如果你允许用户从你的网站上下载某些文件,那你可能会遇到 Blob 类型。为了实现上述的功能,你可以很容易从网上找到相关的示例,并根据实际需求进行适当的调整。对于部分开发者来说,在完成上述功能之后,他们并不会继续思考 Blob 是什么?
嵌入(embedding)是指将高维数据映射为低维表示的过程。在机器学习和自然语言处理中,嵌入通常用于将离散的符号或对象表示为连续的向量空间中的点。
这是一个全栈应用程序,能让你将任何文档、资源或内容转换成任何LLM可以在聊天中使用的上下文。此应用程序允许你选择和使用商用的现成LLM或流行的开源LLM和Vector Database,同时支持多用户管理和权限设置。
【导读】基于深度学习的机器翻译往往需要数量非常庞大的平行语料,这一前提使得当前最先进的技术无法被有效地用于那些平行语料比较匮乏的语言之间。为了解决这一问题,Facebook提出了一种不需要任何平行语料的机器翻译模型。该模型的基本思想是, 通过将来自不同语言的句子映射到同一个隐空间下来进行句子翻译。近日,Facebook开源了这一翻译模型MUSE: Multilingual Unsupervised and Supervised Embeddings,并提供预训练好的30种语言的词向量和110个大规模双语词典
笔者开源了一个Web思维导图,在做导出为图片的功能时走了挺多弯路,所以通过本文来记录一下。
本文介绍了flair的使用方法,Flair是最近开源的一个基于Pytorch的NLP框架,它是一个功能强大的NLP库。Flair允许您将最先进的自然语言处理(NLP)模型应用于文本,例如命名实体识别(NER),词性标注(PoS),意义消歧和分类。
Blob交易是专门为Rollups而设计的特殊交易。 它从 EVM 执行环境中分离出来,并以状态最小化的方式,来促进rollup机制原生嵌入以太坊网络中的实施(包括 optimistic 和 zk)的方式大幅增加交易吞吐量。 大白话就是,为了省钱(手续费)专门设计的一种交易类型。
物联网设备在CPU性能和内存空间方面皆存在严格受限,在使用V8引擎这类大型引擎时难免存在诸多不便。在此背景下,JerryScript引擎诞生了。JerryScript是由三星开发的一款炙手可热的轻量级引擎,其目的是让JavaScript开发者能够更好地构建物联网应用, JerryScript是一个轻量级的JavaScript引擎,用于资源受限的设备,如微控制器。它可以在RAM小于64KB、闪存小于200KB的设备上运行。
关于FrostByte FrostByte是一个PoC项目,其中包含了各种不同的安全防御绕过/规避技术,可以帮助广大红队研究人员构建出更加优秀的Payload。 在这个PoC项目中,我们利用了Sigflip的加载程序代码构建AppDomain DLL,并使用Sigflip注入器将加密的shellcode嵌入到我们的C#程序中。这样做可以降低DLL的静态检测率,同时shellcode也可以更好地存储在有符号的二进制文件中。 工具优势 该工具所生成的shellcode类似于Cobalt Strike的S
Intersystems SQL支持将流数据存储为Intersystems Iris ®DataPlatform数据库中的 BLOBs(二进制大对象)或 CLOBs(字符大对象)的功能。
如果url指向第三方资源,download会失效,表现和不使用download时一致——浏览器能打开的文件,浏览器会直接打开,不能打开的文件,会直接下载。浏览器打开的文件,可以手动下载。
我们知道一个字节可表示的范围是 0 ~ 255(十六进制:0x00 ~ 0xFF), 其中 ASCII 值的范围为 0 ~ 127(十六进制:0x00 ~ 0x7F);而超过 ASCII 范围的 128~255(十六进制:0x80 ~ 0xFF)之间的值是不可见字符。
RAG结合了两个关键元素:检索和生成。它首先使用语义搜索等高级技术来浏览大量数据,包括文本、图像、音频和视频。RAG的本质在于它能够检索相关信息,然后作为下一阶段的基础。生成组件利用大型语言模型的能力,解释这些数据块,制作连贯的、类似人类的响应。与传统的生成模型相比,这个过程确保RAG系统可以提供更细致和准确的输出。
经过9篇文章之后,我们基本把 HugeCTR 的训练过程梳理了以下,现在我们有必要看看HugeCTR如何进行推理,这样可以让我们从整体上有一个更好的把握。而且我们之前都是分析分布式训练,此处恰好可以看看分布式推理。
本文展示了一个端到端的实例,说明如何构建一个可以语义化搜索对象的系统。项目作者是 Hamel Husain (https://www.linkedin.com/in/hamelhusain/) 和 Ho-Hsiang Wu 。
在如今信用卡时代,信用卡盗刷案例层出不穷,作案方式也是五花八门。如中间人(MITM),恶意软件和rootkit攻击。一旦攻击者获得数据访问权限,他们会将窃取到的信用卡信息转移到他们的服务器,然后将其用于匿名支付或出售以赚取利润。 最近我们研究了几款最受欢迎的四种浏览器—Internet Explorer(IE),Microsoft Edge,Google Chrome和Mozilla Firefox是如何存储信用卡数据以及其他的安全风险。
现代搜索引擎的力量非常强大,可以让你瞬间从互联网中获取想要的知识。但是,现有技术也存在着无法忽视的局限性,比如搜索非文字内容或者内容难以用“关键词”描述时,都难以达到预期的搜索效果。更进一步,现有搜索技术难以让用户实现“语义”搜索,即通过文字内容的意义来检索相关内容。
AI 科技评论按:日前,Facebook 提出了新型代码搜索工具——神经代码搜索(NCS),能够基于机器学习直接使用自然语言处理(NLP)和信息检索(IR)技术处理源代码文本,可大大提高代码检索效率。Facebook 在官网博客上对这项新成果进行了介绍,AI 科技评论编译如下。
Embeddings是一种将文本转换为数值向量的技术,它可以让计算机更好地理解和处理自然语言。Embeddings可以将每个单词或者每个句子映射到一个高维空间中的一个点,这个点的坐标就是该单词或句子的向量。
关于Protocol Buffers Protocol Buffers是Google公司开发的一种数据描述语言,类似于XML能够将结构化数据序列化,可用于数据存储、通信协议等方面。它不依赖于语言和平台并且可扩展性极强。现阶段官方支持C++、JAVA、Python、Objective C、C#、Ruby、PHP、JavaScript八种编程语言,还可以找到大量的几乎涵盖所有语言的第三方拓展包。 通过它,你可以定义你的数据的结构,并生成基于各种语言的代码。这些你定义的数据流可以轻松地在传递并不破坏你已有的程
【导读】我爱计算机视觉(aicvml)CV君推荐道:“虽然它是出自Google Research,但不是一个实验品,而是已经应用于谷歌多款产品中,还在开发中,将来也许会成为一款重要的专注于媒体的机器学习应用框架,非常值得做计算机视觉相关工程开发的朋友参考。”
内容安全策略(Content Security Policy下面简称CSP)是一种声明的安全机制,我们可以通过设置CSP来控制浏览器的一些行为,从而达到防止页面被攻击的目的。比如通过禁止内联的JavaScript脚本,来控制页面的脚本注入攻击。
年来基于图的机器学习有了很大的发展。基于图的方法在数据科学中的许多常见问题中都有应用,例如链接预测、社群发现、节点分类等。根据如何组织问题和所拥有的数据,有许多解决问题的方法。本文将提供一个基于图的嵌入算法的高层次的概述。最后还将介绍如何用Python库(如node2vec)来在图上生成各种嵌入。
意味着通过 console.log 可以间接的输出彩色文本了,不用再引入三方库了。
txtai执行机器学习工作流来转换数据,并构建支持人工智能的文本索引来执行相似性搜索。txtai支持索引文本片段、文档、音频和图像。管道和工作流支持使用机器学习模型转换数据。下面的文章提供了对txtai的介绍。
项目地址:https://github.com/WillKoehrsen/wikipedia-data-science/blob/master/notebooks/Book%20Recommendation%20System.ipynb
(1) 通常情况下, File 对象是来自用户在一个 input 元素上选择文件后返回的 FileList 对象,也可以是来自由拖放操作生成的 DataTransfer 对象,或者来自 HTMLCanvasElement 上的 mozGetAsFile() API。
最近在做微服务构架里有关调用链跟踪(也有叫分布式追踪)的部分,有一些心得,这里总结一些。
JavaScript是单线程模型,所有的任务都只能在一个线程上完成,一次只能做一件事情。 Web Worker的作用就是为JavaScript创建多线程环境,允许主线程创建Worker线程,将一些任务分配给后者运行,两者互不干扰。等到Worker线程完成计算任务,再把结果返回给主线程。
【新智元导读】本文来自ICCV 2017的Talk:如何训练GAN,FAIR的研究员Soumith Chintala总结了训练GAN的16个技巧,例如输入的规范化,修改损失函数,生成器用Adam优化,使用Sofy和Noisy标签,等等。这是NIPS 2016的Soumith Chintala作的邀请演讲的修改版本,而2016年的这些tricks在github已经有2.4k星。 ICCV 2017 slides:https://github.com/soumith/talks/blob/master/2017
来源:机器学习初学者本文约4500字,建议阅读8分钟我们将研究BERT模型,理解它的工作原理,这个是NLP(自然语言处理)的非常重要的部分。 导语 自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后,BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)就成为NLP领域大火,在本文中,我们将研究BERT模型,理解它的工作原理,这个是NLP(自然语言处理)的非常重要的部分。 正文开始 前言 2018年可谓是自然
Tengine 由 OPEN AI LAB 主导开发,该项目实现了深度学习神经网络模型在嵌入式设备上的快速、高效部署需求。为实现在众多 AIoT 应用中的跨平台部署,本项目基于原有 Tengine 项目使用 C 语言进行重构,针对嵌入式设备资源有限的特点进行了深度框架裁剪。同时采用了完全分离的前后端设计,有利于 CPU、GPU、NPU 等异构计算单元的快速移植和部署,同时降低评估和迁移成本。
选自Medium 作者:Priya Dwivedi 机器之心编译 参与:柯一雄、路雪、蒋思源 本文介绍了如何在 TensorFlow 中实现 skim-gram 模型,并用 TensorBoard 进行可视化。 GitHub 地址:https://github.com/priya-dwivedi/Deep-Learning/blob/master/word2vec_skipgram/Skip-Grams-Solution.ipynb 本教程将展示如何在 TensorFlow 中实现 skim-gram 模
JavaScript 语言采用的是单线程模型,也就是说,所有任务只能在一个线程上完成,一次只能做一件事。前面的任务没做完,后面的任务只能等着。随着电脑计算能力的增强,尤其是多核 CPU 的出现,单线程带来很大的不便,无法充分发挥计算机的计算能力。
本文转载自:https://mp.weixin.qq.com/s/d_W0O7LNqlBuZV87Ou9uqw 新智元公众号 本文来自ICCV 2017的Talk:如何训练GAN,FAIR的研究员Soumith Chintala总结了训练GAN的16个技巧,例如输入的规范化,修改损失函数,生成器用Adam优化,使用Sofy和Noisy标签,等等。这是NIPS 2016的Soumith Chintala作的邀请演讲的修改版本,而2016年的这些tricks在github已经有2.4k星。
[1]GitHub: https://github.com/WPFDevelopersOrg/SoftwareHelper
【新智元导读】谷歌今天开源了MobileNets,它是一类用于手机等移动设备的视觉应用的高效模型,能够最大限度利用有限的资源实现高准确性。 地址:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim 近年来,深度学习促进了计算机视觉领域的巨大进步,神经网络不断地推动着视觉识别技术的前沿。虽然许多这些技术,例如对象、地标、logo、文本识别等,是通过 Cloud Vision API 提供给互联网连接的设备,但我们相信,智能手机等移动设备日益强大的计算能力
嵌入式系统在现代科技中扮演着重要的角色,广泛应用于医疗设备、汽车、工业控制、智能家居等领域。嵌入式图像处理作为其中的一个关键组成部分,为许多应用提供了视觉感知能力。本文将介绍嵌入式图像处理的算法、应用以及性能优化方法,并提供相关的代码示例。
在本文中,我们将研究类似代理的测仪(instrumentation)工具T-Trace。该工具为运行在GraalVM上的应用程序提供非侵入性的测仪功能。我们将使用T-Trace和带有Jaeger NodeJS tracer的OpenTracing API来测仪(instrument)一个简单的NodeJS应用程序。
本文主要介绍一下ES中的数据类型binary数据类型的相关知识,希望对大家学习和理解ElasticSearch有所帮助:
在ChatGpt引领的AI浪潮下,一大批优秀的AI应用应运而生,其中不泛一些在某些行业或领域中探索AI技术或应用落地的案例。不得不说,AI正在重塑各个行业。众所周知,Rasa是一个非常优秀的,用于构建开源AI助手的框架,它允许开发人员创建自然语言对话系统,包括聊天机器人、语音助手和智能助手。本文介绍的是一个基于Rasa和Langchain之上,通过将LLM的能力赋予Rasa建立的聊天机器人平台。
本专栏由Mculover666创建,主要内容为寻找嵌入式领域内的优质开源项目,一是帮助开发者使用开源项目实现更多的功能,二是通过这些开源项目,学习大佬的代码及背后的实现思想,提升自己的代码水平,和其它专栏相比,本专栏的优势在于:
PDF.js 是基于 HTML5 解析与渲染 PDF 的 JavaScript 库,由 Mozilla 主导开源。
Stronghold 是一个开源软件库,最初是为了保护 IOTA Seeds 而建立的,但可用于保护任何数字机密。它是用于加密的安全数据库,可确保永远不会泄露秘密(如私钥)。它提供了自己的对等通信层,因此不同的实例可以使用最新的噪声协议安全地进行通信。stronghold 将成为新的 IOTA Firefly 钱包的安全基础。
来自:腾讯全端 AlloyTeam 团队 Blog 链接:www.alloyteam.com/2016/12/you-must-collect-the-github-tips/ 一秒钟把Github项目变成前端网站 GitHub Pages大家可能都知道,常用的做法,是建立一个gh-pages的分支,通过setting里的设置的GitHub Pages模块可以自动创建该项目的网站。 这里经常遇到的痛点是,master遇到变更,经常需要去sync到gh-pages,特别是纯web前端项目,这样的痛点是非
通过简简单单的几行代码,使用预训练神经网络生成文本,或者在任意文本数据集上训练你自己的任意规模和复杂度的文本生成神经网络。
最新发布的Tensorflow hub提供了一个接口,方便使用现有模型进行迁移学习。我们有时用Keras快速构建模型原型,这里只要少许改几个地方就能将Keras与Tensorflow hub提供的模型整合!
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