当前的大型语言模型如 GPT、LLaMA 等在自然语言处理领域取得了显著进展，能够理解和生成复杂的文本内容。...例如，LaVIT 具有以下的能力： 实现高质量文本到图像的生成：LaVIT 能够根据给定的文本提示生成高质量、多种纵横比和高美感的图像。...方法概览 LaVIT 的模型结构如下图所示，其整个优化过程包括两个阶段： 图：LaVIT 模型的整体架构 阶段 1: 动态视觉分词器 为了能够像自然语言一样理解和生成视觉内容，LaVIT 引入了一个设计良好的视觉分词器...下图是 LaVIT 所提出的视觉分词器结构： 图：(a) 动态视觉 token 生成器 (b) token 合并器 该动态视觉分词器包括 token 选择器和 token 合并器。...通过在统一生成目标下进行优化，LaVIT 可以将图像视为一种外语，像文本一样理解和生成它们。
此外，根据对视频内容建模的粒度大小，图1 展示了CAE技术多种实现方式。其中，内部CAE对视频内容建模更加精细、粒度更小，而外部CAE更加粗略一些，一般从更宏观的角度对视频内容进行建模。...Per-segment CAE：Per-segment CAE将输入视频划分为多个片段，根据上述per-title的方式为每个片段获取最佳的分辨率和码率组合。...但是，由于视频内容的动态变化，per-segment CAE仍然存在与per-title CAE类似的问题。...图3 EuclidIQ PQO技术框架 EuclidIQ的外部CAE使用的是signal-adaptive bitrate estimation (SABRE) 技术，能够为每个输入视频获取其最佳的码率点...表2 VMAF、PSNR与MOS的一致性比较 另外，图5 给出了序列AirChicago在不同评价指标下的rate-quality曲线图，左边是MOS，右边是VMAF。
编辑：Mindy 【新智元导读】图是组织信息的一种有用方式，但LLMs主要是在常规文本上训练的。...id=IuXR1CCrSi 使用两种不同的方法将图形编码为文本，并将文本和问题反馈给LLM的过程 他们还创造了一个名为GraphQA的基准，用于研究不同的图推理问题解决方法，并演示了如何以一种让LLM能够解决图形相关问题的方式来表述图相关问题...边缘编码：我们如何描述节点之间的关系？方法可以包括括号符号、短语（如「是朋友」）和符号表示（如箭头）。 最终，研究人员通过系统地结合各种节点和边的编码方式，产生了像下图中展示的那些函数。...这仅仅是让LLMs理解图的开始 在论文中，谷歌团队初步探索了如何将图形最佳地表示为文本，以便LLMs能理解他们。...同时也确定了三个主要的影响因子，分别为图形转换为文本的编码方式、不同图形的任务类型、以及图形的疏密结构。 这仅仅是让LLMs理解图的开始。
我们表明，我们的 RSRL 框架不仅将学习时间提高了 4.52 倍，而且在节点分类方面也实现了 4.90% 的改进。我们还在上述任务中评估了 RioGNN 对超参数的敏感性。...首先，不同的关系具有不同的特征相似度和标签相似度。其次，不同的关系对过滤阈值有不同的精度要求。因此，必须设计自适应采样机制，以便可以针对动态环境中的特定关系要求选择最佳数量的相似邻居。...如何以连续的方式高效地学习和优化过滤阈值（挑战 3）。 我们的初步工作采用了具有固定策略的伯努利多臂老虎机框架来加强过滤阈值的学习。...我们报告了 RioGNN、基线和变体在 500 个 epoch 中的最佳测试结果。 从结果可以看出，在大多数训练比率或指标下，RioGNN 的表现优于其他基线和变体。...如表 7 所示，我们报告了 RioGNN 和各种基线和变体在 700 个 epoch 中的最佳测试结果。 从结果可以看出，在大多数训练比率和指标下，RioGNN 的表现优于其他基线和变体。
p=22945 最近我们被客户要求撰写关于动态时间规整算法的研究报告，包括一些图形和统计输出 动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离，以更好地对时间序列数据进行分类 时间序列分类的动态时间扭曲...图 — 要比较的时间序列示例 之所以出现这种现象，是因为欧几里得距离正在比较曲线的振幅，而不允许任何时间拉伸。 图 — 欧几里得匹配 动态时间扭曲 引入了动态时间扭曲以避免欧几里得距离的问题。...图 — DTW 的语音识别应用 DTW 允许您通过确定时间序列之间的最佳对齐方式并最大程度地减少时间失真和偏移的影响来衡量时间序列之间的相似性。 不同相的相似形状，及时匹配弹性翘曲。...我们的目标是找到对齐时间序列的最小距离。 图 — 要对齐的时间序列示例 定义局部成本矩阵，该矩阵将被最小化以找到最佳对齐方式。...每个翘曲路径都有相关的成本： 与翘曲路径 p 相关的成本函数 图 — 翘曲路径示例（非最佳） 目的是找到最佳的翘曲路径： DTW 通过递归实现解决，为此可以找到成本最低的翘曲路径： 图 —
p=22945 动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离，以更好地对时间序列数据进行分类（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...图 — 要比较的时间序列示例 之所以出现这种现象，是因为欧几里得距离正在比较曲线的振幅，而不允许任何时间拉伸。 图 — 欧几里得匹配 动态时间扭曲 引入了动态时间扭曲以避免欧几里得距离的问题。...图 — DTW 的语音识别应用 DTW 允许您通过确定时间序列之间的最佳对齐方式并最大程度地减少时间失真和偏移的影响来衡量时间序列之间的相似性。 不同相的相似形状，及时匹配弹性翘曲。...我们的目标是找到对齐时间序列的最小距离。 图 — 要对齐的时间序列示例 定义局部成本矩阵，该矩阵将被最小化以找到最佳对齐方式。...每个翘曲路径都有相关的成本： 与翘曲路径 p 相关的成本函数 图 — 翘曲路径示例（非最佳） 目的是找到最佳的翘曲路径： DTW 通过递归实现解决，为此可以找到成本最低的翘曲路径： 图 —
p=30169 原文出处：拓端数据部落公众号 时间序列分类的动态时间扭曲 动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离，以更好地对时间序列数据进行分类 使用机器学习算法对时间序列进行分类需要一定的熟悉程度...图 — DTW 的语音识别应用 DTW 允许您通过确定时间序列之间的最佳对齐方式并最大程度地减少时间失真和偏移的影响来衡量时间序列之间的相似性。 不同相的相似形状，及时匹配弹性翘曲。...我们的目标是找到对齐时间序列的最小距离。 图 — 要对齐的时间序列示例 定义局部成本矩阵，该矩阵将被最小化以找到最佳对齐方式。...每个翘曲路径都有相关的成本： 与翘曲路径 p 相关的成本函数 图 — 翘曲路径示例（非最佳） 目的是找到最佳的翘曲路径： DTW 通过递归实现解决，为此可以找到成本最低的翘曲路径：...动态时间规整（DTW,Dynamic time warping,动态时间归整/规整/弯曲）是一种衡量两个序列之间最佳排列的算法。线性序列数据如时间序列、音频、视频都可以用这种方法进行分析。
手写方程解译难题：机器应同时学习识别符号并找出未知运算规则（本例中为「xnor」） 图 5 给出了本文中 ABL 实现的架构，它使用卷积神经网络（CNN）作为感知机器学习模型。...本文是 ICML 2019 中获得最佳论文提名的一篇文章。...该求解器基于快速坐标下降法来解决与 MAXSAT 问题相关的半定程序（semidefinite program，SDP）。具体见第一篇文章中的「图 3. ABL 完整框架」。...值得注意的是，坐标下降更新只计算输出变量，也就是说，不计算其赋值作为层输入的变量。 前向传递的坐标下降算法详细说明在算法 2 中。...协同匹配网络通过对每段文本进行编码并计算每对文本之间的匹配分数，进一步提升段落 - 问题对和段落 - 候选答案对的匹配效果。
Emu 模型创造性地建立了统一的多模态预训练框架，即将图文对、图文交错文档、视频、视频文本对等海量形式各异的多模态数据统一成图文交错序列的格式，并在统一的学习目标下进行训练，即预测序列中的下一个元素 (...除以文本作为输出的任务指标之外，Emu 模型具有更加通用的功能，能够同时完成以图片作为输出的任务，如文生图；且具备很多新型能力，如多模态上下文图像生成。Emu 的能力覆盖图像与文本的生成及视频理解。...Emu 将图文对、图文交错文档、视频、视频文本对等形式各异的海量多模态数据统一成图文交错序列的格式，并在统一的学习目标下进行训练，即预测序列中的下一个元素 (所有元素，包含文本 token 和图像 embedding...Emu 以自动回归的方式统一了不同模态的建模 特别地，Emu 首次采用了海量视频作为图文交错序列数据。...在这种不同形式的数据、统一形式的目标下完成训练后。Emu 便成为了一个 “通才” 模型，可以轻松应对各种多模态任务，包括图生文以及文生图。
选自arXiv 机器之心编译 参与：小舟、魔王 如何以端到端方式训练 TTS 系统？DeepMind 发起了挑战。...经典的文本转语音（以下称 TTS）系统包括多个独立训练或独立设计的阶段，如文本归一化、语言特征对齐、梅尔谱图合成和原始音频波形合成。...近日，来自 DeepMind 的研究者试图简化 TTS 流程，对以端到端的方式基于文本 / 音素合成语音的任务发起了挑战。...使用灵活的基于动态时间规整（dynamic time warping）的预测损失函数实现和输入条件对齐，同时允许模型捕获人类语音中的时序变化。...端到端学习可以使整个系统从大量的数据中受益，将模型从大多数 TTS 系统的典型瓶颈（如梅尔谱图、对齐语言特征）解放出来，得以优化当前任务的中间表征。
，最后我们通过C语言编程实现，遍历并修改所有图中的太阳花吐出阳光的时间，最终实现全图吐阳光。...1至10即可 -> 实现无限出阳光 修改太阳花时钟有两种方式，第一种找到基址与偏移然后分别修改每一个定时器的时钟，第二种方式则是找到汇编跳转并进行改写，第一种方式要找植物相对偏移，首先我们先来猜测以下游戏作者会用什么方式存储不同植物的栏位...既然找到了基址与偏移，接下来就是通过C语言编程实现修改全图太阳花的冷却时间，此处贴出我实现的代码. int main() { int base; int offset[4]; int PID...上述方法，虽然可以修改达到无线吐阳光的作用，但是这种修改方式，显然是不太合理，如果图中有10个太阳花，那么我们则只能循环十次，这种效率还是太低，其实我们可以通过直接修改硬编码的方式来实现一劳永逸的效果，...上图是经过测试后备注的一些细节,我们只需要将图中的0045FA7D处的指令集,替换为nop即可实现全图的植物无线吐阳光啦,其C语言修改代码如下，代码中使用了上面封装好的的写内存字节集函数。
JT-NM的具体任务: 帮助管理IP转换 收集用户要求 找出技术上的差距 推荐最佳实践 协调行业活动 JT-NM的工作是非常关键的，因为行业的动态正在迅速变化，新的参与者不断争夺收入份额，观众的消费习惯也在不断变化...JT-NM通过许多不同的表示或视图来描述参考架构。这些表示方式对于有效地了解JT-NM RA的背景是非常必要的。...图3所示的概念模型是一个多维的模型。 ? 图3 概念模型 系统架构 系统架构呈现分层视图结构，了解参考架构提供的功能如何以及在何处适合不同组织的更大规模架构。...； 在SDI I/O等现有设施中提供功能的其他系统功能(以灰色框、暗文本显示)。...图5 数据模型 动态模型 动态模型通过示例描述如何使用本文档中所描述的框架，更一般地来讲，是整个JT-NM参考架构。
复杂矩阵制作第一阶段：动态计算阶段 构造标题列，本例中，使用 DAX 动态构造出标题列： 该标题列的特性在于： 标题是可以动态自动变化的，例如 2019 年 并不是静态文本，而是动态计算的，未来会随时间而变...，这是做不到的，因此就无法同时以符合用户习惯的方式显示销售额和增长率，这是无法接受的，因此，这里全部用文本来显示。...这里使用了 变体 数据类型，让这里的度量值返回值作为默认结果，而内部计算可能是文本，用这个方式来解决排序的问题，如下： 这非常非常重要，是核心技巧之一。只有这样，才能保证排序的正确性。...在实际计算矩阵的时候，注意： 这里将视图数据通过TREATEAS动态绑定至主数据模型。 数据案例 本案例底层基于更加标准的获取数据的实践方式。...本案例几乎包括了： 最佳学习样例数据 最佳获取数据的实践 最佳数据建模的实践 原创思维：PowerBI DAX 无侵入式设计 原创思维：PowerBI DAX MVC 设计模式 原创思维：PowerBI
静态应用程序安全测试(SAST)工具可以评估应用代码并扫描漏洞，而动态应用程序安全测试(DAST)工具可以对运行中的应用进行实时分析。...自动化的DevSecOps安全工具还提供了更好的方法来实现和维持日益严格的安全和政府法规标准合规性。 在更大的目标下，DevSecOps安全工具提供自我监控功能，用于检测可能的错误和改进代码验证。...行为驱动开发(BDD)工具使开发人员、测试工程师和产品负责人回归到DevSecOps方法论的基础。 BDD框架使用简单的文本语言建立一个通用的设计语言，满足技术人员和非技术人员的需求。...DevSecOps即服务提供了另一种选择 DevSecOps即服务和其他DevSecOps服务可以提供缩短应用程序开发周期的另一种方式。...DevSecOps软件建立客户信任 与DevOps方法类似，DevSecOps团队依靠客户对使用体验的反馈来改进产品质量。 了解客户需求使团队能够关注最佳实践并实现业务目标。
后者是在要给出极值点的精确计算公式非常困难的情况下，用数值计算方法近似求解得到最优点。除此之外，还有其他一些求解思想，如分治法，动态规划等。我们在后面单独列出。...数值优化算法 前面讲述的三种方法在理论推导、某些可以得到方程组的求根公式的情况（如线性函数，正态分布的最大似然估计）中可以使用，但对绝大多数函数来说，梯度等于0的方程组是没法直接解出来的，如方程里面含有指数函数...根据子问题解构造出整个问题的解。在最优化方法中，具体做法是每次迭代时只调整优化向量的一部分分量，其他的分量固定住不动。 坐标下降法 坐标下降法的基本思想是每次对一个变量进行优化，这是一种分治法。...动态规划算法 动态规划也是一种求解思想，它将一个问题分解成子问题求解，如果整个问题的某个解是最优的，则这个解的任意一部分也是子问题的最优解。...【获取码】SIGAI0615 目标检测算法之YOLO 【获取码】SIGAI0622 场景文本检测——CTPN算法介绍 【获取码】SIGAI0629 自然场景文本检测识别技术综述
来看看这7个令人瞩目的库，它们可能会对你的项目产生重大影响。准备好被启发吧。 1. Winston 我相信在调试后，记录日志是找出应用程序为何以及如何不按预期运行的最佳方法。...它还提供了几个内置的传输方式，包括控制台、文件、HTTP等。传输方式用于将日志消息写入不同的目标，如控制台、文件、数据库和远程服务器。...你还可以调整大小、裁剪、旋转和转换图片，以及添加文本和注释。此外，它还支持各种图像效果和滤镜，包括模糊、锐化和颜色调整。这个库在GitHub上有超过6.5k个星星。...这个库的一个关键特性是它对动态消息加载的支持。这使你能够从外部来源（如数据库、远程API或JSON文件）加载消息翻译。它在GitHub上有超过3k个星标。...它是一个纯JavaScript实现的流行libiconv库，该库在各种编程语言中广泛用于字符编码转换。它支持广泛的编码，包括UTF-8、ISO-8859–1、GB2312等等。
该研究已被今年的 SIGIR 会议录取为长论文。 随着大众获取信息方式的移动化和碎片化，短视频分享平台（如快手、抖音）逐渐成为人们生活中获取信息和休闲娱乐的重要渠道。...不幸的是，当前工作都没有意识到上述两种解决方案可以相互补充：通过聚合多级用户偏好来实现更精确的多兴趣提取以获得更好的推荐。总而言之，如何以多粒度的方式对多个兴趣进行建模是这篇论文旨在解决的问题。...该方法首先为用户学习历史交互商品的图结构和信息聚合路径；然后执行图形卷积以迭代的方式推导出商品表示，用来捕获用户在不同层级上的复杂偏好；接着通过提出的序列胶囊网络，将序列模式注入到多兴趣提取过程中，从而以多粒度方式实现更精确的兴趣学习...给定用户的历史行为序列，首先将商品序列转换为一个全连接商品图如图 4(1)，而不同商品之间的距离根据用户嵌入以及两个商品的嵌入联合计算得到。用户嵌入被用来实现用户感知的图构建。...也就是说，相同的两个商品对对于不同的用户可能具有不同的相关性值。通过这种自适应的图连接方式，在训练过程中梯度通过更新商品和用户的嵌入，进而调整图的连接方式。
尽管它功能强大和灵活性高，但Reloaded平台的开发需要在观察软件开发最佳实践，持续集成（CI），部署编排和分阶段发布培训的同时，仔细设计动态工作流，数据模型和分布式工作线程。...以下举例： 图像发现—AVA：Netflix的图像发现艺术与科学； 动态优化器— 一种感知视频编码优化框架； 字幕创作— 使用Archer应用程序渲染的镜头更改和烧录文本位置数据用于字幕创作。...最佳图像选择—查找最适合Netflix产品界面中不同画布的图像。 机器辅助的质量控制—于质量控制各个阶段进行辅助。此辅助包括文本检测，音频语言检查以及检测错误视频像素的文本。...图8：在字幕创作工具中使用的Archer应用程序生成的镜头更改数据 图9：在Archer平台上运行的文本检测算法 图10：运行在Archer上的应用程序挑选的标题图像 图11：由Archer启用的插图图像发现...图12：为插图自动选择最佳姿势 图13：由Archer启用的文本遮挡检测 总结 Archher仍处于积极发展的阶段，我们正努力不断扩展其功能和规模。
动态排序图实践 学动态图绘制不应该错过一直挺热门的动态排序图（Bar Chart Race）。通过一系列的条形图营造出你追我赶的热闹场面，看尽事件的变迁。...特别适合的应用场景是各种排名的变化，如城市排名变化、某些主题搜索指数变化、××沉浮史等。把这类图拆解一下看到的是一系列条形图和条柱之间的交换动态效果。...常用需求有给图片加文本水印、给图形加图片（如画各国动态排序柱图时给对应柱画上国旗）、用形状裁剪图片等； 极坐标 plt.subplot()其中有一个参数是projection，表示所使用的坐标系统，之前画三维图的时候用到...Matplotlib通过plt.connect(s, func)实现对鼠标和键盘等事件的监听，s表示plt会关联的事件，如s='button_press_event'表示按下鼠标时会出发func函数，在...，了解折线图、柱状图、饼图、直方图等的绘制方法和基本参数，再学会添加文本、调节坐标轴，会通过双坐标轴和子图画多张图，最后了解下动态图和事件监听做基础交互。
答案似乎取决于目标下游任务。 来自谷歌的研究者重新思考了这一问题，他们具体回答了为什么预训练 LM 的选择要依赖于下游任务，以及如何预训练在许多任务中普遍适用的模型。...该研究提出了模式切换，这是一个将预训练任务与专用标记 token 相关联的新概念，允许通过离散 prompting 进行动态模式切换。...此外，他的论文也拿到过多个奖项，如 ICLR 2021 年杰出论文奖、WSDM 2021 年最佳论文奖（亚军）和 WSDM 2020 年最佳论文奖（亚军）。...UL2 的 Mixture-of-Denoisers 的实现非常简单，使用 seqio3 之类的库很容易实现。 模式切换 研究者引入了通过模式切换进行范式转换的概念。...扩展到 200 亿参数之后的结果 图 8 显示了 UL20B 在不同任务中与之前 SOTA 的对比结果。 更多细节请参见原论文。
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