最近也开始有研究人员提出在预训练之前，对 QA 数据和相关文档进行微调，目的是教会模型如何从文档中获取知识并回答问题。虽然这种方法大大优于标准方法，但本文研究发现，该方法在知识提取方面能力仍然有限。...受此启发，本文作者提出了「SELF-TUNING」，这是一个使 LLM 能够有效内化和回忆新知识的框架，同时为了能够深入研究大模型如何在单域、多域和跨域中获取新知识，作者还精心制作了「三个 Wiki-Newpages2023...「自我反思（Self-reflection）」：通过闭卷生成任务来实现，如填空、多项选择问答等，提高模型记忆和回忆知识的能力。...SELF-TUNING框架的学习主要具体主要分为三个阶段，如上图所示： 「第一阶段」：模型使用训练文档和相关QA数据进行训练，同时结合SELFTEACHING任务，学习如何从原始文档中吸收知识。...然后使用GPT-4和人工策划的提示生成各种问题及其答案，以覆盖文档中所有的事实信息。 该数据集主要涉及单领域、多领域、跨领域。数据集被划分为训练集和测试集，以便在单领域和多领域环境中进行评估。
一旦出现业务需求的变更，就必须修改持久化层的接口 2.持久化层同时与域模型与关系数据库模型绑定，不管域模型还是关系数据库模型发生变化，毒药修改持久化曾的相关程序代码，增加了软件的维护难度...· 精确性：基于数据模型创建正确标准化了的结构。 ORM概念及特点 让我们从O/R开始。字母O起源于"对象"(Object),而R则来自于"关系"(Relational)。...域模型和关系模型分别是建立在概念模型的基础上的。域模型是面向对象的，而关系模型是面向关系的。...，django会自动生成一套数据库抽象的API，可以让你执行关于表记录的增删改查的操作。...： 书和作者是多对多的关系：一个书可以有多个作者，一个作者可以出版多本书 步骤：先找到书对象 再找到需要的作者对象 给书对象绑定作者对象（用add方法），也就是绑定多对多的关系
对于Django，可以理解为遵循MVC模式： M，数据存取部分，由django数据库层处理，即模型。 V，选择显示哪些数据要显示以及怎样显示的部分，由视图和模板处理。...在 MTV开发模式中： M代表模型（Model），即数据存取层。 该层处理与数据相关的所有事务： 如何存取、如何验证有效性、包含哪些行为以及数据之间的关系等。...该层处理与表现相关的决定： 如何在页面或其他类型文档中进行显示。 V代表视图（View），即业务逻辑层。 该层包含存取模型及调取恰当模板的相关逻辑。 你可以把它看作模型与模板之间的桥梁。...（二） 定义模型 例如，现在有球队、球员、主教练、雇主 （因为django 建表的时候会自动生成一个ID，除非另外指定。...对于多对多关系，Django会创建一个一个额外的表（多对多连接表）来处理他们之间的映射关系 ?
Django是什么 Django是一个python的web的快速开发框架，Django也是我接触的第一个web框架。这个框架是一个比较重的框架，有些人对这件事情比较诟病，但是开发起来比较快。...但是框架的意义在于告诉于新手如何编程，指导各种人如何编程，并且快速的编程。...因为觉得Django过于沉重，所以也用tornado写过python web，但是开始写torndao的时候面临的问题是在没有Django这种类似的框架提供指导的时候该如何编程。...在客户端与移动端开发找到Django的影子 我做了一年多iOS开发，发现一个问题，我们每期的需求时常是在实现Django类似的功能，这件事情给我的启示就是，客户端也应该有类似的框架，这样能节省很多时间。...一旦出现业务需求的变更，就必须修改持久化层的接口 持久化层同时与域模型与关系数据库模型绑定，不管域模型还是关系数据库模型发生变化，毒药修改持久化曾的相关程序代码，增加了软件的维护难度。
合作团队将提供相应的场景，模型训练平台（基于腾讯机智与Venus做过上层的训练加速和多机多卡的适配），以及TNN Inference层面的OP加速支持。...本课题聚焦活体检测中的难点问题，从rPPG、域泛化、域迁移、异常检测等方向进行研究，提升活体模型的鲁棒性和准确度。...建议研究方向： 从rPPG心率检测着手解决活体问题，重点关注如何消除人脸运动、光照、肤色等带来的噪声及影响； 从图像细节分析、网络结构设计等着手，提升模型精度和效率； 从视频序列分析技术着手，分析真人与介质攻击在时序运动过程中的不同...，提升模型稳定性； 从域泛化、域迁移等方法着手，提升人脸活体检测模型对光照、场景、采集设备的鲁棒性； 从异常检测、可解释性分析等方法着手，研究如何提升模型对未见过攻击样式的有效防御。...无论是基于生成网络、或是3D建模与渲染的技术方向，我们均希望以最终呈现效果优先，实现对人体相关图像高品质、高拟真度算法方案的攻关及技术储备。
涉及技术点：用户信息的存储、设计接口的思路、celery异步发送短信、通过域名访问网址、跨域请求等。 ? 2.2 美多商城项目(二) 标题即链接，点击链接即可转至对应文章，查看详细内容。...涉及技术点：序列化器定义时相关参数使用；JWT认证机制的详解与引入；登录即可以账户密码普通登录，又可以QQ登录；自定义Django认证后端类；QQ登录流程。 ?...；批量生成商品静态页面 ?...美多商城前三天重点内容大盘点 美多商城前三天遗忘知识点回顾 重点内容回顾-DRF Django相关知识点回顾 Docker Docker安装及操作 ?...框架中的英文单词 Django中数据库的相关操作 DRF框架中的英文单词 重点内容回顾-DRF Django相关知识点回顾
那么问题来了，老板说我们需要在建立一个新网站，是不是还要设计一个页面来实现对新网站数据库的增删改查操作，但是这样的页面具有一个很大的重复性，那有没有一种方法能够让我们很快的生成管理数据库表的页面呢？...有，那就是我们接下来要给大家讲的Django的后台管理。Django能够根据定义的模型类自动地生成管理页面。...增加/修改 目前暂时没有图书信息，在列表页中点击"增加"可以进入增加页，Django 会根据模型类的不同，生成不同的表单控件，按提示填写表单内容后点击"保存"，完成数据创建，创建成功后返回列表页。...多添加几本图书在列表页勾选想要删除的复选框，可以删除多项。 点击执行后进入确认页面，删除后回来列表页面。...注意： 如果不写 verbose_name_plural 属性则模型类 BookInfo 在浏览器界面上的中文后面会多一个 S。
课题7.4：对话系统及文本生成（地点：深圳） 对话系统的研究课题旨在提出新的模型算法以提高或评测开放领域闲聊对话系统的回复质量，包括但不仅限于：1、融合外部知识和常识的对话生成；2、多轮对话中，如何保持对话的逻辑性及话题延展性等问题...文本生成的研究课题提出新的模型算法以提高或评测各种场景下生成模型的效果，包括但不限于：1、如何进行长文本的生成：故事生成、新闻生成等；2、可控的文本生成：给定情感、性格等模型生成能够客观反映给定条件的文本...；3、长文档的生成式摘要：如何考虑对长文档的建模，如何生成多句摘要等；4、生成模型的模型分析：模型的可解释性分析、鲁棒性分析、攻击和防御分析。...课题7.7：面向开放域环境下知识获取与学习（地点：北京） 如何在大量开放域数据中抽取知识，并设计合理高效的知识学习方式将其结合到模型中，使得知识能够灵活有效运用于下游任务中，是当前自然语言处理领域的一个关键问题...其难点主要在于：1、知识表示：如何在开放域中能够不依赖于预定义形式来表示知识；2、知识总结：如何将开放域中获取的半结构化/结构化的知识总结归纳成新的知识类型；3、知识学习：如何将现在的知识学习模型扩展到开放域下知识不断增长的场景
但是绝大多数项目都至少包含两个重要部分：业务软件，以及业务软件所使用的数据库——许多项目数据库侧的版本控制仍面临乱局：很多项目的数据库版本控制仍依赖于“人肉维护”，需要开发者手动执行 SQL；环境一多，...模型定义。脚本中 class Blog、 class Author 和 class Entry 是命令行工具为开发者生成的模型类。...注意，生成这些模型定义类时并没有连接数据库，而是根据文件系统下过往的 migration 所表达的 Schema 生成。...生成的模型定义只表示了表结构而不包含表关系，如“一对一”、“一对多”、“多对多”等。如果开发者要使用关联查询，应当编辑模型，自行完成模型关系的描述。...从以上脚本结构可以看到，我们选用的 Django ORM 来描述模型和进行 CRUD 操作。为什么采用 Django ORM 呢？
02 7.2 对话系统及文本生成（地点：深圳） 对话系统的研究课题旨在提出新的模型算法以提高开放领域闲聊对话系统的回复质量，包括但不仅限于：1.结合检索模型和生成模型，提高回复内容信息的多样性；2.多轮对话中...；3.长文档的生成式摘要：如何考虑对长文档的建模，如何生成多句摘要等。...06 7.6 面向开放域的问答技术研究（地点：北京） 对话系统的研究课题旨在提出新的模型算法以提高开放领域闲聊对话系统的回复质量，包括但不仅限于：1.结合检索模型和生成模型，提高回复内容信息的多样性；...；3.长文档的生成式摘要：如何考虑对长文档的建模，如何生成多句摘要等。...近年，在人工智能、自然语言处理等领域会议（AAAI、IJCAI、ACL等）上发表多篇高质量论文，拥有相关多项技术专利。 -END- 自然语言处理研究方向有感兴趣的吗？
参数=值&参数=值 信息片段：#subject锚点，直接定位到网页指定位置 Django如何处理URL?...，一对多，多对多。...一对多查询 核心：正向属性(authors)和反向属性(book_set) 在多表上设置外键，关联一表。...创建一对多数据： 语法：Foreignkey(“一”的模型类, on_delete=xxx(级联删除：在存在键的前提下的删除规则)) 添加数据： 先添加“一”，再添加“多”。...核心：正向属性(authors)和反向属性(book_set) mysql中多对多需要用三张表实现 Django中无需手动创建第三张表，Django自动完成 创建字段语法：属性 = models.ManyToManyField
本主题指南介绍如何使用Django查询生成和返回聚合值。...第一种方法是从整个QuerySet生成摘要值。例如，想计算所有在售图书的平均价格。Django的查询语法提供了一种描述所有藏书的方法。 传递给聚合（）的参数描述了要计算的聚合值。...但是，有时要聚合的值属于所查询模型的关联模型。 在聚合函数中指定聚合字段时，Django允许您在筛选相关字段时使用相同的双下划线符号。Django将处理需要检索和聚合相关值的任何表连接。...它不仅用于外键，还用于多对多关系。...例如，我们可以查询每个作者，并注释作者（联合）创建的书籍的总页数（注意我们如何使用“book”指定author->book反转多对多跳转）： Author.objects.annotate(total_pages
Django框架根据我们设计的模型类生成了迁移文件，在迁移文件中我们可以看到fields列表中每一个元素跟BookInfo类属性名以及属性的类型是一致的。...设计英雄类 英雄类： 类名：HeroInfo 英雄姓名：hname 英雄性别：hgender 英雄简介：hcomment 英雄所属图书：hbook 图书-英雄的关系为一对多...models.CharField(max_length=100) hbook = models.ForeignKey('BookInfo') 这里要说明的是，BookInfo类和HeroInfo类之间具有一对多的关系...，这个一对多的关系应该定义在多的那个类，也就是HeroInfo类中。...hbook = models.ForeignKey('BookInfo')这句代码就让BookInfo类和HeroInfo类之间建立了一对多的关系。
一棵决策树的生成过程主要分为以下3个部分: 特征选择：特征选择是指从训练数据中众多的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准，如何选择特征有着很多不同量化评估标准标准，从而衍生出不同的决策树算法。...决策树生成： 根据选择的特征评估标准，从上至下递归地生成子节点，直到数据集不可分则停止决策树停止生长。 树结构来说，递归结构是最容易理解的方式。...具体方法是：从根节点开始，对节点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为节点的特征，由该特征的不同取值建立子节点：再对子节点递归的调用以上方法，构建决策树：直到所有的特征信息增益均很小或没有特征可以选择为止...C4.5算法与ID3算法决策树的生成过程相似，C4.5算法对ID3算法进行了改进，它是用信息增益比来选择特征。...5.1.4ID3、C4.5、CART对比 算法 支持模型 树结构 特征选择 连续值处理 缺失值处理 剪枝 ID3 分类 多叉树 信息增益 不支持 不支持 不支持 C4.5 分类 多叉树 信息增益比 支持
本质上python的虚拟环境是对系统python环境的一个拷贝，依赖系统环境，又和系统环境隔离。...(注意: 你需要先cd进入创建的项目文件夹) 检测模型变化，生成新的数据库迁移文件 python manage.py makemigrations [app_label] (注意: app名字可选。...django模型。...你可以选择数据表名字 python manage.py makemessages 搜集所有的messages，可以生成指定文件格式如xml文件，供后期翻译 python manage.py sendemail...浏览器默认是不允许跨域发送ajax。 我们当前项目需要允许跨域。 跨域如何实现？ 通过请求头，需要浏览器和服务器同时支持。 整个cors通信过程，都是浏览器自动完成的，不需要用户参与。
C:根据用户输入委派视图的部分，由 Django 框架根据 URLconf 设置，对给定 URL 调用适当的Python 函数 由于 C 由框架自行处理，而 Django 里更关注的是模型（Model...该层处理与数据相关的所有事务： 如何存取、如何验证有效性、包含哪些行为以及数据之间的关系等 T:代表模板(Template)，即表现层。...该层处理与表现相关的决定： 如何在页面或其他类型文档中进行显示。 V:代表视图（View），即业务逻辑层。 该层包含存取模型及调取恰当模板的相关逻辑。 你可以把它看作模型与模板之间的桥梁。 ...，作者的邮箱地址允许输入一个空值 4.自定义字段标签 在编辑页面中，每个字段的标签都是从模块的字段名称生成的。...如果你想选择多项，你必须还要按下Ctrl键。 虽然管理工具因此添加了注释（help_text），但是当它有几百个选项时，它依然显得笨拙。 更好的办法是使用 filter_horizontal。
ICLR，ICDE -获多项校级奖学金，AI竞赛，并与新加坡科技部有合作 -研究方向： 深度学习，计算机视觉，音乐生成，多模态 直播大纲 1）对于医学图像分割，如果一个模型只在源域使用MR图像进行训练，...它在目标域直接分割CT图像的性能如何?...2）于一般化的医学图像分割任务，使用单个源域来训练模型是非常困难的，如何解决这种情况？...扫码预约直播（赠老师授课PPT） 免费领导师推荐MICCAI2023热门论文合集 对于医学图像分割，想象一下，如果一个模型只在源域使用MR图像进行训练，它在目标域直接分割CT图像的性能如何?...这种设置，即可泛化的跨模态分割，具有临床潜力，比其他相关设置，如领域自适应更具挑战性。 对于一般化的医学图像分割任务，使用单个源域来训练模型是非常困难的。不同模式之间的风格偏差会显著降低性能。
提升活体检测模型泛化性 由于活体检测技术在实际应用中需要支持多种场景，因此模型的泛化性也十分重要。针对泛化性问题，我们分别从数据划分[3]、归一化选择[4]两个角度切入。...在数据划分上，提出了基于迭代式无监督子域划分的元学习方法。该方法无需域标签，通过高鉴别性的域特征实现自动化子域划分，并通过元学习的方式进行模型的优化。...在归一化选择方向，我们提出自适应特征归一化方法，根据样本特征自适应地融合BN和IN归一化，并结合双向校准约束，促进自适应归一化模块的学习，提升模型跨场景泛化效果。 ...自适应活体检测训练策略 不同活体数据对于网络学习也有难易之分，尤其是在多场景下，每个样本包含着不同的域信息。平等地对待每个样本往往会影响模型训练的稳定性。...首先基于生成对抗网络，在素颜的人眼区域生成逼真的彩妆样式，然后基于blending方法关注上妆过程中引入的边界伪影和风格差异，保障攻击的隐蔽性。最后采用元学习多模型攻击策略，提升攻击迁移性。
3.2 数据库设计 主要涉及四个实体： 文章：用户：评论：分类 他们之间的 关系 如下： 一个文章对应一个分类，而一个分类可以有多篇文章，所以他们之间的关系是多对一的； 一个用户可以发布多篇文章，同时可以发表多个评论...，而每一个评论只对应于一个用户，每一篇文章只属于一个用户，所以用户与文章、评论之间是一对多的； 有了实体和关系，下面用 ER 图表示一下： ?...在物理模型中，由于存在一对多的关系，所以文章表和评论表中加上了两个 外键约束 。...，而是可以写出实体类，再执行 Django 的文件迁移命令，就可以自动生成数据表了。...但是要在配置文件中说明自己已经更改了用户类： # 替换系统的用户模型为我们自定义的用户模型 AUTH_USER_MODEL = 'users.User' 自动生成的 users 表： ?
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