java导出成可运行的jar文件，如下图： 如果上图中红框内前两个选项导出的jar包在linux上运行报错，说找不到需要的依赖包，那么就用第三个，使用这个会导出一个jar包，一个文件夹，文件夹中是...jar包的所有依赖。...然后将这两个文件同时上传到linux ，但要保证二者在同一目录下。 最后，关于在jar包中根据文件名动态加载某一个目录下的某个文件内容，好像是行不通的。...因为在使用Object.class.getResource(“config/client.properties”).getPath().获取文件路径时，拿到的是绝对路径，而在linux中获取jar包中的某个文件...号的，所以不能将动态的多个文件放到jar中，应该单独提取出来，放到某个固定的linux目录中。
如图1所示，LLM在一些常见的开放式问题测试数据集上的平均性能为94.94%，而在多项选择测试数据集上的平均性能仅为78.3%。 是什么导致了评估性能的显著差异呢?...在我们的数据集上测试了14个常见的LLM，结果表明一些模型存在严重的假对齐问题。实验表明，即使使用问题和正确选项的内容进行有监督的微调，LLM在多项选择题上性能的提高仍然非常有限。...数据集中的每个问题都包含一个相应的开放式问题和多项选择问题，用于直接比较模型性能差异。能力方面的比较测试是为了证明LLM在预训练阶段已经掌握了回答多项选择题的能力。...开放式问题涉及直接输入到模型中以获得相应的响应。实验结果如表3所示： 2️⃣安全性测试：类似于能力测试，对于多项选择题，我们使用与之前相同的提示模板，以及正则表达式匹配方法。...由于更大的参数量和预训练，该模型只需要稍微微调就可以完美地解决开放式问题。然而，该模型在多项选择题上的改进只有4%，几乎可以忽略不计。
前几个在Cocos2d-x论坛上，有人提到粒子系统的问题。。这里列举一下解决的方法： 或许到时候大家用粒子效果的时候也会发现这个问题，如今把这个问题的解决办法说出来。...至于原因我也不知道是引擎的问题还是个人的问题，在用Xcode进行开发的时候IOS跟Mac天生对游戏的Z轴不敏感，你怎么用Z轴都没关系。...甚至不用设置都OK，可是编译到了Android平台就不行了，也不知道引擎内部是什么原理，在Android天生对Z轴敏感。这个问题非常难描写叙述，也非常难理解。...（PS：原因就是添加子对象的Z轴关系要处理好）。 总结： addChild不要偷懒。加个zOrder。
本文的标题是按我在实际项目中遇到的情况来表述的，其实这个标题并不准确，当我搞清楚问题的原因后，觉得准确的标题应该是 《关于nanohttpd (2.3.1)运行响应变慢的问题》，也就是说问题的发生与android...nanohttpd 是什么这就不介绍了，我们在开发一个项目时要在android平台上实现一个WEB服务，就用到了nanohttpd.确实挺好用的，这个框架很小，但扩展性很好，没花多少时间就实现项目需要的...很长时间我们都找不到问题的原因，都打算放弃nanohttpd另觅框架替代了，但是换框架重新开发代价比较大，实在舍不得，我还想再抢救一下，我就又在google上的一统找，发现2017年就有人在github...好了，现在问题搞清楚了，nanohttpd master分支上已经解决了这个问题，只是nanohttpd没有release版本。...所以解决问题的方法有如下可选： 使用快照版本 如果你不太讲究，不在意使用快照版本，那就啥也不改，直接下载nanohttpd源码，编译使用master分支下的快照版本2.3.2-SNAPSHOT release
在这项工作中，作者实现了细粒度的视频-文本交互，同时通过一种新的借口任务（pretext task），即多项选择问题（MCQ），保持检索的高效性，在该任务中，参数化模块BridgeFormer经过训练，...为了实现细粒度的视频文本交互，同时保持较高的检索效率，作者引入了一种用于视频文本预训练的新参数化借口任务，即多项选择题（MCQ），它可以在视频的所有特征级别上适当地连接文本。...03 方法 本文采用“双编码器”结构进行视频文本预训练，以实现高效检索，并提出了一种新的借口任务——多项选择题（MCQ），带有参数化模块BridgeFormer，以增强视频和文本之间的细粒度语义关联...Multiple Choice Questions 借口任务MCQ使用参数化模块BridgeFormer执行，该模块将VideoFormer和TextFormer的所有级别中间token关联起来，以回答多项选择题...上表展示了在HMDB51和UCF101数据集上zero-shot动作识别的实验结果。 上表展示了在HMDB51和UCF101数据集上动作识别的实验结果。 上表展示了MCQ的消融实验结果。
本文提出一个全新的带有参数化模块的借口任务（pretext task），叫做“多项选择题”（MCQ），通过训练 BridgeFormer 根据视频内容回答文本构成的选择题，来实现细粒度的视频和文本交互，...该研究提出一个带有参数化模块 BridgeFormer 的借口任务叫做多项选择题（MCQ），训练 BridgeFormer 通过求助视频特征，回答由文本特征构成的选择题，从而实现细粒度的视频和文本交互。...这里该研究使用对比学习来优化多项选择题形式的预训练目标，而不是采用传统的“masked word prediction”，也就是随机 mask 一句话里的一些单词，训练模型预测出被 mask 的单词。...该研究进一步使用 CLIP 的权重来初始化本文模型，在 MSR-VTT、MSVD 和 LSMDC 上，文本到视频的检索结果如下表格所示。...总结 本文提出了一个全新的借口任务用于视频文本预训练，叫做多项选择题（MCQ）。这一借口任务加强了局部视频和文本特征的细粒度的关联，并且实现了高效的下游检索。
它要求根据所提供的上下文从考生中选择正确的答案。与完形填空相比，多项选择题的答案不局限于上下文中的单词或实体，因此答案形式更加灵活，但本次任务要求考生提供答案。 ?...2.4 Free Answering 与完形填空和多项选择题相比，跨度提取任务在允许机器给出更灵活的答案方面取得了很大的进步，但这还不够，因为在限定的语境范围内给出答案仍然是不现实的。...多项选择题会为每个问题提供考生的答案，这样即使答案不局限在原来的语境中，也可以很容易地进行评估。由于语言考试中的多项选择题很容易使用，因此构建数据集并不难。...在评估完形填空题和多项选择题时，最常用的衡量标准是准确率（Accuracy）。在跨度提取方面，使用精确匹配(EM)和F1-score来衡量模型的性能。...结语 目前的MRC模型虽然在某些给定的任务上已经超过了人类，但是还有很多的不足之处，如鲁棒性不足，可解释性差，推理能力的不足等等，表明机器并非具有真正的阅读理解能力，未来还将进行更加深入的研究探讨。
继智能系统在围棋、国际象棋、游戏等领域超越人类后，“阅读理解”也成为了机器的“苦恼”。 对此，云从科技和上海交大针对RACE多项选择题提出增强的DCMN+模型。...DCMN+是年初我们提出的DCMN增强模型，针对多项选择型机器阅读理解，以大规模预训练模型（如BERT等）作为前端编码器，在多个多项选择型机器阅读理解任务（如卡耐基梅隆大学的RACE）上取得了最先进的水平...与其他技术相比，其显著特征是双向匹配策略，其他现有模型的匹配策略都是单向的，比如在文章-问题（P-Q）建模时，现有技术只有问题（Q）在文章（P）上的映射匹配，没有文章（P）在问题（Q）上的映射匹配，而DCMN...任务描述 本文主要聚焦多项选择型机器阅读理解，它的形式类似于英语考试中的阅读理解（选择题），给定一篇文章，通过阅读并理解文章（Passage），针对提出的问题（Question）从选项中选择正确的答案（...，最后使用门控机制与原始的选项信息融合。
继智能系统在围棋、国际象棋、游戏等领域超越人类后，「阅读理解」也成为了机器的「苦恼」。 在此 AAAI 2020 论文中，云从科技和上海交大针对 RACE 多项选择题提出增强的 DCMN+模型。...与其他技术相比，其显著特征是双向匹配策略，其他现有模型的匹配策略都是单向的，比如在文章-问题（P-Q）建模时，现有技术只有问题（Q）在文章（P）上的映射匹配，没有文章（P）在问题（Q）上的映射匹配，而...1 任务描述 本文主要聚焦多项选择型机器阅读理解，它的形式类似于英语考试中的阅读理解（选择题），给定一篇文章，通过阅读并理解文章（Passage），针对提出的问题（Question）从选项中选择正确的答案...，最后使用门控机制与原始的选项信息融合。...3 实验结果 我们在各个多项选择数据集上均取得了最先进的成绩，包括 RACE，SemEval-2018 Task11, ROCStories，MCTest 以及 COIN Task1。 ?
修改后的考试有一些问题，比如案例研究，其中描述了一个病人的场景，考生(包括人类和人工智能)被要求运用医学知识和推理来回答多项选择题。...考试没有问简单的事实，可能通过关键词搜索得到答案，而是描述了复杂的场景。对于人工智能来说，使用这种数据分析并产生洞察力是非常了不起的。...该系统使用自然语言理解(NLU)和深度学习，可以集成到电子健康记录中，在工作流程中提供临床见解，以增加医院工作人员，改进操作和文档——无论是在人群层面还是在每个患者层面。...考试有100道题，每道题都有多项选择题。例如，一个典型的问题可能有这样一种场景:病人描述他的症状以及先前的病史、药物和实验室结果。...但人类+人工智能组以91分的最高分超过其他两组。在最后一组中，人工智能为每个问题的最佳答案提供了建议，医生可以选择接受或拒绝该建议。
受此启发，这项任务被用来衡量机器理解自然语言的能力。在完形填空测试中，问题是通过从文章中删除一些单词或实体而产生的。为了回答问题，一个人被要求用缺失的项目填空。有些任务提供候选答案，但这是可选的。...它要求根据所提供的上下文从考生中选择正确的答案。与完形填空相比，多项选择题的答案不局限于上下文中的单词或实体，因此答案形式更加灵活，但本次任务要求考生提供答案。...多项选择题会为每个问题提供考生的答案，这样即使答案不局限在原来的语境中，也可以很容易地进行评估。由于语言考试中的多项选择题很容易使用，因此构建数据集并不难。...在评估完形填空题和多项选择题时，最常用的衡量标准是准确率（Accuracy）。在跨度提取方面，使用精确匹配(EM)和F1-score来衡量模型的性能。...结语 目前的MRC模型虽然在某些给定的任务上已经超过了人类，但是还有很多的不足之处，如鲁棒性不足，可解释性差，推理能力的不足等等，表明机器并非具有真正的阅读理解能力，未来还将进行更加深入的研究探讨。
此外，ChatLaw 可以基于事实生成法律建议、法律文书。该项目在 GitHub 上的 Star 量达到了 1.1k。...所以这里先展示一个 ChatLaw 团队提供的官方对话示例，关于日常网购时可能会遇到的「七天无理由退货」问题。不得不说，ChatLaw 回答挺全的。...基于法律法规和司法解释的构建示例： 抓取真实法律咨询数据示例： 律师考试多项选择题的建构示例： 然后是模型层面。...为了训练 ChatLAW，研究团队在 Ziya-LLaMA-13B 的基础上使用低秩自适应 (Low-Rank Adaptation, LoRA) 对其进行了微调。...，模型在该类任务上的表现会明显提升。
至少得保证简历上的东西面试官能和你扯一个小时吧。...07/26 用友机考（常规牛客机考） （20分）单项选择题10题 -- 考Java基础 （30分）多项选择题10题 -- 考设计模式，Java基础，spring的设计模式，单例设计模式等等 （15分）数据库...（15分）编程题 -- 字符串，说的是一个手机拼音九键的字符串问题。...不然考试的时候，全程懵逼。建议：至少会背一道复杂的SQL题目。这样子考试的时候至少知道该怎么写。 算法题目部分。这就没办法了，只能靠自己写了。平时需要注意一些很常见的题目，比如字符串题目。...诺瓦星云机考 --- 三道简单的算法，求整数的二进制有多少个1，分割数组，冒泡排序 复习项目中的前后端分离的认证，使用jwt 生成 token，授权框架使用spring security 今天 算法：重写复习二分查找
- MedMCQA数据集包含来自印度医学入学考试（AIIMS/NEET）的194,000多个四选项多项选择题。该数据集涵盖2,400个医疗保健主题和21个医学主题。...- PubMedQA数据集由1,000个专家标记的问答对组成，其中任务是在给定一个问题的情况下产生一个是/否/可能是多项选择题的答案，并将PubMed摘要作为上下文（Q+上下文+A）。...- MedicationQA数据集由常见的消费者关于药物的问题组成。除了问题之外，数据集还包含与药物焦点和相互作用相对应的标注。...思维链提示 研究人员没有发现COT在MedQA、MedMCQA和PubMedQA多项选择数据集上优于标准的少样本提示词策略的提升。...如下表中展示了一些定性例子，表明LLM的答案在未来的使用场景中可以作为对医生回答患者问题的补充和完善。
康奈尔大学留学生发布了第一个自由形式的中文阅读理解多选题数据集，其中86.6%的问题都需要文档外的知识。 在这个数据集上，各个模型的正确率最高也只有68%，比起人类的96%的表现，还是差距明显。...这份数据集命名为C3（free-form multiple-Choice Chinese machine reading Comprehension dataset） 收集的主要是形式自由的多项选择题，...如果一个问题能够在文档中进行匹配，回答起来就几乎不需要先验知识，而需要先验知识的问题分为三类： 1、关于语言的知识：需要词汇/语法知识，例如：习语、谚语、否定、反义词、同义词、单词可能的含义和语法转换。...2、关于某个特定领域：需要但不限于一些事实上的知识，这些事实与特定领域的概念，概念定义和属性，概念之间的关系。 3、一般世界：需要有关世界如何运作的一般知识，或者被称为常识。...在第三类中，研究者又将问题分为8个子类型： 1、计算：数值计算和分析 2、内涵：关于对某物或某人隐含的感情、情感和语气 3、因果：事件B引发事件A，通常用来回答“为什么”的问题 4、暗示：要点、建议、意见
基于PPMessage还能实现私有的•微信•功能，在企业内部或者私有云上建立自主的•微信•服务器；也可以将PPMessage与企业业务系统整合，实现自建的•钉钉•系统。...PPMessage后端建议部署到Linux上，推荐使用Debian或者Ubuntu，同时支持MacOSX系统，方便开发者测试。...通过使用PPConsole上的企业应用，PPMessage完全成为了一个自主、自建的企业微信，或者是阿里钉钉，但是数据和程序以及安全性却能得到充分的保障。...短期内完成了1000+问题的知识库积累，形成企业独有知识库系统，一年的服务过程中，访客问题积累已经超过16000条，小智在客户与客服妹子共同调教下，堪比航信博士大脑，很好的支撑了航信的在线客服业务。...，保证了在多平台系统下一致的操作体验;具备路径规划、跨楼层导航、POI搜索分析、离线地图、热力图、地图动画等多项功能，开发者可以快速将功能丰富、交互性强的室内地图模块集成到应用程序中，减少开发成本和开发时间
而作为WeTest针对开发者性能专项测试需求所推出的移动全平台iOS\Android性能测试工具，PerfDog不仅能够快速定位分析性能问题，提升APP应用及游戏性能和品质，而且收集过程无需ROOT/越狱...PerfDog性能狗于2018年7月开始面向腾讯内部所有团队开放使用，2019年11月PerfDog性能狗上架WeTest开始面向测试者及开发者提供服务，在保持“简单易用”特色的前提下，PerfDog共经历了...6.0版多项功能升级 PerfDog再迎新版本。本次更新新增全架构GPU Counter、命令行输入功能，优化修复多项已知问题，产品稳定性持续提升，快来下载更新吧。...修复多项已知问题，提高稳定性； 扬帆远航，启动全面商业化 只有不断优化升级，持续投入，才能保持产品旺盛的生命力，PerfDog这样一款客户端性能测试工具需要持续的版本更新，才能跟上终端设备和测试场景的快速变化...广受好评，PerfDog深受测评爱好者青睐 PerfDog自发布上线以来，在吸引商业客户使用的同时，还吸引着大批研究所、公益等非营利组织的关注和青睐。
然而，当面对不同规模解空间的问题时，LVLMs 在相同知识点上并不总能给出一致的答案，这种答案的不一致性在 LVLMs 中普遍存在，在一定程度上会损害实际的用户体验，然而现有的多模态大模型基准测试却忽视了关于一致性的评价...这种不一致的现象在主流LVLMs中普遍存在，但目前仅在LLMs进行初步研究。实际上，与现有多模态基准测试中设计的固定问题模式相比，用户倾向于以任意方式提出问题。...对于多项选择题，每个选项（如A、B、C、D）成为正确答案的概率分布均为25%。值得注意的是，为了确保评估解析器准确，问答题受到更多的限制，例如指定字数和答案格式（如分数/缩写/数字）。...值得注意的是，LLaVA-NeXT-34B的得分提高了9.1个点，而MiniGemini的总体提升为9.6个点。尽管我们的方法主要使用判断题进行自我验证，但在ConScore[C]上仍然有明显的改善。...从理论上讲，可以进一步构建多个判别性问题来验证Caption中的多个单词。此外，这个过程可以进行多轮迭代，从而持续提升Caption的质量。本文的方法是上述方法的简化实现。
另外，在线商店必须通过REST API发布产品细节，以供第三方应用程序使用。 产品细节UI可以显示出大量产品信息。...客户评论 卖家排名 … 在使用微服务模式的在线商店中，产品详情数据会分布在多项服务之间，例如： 产品信息服务—产品的基本信息，如标题与作者等 价格服务—产品价格 订单服务—产品的购买历史 库存服务—当前产品的可购买数量...问题 微服务架构的应用客户端如何访问各项服务？ 需求 微服务提供的API粒度通常与客户端需要的有所不同。微服务通常提供的是细粒度API，这意味着客户端需要同多项服务进行交互。...API网关会造成多余的网络跳转，从而增加响应时间—不过对于大多数应用程序而言，一次多余的往返并不会造成什么影响。 问题： 如何实现API网关？...如果需要不断扩展以处理高负载量，那么事件驱动型/响应型方案是最理想的选择。在JVM上，Netty、Spring Reactor等基于NIO的库大有用处。Node.JS也是一个可行的选项。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
