UML的模型中可分为两种，动态模型和静态模型。用例图、类图和对象图都是UML中的静态结构模型。而在UML系统动态模型的其中一种就是交互视图，它描述了执行系统功能的各个角色之间相互传递消息的顺序关系。序列图就是交互视图的一种形式。 1、序列图的定义 序列图是对对象之间传送消息的时间顺序的可视化表示。序列图的主要用途是把用例表达的需求，转化为进一步、更加正式层次的精细表达。用例常常被细化为一个或者更多的序列图。同时序列图更有效地描述如何分配各个类的职责以及各类具有相应职责的原因。 2、序列图的结构 序列
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】最近苹果发布了一个新模型GAUDI，能直接从文字生成3D模型，NeRF的相机位置还不受限制！ 2020年开始大火的神经辐射场（NeRF）技术，仅需几张2D图片，就能合成出高质量的3D模型场景。 有人畅想，NeRF可能是实现元宇宙的一项重要技术基础，各个大厂纷纷上马项目进行研究，比如英伟达的AI研究人员展示过从照片中创建3D物体，谷歌也依靠NeRF来实现沉浸式视图或渲染3D人物。 NeRF可以从2D图像中生成3D场景，OpenAI的DALL-E
机器之心报道 机器之心编辑部 在 AI 绘画领域，很多研究者都在致力于提升 AI 绘画模型的可控性，即让模型生成的图像更加符合人类要求。前段时间，一个名为 ControlNet 的模型将这种可控性推上了新的高峰。大约在同一时间，来自阿里巴巴和蚂蚁集团的研究者也在同一领域做出了成果，本文是这一成果的详细介绍。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2302.09778v2.pdf 项目地址：https://github.com/damo-vilab/composer 近年来，在大数据上学习
基于扩散模型的解码器能够通过给定信息的解码器，生成很多不一样的图片 ，语义信息和风格比较接近，只是细节不一样。
一周前发现git上有个叫Depix的项目非常火，可以用来去除马赛克。 好奇之下准备下来试用一下这个工具 参考：
AI 科技评论按：如何让GAN生成带有指定特征的图像？这是一个极有潜力、极有应用前景的问题，然而目前都没有理想的方法。韩国大学电子工程学院Minhyeok Lee和Junhee Seok近期发表论文，就生成对抗网络的控制问题给出了自己的办法，AI 科技评论根据原文进行如下编辑。 简介 生成对抗网络（GANs）是最近几年提出的新方法，在其问世之后的短短时间内，生成对抗网络已经在生成真实的样本上表现出很多有前途的结果了。然而， 在生成对抗网络的使用上，目前还有未能解决的问题：由于发生器（Generator）
本主机于2018年12月23日正式上线，初装了4个设备，管理474只表，由于是手抄改网络抄表不是新安装，考虑到人工再去布线的成本远高于设备成本，因此多用了几个设备，每个设备通道都没有用完。
本文将收集TensorFlow可生成的模型，列举出各种GANs和VAEs的Tensorflow实现。 生成对抗网络(GANs) 列表 GAN文章链接：https://arxiv.org/abs/140
如何让 GAN 生成带有指定特征的图像？这是一个极有潜力、极有应用前景的问题，然而目前都没有理想的方法。韩国大学电子工程学院 Minhyeok Lee 和 Junhee Seok 近期发表论文，就生成对抗网络的控制问题给出了自己的办法，雷锋网 (公众号：雷锋网) AI 科技评论根据原文进行如下编辑，原文链接：https://arxiv.org/abs/1708.00598 简介 生成对抗网络（GANs）是最近几年提出的新方法，在其问世之后的短短时间内，生成对抗网络已经在生成真实的样本上表现出很多有前途的
人类梦想让文字说话已经有好几个世纪的历史了。你可能没想到，其实在1968年，日本的电机技术实验室由Noriko Umeda和他的同伴开发了第一个完整的英语语音转换系统（Text-To-Speech，简称TTS）。
什么是线程安全？ 如果你的代码所在的进程中有多个线程在同时运行，而这些线程可能会同时运行这段代码。如果每次运行结果和单线程运行的结果是一样的，而且其他的变量的值也和预期的是一样的，就是线程安全的。 或者说:一个类或者程序所提供的接口对于线程来说是原子操作或者多个线程之间的切换不会导致该接口的执行结果存在二义性,也就是说我们不用考虑同步的问题。 线程安全问题都是由全局变量及静态变量引起的。 若每个线程中对全局变量、静态变量只有读操作，而无写操作，一般来说，这个全局变量是线程安全
今天带来的是Department of Biosystems Science and Engineering (D-BSSE) of ETH Zurich 研究小组在bioRxiv上发表的Conditional Generative Modeling for De Novo Protein Design with Hierarchical Functions。本论文主要针对于使用有条件的生成的对抗网络蛋白质来解决蛋白质设计问题。由于缺少了在该域中评估了生成模型的规范方式，生成模型难以评估，因为没有可以将每个生成的样本与之进行比较的基本事实。论文的主要亮点就是设计了几种生物学和统计上灵感的指标的评估方案。
对自然图片的分布进行建模一直以来都是无监督学习中的里程碑式的难题。这要求图片模型易表达、易处理、可拓展。我们提出一个深度神经网络，它根据顺序沿着两个空间维度来预测图片中的像素。我们的模型离散了原始像素值的可能性，同时编码保证了整个图片的完整性。 建模特性包含二维循环层，以及对深度递归网络连接的有效利用。我们实现了比之前所有的模型都要好的在自然图片上对数可能性的分数。我们的主要结果也对Imagenet进行分类提供了支撑依据。从模型分析出的样本相当清楚、多样且有普遍适用性。 引言 在无监督学习中，通用型图形建模
UML-Unified Model Language 统一建模语言，又称标准建模语言。是用来对软件密集系统进行可视化建模的一种语言。 在UML系统开发中有三个主要的模型： 功能模型: 从用户的角度展示系统的功能，包括用例图。 对象模型: 采用对象，属性，操作，关联等概念展示系统的结构和基础，包括类图、对象图、包图。 动态模型: 展现系统的内部行为。 包括序列图，活动图，状态图。
AI科技评论按：怎样能快速生成风格相同的字体呢？伯克利 AI 研究院最新发表的一篇博客告诉你他们最新的研究。 左：给出的电影海报，右：由MC-GAN生成的新电影片名 文字是平面设计中很突出的视觉元素。
剪切板攻击,这个攻击其实就是当你在网页上或者其它地方复制了其中的消息或者文本,触发了复制的事件,根据这个事件来对剪切板的内容进行修改,而且这个剪切板的攻击,也是有条件的,比如Windows上得需要在 cmd 命令窗口执行,Linux系统终端执行,才会触发的,粘贴到记事本上是不会触发的,所以不要在不良网站上复制什么东西后在命令窗口执行,要在记事本之类的软件上看看复制的内容是否符合你要的内容以及是否对你的系统有危险行为
这是 LeetCode 上的「1846. 减小和重新排列数组后的最大元素」，难度为 「中等」。
De Novo Software自1998年以来一直在开发流式细胞仪数据分析解决方案。在过去的20多年中，FCS Express已成为世界知名的强大且易于使用的数据分析应用程序。
是 0 向量，但是在机器翻译模型中 decoder 的输入是 encoder 的输出。所以称机器翻译中的 decoder 为 condition language model 有条件的语言模型
大家好，上节介绍过指定次数的循环语句For...Next语句，本节将介绍的是有条件的循环语句Do...Loop系列语句，它又分为两种类似的形式，分别是do while语句和do until语句，掌握一种，另一种就很容易理解，本节先介绍do while语句。
近来，有伙伴在后台咨询了荧光原位杂交(FISH)实验的相关知识，因此小编想在今天推文简单聊一聊FISH实验，也讲点新花样。
可视化结果是十分强大的。然而，在健身领域，要想清楚地看到未来的锻炼结果往往是很困难的。我们是否可以利用深度学习让人们更接近他们的个人健康目标，从而帮助他们设想未来的结果? 我们的想法是:采用有条件的生
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 OpenAI：DALL・E 2 就是最好的。谷歌：看下我们 Imagen 生成的柴犬？ 多模态学习近来受到重视，特别是文本 - 图像合成和图像 - 文本对比学习两个方向。一些模型因在创意图像生成、编辑方面的应用引起了公众的广泛关注，例如 OpenAI 的文本转图像模型 DALL・E、英伟达的 GauGAN。现在，来自谷歌的研究者也在这一方向做出了探索，提出了一种文本到图像的扩散模型 Imagen。 Imagen 结合了 Transfor
来源：机器之心本文约3400字，建议阅读8分钟本文介绍了来自谷歌的研究者也在OpenAI做出了探索，提出了一种文本到图像的扩散模型 Imagen。 OpenAI：DALL・E 2 就是最好的。谷歌：看下我们 Imagen 生成的柴犬？ 多模态学习近来受到重视，特别是文本 - 图像合成和图像 - 文本对比学习两个方向。一些模型因在创意图像生成、编辑方面的应用引起了公众的广泛关注，例如 OpenAI 的文本转图像模型 DALL・E、英伟达的 GauGAN。现在，来自谷歌的研究者也在这一方向做出了探索，提出了一种
Filter是Kibana中查询数据的强大方式，在这段视频中，您将了解不同的数据过滤方式
文章目录 一、共轭对称与共轭反对称图像示例 1、共轭对称序列图示 2、共轭反对称序列图示 3、总结 一、共轭对称与共轭反对称图像示例 ---- 序列 x(n) = 0.8^n u(n) , 取 0 ~ 10 之间的 11 个点 , 绘制后样式如下 : 📷 1、共轭对称序列图示 共轭对称序列概念 : 对于 序列 x(n) , 如果 x(n) 共轭 x(-n) , x(n) = x^*(-n) 则称 x(n) 是 关于原点 的 共轭对称序列 , 记做 x_e(n) 其中 , -\
最近看到各种公众号都在推一个叫Depix的Github项目，用途是能够消除文字马赛克，抱着试试看的态度测试了一下这个项目。
这篇文章有4篇论文速递，都是GAN方向，包括根据文本生成图像和多域图像生成等方向。其中一篇是IJCAI 2018。
今天为大家介绍西安交大，清华大学、华中科大联合MEGVII Technology的一篇关于多模态LLM学习框架的论文，名为DREAMLLM。
PCBA是PCB电路板制造、元器件采购与检查、SMT贴片加工、插件加工、程序烧制、测试、老化等一系列加工制程。高拓PCBA加工过程涉及的环节比较多，一定要控制好每一个环节的品质才能生产出好的产品。
Saturn PCB Design Toolkit是一款非常优秀的PCB相关参数计算工具，其能计算大部分常用的PCB相关的参数：
选自arXiv 作者：Chitwan Saharia等 机器之心编译 机器之心编辑部 OpenAI：DALL・E 2 就是最好的。谷歌：看下我们 Imagen 生成的柴犬？ 多模态学习近来受到重视，特别是文本 - 图像合成和图像 - 文本对比学习两个方向。一些模型因在创意图像生成、编辑方面的应用引起了公众的广泛关注，例如 OpenAI 的文本转图像模型 DALL・E、英伟达的 GauGAN。现在，来自谷歌的研究者也在这一方向做出了探索，提出了一种文本到图像的扩散模型 Imagen。 Imagen 结合了 T
选自arXiv 作者：William Fedus等 机器之心编译 参与：Jane W、李泽南 生成对抗网络（GAN）自推出以来，在计算机视觉领域中引起了一股风潮，在自然语言处理中却鲜有研究。看来，这或许需要 GAN 的提出者 Ian Goodfellow 自己来推动。谷歌大脑 William Fedus、Ian Goodfellow 和 Andrew M. Dai 共同提交的论文中，研究人员使用 GAN 和强化学习方法在 NLP 中做了自己的探索。目前，该论文已提交至 ICLR 2018 大会。 前言 循
TypeScript 2.8允许咱们在每个文件的基础上指定JSX工厂名。在早期版本，只能通过--jsxFactory编译器选项指定JSX工厂名。此设置适用于整个项目中的每个JSX文件。现在，咱们还可以通过在文件的开头添加一个特殊的@jsx注释来覆盖项目范围的--jsxFactory设置。
然而，对于机器来说就没有这么简单了。在现存的非监督图像到图像转换模型需要大量的训练图像。
对于要添加到事件处理管道的每种类型的插件，Logstash配置文件都有一个单独的区域（section）。
虚拟试穿技术允许用户在线上购物时预览服装在自己身上的效果，从而提高购物体验并减少退货率。
Zuse Z4 可以说是目前世界上现存的最古老的计算机。这台数字计算机建造于 1945 年，在 1949 到 1950 年间进行过大修和扩建。
来源：机器之心本文约2100字，建议阅读9分钟扩散模型正在不断地「攻城略地」。 扩散模型并不是一个崭新的概念，早在2015年就已经被提出。其核心应用领域包括音频建模、语音合成、时间序列预测、降噪等。 那么它在视频领域表现如何？先前关于视频生成的工作通常采用诸如GAN、VAE、基于流的模型。 在视频生成领域，研究的一个重要里程碑是生成时间相干的高保真视频。来自谷歌的研究者通过提出一个视频生成扩散模型来实现这一里程碑，显示出非常有希望的初步结果。本文所提出的模型是标准图像扩散架构的自然扩展，它可以从图像和视频数
扩散概率模型（DPMs）在高分辨率图像生成方面显示出显著性能，但由于通常需要大量采样步骤，其采样效率仍有待提高。高阶ODE求解在DPMs中的应用的最新进展使得能够以更少的采样步骤生成高质量图像。然而，大多数采样方法仍使用均匀的时间步长，在使用少量步骤时并不是最优的。
本文主要对GEE中的依据栅格图像绘制直方图与时间序列图并调整图像可视化参数操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）系列教学文章的第八篇，更多GEE文章请参考专栏：GEE学习与应用（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html）。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 扩散模型正在不断的「攻城略地」。 扩散模型并不是一个崭新的概念，早在2015年就已经被提出。其核心应用领域包括音频建模、语音合成、时间序列预测、降噪等。 那么它在视频领域表现如何？先前关于视频生成的工作通常采用诸如GAN、VAE、基于流的模型。 在视频生成领域，研究的一个重要里程碑是生成时间相干的高保真视频。来自谷歌的研究者通过提出一个视频生成扩散模型来实现这一里程碑，显示出非常有希望的初步结果。本文所提出的模型是标准图像扩散架构的自然扩展，它可以从图像和视频数据中进行联合训
分享几个从本科到研究生期间画过的PCB，可以看到技术在逐渐进步，但是依然有不足的地方，各位且看个热闹。
状态空间模型（SSM）是近来一种备受关注的 Transformer 替代技术，其优势是能在长上下文任务上实现线性时间的推理、并行化训练和强大的性能。而基于选择性 SSM 和硬件感知型设计的 Mamba 更是表现出色，成为了基于注意力的 Transformer 架构的一大有力替代架构。
Xcode 11发布之后，新建iOS项目工程时，会有很多变化，最大的变化是多了文件SceneDelegate，此时如果希望通过纯代码设置界面，流程与以往会有一些不一样，本文简单介绍一下。
翻译 | 梁红丽 编辑 | Just 【AI科技大本营导读】在最终视觉呈现效果上，现有的用于极限学习图片压缩的算法似乎都不尽人意，本文作者则使用了 GAN，允许选择性地保留一些区域，同时在保持语义完整的基础上，完全合成图像的其余部分，尤其在低比特率条件下，与 BPG 相比，GAN 的方法获得了更高的 mIoU。 以下内容摘译自论文 Generative Adversarial Networks for Extreme Learned Image Compression： 本文中，我们提出一种基于生成对抗
从‘-- ’序列到行尾。请注意‘-- ’(双破折号)注释风格要求第2个破折号后面至少跟一个空格符(例如空格、tab、换行符等等)。该语法与标准SQL注释语法稍有不同。
Xcode 11 + macOS 10.15 可以实时预览 SwiftUI 实现的界面，这个预览可以帮助我们快速查看代码对应的效果而不需要运行。
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