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。...最后，在总结数据集构建过程和评估方法的基础上，提出了假对齐评估框架FAEF(Fake Alignment evaluation Framework)，该框架可以在少量人工辅助的情况下，将现有的开放式问题数据集转换为...这也意味着模型在某些方面似乎对齐得很好，但实际上这可能是欺骗性的;它对对齐没有深刻、正确的理解。这就是我们所说的假对齐。 为了证明这一说法，首先从能力和安全性两个方面设计了评估数据集。...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。如果该模型在能力测试集上两种评估形式没有差异，但在安全性测试集上表现出差异，则可以证明虚假对齐的存在。
Observe on the correct thread 原文作者： Dionysis Lorentzos 译文出自： 小鄧子的简书 译者： 小鄧子 状态： 完成 尽管很多人了解RxJava的基本逻辑，但是在Observable...首先，让我们梳理清晰，在RxJava中.subsribeOn( )和.observeOn( )区别： .subsribeOn( )操作符可以改变Observable应该在哪个调度器上执行任务。....observeOn( )操作符可以改变Observable将在哪个调度器上发送通知。 另外，你需要知道，默认情况下，链上的操作符将会在调用.subsribeOn( )的那个线程上执行任务。...调用 .subscribeOn( ) 尽管代码片段在主线程中，但是整个代码块将运行在.subscribeOn( )定义的线程上： Observable.just(1,2,3) .subscribeOn...调用 .observeOn( ) 如果你的代码片段在主线程中，默认情况下Observable的创建是在.subscribeOn( )定义的线程上，但是，调用.observeOn( )之后，余下的代码将会执行在
问题描述 当我们在很多的网站或者APP上面注册时，我们一般会用电话号码或者邮箱来注册，有的人可能输入了不符合规范的电话号码或者邮箱系统就会自动提示您输入的不是电话号码或者邮箱，那么这是怎么做到的呢？...解决方案 当我们在一个网站登录或注册时需要我们输入邮箱来进行登录或者注册时，我们输入了不规范的邮箱地址就会提示我们相应邮箱地址所缺失的东西例如我们一个简单的登录页面。 ?...图2.1 页面展示 我们需要在这个页面中输入邮箱和密码进行登录操作，今天我们就简单的判断邮箱是否正确就可以了，我们生活中有许许多多的邮箱地址，但是我们怎么去判断邮箱地址是否正确呢？...我们会发现邮箱地址都有一个共同之处，那就是在所有的邮箱地址当中都含有“@”符号和“.”这个符号，所以我们在判断邮箱地址是否正确的时候我们就只需要判断我们所输入的邮箱当中是否包含这两个符号就可以了。...在写代码的过程中一定要心细，否则就很容易出错。 END 实习编辑 | 王楠岚 责 编 | 桂 军
第一类是 Medium 上热门文章的翻译，其实我也翻译过： 在 Android 上使用协程（一）：Getting The Background 在 Android 上使用协程（二）：Getting started...在 Android 上使用协程（三） ：Real Work 说实话，这三篇文章的确加深了我对协程的理解。...的确，官方文档上基本从头到尾都是在用 GlobalScope 写示例代码。所以一部分开发者，也包括我自己，在写自己的代码时也就直接 GlobalScope 了。...在 Android 中，一般是不建议直接使用 GlobalScope 的。那么，在 Android 中应该如何正确使用协程呢？再细分一点，如何直接在 Activity 中使用呢？...协程在 Android 上的使用 GlobalScope 在一般的应用场景下，我们都希望可以异步进行耗时任务，比如网络请求，数据处理等等。当我们离开当前页面的时候，也希望可以取消正在进行的异步任务。
SSOPluginsFile.myp://"> 打开sourceTree 2、配置注册表 1、打开注册表 win+r ， regedit 2、在
-> color,选择右下角下拉框的import,选择我们下载好的solarized目录里面的iterm2-colors-solarized下面的两个文件，然后关闭终端，重新进入刚才的路径，这时候我们在点击右下角下拉框...配置sz和rz命令 在我们操作的服务器上执行如下命令进行安装 yum install lrzsz ?...安装好之后，我们就可以在服务器上执行sz和rz命令了,sz是将服务器的文件下载到本地电脑上，rz是将本地电脑的文件上传到服务器上。 ? 此时，你会发现，永远停留在下面这个界面。
后端数据存储在MySQL数据库中，动态处理由PHP 处理。 本文演示了如何在Ubuntu 18.04服务器上安装LNMP。Ubuntu操作系统是第一要求。我们将描述如何启动和运行其余组件。...然后，安装Nginx： sudo apt update sudo apt install nginx 在Ubuntu 18.04上，Nginx配置为在安装后开始运行。...作为替代方案，您可以检查从Internet上的其他位置查看的可访问的IP地址： curl -4 icanhazip.com 输入您在网络浏览器中收到的地址，它将带您进入Nginx的默认网页： http:...在您自己的服务器上确认后，您可以退出MySQL shell： exit 此时，您的数据库系统现已设置完毕，您可以继续安装PHP。...在验证Nginx正确呈现页面后，最好删除您创建的文件，因为它实际上可以为未经授权的用户提供有关您的配置的一些提示，这可能有助于他们尝试侵入您的服务器。如果您以后需要，可以随时重新生成此文件。
你在linux上安装puppeteer时可能遇到如下问题，本文将引导你如何爬坑！...-xvf node-v8.9.1-linux-x64.tar.xz # 移动重命名(可选) mv node-v8.9.1-linux-x64 /www/nodejs # 创建软连接（快捷方式）,如果上一步重命名不同则这一步的下划线部分根据实际情况做调整...132&rsv_sug1=63&rsv_sug7=100&rsv_sug2=0&rsv_sug4=5908 puppeter相关文档https://pptr.dev/ 总结 以上所述是小编给大家介绍的在linux...(centos)上使用puppeteer实现网页截图功能，希望对大家有所帮助！
关于 Operator 更多详细的内容，可以在 Kubernetes 官方文档[2]上查看。 Jenkins 是一款社区强大、API & 插件丰富、用户众多且开源的持续交付工具。...为了让 Jenkins 能在 Kubernetes 上更好的运行，Jenkins 社区提供了 Jenkins Operator。...关于 Operator 的其他信息可以在Jenkins Operator GitHub 和 Jenkins Operator 官网文档[3]进行查看。...进阶篇：使用 传统的使用方法就是在界面上点击创建 jenkins job，然后进行配置，最后再使用。...文中使用了 sops[7] 来加密 yaml 文件中的敏感信息，这样真正能够做到将一切代码化，然后托管到 GitHub 上。
在训练了1500个epoch之后，作者的实验获得了很棒的生成效果（人眼无法判断真假图像）。 ? Baur （2018b）比较了DCGAN，LAPGAN对皮肤病变图像合成的影响。...由CT图像生成MR 与（Wolterink，2017a）类似，Chartsias（2017）将cycleGANs用于未配对的图像到图像转换，从“心脏CT切片和分割图像”生成“心脏MR图像和分割mask”...Cohen（2018）指出，在图像到图像转换时难以保留肿瘤/病变部分的特征。为此，Jiang（2018）提出了一种针对cycleGAN的“肿瘤感知”损失函数，以更好地从CT图像合成MR图像。 ?...作者强调添加标签label图会带来全局更真实的合成效果，并在合成数据上训练的肿瘤检测模型验证了他们的合成PET图像，获得了与在真实数据上训练的模型媲美的结果。...生成超声图像 超声图像合成模拟。
在屏幕上显示图像 现在你已经打开了一个窗口，让我们在上面放一张图片。 注意：从现在开始，教程将只涉及源代码的关键部分。如果想看完整的程序，你必须下载完整的源码。...我们要渲染的窗口 SDL_Window* gWindow = NULL; //窗口所包含的表面 SDL_Surface* gScreenSurface = NULL; //我们将加载并显示在屏幕上的图像...所以，如果你的程序找不到图像，请确保它在正确的地方。 同样，如果程序正在运行，但它无法加载镜像，你可能有一个工作目录的问题。工作目录的功能因操作系统和IDE而异。...在屏幕上绘制了所有我们要显示的这一帧画面后，我们要使用SDL_UpdateWindowSurface来更新屏幕。当你画到屏幕上的时候，一般不是画到你所能看到的屏幕图像上。...你在屏幕上看到的是前缓冲区。我们这样做的原因是因为大多数帧需要将多个对象绘制到屏幕上。如果我们只有一个前缓冲区，我们将能够看到正在绘制的帧，这意味着我们将看到未完成的帧。
一个组件的状态只有在该组件被挂载时才会被更新。...div> State: {JSON.stringify(state)} ); }; export default App; 当我们试图更新一个未挂载的组件的状态时...，会出现"无法在未挂载的组件上执行React状态更新"的警告。...isMounted 摆脱该警告的直截了当的方式是，在useEffect钩子中使用isMounted布尔值来跟踪组件是否被挂载。 在useEffect中，我们初始化isMounted布尔值为true。...需要注意的是，在fetchData函数中，我们必须检查isMountedRef.current 的值，因为ref上的current属性是ref的实际值。
( 1 ) 在Apache的安装目录下创建cert目录，并且将下载的全部文件拷贝到cert目录中。...httpd-ssl.conf ( 3 ) 打开 apache 安装目录下 conf/extra/httpd-ssl.conf 文件 (也可能是conf.d/ssl.conf，与操作系统及安装方式有关)， 在配置文件中查找以下配置语句...在Ubuntu下面，我是用apt安装的Apache，但是它没有httpd.conf，只有一个apache2.conf，好吧，其实这个文件和httpd.conf差不多，它里面是这样注释的： # It is...然后在浏览器上使用https访问，成功。(linux可以使用wget或curl测试) 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持网站事（zalou.cn）。
( 1 ) 在Apache的安装目录下创建cert目录，并且将下载的全部文件拷贝到cert目录中。...httpd-ssl.conf ( 3 ) 打开 apache 安装目录下 conf/extra/httpd-ssl.conf 文件 (也可能是conf.d/ssl.conf，与操作系统及安装方式有关)， 在配置文件中查找以下配置语句...在Ubuntu下面，我是用apt安装的Apache，但是它没有httpd.conf，只有一个apache2.conf，好吧，其实这个文件和httpd.conf差不多，它里面是这样注释的： # It is...然后在浏览器上使用https访问，成功。(linux可以使用wget或curl测试) 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
在接下来的实验中，我们在数据集上运用一种图像处理和计算机视觉中常用的传统边缘检测方式——Sobel 边缘滤波，并训练我们的模型进行类似的线性映射。...相类似的，下方的图是在同一测试图像上模型的输出结果和 Sobel 滤波器的版本，有着相同的形状。从人眼角度，不可能区分这两个图像的差别。 ?...这个滤波器核在接下来的实验中将会被用在一个 32 x 32 像素的笑脸图像上。这个滤波器被加载进来，训练数据通过笑脸滤波器滤波灰度图像得到。由于滤波核的尺寸很大，实质上核已经扩展到了图像的外面。...在下面的图像中，我们可以观察到模型和笑脸滤波器在测试图像上产生了一个类似笑脸的形状。...此外，我希望你能够捕捉到一些洞察力以便理解卷积核对输入数据上的操作方式。实验结果不适合推广到卷积网络在图像分类上的例子，但是作为一个优化问题仍然为理解卷积层背后的现象和学习提供了一个基础。
本上，OCR（光学字符识别）引擎可以让你从图片或文件（PDF）中扫描文本。默认情况下，它可以检测几种语言，还支持通过 Unicode 字符扫描。...因此，gImageReader 就来解决这点，它可以让任何用户使用它从图像和文件中提取文本。 让我重点介绍一些有关它的内容，同时说下我在测试期间的使用经验。...以列表总结下功能，这里是你可以用它做的事情： 从磁盘、扫描设备、剪贴板和截图中添加 PDF 文档和图像 能够旋转图像 常用的图像控制，用于调整亮度、对比度和分辨率。...将提取的文本导出为 .txt 文件 跨平台（Windows） 在 Linux 上安装 gImageReader 注意：你需要安装 Tesseract 语言包，才能从软件管理器中的图像/文件中进行检测。...我在 Linux Mint 20.1（基于 Ubuntu 20.04）上试过。 我只遇到了一个从设置中管理语言的问题，我没有得到一个快速的解决方案。
📷 1、点击[Matlab] 📷 2、点击[命令行窗口] 📷 3、按<Enter>键 📷
例如，下面的图像显示了在Open Images数据集上训练的一个标准开源图像分类器，该分类器没有正确地将“婚礼”相关标签应用于来自世界不同地区的婚礼传统图像。 ?...婚礼照片（由谷歌员工捐赠），由在开放图像数据集上训练的分类器标记。分类器的标签预测被记录在每个图像下面。...为了支持这项工作并促进开发包容性机器学习模型的进展，谷歌宣布在Kaggle上发起包容性图像挑战赛（Inclusive Images Challenge）。...竞争对手将在开放图像上训练他们的模型，这是一个广泛使用的用于图像分类的公共可用的基准数据集，主要来自北美和西欧。...然后，模型首先在挑战阶段1上进行评估，最后在挑战阶段2，每个阶段都有不同的未显示的地理分布。通过这种方式，模型对其在训练数据之外的操作能力进行了压力测试。
所谓的OSD其实就是在视频图像上叠加一些字符信息，比如时间，地点，通道号等， 在图像上叠加OSD通常有两种方式： 一种是在前端嵌入式设备上，在图像数据上叠加OSD， 这样客户端这边只需解码显示数据即可...另一种是PC客户端在接收到前端设备图像，解码之后，进行叠加。这两种都是比较常见的方式。 OSD具有字符型(Font-Based)和位图型(Bit-Map)两种类型。...R分量，如果R等于0，则设置通明通道数组中对应的值为1， 表示该像素点上需要绘制字体（换句话说，该像素点不是透明色） 这样我们就记住了临时图像上OSD文字每个像素的位置。...， 则说明该像素点是字体，需要绘制， 那么，我们就在源图像（解码后的YUV图像）上找到位置想对应的点。...然后将我们构造出来的临时图像 叠加到源图像上即可。 至于叠加操作，其实很简单。 同样扫描通明通道数据，如果发现不是透明色，直接将pOSDYuvBuffer中的YUV复制到 源图像相应位置即可。
我们的模型显示了强大的上下文建模能力，在两个具有挑战性的数据集上实现了SOTA性能。这项工作表明，纯Transformer架构能够在精度和运行时间效率之间实现良好的平衡。...这种结构实现了SOTA实时性能（51.3 FPS），并且在较小的主干Swin-T（83.1 FPS）上实现了合理的性能下降，从而变得更快。...此外，SideRT在KITTI上可以达到0.060 AbsRel，以较小的主干Swin-T在NYU上可以达到0.124 AbsRel，速度分别为83.1 FPS和84.4 FPS。...在KITTI数据集上，与之前的SOTA相比，AbsRel下降了6.9%，SqRel下降了8.9%。在NYU数据集上，与之前的SOTA相比，AbsRel下降了9.7%，RMSE下降了8.0%。...从理论上讲，CSA和MSR模块以协作的方式从编码器中增强原始特征图。CSA聚焦于从全局角度融合具有高度相似性的特征，MSR的目标是在不同的金字塔层上融合具有相似位置的特征。 推理速度。
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