为了解答这些疑问，来自伊利诺伊大学香槟分校的一位研究者对 Copilot 进行了粗略的逆向工程，并将观察结果写成了博客。 Andrej Karpathy 在自己的推特中推荐了这篇博客。...对 Copilot 进行逆向工程 Github Copilot 对我来说非常有用。它经常能神奇地读懂我的心思，并提出有用的建议。...它从模型中请求 logprobs，解决方案列表按 mean logprobs 分类排序。...具体来说，他们会在建议代码被插入之后的 15 秒、30 秒、2 分钟、5 分钟、10 分钟进行检查。...现在，对已接受的建议进行精确搜索过于严格，因此他们会测量建议的文本和插入点周围的窗口之间的编辑距离（在字符级别和单词级别）。
深度学习系列（一）常见的卷积类型 人工智能的发展突飞猛进，主要得益于深度卷积神经网络，其在计算机视觉领域取得了巨大的成就，卷积神经网络依靠卷积操作对输入图像进行特征提取，卷积是一种线性的、具有平移不变性的局部加权运算...而组卷积将输入图像分成多组，只是针对通道数（深度）进行分组，用每组的卷积核与对应组内的输入数据部分进行卷积计算，得到每组的输出数据之后通过Concat组合起来，如下： ?...在这个案例中，进行第一个分组卷积 GConv1 后，输入层被映射到中间的特征映射上，之后特征映射又通过第一个分组卷积 GConv2 被映射到输出层上。 ?...该文章认为 1x1 卷积的计算成本也很高，提议也对 1x1 卷积进行分组，计算成本明显下降，以相对较小的计算成本以及良好的模型性能广受欢迎。...代表模型： Dilated Convolution net 11、Deformable Convolution可变形卷积 可变形卷积是在基础卷积核的上添加一些位移量，根据数据的学习情况，自动调整偏移，
我们首先对每一个通道进行各自的卷积操作，有多少个通道就有多少个过滤器。得到新的通道feature maps之后，这时再对这批新的通道feature maps进行标准的1×1跨通道卷积操作。...七、分组卷积能否对通道进行随机分组？...对模型的泛化性是相当不利的。...进行完一次group conv之后，再一次channel shuffle，然后分到下一层组卷积当中，以此循环。 ?...-- SEnet 无论是在Inception、DenseNet或者ShuffleNet里面，我们对所有通道产生的特征都是不分权重直接结合的，那为什么要认为所有通道的特征对模型的作用就是相等的呢？
可变形卷积将其感受野建立在输入的基础上，使其能够对其感受野进行改造以匹配输入。由于感受野的定制，网络可以适应任何布局的表格。...然后，使用坐标匹配来对属于同一表格的那些角进行分组。不可靠的边同时被过滤。最后，匹配的角组微调并调整表格边框。在像素级，该技术提高了表格边界查找的精度。...在字符分类之后，表格区域可以很容易地识别出来，因为与账单上的其他文本部分相比，表格线能够相当有效地区分。...可变形卷积将其感受野建立在输入的基础上，使其能够对其感受野进行改造以匹配输入。由于感受野的定制，网络可以适应任何布局的表格。...训练数据有两种数据类型，标签数据和未标记数据。学生模块将标记和未标记图像作为输入，其中对未标记数据应用强增强，而对标签数据应用（强增强和弱增强）。
我们首先对每一个通道进行各自的卷积操作，有多少个通道就有多少个过滤器。得到新的通道feature maps之后，这时再对这批新的通道feature maps进行标准的1×1跨通道卷积操作。...七、分组卷积能否对通道进行随机分组？...—ShuffleNet 在AlexNet的Group Convolution当中，特征的通道被平均分到不同组里面，最后再通过两个全连接层来融合特征，这样一来，就只能在最后时刻才融合不同组之间的特征，对模型的泛化性是相当不利的...进行完一次group conv之后，再一次channel shuffle，然后分到下一层组卷积当中，以此循环。 ?...—SEnet 无论是在Inception、DenseNet或者ShuffleNet里面，我们对所有通道产生的特征都是不分权重直接结合的，那为什么要认为所有通道的特征对模型的作用就是相等的呢？
我们首先对每一个通道进行各自的卷积操作，有多少个通道就有多少个过滤器。得到新的通道feature maps之后，这时再对这批新的通道feature maps进行标准的1×1跨通道卷积操作。...分组卷积能否对通道进行随机分组？...对模型的泛化性是相当不利的。...进行完一次group conv之后，再一次channel shuffle，然后分到下一层组卷积当中，以此循环。 ?...-- SEnet 无论是在Inception、DenseNet或者ShuffleNet里面，我们对所有通道产生的特征都是不分权重直接结合的，那为什么要认为所有通道的特征对模型的作用就是相等的呢？
我们首先对每一个通道进行各自的卷积操作，有多少个通道就有多少个过滤器。得到新的通道feature maps之后，这时再对这批新的通道feature maps进行标准的1×1跨通道卷积操作。...七、分组卷积能否对通道进行随机分组？...—ShuffleNet 在AlexNet的Group Convolution当中，特征的通道被平均分到不同组里面，最后再通过两个全连接层来融合特征，这样一来，就只能在最后时刻才融合不同组之间的特征，对模型的泛化性是相当不利的...进行完一次group conv之后，再一次channel shuffle，然后分到下一层组卷积当中，以此循环。...—SEnet 无论是在Inception、DenseNet或者ShuffleNet里面，我们对所有通道产生的特征都是不分权重直接结合的，那为什么要认为所有通道的特征对模型的作用就是相等的呢？
我们首先对每一个通道进行各自的卷积操作，有多少个通道就有多少个过滤器。得到新的通道feature maps之后，这时再对这批新的通道feature maps进行标准的1×1跨通道卷积操作。...七、分组卷积能否对通道进行随机分组？...对模型的泛化性是相当不利的。...进行完一次group conv之后，再一次channel shuffle，然后分到下一层组卷积当中，以此循环。...-- SEnet 无论是在Inception、DenseNet或者ShuffleNet里面，我们对所有通道产生的特征都是不分权重直接结合的，那为什么要认为所有通道的特征对模型的作用就是相等的呢？
我们首先对每一个通道进行各自的卷积操作，有多少个通道就有多少个过滤器。得到新的通道feature maps之后，这时再对这批新的通道feature maps进行标准的1×1跨通道卷积操作。...分组卷积能否对通道进行随机分组？...对模型的泛化性是相当不利的。...进行完一次group conv之后，再一次channel shuffle，然后分到下一层组卷积当中，以此循环。...-- SEnet 无论是在Inception、DenseNet或者ShuffleNet里面，我们对所有通道产生的特征都是不分权重直接结合的，那为什么要认为所有通道的特征对模型的作用就是相等的呢？
我们首先对每一个通道进行各自的卷积操作，有多少个通道就有多少个过滤器。得到新的通道feature maps之后，这时再对这批新的通道feature maps进行标准的1×1跨通道卷积操作。...七、分组卷积能否对通道进行随机分组？...-ShuffleNet 在AlexNet的Group Convolution当中，特征的通道被平均分到不同组里面，最后再通过两个全连接层来融合特征，这样一来，就只能在最后时刻才融合不同组之间的特征，对模型的泛化性是相当不利的...进行完一次group conv之后，再一次channel shuffle，然后分到下一层组卷积当中，以此循环。 ?...-SEnet 无论是在Inception、DenseNet或者ShuffleNet里面，我们对所有通道产生的特征都是不分权重直接结合的，那为什么要认为所有通道的特征对模型的作用就是相等的呢？
在的情况下，阻尼对自振频率响应不大，可以忽略，即。...底部剪力法介绍对高度不超过40m，以剪切变形为主且刚度和质量沿高度分布比较均匀的建筑，可采用下述近似算法，其中有两个假定： 假定各楼层仅考虑一个自由度，成为多自由度体系，地震时产生的总水平地震作用即 ...其水平地震影响系数最大值按表2-1采用；特征周期应根据场地类别和设计地震分组按表2-2采用，计算8、9度罕遇地震作用时，特征周期应增加0.05s。...5）谱分析模态组合谱分析模态组合的目的是将每一阶模态的最大响应进行组合；6）谱分析后处理EERA下载谱分析后处理是将mcom文件读入，在/post进行模态组合，最后将组合后的结果存储在内存中。...地震仿真分析实例本文将对如图所示结构模型进行地震仿真分析，结构总高为27米，结构底端约束，地震载荷为多遇8级地震、I类场地第一组设计分组，激励方向为X方向，将利用响应谱分析方法和底部剪力法对对其结果进行对比
在这些发现的基础上，作者还利用图像变形模型进行患者间的变换，使得参考图像和 Mask 对可以适应给定测试图像的语义，实现对齐。...\tag{3} 在训练变形模型之后，可以通过参考 Mask 推导出变形 Mask ，如下所示： Visual Prompt Generation 从上述等式4中获得的变形 Mask ，作者可以获取视觉...为了划分点 Prompt 提取的候选区域，作者在预定义核函数[6, 38]的基础上，对 Mask Prompt 进行形态操作——腐蚀和膨胀。...作者的变形模型基于NICE-Trans [35]。为了增强对大型几何变换（如缩放和旋转）的鲁棒性，该模型采用了仿射配准，然后是一个变形配准场进行最终的变形。...由于NICE-Trans最初是针对3D成像设计的，作者对其进行了修改，使其适应2D图像。变形模型有约1900万参数，仅占SAM的3%，其中再训练和 Prompt 优化的参数数量分别为5和1。
图片 图1 标准卷积示意图 考虑到上述过程是完整运行在同一个设备上，这也对设备的性能提出了较高的要求。 分组卷积则是针对这一过程进行了改进。...需要注意的是，这里的分组指的是在深度上进行分组，输入的宽和高保持不变，即将每 $\frac{C_1}{g}$ 个通道的数据分为一组。...分组卷积的运算过程如 图2 所示。 图片 图2 分组卷积示意图 由于我们将整个标准卷积过程拆分成了 $g$ 组规模更小的子运算来并行进行，所以最终降低了对运行设备的要求。...当卷积神经网络应用到实际工业场景时，模型的参数量和计算量都是十分重要的指标，较小的模型可以高效地进行分布式训练，减小模型更新开销，降低平台体积功耗存储和计算能力的限制，方便部署在移动端。...offset (Tensor) – 可变形卷积层的输入坐标偏移，数据类型为float32或float64。
在新方法中，神经网络可以自动无监督地对物体进行视觉追踪。...更重要的是，尽管模型并未明确地为目标追踪进行训练，但它仍然可以追踪多个目标、追踪被遮挡的目标、并适应目标的变形保持稳定追踪——这并不需要任何经过标注的训练数据。 ?...在公开学术数据集 DAVIS 2017 上的追踪预测示例。在学习对视频着色之后，在无监督的情况下涌现了一种自动追踪对象的机制。...这表明学习到的嵌入通过目标标识对像素进行了分组。 追踪姿态 研究者发现该模型也可以在给定初始帧关键点时追踪人类姿态。他们在公开学术数据集 JHMDB 上展示了结果，其中模型追踪的是人类关节骨架。 ?...使用模型追踪人类骨架运动的示例。在这个案例中输入是第一帧的人类姿态，之后的运动被自动追踪。即使模型从来没有在这个任务上进行训练，它也能够追踪人类姿态。
然后将这些分离的白细胞通过自动白细胞分类器进行分类，以确定不同的比例和体积血液样本中存在的白细胞类型，有助于疾病诊断。...在编码器中使用多尺度可变形自注意模块，在解码器中使用自注意和交叉可变形注意机制，有助于全局特征的提取。白细胞特征图。...编码器：编码器负责对骨干网和HS-FPN提取的特征进行编码。它可能结合多尺度可变形自注意力模块，以进一步增强特征提取过程。...这使得该模型能够捕获更全面的白细胞特征信息。HS-FPN的结构如图2所示。HS-FPN主要由两个部分组成:(1)特征选择模块。(2)特征融合模块。最初，不同尺度的特征图在特征选择模块中经过筛选过程。...这种融合产生的特征具有丰富的语义内容，这有助于检测白细胞显微图像中的细微特征，从而增强模型的检测能力。进一步阐述这种SFF机制及其对模型性能的影响将在随后的烧蚀研究部分提供。
受可变形DETR启发，论文引入了新颖的类型查询来捕捉各种页面对象的分类信息。这增强了转换器解码器中内容查询语义上相关性信息获取能力，改善了模型对这些DLA子任务的处理能力。...DLAFormer通过自注意机制融合鲁棒背景信息来增强功能，并且通过交互注意机制实现对全局和局部文档布局信息进行不同关注。 ...为了增强处理多尺度特征的计算效率，集成了一个可变形Transformer编码器来增强这些提取的特征。在编码器中进行特征增强后，采用类型查询选择策略来获取每个潜在图形对象提议的参考框和类别标签。...在获取位置查询、内容查询和它们的参考框之后，利用可变形Transformer解码器来增强这些查询。...然后，图像中的每个基本单元都被赋予预测指向这些动态逻辑角色查询的指针的任务，增强了模型对独特图像内容的适应性和响应能力。此外，论文为每种逻辑角色类型使用可学习特征作为内容查询初始化。
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