而最近，推特上一位叫做Brendan Bycroft的工程师从Karpathy那里汲取到了灵感，居然将GPT在推理时候的数学过程进行了可视化（以下简称LLM-viz），还做成了可以交互的网站（https...任何人都可以轻松地跟随动画和一旁的讲解，学习到GPT内部的工作原理。...文图交互，点击左侧的每个部分的模块，拖动滑块，右侧相应的成分便会开始进行计算。...计算如何进行 通过LLM-viz，可以看见GPT推理流程的全过程，包括每个计算发生的位置，计算的组成和复杂程度，每个tensor的维度和权值，应有尽有！...GPT的输出部分 最后的输出部分，作者配合动画解释了softmax，temperature，logits计算以及token选择等，语言简明扼要。
这两天王思聪的熊猫直播经历了最后的繁荣，一位主播说 平时我直播间也就几百人，现在140w人，我直播从来没这么多人过。...3月7日，传说中熊猫直播倒闭前最后一夜，各个主播轮流当一姐，很多人实现了人生中第一次百万人气，这种盛况很容易让人误以为熊猫不是面临破产关停，而是重回巅峰。...这几天熊猫甚至飙升到ios下载总榜前十位，而在平常，熊猫甚至挤不进前1000，太多太多的用户因为不舍和怀念重回熊猫，很多路人用户也从斗鱼、虎牙等转过来。...在腾讯的帮助下，斗鱼和虎牙的DAU（日活跃用户数）在去年年底双双从600万和400万飙升到700万，而熊猫直播却从272万缩水到230万，影响非常大。...而花椒的发展也再没有它一开始那么顺，据直播观察网数据，2018年5月花椒的活跃主播数仅在二线水平 ?
但熊猫烧香的真正用途是：制造虚假流量以及盗取游戏和QQ账号。严格来说，李俊的确是始作佣者，但熊猫烧香不是他传播的，熊猫烧香的买家才是传播的真凶。...到2007年的1月，熊猫烧香席卷中国网络，几乎所有的杀毒软件都对“熊猫烧香”措手无策。媒体开始疯狂报道熊猫烧香，而熊猫烧香的制造者也成为全民茶余饭后的谈资。...2007年的9月，李俊终于入狱，被判了有期徒刑四年。当年的熊猫烧香案令人印象深刻的不是审判结果，而是李俊那张年轻而且茫然的脸。...李俊在监狱里曾经描述过自己的心路历程：在黑客群里，只要你是高手，其他人都会佩服你、追捧你、崇拜你……那里有我的自尊，有我的能力被认同的成就感……成魔成神一念间，有这么好的技术，居然让马云和马化腾抢了互联网的先机...当时他以为自己能够凭借以前的名声谋得一份正经工作。2010年他到金山，到瑞星，都没有找到这份能够让他获得财富的工作，最后他发现能够令他带来财富的，还是老本行：制造病毒。这一次，他干起了网络赌博游戏。
从大熊猫的声音特征入手，分析要进入交配期的大熊猫的叫声特性，通过算法模型，能够自动地预测出大熊猫配对的成功几率，为动物学家们的研究提供帮助。...通过声音，确定大熊猫发情状态 根据以往的资料表明，大熊猫在繁殖季节会有特殊的发声行为，这些声音之中，包含了一些重要的信息。比如个体发情的情况，对某异性的好感度等，这些信息会决定最后交配繁衍的成败。...接下来，从音频片段中提取到的声学特征，输入到深度神经网络中，经过了训练的模型，将预测匹配是成功还是失败。 通过比对结果，就能够得出：两只熊猫交配成功的几率。...用算法提高熊猫生育率 在得到算法模型的预测结果后，大熊猫饲养者可以采取适当的后续行动，以提高整体的生育率，这对智能大熊猫育种带来了数据维度的有力帮助。 ?...模型预测的匹配成功（蓝色）和匹配失败（红色） 和实际中的情形相符合 研究人员将此方法，在过去九年的数据集上进行了评估实验，获得了和实际情况相符合的结果。
传统上，获得野生动物的信息只能靠专业的生物学家自己去野外寻找。但是野生动物的活动范围很大，只靠小批量的专业生物学家所能研究到的范围太有限。...Zoe Jwell和Sky Alibhai是WildTrack的联合创始人，这是一个专注于观察濒危动物的非营利性组织。...“我们现在做的事情还很初级，研究脚印、动物毛皮模式、毛发结构和其它一些形态学特征，但初级的结果就可以远超了我们的预期”，Jewell说，“我们期待用NVIDIA GPU可以提高速度，这样我们就可以处理好几个维度的数据...通过iNaturalist也可以上传自己拍的照片，还可以和全球的照片进行对比。其中有一项重大的意义就是统计野生熊猫的数量，现在这些生物学家们并不知道确切的数目，也还没办法从脚印分辨出来熊猫的性别。...不过现在杜克大学尼古拉斯环境学院李彬彬博士已经有了新的方法能以95%的确定性判断出熊猫的性别，这就给中国的研究人员在统计熊猫数量时提供了一个非常有力的工具。
我们应该从更多的角度去思考有关直播的前世今生，从而为后续的发展找到更多的可能性。 曾经的直播市场可以为是一片红火，各式各样的直播占据了我们的手机屏幕。...如此多的直播APP为我们完美诠释了直播火爆的时候的盛况，然而，从另外一个侧面，我们似乎同样应该想到如此多的直播APP必然会遭遇洗牌。当资本退潮，红利消失之后，直播市场的洗牌或许将会是一种必然。...时也，命也，运也：直播的兴起并非偶然 雷军曾经说过，在风口上，猪都能飞起来。用这句话来形容直播市场的萌芽和兴起同样合适，作为一个新生的物种，直播的兴起并非偶然，而是由诸多因素共同作用的结果。...2017年5月24日，熊猫直播宣布获得10亿人民币B轮融资，本轮投资由兴业证券兴证资本领投，汉富资本、沃肯资本、光源资本、中冀投资、昌迪资本、明石投资跟投，光源资本担任此次融资独家财务顾问。...熊猫直播的落幕最终让我们开始重新观察和反思直播行业，对于直播未来的走向同样开始有新的思考。在远离了资本的推动、巨头的拥抱之后，直播开始回归理性。那么，直播未来的道路究竟在何方呢？
传统上，认定大熊猫的发情与确认交配结果（即是否交配成功）是基于它们的荷尔蒙分泌情况来评估的，这种方法操作非常复杂，而且无法实时获得结果。...研究者对学习到的发声特征进行了可视化分析，结果表明新提出的方法是有效的。作者也对预测准确度进行了定量分析，结果表明基于音频自动预测大熊猫的交配成功率是可行的。这项研究有望更加智能地帮助繁殖大熊猫。...对于输入的音频序列，最终的预测结果是通过求和所有帧上的概率而得到的，如果整体的成功概率更大，那么就将这个交配结果分类为成功。 预处理 首先，基于人工标注的起止点从输入音频序列中提取出大熊猫的叫声。...最后，在经过归一化的音频段（2 秒）的 86 帧中的每一帧上提取其梅尔频率倒谱系数（MFCC），并将其用作深度网络的输入。...因此，对于音频段的每个声道，都能获得 MFCC 的 43 个声学特征，每个特征的维度是 40。最终，所提取的声学特征（表示为 F_in）的大小为 2×86×40。
最后，本届英格兰队有6名队员来自利物浦，而正是在利物浦的球员最多的1966年，英格兰获得了历史上唯一一次世界杯冠军。...同时，德银报告的主笔人承认自己是利物浦队的铁杆球迷，因此，最后确定英格兰将获得世界杯的冠军。 评：还好，德银报告主笔不是中国队的球迷！...按照这样的方式，从小组赛一路到最后决赛，每一场比赛双方的进球数都可以期望一番，最后获得一个“最平均”的世界杯全程模拟结果。...霍金19页的分析结果是关于如何提高英格兰队的夺冠几率，但最后却抛出一个让英格兰球迷伤心的终极结论：个人更看好巴西队夺冠。...小组赛阶段，主办方会拿出三个竹筐代表主队的胜平负，熊猫宝宝则通过选择哪个筐里的食物来预测比赛结果。等到了淘汰赛，熊猫宝宝们还会通过爬树和赛跑来预测结果。
例如这样婶儿的： 对于视频中熊猫基本的信息，AI可以对答如流。 甚至像“熊猫为什么举起它的手”、“熊猫感觉怎么样”这般意图、情绪方面的问题，AI也是可以做到。...再追问“视频拍摄于什么时候”： 根据我的分析和对该场景的观察，我无法确定这个视频的具体拍摄日期和时间。然而，我可以告诉您的是，如果它是在现代城市中拍摄的，那么很可能是为了表现城市风光而进行的摄影作品。...不过如果有更多的背景信息和文本数据可用的话，也许可以更好地推断出它的时间和地点。希望这可以帮助你得到更好的理解。 从结果上来看还是比较智能的。...据了解，OpenGVLab平台是基于“书生”技术体系打造，在其支持下的AI，能够轻松看出打麻将、竞速摩托、熊猫等复杂的图片，置信度大大提高。...最后，demo地址放下面了，感兴趣的小伙伴可以上手体验了~ 体验地址： http://106.14.223.212:7860/ 参考链接： [1]https://github.com/OpenGVLab
从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。...参数是我们训练神经网络 最终要学习的目标，最基本的就是神经网络的权重 W和bias b，我们训练的目的，就是要找到一套好的模型参数，用于预测未知的结果。...鱼子酱法（Caviar） 熊猫法： 当我们训练一个很大的模型，但是计算资源又没有那么多的时候，我们会很珍惜我们的训练机会，通常会像照顾一个熊猫一样去照顾我们的模型的训练过程。...就这样，一天天地照看，直到最后达到我们的训练目标。 可以用下面的图来表示： ? 如图所示，每一天我们观察一次效果，并做微调。...如果我们的计算资源足够丰富，可以同时训练多个模型，那么我们就可以用鱼子酱法： ? 我们直接丢一堆超参数组合的模型去训练，然后不管了，最后看看谁的效果最好就选择谁。
先来看下合成效果，例如，将视频中的人物转换成「希腊雕塑」的形态： 将吃竹子的大熊猫转换成「国画」的形式，再把大熊猫换成考拉： 跳跳绳的场景可以丝滑切换，人物也可以换成蝙蝠侠： 方法简介 一些研究采用流来导出像素对应关系...解耦设计允许他们采用自回归机制：当前批次的最后一帧可以是下一批次的第一帧，从而使其能够生成冗长的视频。 实验及结果 细节设置 研究者使用 Shutterstock 的 100k 个视频来训练模型。...当输入视频中的运动量较大时，CoDeF 产生的输出结果会出现明显的模糊，在男子的手和老虎的脸部等区域可以观察到。Rerender 通常无法捕捉到较大的运动，如左侧示例中的桨叶运动。...在图 7（a）所示的输入帧中，从熊猫的眼睛和嘴巴可以看出，canny 边缘比深度图保留了更多细节。空间控制的强度反过来会影响视频编辑。...© THE END 转载请联系本公众号获得授权 投稿或寻求报道：content@jiqizhixin.com
assets assets目录可以存放一些配置文件（比如webview本地资源、图片资源等等），这些文件的内容在程序运行过程中可以通过相关的API获得。...通过减少颜色数量，24位PNG文件可以转换为更小的8位索引彩色图像。所有不必要的元数据也会被删除。结果：更好的PNG文件100％支持透明度。有你的蛋糕，吃它了！ 它支持到处吗？...使用方法 我们看到官网的介绍，在这边上传你的jpg或者png 一次最多20张，每张最大5MB。接下来我们随便来个测试： 从1.4M变成570k。缩了60%。可想而知，熊猫的强大。...那就得自己亲自下手咯~ 熊猫大法VS SVG大法 我对比了熊猫和svg的压缩，前者app’大小是在20.4M，后者是在19.8M。...欢迎讨论~~~ 最后 如果你看到了这里，觉得文章写得不错就给个赞呗？如果你觉得那里值得改进的，请给我留言。一定会认真查询，修正不足。谢谢。
图：池化层 就这样，以上操作重复N次，就形成了一个深层神经网络，完成自动化的有效特征提取： 最后，来到全连接层，通过对所有得到的特征加权，计算输出预测结果，大功告成。...这里，举个小熊猫图片被加入噪声的例子： 11 首先看看原始的小熊猫图片在神经网络中的一个特征分布情况： 12 再看看小熊猫图片被加入对抗样本后的特征分布情况： 13 可以清楚看到，两者的预测结果截然不同...（小熊猫vs车子），但两者在训练过程中的不同之处大家有发现吗？...乍看之下，两者的特征权值分布非常相似，但仔细观察就会发现一些略微不同。...这就如同蝴蝶效应，最开始的一点点细微干扰，在经过训练过程中重复多次的卷积、激活、池化后，越走越歪，最终输出的结果和原始结果千差万别。 也许，这就是神经网络的奥秘所在吧。
一个能够愚弄人脸识别AI的眼镜 来自卡内基梅隆大学(CMU)的研究人员表示，佩戴专门设计过的眼镜架，可以愚弄最先进的面部识别软件。...这篇论文发表在2015年的计算机视觉顶级学术会议CVPR上，还获得了Community Top Paper奖。...比如说，上图左侧的8张图片，在人类看来都是电视机雪花屏的图案，但是在神经网络看来，这里面包含了燕雀、犰狳、小熊猫、猎豹甚至菠萝蜜…… 你说是熊猫？...机器说是长臂猿 人类看起来毫无异样的图片，到了机器那里也可能会被错认。 比如说在人类眼中，上图左右两边都是熊猫；但计算机就会认为，左边的（可能）是熊猫，而右边的是长臂猿。...Clune说，他认为解决这个问题，需要让图像分类器能够得出“我不知道这张图片是什么”的结果，而不是强行将它归为某一类。
Google搜索引擎蜘蛛，我们称之为「爬虫」，来抓取整个互联网的网站，并且进行「检索」，最后将这些网页的数据反馈回Google服务器，并记录在搜索索引中。...受到算法惩罚时，通常会有几个现象： 1.网站流量持续大幅下降 2.网站被Google索引收录的数量大幅下降 3.网站从搜索引擎结果消失，K站 为避免被Google算法惩罚，我们要先了解Google重要的...三、Google Panda熊猫算法 Google一直以来都相当看重用户的体验，为了确保用户在使用谷歌搜索引擎时，都能获得高质量的内容，于是在2011年发布了熊猫算法，目的是减少Google搜索引擎中内容农场或低质量网站的存在...蜂鸟算法针对用户的搜索意图进行更复杂的分析，甚至了解用户口语化的搜索，就像人工智能一样，让用户有更好的体验，快速且精准地获得自己想要的搜索结果。...然而，要符合蜂鸟演法，最简单的方法是只要网站内容自然通顺，口语化且容易阅读，符合用户阅读习惯，使其获得良好体验的内容，自然可以获得搜索流量，且页面有机会出现在搜索结果页的知识图谱上！
文件的一部分，依赖于感染目标，通常也叫HOST文件，控制权获得也是以目标程序运行来获得的。...该样本不会分享给大家，任何破坏行为都将受到严惩，我仅是从反病毒原理及防御方面进行技术分享。...实验目的： 学会基本的手动查杀理论 学会利用DOS命令行删除病毒及其影响 第一步，运行病毒前打开任务管理器观察此时打开的进程。...输出结果中包括序号、时间点、进程名称、PID、操作、路径、结果、描述等，监控项通常包括： 文件系统 注册表 进程：跟踪所有进程和线程的创建和退出操作 剖析事件：扫描系统中所有活动线程，为每个线程创建一个剖析事件...从监控结果可以看到，病毒会向局域网发送并接收信息，并不断尝试向外进行连接和发送数据包。
近年来，生成式人工智能在计算机视觉领域引起巨大的关注。随着扩散模型的出现，从文本 Prompt 生成高质量图像，即文本到图像的合成，已经变得非常流行和成功。...朴素的方法是从标准高斯分布独立采样 m 个潜在代码，即 N (0, I) ，并应用 DDIM 采样以获得相应的张量 ，其中 k = 1，…，m，然后解码以获得生成的视频序列 。...在文本转视频的情况下，可以观察到它生成与文本提示良好对齐的高质量视频（见图 3）。例如，绘制的熊猫可以自然地在街上行走。...（如图 9 右侧的最后一帧所示）。...Tune-A-Video 的所有上述弱点也可以在图 23、24 中观察到。 © THE END 转载请联系本公众号获得授权 投稿或寻求报道：content@jiqizhixin.com
剧透一下本文后面的结果：这是两张图片，文章会展示神经网络是如何对其进行分类的。我们可以让它相信，下面黑色的图像是一张纸巾，而熊猫则会被识别为一只秃鹫！...我们要学习一些与神经网络有关的知识，然后我会教你如何让神经网络认为熊猫就是一只秃鹫。 做第一个预测 我们首先加载一个神经网络，然后做一些预测，最后再打破这些预测。这听起来真棒。...最后的结果： 下面是构成这张图像的像素值！他们都从0开始，而且你可以看到，我们已经转换了它们，使其认为该图像就是纸巾。 我们还可以用50乘以这个图像从而获得一个更好的图像感知。...人们将一个取值在−∞到∞之间的数转为一个概率值的一般方法是使用一个叫做logistic的函数：S(t)=1/(1+e^(-t)) 此函数的图形如下所示： S(794)的结果基本为1，所以如果我们从浣熊的权重得到...当我们通过这个数量移动时，果然–现在熊猫变成黄鼠狼了。 但是，这是为什么呢？让我们来思考下损失函数。我们开始看到的结果显示，它是熊猫的概率为99.57%。−log(0.9957)=0.0018。
大家好，我是冰河~~ 最近，很多小伙伴都知道，就在清明节假期的最后一天晚上，我偷练“禁术”——熊猫烧香，结果悲剧了。...下面就给大家分享下，尝试“熊猫烧香”的后续情节。 在尝试“熊猫烧香”之前，我是把电脑所有网卡都禁用了，网线也拔掉了，总之，能够联网的东西全部禁用。...结果，重启电脑，电脑却陷入无限重启的循环中。 很多小伙伴说重装系统就好了，但这是硬盘坏了，不是重装系统能解决的事情，况且，对于重装系统这种事情，我也尝试了，结果是不起作用。...最后，它从工具箱里拿出了一个不知道装了什么鬼玩意儿的U盘，查到我电脑上，启动了电脑，这厮开始双击“计算机”，打开后，一看，我靠，磁盘盘符都不见了（装系统时分区出来的C、D、E、F盘符都不见了）！！...最后，有时间我再研究下“熊猫烧香”的源码，研究它不是为了别的，而是从源码级别充分了解它的感染机制和传播机制，这样才能更好的防御网络病毒，对网络和信息安全贡献一份力量！
下面是四川成都大熊猫基地学员原创教程 作者 so_zy, 2020-10-14 写此文档的缘由：在做GSEA分析时，由于研究的是非模式生物，从Broad Institue开发的MSigDB没有找到合适的预设基因集...https://www.genome.jp/kegg/catalog/org_list.html 可以看到，大熊猫在KEGG数据库对应的缩写为“aml” 物种的kegg代号 最出名的物种当然是人类了，...(aml_path)) 可以看到大熊猫的KEGG通路有333条，涉及到的基因数量是7893个（2020-10-14 查询），跟人类研究不相上下哦。...6,] #包含两列，一列term为通路名称，一列gene为基因id 如下所示，基本的数据整理能力： 5.利用clusterProfile进行GSEA （前提是已获得排序好的genelist） genesets...<- aml.kegg # 其中这个 genelist 来源于自己的大熊猫转录组数据分析后的基因排序的向量哦。
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