本文约5400字，建议阅读10分钟 从神经搜索到多模态应用，这里的神经搜索指的是在搜索系统中用神经网络模型。...本文将从以下几个方面进行介绍： 从神经搜索到多模态应用 多模态数据 多模态应用服务 Jina全家桶在DocsQA中的实践 01 从神经搜索到多模态应用 首先看一个典型的多模态数据——新闻，除了文字之外还会有图片的信息...最后我们还需要考虑到网络传输，因为在多模态的应用中，我们搭成的服务往往都是一个流水线，数据会在不同模块之间流转，此时就涉及到数据在流转过程中的网络传输效率。...当然最简单的就是 json 做一个序列号，但这样的传输效率很低，整个服务的运行效率就会受到影响。 针对这些问题，我们开发了 DocArray，这是一个用于处理非结构化多模态数据的数据结构工具包。...它能将各式各样非结构化数据，统一成同一种数据结构 Document。 还是通过之前新闻的例子来介绍一下 Document 类的用法。我们希望用 Document 对这个新闻进行封装。
Google提出了一个跨模态对比学习框架来训练用于文本到图像合成的 GAN 模型，用于研究解决生成的跨模态对比损失问题。...Engineer, Google Research 原文 / https://ai.googleblog.com/2021/05/cross-modal-contrastive-learning-for.html 从文本到图像的自动生成...在CVPR 2021中，Google提出了一个跨模态对比生成对抗网络（XMC-GAN），训练用于文本到图像合成的 GAN 模型，通过模态间与模态内的对比学习使图像和文本之间的互信息最大化，解决文本到图像生成的跨模态对比损失问题...XMC-GAN 文本到图像合成模型中的模态间和模态内对比学习 XMC-GAN 被成功应用于三个具有挑战性的数据集：一个是MS-COCO 图像描述集合，另外两个是用Localized Narratives...可以生成与输入描述非常匹配的高质量图像，包括更长，更详细的叙述，同时端到端模型的复杂度也相对较为简单，这代表了从自然语言描述生成图像的创造性应用的重大进步。
BLIP的整体模型结构如下图，包括1个图像单模态Encoder、1个文本单模态Encoder、1个文本多模态Encoder、1个文本多模态Decoder。...BLIP-2的核心是如何利用预训练好的图像模型和文本模型。图像模型和文本模型在各自的领域进行了预训练，其单模态的能力非常强，但是由于两个模态之间的空间无法对齐，无法直接在多模态使用。...整体结构如下，使用BLIP-2中的Image Encoder和Q-Former生成图像表征，然后做为prefix soft prompt拼接到Instruction前面，整体输入到预训练语言模型中，让预训练语言模型生成预测结果...此外，Instruction也会作为Q-Former的输入，和Queries进行交互，指导从图像中提取相关的特征作为prompt。...从多个数据集上的实验结果可以看出，InstructBLIP取得了最新的SOTA效果，比原来的BLIP-2效果提升一大截，验证了InstructBLIP对的优势。
早期的分段锁设计在Java 1.5版本之前，ConcurrentHashMap采用了分段锁的设计。...内存开销分段锁设计需要维护多个锁和多个段的状态信息，这会导致一定的内存开销。而且，锁的数量是固定的，如果初始化时选择了不合适的段数，可能会导致性能不佳。3....死锁风险分段锁设计也存在死锁的风险，如果多个线程在不同的段上争夺锁，并且同时需要访问其他段的数据，可能会导致死锁。...Java 8的改进：CAS操作为了解决分段锁设计中存在的问题，Java 8中对ConcurrentHashMap进行了重大改进，引入了CAS操作（Compare-And-Swap）。...通过引入CAS操作，从根本上解决了分段锁设计中存在的问题，提高了并发性能，减少了内存开销，并降低了死锁风险。
NLP在多模态处理中的崭新前景：融合文本、图像和声音的智能随着信息技术的飞速发展，我们身边产生的数据呈现出多模态的趋势，包括文本、图像和声音等多种形式。...多模态处理不仅仅关注这些数据的单一模态，更着眼于如何整合这些模态，以获得更深层次、全面的理解。本文将深入研究NLP在多模态处理中的应用，探讨融合文本、图像和声音的智能，以及这一领域的崭新前景。1....未来发展与挑战5.1 未来发展方向更强大的多模态预训练模型： 设计更强大的多模态预训练模型，使模型能够更好地学习融合不同模态数据的能力。...跨模态迁移学习： 研究在一个模态上训练的模型如何更好地适应其他模态的数据，实现跨模态迁移学习。多模态生成： 推动多模态生成任务，如图文生成、文音生成等，使系统具备更全面的创造性能力。...结语多模态处理将是NLP领域未来的重要发展方向。通过整合文本、图像和声音等多种形式的数据，我们可以期待更加智能、全面的系统应用，涵盖从图像搜索到语音助手等各个领域。
AIGC：从自动生成到 跨越模态的全能选手 最近对于 AIGC 的讨论越来越多，但实际上人工智能创作经历了多次热潮。那么人工智能创作的发展历程经历了哪些阶段？AIGC 的应用已经涉及哪些领域？...大家现在关注的 AIGC，应该是第二波的技术热点了，它更多地涉及到跨模态的生成，更多地增加了从隐空间产生出来的东西。...AI大模型成为热点 关键算法仍有差距 从大数据到应用场景再到大模型，人工智能随时间的推移而不断演变，关注点也在不断转向。国内与国外的差距主要在哪里？在人工智能领域竞争中，国内具有哪些优势？...我可以使用一个音视频生成模型完成，前面配一个文本转语音技术，我们可以直接通过文字交流，而且可以使用 RTC、TTS 等技术进行模态转换和音视频通信。...也想和赵军老师交流下，从工业界的视角，你了解到的目前产品级的系统，触及多少实际用户？ 赵军： 目前腾讯云也在 AIGC 相关的产品方面做了一些尝试，虽然还没有达到像您上面提到的那样智能的程度。
NLP多模态融合：创造丰富智能体验的新纪元1. 引言随着信息时代的发展，我们生活在一个充满多模态数据的世界中，包括文本、图像、语音等多种形式的信息。...在这个背景下，多模态融合成为一项引人注目的研究领域，它通过整合不同模态的信息，为人们创造更丰富、智能的体验。...多模态融合的概念多模态融合是指从不同感知模态（如文本、图像、语音等）中获取信息，并将这些信息整合到一个统一的框架中，以获得更全面、准确的理解。...在NLP领域，多模态融合可以通过将文本与其他模态的数据结合，实现更深层次的语义理解和信息提取。3....4.2 挑战数据融合难度： 不同模态数据的融合涉及到不同领域的专业知识，数据的融合复杂度较高。模态不平衡： 在某些场景下，不同模态的数据可能存在数量上的不平衡，导致模型在某些方面的性能下降。
最后，为了纵观当前的视音学习领域，该综述从视音场景理解的角度重新回顾了近年的视音学习进展，并探讨了该领域潜在的发展方向。...更多的大脑区域，包括顶叶、额叶和海马体，都表现出类似的多通道知觉现象。根据对于多通道知觉现象的研究，我们可以观察到几个关键发现： 1）多模态提升。...在进行视音协作之初，如何在没有人类注释的情况下有效地从视音模态中提取表征，是一个重要的课题。这是因为高质量的表征可以为各种下游任务做出贡献。...这些任务旨在通过对视音场景进行跨模态时空推理，回答与场景有关的问题，或者就所观察到的视音场景生成对话。...从基础场景理解到因果交互场景理解，相关研究的多样性和丰富性逐渐降低，特别是因果交互场景理解仍然处于起步阶段。这暗示了视音学习存在的一些潜在发展方向： 1）任务整合。视音领域的大多数研究是任务导向的。
因子分析是基因组学中广泛使用的降维方法。现有的因子分析模型假设观察到的样本是独立的，而这个假设在时空分析研究中并不适用。...MEFISTO不仅保持了因子分析对多模态数据的既定优势，还能够进行空间-时间上的降维、插补和平滑与非平滑变化模式的分离。...MEFISTO是一个计算框架，开启了多模态因子分析在时间或空间分辨率数据集的应用。...MEFISTO概述 > 与多模态数据的现有因子分析方法不同，MEFISTO采用连续协变量来解释样本之间的时空相关性，这允许识别时空平滑因子以及独立于连续协变量的非平滑因子； > 对于具有重复时空测量的实验设计...为了确定转录组和表观遗传组在发育过程中的协调变化，研究团队使用从RNA表达中得到的二维参考坐标来描述发育过渡期，并将这些作为MEFISTO的协变量（方法）。
在默认情况下，分钟滑轮包含从0到59共60个值，如果你要展示一个颗粒度较大的时间，你可以让分钟滑轮的单位刻度变大，只要这个刻度可以整除60。...进度视图： 是一条轨迹，随着进程的进行从左向右进行填充 不支持用户交互行为 iOS定义了两种进度视图样式： 默认(Default).默认样式适合用在app的主要内容区中。 ?...为按钮设计简短而逻辑清晰的文案。好的按钮文案一般只有1到2个单词，描述用户点击按钮后的结果。...关于这一点，你可以指定以下任意一种过渡动画： 垂直出现(Vertical).模态视图从底部边缘滑入屏幕，也同样从屏幕底部滑出（默认模式）。 弹出(Flip).当前视图从右往左水平滑动，露出模态视图。...从视觉上看，模态视图好像原来就处于当前视图的下面，当前视图移开时，它便出现了。离开模态视图时，原先的父视图从左边滑回屏幕右边。
除了图像与视频的识别、检测与分割，其实视觉领域还有许多子任务，比方说：底层任务有图像的修复，中层任务有检测图像深度的估计，更上一层的任务包括图像里物体之间的关系预测，以及从图像到语句的生成或者视觉问答等等...进一步的研究发现，如果把视频的预训练数据扩展到多模态数据，例如视频加上声音或各种语言，然后再去设定前置任务，这时候预训练的模型在执行视频的下游任务时，性能可能会更好一点，gap大概可以缩小到5%以内。...所以结论是：NLP领域的所有研究问题基本上都会受益于无监督预训练模型，但无监督模型在实际应用系统上的表现则带有不确定性，因为涉及到许多其他方面。 从深度聚类角度来看，影响聚类性能的要素在于特征表示。...在多模态应用场景，进行视觉、语言处理或者更深入的将视觉与语言结合在一起的数据挖掘时，对于同一个实体或者描述同一个事件，可以从多个不同的角度，采集多模态的数据，不同的模态数据能从不同的角度刻画该实体或事件...此外，利用已经配对良好的数据进行监督预训练，比如新闻和纪录片等数据，再泛化到其它数据进行无监督的对齐也是一个很好的研究方向。
基于传统的跨模态文本-视频检索(Video-to-Text Retrieval, T2VR)任务，该工作提出了一个全新的文本到视频跨模态检索子任务，即部分相关的视频检索(Partially Relevant...基于此，作者设计了多尺度多示例模型，该模型分别对视频进行片段尺度和帧尺度的特征表示，并引入了以关键片段为向导的注意力聚合方法，模型整体以从粗到细的方式学习文本-视频间的相似度关系。...作者认为如果模型简单地知道与查询文本相关的大致内容，它将有助于模型在更细粒度的范围内准确地找到更相关的内容。 因此作者提出了多尺度相似性学习，以从粗到细的方式计算文本与视频间的相似度。...结论 在本文中，针对传统T2VR任务在现实中的局限性，作者提出了一个全新的文本到视频跨模态检索子任务PRVR。在PRVR中，查询文本与对应视频均呈部分相关关系而非传统T2VR任务中的完全相关关系。...对于PRVR，作者将其定义为多示例学习问题，并提出多尺度多示例网络，它以从粗到细的方式计算查询文本和长视频在片段尺度和帧尺度上的相似性。
用于管理应用软件安装包的形式 .app - Applicaiton - 主要包含图片、语言文件等资源，以及动态库和 Unix 可执行文件 - 安装到 iOS 设备的文件的格式 从 xcarchive...这些保证了 ipa 文件不能被模拟器装上（没有 x86 架构），只能被 iOS 设备安装，你买的应用程序发给别人，别人并不能直接装上。从兔兔助手等平台安装的盗版软件一定是被重新签名过的。...从 Xcode 产出的 ipa 到用户下载的 ipa ? 如图是我开发的一款软件打包过程的各个状态，可以看到压缩状态的 ipa 文件是体积最小的。...仔细分析下： iPhone 5S 推出之后，iOS 设备指令集从 armv6、armv7、armv7s 一路干到了 arm64，这么些个不同的设备安装到本地的文件肯定不一样吧 同一设备不同系统，安装的文件也不一样吧...Xcode 一次只产出一个 ipa，但是考虑到这款软件支持的系统版本数量和设备种类数量，可能最终几十种不同的 iOS 环境（自造词，系统版本或设备型号不同都算环境不同），从同一个 AppStore 页面
今晚对字节的史文强大佬做了一次直播访谈，标题叫《从外包走进字节，我还写了本书》。 在访谈前有个困扰我的问题： 如何从外包跳到字节？ 文强待过不同的外包公司，最后从外包跳到字节。...我接触过很多外包同学，他们也想去大厂，但是大厂面试需要你有优秀的项目经验。而外包通常是做重复性的CRUD。 他从外包跳到字节，是如何积累优秀项目经验的呢？ 带着这个疑问，我开始了今天的访谈。...并在过程中不断从蛛丝马迹寻找答案。 终于，在一个半小时的访谈后，我找到了答案。这个答案适合有志在软件领域发展的同学借鉴。 历练驱动型发展模型 当谈到如何成长时，文强提出了上述这个略显拗口的名词。...他会从自身出发，寻找这些问题的解决方案。 除了记录「其他人让他不爽的地方」，他还会记录自己能够改进的地方，比如： 这个需求开发完用了4天，如果下次开发类似功能，我怎么才能2天就搞定？...当用「开发纪要」记录下各种可以改进的点后，接下来，需要将这些「纪要中提到的可以改进的点」作为自己历练的方向。 总结 相信大家每天都有想吐槽的同事吧？记在开发纪要里。
人们通过以下方式关闭卡片： 从屏幕顶部向下滑动 卡内容滚动到顶部时，可以从屏幕任意位置向下滑动 轻按一个按钮 工作表常用在无法实现复杂任务的、非沉浸式的模式和内容。...如果使用当前上下文模式视图样式在拆分视图窗格，弹出窗口或其他非全屏视图中显示模式内容，则在紧凑环境中显示模式内容时，应切换为使用工作表。 模态设计规范如下： 模态要在合适的时机使用。...iOS默认的过渡方式是：模式视图从屏幕底部向上滑入，被关闭时向下滑出。注意在整个APP中使用统一的模态转换样式。...例如，你可以让人们从页面侧面滑动以返回上一个页面。 使用标准导航组件。尽可能使用标准导航控件，例如页面控件，标签栏，分段控件，表视图，集合视图和拆分视图。...如果APP包含引导用户到“设置”的文本，例如：“转到设置> MyApp>隐私>位置服务”，则会提供一个自动打开该位置的按钮。
本文将支持自然语言的交互方式的图片级多模态系统向前推进了一步，开发了一套同时支持自然语言与在线画框的交互方式的区域级多模态系统 GPT4RoI，希望在开源社区中贡献一份力量。...，InternGPT 等通过多模型拼接的方式实现了区域级理解，模型间的传输媒介是文本，这显然是一种暂时性的方案，以 feature 作为传输媒介的端到端的多模态模型会有更高的上限 VisionLLM 等端到端的网络只实现了区域级感知的功能...，还不能支持区域级逻辑推断 于是，一种支持自然语言与在线画框的交互方式，端到端的，区域级感知和推理的多模态对话系统成为 GPT-4 开源项目的下一个发展方向。...Language Instruction and Spatial Instruction 端到端多模态模型的基本框架为: 以 Large Language Model（LLM）作为通用接口，将 vision...我们将这些转化后的数据根据 language response 的长度分为两类，分别用于模型的两阶段训练： 第一阶段训练：冻结 CLIP 和 LLM，只训练从 vision encoder 到 LLM
在Go语言编程中，选择方法接收者类型是一个至关重要的决策，直接影响代码的安全性和性能。本文将深入探讨将一个指针方法改为非指针方法的优劣，并通过具体示例分析其影响。...转换为非指针方法 为了提升方法的简洁性和安全性，我们考虑将其改为非指针实现。...简化代码逻辑： 非指针方法消除了对 nil 检查的需要，代码更为简洁，减少了潜在的出错点。...更直观的语义： 非指针接收者的方法语义更清晰，通常表示该方法不会修改接收者的状态，使代码的意图更明确。...总结 将方法从指针类型转换为非指针类型，不仅简化了代码逻辑，还提高了代码的安全性和可读性。在实际开发中，选择何种接收者类型应结合具体的业务需求和数据结构特点，确保代码的健壮性和可维护性。
随着 iPhone 6 发表，迎来了 iOS 8 的时代。在这短短的几年间，iOS 也更新了八代。...在这段过程中，iOS 毫无疑问伴随着 iPhone 一路在行动装置的市场上不断的更新我们的思维，创造了行动 APP 的市场，也不断的发现智慧手机所可能带来新的可能性。...makeuseof 网站最近就用几张图，简单地带我们回顾一下 iOS 历来的改变。 主屏幕的改变 ? 应用程序图标的改变 ? iOS 革新大事记 ? ?...开启了行动装置 App 的时代。 ? 2009 年：iOS 3 • 这一年发表 iPhone 3GS 以及第一代 iPad。...iOS 7 中的所有 App 均支持多任务，可及时调整各个应用间的资源分配，并内建重新设计的的多任务管理画面。 • 新推出搭配指纹辨识的 Touch ID 功能。
Tasks, Master of Many: Designing General-purpose Coarse-to-Fine Vision-Language Model 标题：万事通，多才多艺：设计通用的从粗到细的视觉语言模型...此外，VistaLLM 采用梯度感知自适应采样技术将二进制分段掩码表示为序列，与以前使用的均匀采样相比显着改进。...为了增强 VistaLLM 的所需功能，我们策划了 CoinIt，这是一个包含 680 万个样本的全面的从粗到精的指令调整数据集。...我们的数据集包括可见和遮挡对象的非模态和模态边界框，包括部分超出框架的对象。...为了增强具有对象持久性的非模态跟踪，我们利用轻量级插件模块，即非模态扩展器，通过对数百个视频序列进行数据增强微调，将标准模态跟踪器转换为非模态跟踪器。
本文将详细介绍语音识别技术的发展历程，重点介绍了深度学习、端到端建模以及多模态融合等技术在语音识别领域的应用，并展望了未来的发展趋势。图片1....而端到端（End-to-End）建模技术将这些模块合并为一个整体，实现了从原始语音信号到最终文本的直接映射。端到端建模在语音识别中具有许多优点。...这些方法实现了从原始语音信号到文本的端到端映射，大大简化了系统的构建和训练过程。4....多模态融合在语音识别中的应用多模态融合指的是将不同模态（如语音、图像、文本等）的信息进行融合，并利用融合后的信息进行语音识别任务。多模态融合在语音识别中具有广阔的应用前景。...结论语音识别技术在深度学习的推动下取得了显著的进步。深度学习技术的应用使得语音识别的准确性和鲁棒性大大提高。端到端建模方法简化了传统语音识别系统的复杂度，实现了从原始语音信号到最终文本的直接映射。
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