列推荐方法，并提出了一种更加全面的效率衡量指标TPME，最后从实验和理论方面证实了该方法的优越性。...为了解决上述的第一个问题，作者提出一种简单高效的IISAN（Intra- and Inter-modal Side Adapted Network，内模态和跨模态边适配网络）用于实现高效适配多模态表征。...（IISAN读音同“Isan”[伊森]，泰国最大地区的名称）与采用的EPEFT的传统方法相比，IISAN有如下三个创新 （1）如上图的右侧所示，IISAN属于DPEFT（解耦的参数高效微调），可以大幅度的减少计算图...本文的贡献： （1）参照DPEFT的范式提出一种IISAN架构用于高效适配多模态表征，并提出了缓存技术进一步提升了效率。...此外，作者引入了一个实际效率指标——TPME，来综合评价不同方法之间的实际效率。最后，三个推荐数据集上的实验结果显示了IISAN在效率和效果方面的优越性。效率分析还从理论上证明了IISAN的高效率。
该方法旨在提高气候变化信息在局部尺度上的可靠性，这对于影响研究和政策制定至关重要。其核心是一种新颖的混合方法，结合了经验性统计降尺度方法和区域气候模型（RCM）。...它们的优势在于高效的计算，但依赖于观测数据且假设大尺度与局部尺度关系不变。动力降尺度则基于区域气候模型（RCMs），这些模型分辨率高于GCMs但限于特定区域。...这一方法依赖于计算成本较低的机器学习算法，以增加高分辨率RCM模拟集合的规模。RCM仿真器基于UNet，一种全卷积神经网络架构，重点用于仿真欧洲西部特定领域的日近地面温度。...结论：这项研究旨在探索一种新型的混合降尺度方法，即模拟区域气候模型（RCM）的降尺度功能。具体来说，就是学习将大尺度气候信息转换为区域气候模型执行的局部气候信息。...这种方法被称为RCM-仿真器，旨在以较低的成本增加高分辨率区域模拟集合的大小。RCM-仿真器基于一种名为UNet的全卷积神经网络算法，显著降低了与RCM运算相关的计算成本。
为了实现快速法线估计，我们研究了激光雷达扫描帧的结构信息，提出了一种新颖的快速近似最小二乘（FALS）方法，通过预先计算的方位角信息，当新的扫描帧到达时，估计法线仅需要点的距离信息，为了高效估计点的分布...总结 本文提出的LOG-LIO是一种在线激光雷达惯性里程计法，它结合实时的法线和点分布估计来准确表示局部几何信息。...同时还提出了一种高效的激光雷达点云法线估计方法，名为 Ring FALS，它预先计算了方位信息并仅利用距离信息来估计点的法线，LOG-LIO 通过扩展的 ikd-tree 管理地图，并在地图体素内逐步维护法线和点分布...高速场景下自动驾驶车辆定位方法综述 Patchwork++：基于点云的快速、稳健的地面分割方法 PaGO-LOAM:基于地面优化的激光雷达里程计 多模态路沿检测与滤波方法 多个激光雷达同时校准...、RGB-D和双目相机使用点线面的高效稀疏建图与定位方案 开源又优化的F-LOAM方案：基于优化的SC-F-LOAM 【开源方案共享】ORB-SLAM3开源啦！
针对交通参与者的轨迹预测可用于降低上述不确定性，更好的了解交通环境，从而实现更安全高效的自动驾驶。监督深度学习已成功应用于轨迹预测问题，但缺乏概率推理的方法难以对复杂的结构化输出进行建模。...赋予机器人考虑人类对其行为做出反应的能力，是实现前瞻性和主动性机器人决策策略的关键组成部分，该策略可以实现更安全、更高效的交互。...然而，Max Erl的典型应用有两个主要缺点，这促使我们考虑另一种方法。...首先，尽管学习到的分布可能是多模态的，但如果它被表示为非标准化对数概率密度函数（即r(x, u)），则在规划时（例如，通过采样），可能没有一种计算上易于理解的方法来解释这种多模态。...07 结论和未来工作 我们提供了一个关于CVAE方法的完整教程，该方法用于多智能体交互的多模态轨迹预测。
本文作者提出了一种基于邻域空间聚合的方法，NSA-MC dropout，可以高效的实现点云语义分割的不确定性估计。...本文主要贡献总结如下： 1) 在没有重复推断的情况下为每个点建立了输出分布。高效的分布建立依赖于一种新颖的空间相关采样方法，以空间换取时间，解决了传统MC dropout中采样耗时的问题。...因此，作者探索了一种实现 PCSS 有效不确定性估计的方法。 基于神经网络 (Neural network，NN) 的 PCSS 方法广泛用于实际工程应用。...以前的方法使用高斯分布来逼近真实的后验分布，这导致模型参数和计算成本大幅增加。最近提出的Monte Carlo dropout（MC dropout）方法是一种是高斯过程的近似。...这种近似高斯过程依赖于一种新颖的空间相关采样方法，它消除了对重复推理的依赖。 具体来说，作者设计了 NSA 用来估计基于空间相关采样方法的点预测结果的不确定性，如图 1（c）所示。
什么是 OpenGL ES OpenGL ES 是一种为嵌入式系统和移动设备设计的3D图形API（应用程序编程接口）。...多实例渲染。...这种技术可以显著提高渲染大量相似物体（如粒子系统、草叶、树木等）的效率。 缓冲区对象 UBO（Uniform Buffer Objects）。UBO 是一种用于在渲染中传递大量数据的机制。...提供绑定和在顶点数组状态之间切换的高效方法，用于管理 VBO 和 EBO。 同步对象。...使应用程序能够执行对像素操作和纹理传输操作的异步数据传输。 缓冲区位块传输（Blit）。主要用于帧缓冲区之间的像素拷贝，性能高且使用方便，可以指定缓冲区任意矩形区域的像素拷贝。
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