Recognize Anything是一种新的图像标记基础模型，与传统模型不同，它不依赖于手动注释进行训练;相反，它利用大规模的图像-文本对。...RAM的整体架构类似于Tag2Text，包括三个关键模块:用于特征提取的图像编码器，用于标记的图像标签识别解码器和用于文本生成的文本编码器-解码器。...选择的标记涵盖了用于分类、检测和分割的许多流行数据集，除了ImageNet和OpenImages V6等少数数据集，为了标记不常见的类别，RAM还部分涵盖了通过使用公共api获得开源图像产生的标签。...在生成阶段，使用从这些标题中解析的标题和标记来训练基线模型，类似于Tag2Text中使用的方法。然后使用该模型来补充标题和标签，将400万图像数据集中的标签数量从1200万扩展到3980万。...没有使用基线模型预测特定类别的标签也被淘汰。这样可以通过预测区域而不是整个图像，可以提高标记模型的精度。 结果 在多标签分类、检测、分割和视觉语言模型方面，RAM与最先进的模型进行了比较。
获取完整原文和代码，公众号回复：10051408832 论文地址： http://arxiv.org/pdf/2106.15322v1.pdf 代码： 公众号回复：10051408832 来源： Satbayev...TNCR: Table Net Detection and Classification Dataset 原文作者：Abdelrahman Abdallah 内容提要 我们提出了TNCR，一个从免费网站收集的不同图像质量的新表格数据集...TNCR数据集可以用于扫描文档图像的表检测，并将其分类为5个不同的类。TNCR包含9428个高质量的标记图像。在本文中，我们实现了SOTA的基于深度学习的表检测方法，以创建几个强基线。...基于ResNeXt- 101-64x4d骨干网的Cascade Mask R-CNN在TNCR数据集上获得了最高的性能，精度为79.7%，召回率为89.8%，f1得分为84.4%。...我们将TNCR开源，希望鼓励更多的深度学习方法用于表检测、分类和结构识别。 主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。
生成AI模型倾向于学习复杂的数据分布，这就是为什么它们擅长于生成类似人类的语言，以及以假乱真的汉堡和人脸图像。但是训练这些模型需要大量标记数据，并且根据手头的任务，必要的语料库有时会供不应求。...，以及从一小部分标记图像中推断整个训练集的标记的方法。...这些自我和半监督的技术结合在一起，可以在像ImageNet这样的流行基准测试上胜过最先进的方法。 简而言之，这不是为鉴别器提供真实图像的手动注释的地面实况标记，而是提供推断的标记。...相比之下，在半监督阶段，当标记可用于真实数据的子集时，它们在鉴别器的特征表示上训练分类器，它们用于预测未标记的真实图像的标记。 ?...为了测试该技术的性能，研究人员使用ImageNet数据库，其中包含130多万幅训练图像和5万幅测试图像，每幅图像对应于1000个对象类中的一个，并随机从每个图像等级中选择一部分样本来获得部分标记的数据集
传统的在传统的连接模型中，通过提供由 Windows 进行身份验证的用户或组凭据，Windows 用户或 Windows 组成员可连接到数据库引擎。...重要原则是登录（在 master 数据库中）和用户（在用户数据库中）必须存在，并且彼此相关。 与用户数据库的连接依赖于 master 数据库中的登录。...包含的在包含的数据库用户模型中，master 数据库中不存在登录。 相反，身份验证过程发生在用户数据库中。 用户数据库中的数据库用户在 master 数据库中没有关联的登录。...包含的数据库用户模型支持 Windows 身份验证和 SQL Server 身份验证。 在 SQL Server 和 SQL 数据库中均可使用。...要作为包含的数据库用户进行连接，连接字符串必须始终包含用户数据库的参数。 数据库引擎使用此参数了解哪个数据库负责管理身份验证过程。包含的数据库用户的活动仅限于身份验证数据库。
IBM，特拉维夫大学和以色列理工学院的科学家设计了一种新颖的AI模型：标签集操作（LaSO）网络，用于组合成对的带标记的图像示例，以创建包含种子图像标记的新示例。...例如，LaOS网络中的“联合”操作将会生成标记为“人”，“狗”，“猫”和“绵羊”的合成示例，而“交叉”和“减法”操作将导致示例分别标记为“人”和“狗”或“绵羊”。...因为AI模型直接在图像表示上运行，并且不需要额外的输入来控制操作，所以它们能够泛化到训练期间没有看到过的类别的图像。...正如研究人员所解释的那样，在使用非常少的数据训练模型的实践中，每个类别通常只有一个或非常少的样本可用。图像分类领域的大多数方法只涉及单个标签，其中每个训练图像只包含一个对象和相应的类别标签。 ?...团队的论文研究的一个更具挑战性的场景是多标记少镜头学习，其中训练图像包含跨多个类别标签的多个对象。 研究人员将几个LaSO网络作为单个多任务网络联合训练，每个图像有多个标记映射到该图像上出现的对象。
FDsploit是一个件包含/路径回溯漏洞的挖掘枚举和利用工具。 ? FDsploit可自动化的为我们发现和利用本地/远程文件包含及目录遍历漏洞。...目前，支持以下3种不同类型的LFI shell： simple: 这种类型的shell允许用户轻松读取文件，而无需每次都输入URL。...此外，它只提供文件的输出，而不是页面的整个html源码，这使得它非常实用。...等文件作为输入。...贡献和反馈 如果你愿意为该项目贡献你的一份力或对该项目有任何意见或建议，那么欢迎你随时通过issue提交他们。我们会尽快的审核并解决它！谢谢！
Watermark（水位线） 在Flink数据处理过程中，数据从产生到计算到输出结果，是需要一个过程时间，在正常的情况下数据往往都是按照事件产生的时间顺序进行的，由于网络、分布式部署等原因会导致数据产生乱序问题...SensorReading(field[0], new Long(field[1]), new Double(field[2])); }) // 升序数据设置事件时间和...SensorReading(field[0], new Long(field[1]), new Double(field[2])); }) // 乱序数据设置事件时间和...和周期性生成的方式不同，这种方式不是固定时间的，而是可以根据需要对每条数据进行筛选和处理 总结 在flink开发过程中，Watermark的使用由开发人员生成。...SensorReading(field[0], new Long(field[1]), new Double(field[2])); }) // 乱序数据设置事件时间和
这些数据是美国国家航空航天局（NASA）与欧洲航天局（ESA）的非洲合成孔径雷达（AfriSAR）任务合作收集的。 该数据集包含非洲加蓬上空的地表高程数据。...这些数据是美国国家航空航天局（NASA）与欧洲航天局（ESA）的非洲合成孔径雷达（AfriSAR）任务合作收集的。 该数据集包含在非洲加蓬上空采集的地理标记图像。...这些图像由 NASA 数字测绘相机与机载激光雷达扫描激光测高仪--土地、植被和冰雪传感器（LVIS）配对拍摄。...该数据集提供了AfriSAR项目期间在非洲收集的LVIS仪器返回的能量波形数据。这些波形数据是以地理定位的形式提供的，因此可以准确地标记出来。...AfriSAR LVIS L1B Geolocated Return Energy Waveforms V001数据集包含的信息有： - 激光波形的返回能量 - 波形的地理位置（经度、纬度和高程）
ClickHouse 中的分区、索引、标记和压缩数据的协同工作引言ClickHouse是一个快速、可扩展的开源列式数据库管理系统，它被广泛应用于大数据分析和实时查询场景。...在处理海量数据时，合理地利用分区、索引、标记和压缩等技术，能够提高查询性能和降低存储成本。本文将介绍ClickHouse中这些技术是如何协同工作的。...标记（Tagging）标记是ClickHouse中用于数据分类和过滤的一种技术。通过标记，可以将数据按照特定的规则进行分类，并在查询时对指定标记的数据进行过滤。...以上就是关于ClickHouse中的分区、索引、标记和压缩数据的协同工作的介绍。希望对您有所帮助！当使用Python进行数据分析时，经常会遇到需要通过网络抓取数据的情况。...可以手动指定每个分区包含的值，适用于具有离散取值集合的数据。
=m) ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') plt.show() 以上是官网上的代码示例及演示结果...#ys表示y方向的变量 #zs表示z方向的变量，这三个方向上的变量都可以用list的形式表示 #m表示点的形式，o是圆形的点，^是三角形（marker) #c表示颜色（color for short）...) #点为红色三角形 #设置坐标轴 ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') #显示图像...plt.show() 注： 上面的 ax = plt.figure().add_subplot(111, projection = '3d') 是下面代码的略写 fig = plt.figure()...ax = fig.add_subplot(111, projection = '3d') 如果我有一个df包含5列f1，f2，f3，f4，y 的数据框 可以这样引用 ax.scatter(df['f1
/* * * 这段代码用来测试文件segment.fnm等文件所包含的内容 * * */ 生成的索引文件.fnm中所包含了Document的所有Field名称。...如图就是生成索引： 第一个截图是： .fnm文件 .fnm包含了Document中的所有field名称 .fdx文件 .fd是一个是一个索引，用于存储Document在.fdt中的位置 .fdt ....fdt文件用于存储具有Store.YES属性的Field数据 .tii .tis文件用于存储分词后的词条（Term）, 而.tii就是它的索引文件。...它标明了每个.tis文件中国的词条的位置 .tis .tis文件用于存储分词后的词条（Term） package segment; import java.io.IOException; import...org.apache.lucene.index.IndexWriter; public class Segment { private String INDEX_PATH = "E:\\Lucene项目\\索引文件
前言 之前在进行深度学习训练的时候，偶然发现使用PIL读取图片训练的效果要比使用python-opencv读取出来训练的效果稍好一些，也就是训练更容易收敛。...可能的原因是两者读取出来的数据转化为pytorch中Tensor变量稍有不同，这里进行测试。...之后的代码都导入了： from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch import...cv2 测试 使用PIL和cv2读取图片时会有细微的区别，通过下面的代码可以发现两者读取图片是有区别的，也就是使用PIL读取出来的图片转为numpy格式和直接使用cv读取的图片在像素点上并不是完全一致
使用预训练模型的好处 已提供预训练模型来支持需要执行情绪分析或图像特征化等任务但没有资源获取大型数据集或训练复杂模型的客户。使用预训练模型可以让您最有效地开始文本和图像处理。...目前可用的模型是用于情感分析和图像分类的深度神经网络 (DNN) 模型。所有四个预训练模型都在 CNTK 上进行了训练。...指定要安装的组件时，添加至少一种语言（R Server 或 Python）和预训练模型。需要语言支持。这些模型不能作为独立组件安装。 设置完成后，验证模型在您的计算机上。...这些文件是 Python 的 \mxlibs_updated.model 和 R 的 \mxlibs\x64_updated.model。...有关演示使用预训练模型的示例，请参阅MicrosoftML 的 R 示例和 MicrosoftML的Python 示例。
这是3月26日新发的的论文，微软的研究人员简化的基于mamba的体系结构，并且将其同时应用在图像和时间序列中并且取得了良好的成绩。...语言模型的发展正在从大型语言模型(LLMs)向小型语言模型(SLMs)转变。llm和slm的核心都是transformers，它是llm和slm的构建模块。...有效地解决了在扩展到大型网络时在Mamba中观察到的不稳定性问题。该方法突出了基于卷积模型、transformers模型、mlp混频器、频谱混频器模型和状态空间方法的各种模型。...论文还介绍了将卷积与transformers或频谱方法相结合的混合模型。 SiMBA的信道混合包含三个主要组件:频谱变换、使用爱因斯坦矩阵乘法的频谱门控网络和逆频谱变换。...SiMBA解决了稳定性问题，同时在不同的指标上提供卓越的性能，为处理复杂的数据任务提供了无与伦比的能力，同时将一个模型应用在图像识别和时间序列中，这个研究还是很有意思。
Nucleic Acids Research, 52(D1), D1629-D1638. https://academic.oup.com/nar/article/52/D1/D1629/7252671 植物的单细胞亚群是非常缺乏成熟的标记基因的...，这个scPlantDB——探索植物细胞类型和标记基因的综合数据库，试图弥补这一点。...网站：https://biobigdata.nju.edu.cn/scplantdb 文章收集了来自 17 个物种的 67 个 scRNA-seq 数据集的总共 2,546,778 个细胞，这些数据集采用七种不同的...scRNA-seq 技术（其中超过80%使用的10X平台），最后得到了 259 种细胞类型相关的 229,551 个标记，如下所示： 搭建这个网页工具数据库的生物信息学流程如下所示 ： 数据统计： 最后是与现有数据库的对比
「@Author：Runsen」 在过去的几年里，许多深度学习模型涌现出来，例如层的类型、超参数等。在本系列中，我将回顾几个最显着的 deeplearn 图像分类的模型。...ILSVRV 评估用于对象检测和图像分类的算法。...与 AlexNet 相比，VGG 的主要改进包括使用大内核大小的过滤器（第一和第二卷积层中的大小分别为 11 和 5）和多个（3×3）内核大小的过滤器。...Inception 模块的末端连接到全局平均池化层。下面是完整 GoogleNet 架构的缩小图像。...然而，在DenseNet 中，每一层从所有前面的层获得额外的输入，并将其自己的特征映射传递给所有后续层。下面是描绘DenseNet 的图像。
[1]表示这行得第一项是输出结果的第一项。 x由3个元素组成，分别是3,23,5 长度就是其包含的元素的个数。注意区别后面的列表的长度。...4 常见数据结构和向量的关系及常见操作 4.1矩阵 前已述及，矩阵也是向量，特殊的向量，包含量阿哥附加的属性：行和列。所以，矩阵也有模式，例如数值型或字符型。但向量不能看做有一列或一行的矩阵。...直观上看，数据框更类似矩阵，有行和列两个维度，但是数据框与矩阵的不同是，数据框的每一列可以是不同的模式mode。...lapply和sapply 因为数据框技术上就是列表，所以lapply和sapply可以应用于数据框。...1 xf包含四个数值，共3个水平（levels，就是xf中不同的数值） 2 length返回的是数据的长度，而不是水平的个数 3 unclass要引起注意。
Shi等人 [28]利用卷积神经网络（CNN）提出了一个遥感图像描述框架。这两种方法都使用CNN来表示图像，并从模型（[26]中的递归神经网络和[28]中的预定义模板）中生成相应的句子。...这个数据集是遥感影像描述任务中最大的数据集。数据集中的样本图像具有较高的类内多样性和较低的类间差异性。因此，这个数据集为研究人员推进遥感影像描述的工作提供了一定的数据资源。...作者对流行的图像描述方法进行全面的回顾，并在搜集的数据集上，评价各种（分别使用手工特征或深度特征）图像表示和句子生成方法。 ? 图1：从作者搜集到的数据集中图像示例，以及每个图像对应的五个句子。...表9：在RSICD数据集上使用CNNs的基于注意力方法的结果。 ? 表10：在不同数据集上训练模型的结果。 ? 图8：RSICD数据集上图像描述的结果。 ?...此外，为了使数据集更加全面和均衡，文中基于手工特征和卷积特征在不同数据集上评估了不同的图像描述方法。
Tensorflow 是当前最流行的机器学习框架，它自然支持这种需求。 Tensorflow 通过 tf.train.Saver 这个模块进行数据的保存和恢复。它有 2 个核心方法。...运行程序后，当前目录下会生成存储文件。 ? 并且，程序代码有打印变量存储时本身的值。...数据的恢复 同样很简单。...%f" % e.eval()) test_restore(saver) 调用 Saver.restore() 方法就可以了，同样需要传递一个 session 对象，第二个参数是被保存的模型数据的路径...上面是最简单的变量保存例子，在实际工作当中，模型当中的变量会更多，但基本上的流程不会脱离这个最简化的流程。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches as ...
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