这个计算结果是每组标签组合成一个时间序列。我们可能不会对所有这些维度（如 job、instance 和 method）感兴趣，并希望将其中的一些维度进行聚合，则可以使用 sum() 函数。...holt_winters() holt_winters(v range-vector, sf scalar, tf scalar) 函数基于区间向量 v，生成时间序列数据平滑值。...[info] 注意 当将 irate() 函数与聚合运算符（例如 sum()）或随时间聚合的函数（任何以 _over_time 结尾的函数）一起使用时，必须先执行 irate 函数，然后再进行聚合操作...它基于简单线性回归的方式，对时间窗口内的样本数据进行统计，从而可以对时间序列的变化趋势做出预测。该函数的返回结果不带有度量指标，只有标签列表。...[info] 注意 当将 rate() 函数与聚合运算符（例如 sum()）或随时间聚合的函数（任何以 _over_time 结尾的函数）一起使用时，必须先执行 rate 函数，然后再进行聚合操作，否则当采样目标重新启动时
由于素数只能被1和它本身整除，那么任何素数组成的集合就属于一种特殊的原始集。...不过虽然无法确定组合有多大，但Paul Erdős发现对于任何原始集（包括无限集），它的“Erdős和”都有上界，即小于或等于某个数字。 什么是“Erdős和”？...前面说到，“Erdős和”是有界的，但我们都没法知道最大的集合长什么样，这个界又何以知晓呢？ 尽管如此，1988年，Erdős还是给出了一个值，它推测这个界为某个素数组成的原始集的和，为1.64。...△ 图源Quanta Magazine 牛津小哥将这种方法比作字典的索引方式，只不过字典是按字母，这是按素数来组织每个序列。 得到新的集合后，他和导师又开始算这些倍数序列的“密度”。...由于小哥和导师证明集合的“密度”最大为1，也就从侧面证明了“Erdős和”的最大值为1.78。
一、location用法总结 location可以把不同方式的请求，定位到不同的处理方式上. 1.location的用法 location ~* /js/.*/\.js 以 = 开头，表示精确匹配；如只匹配根目录结尾的请求...匹配度最低，上面实现的功能是：比如网站是www.blog.com；后面什么都不输入的时候， 其他的规则也不匹配的时候，最后交给负载均衡池的服务器 3.# 匹配任何以 /documents/ 开头的地址...[ configuration CC ] } 5.# 匹配任何以 /images/ 开头的地址，匹配符合以后，停止往下搜索正则，采用这一条。...如果为真，大括号内的rewrite指令将被执行，if条件(conditon)可以是如下任何内容： 当表达式只是一个变量时，如果值为空或任何以0开头的字符串都会当做false 直接比较变量和内容时，使用=...$uri ： 不带请求参数的当前URI，$uri不包含主机名，如”/foo/bar.html”。 $document_uri ： 与$uri相同。
~ /documents/Abc { # 匹配任何以 /documents/开头的地址，匹配符合以后，还要继续往下搜索 # 只有后面的正则表达式没有匹配到时，才会采用这一条 ...如A中只匹配根目录结尾的请求，后面不能带任何字符串。...如果为真，大括号内的rewrite指令将被执行，if条件(condition)可以是如下任何内容： 当表达式只是一个变量时，如果值为空或任何以0开头的字符串都会当做false 直接比较变量和内容是，使用...$scheme：HTTP方法（如http，https） $server_protocol：请求使用的协议，通常是HTTP/1.0或HTTP/1.1 $server_addr：服务器地址，在完成一次系统调用后可以确定这个值...arg=baz” $url：不带请求参数的当前url，$url不包含主机名，如“/foo/bar.html” $document_url：与$url相同 示例：http://localhost:88/test1
~ /documents/Abc { # 匹配任何以 /documents/Abc 开头的地址，匹配符合以后，还要继续往下搜索 # 只有后面的正则表达式没有匹配到时，这一条才会采用这一条 [...configuration CC ] } location ^~ /images/ { # 匹配任何以 /images/ 开头的地址，匹配符合以后，停止往下搜索正则，采用这一条。...，匹配到这一条正则，采用 [ configuration H ] } location ~* /js/.*/\.js 已=开头表示精确匹配 如 A 中只匹配根目录结尾的请求，后面不能带任何字符串...如果为真，大括号内的rewrite指令将被执行，if条件(conditon)可以是如下任何内容： 当表达式只是一个变量时，如果值为空或任何以0开头的字符串都会当做false 直接比较变量和内容时，使用=...$uri ： 不带请求参数的当前URI，$uri不包含主机名，如”/foo/bar.html”。 $document_uri ： 与$uri相同。
在超长上下文的加持下，LWM系列模型可以轻松完成各种多模态任务， 比如文本图像生成（LWM 基于文本提示以自回归方式生成图像）： 文本视频生成： 烟花在天空中爆炸 海浪拍打着海岸 伦敦熙熙攘攘的街道，背景是红色的电话亭和大本钟...用户：描述一下不同观众如何以不同的方式解释经典艺术作品的这种创造性转折。 LWM：在对经典艺术作品的创造性转折中，女人的脸变成了狗的脸，创造了视觉上引人注目和意想不到的表现。...不同序列长度的训练 以LWM-Text-1M文本模型为初始化，对大量组合的文本-图像和文本-视频数据执行渐进式训练过程，这里没有额外扩展RoPE θ，因为它已经支持高达1M的上下文。...LWM-Chat-32K/128K/1M：在最后3个阶段，研究人员对每个下游任务的聊天数据组合进行训练： 文本图像生成 图像理解 文本视频生成 视频理解 通过对预训练数据的随机子集进行采样，并用聊天格式进行增强...因此，模型可能会丢失更细粒度的时间信息，而这些信息对于准确回答有关视频的任何问题非常重要。
启用AOP Spring中使用@Aspectj特性需要Spring的支持，一旦启用@AspectJ , Spring将会为目标Bean自动生成代理，从而来拦截方法调用，或者根据需要调用通知。...参数模式稍微复杂一点：（）匹配不带参数的方法，而（..）匹配任何数量（零个或多个）的参数。（*）模式与采用任何类型参数的方法匹配。（*，string）匹配接受两个参数的方法。...执行任何以set开头的方法： execution(* set*(..))...当方法执行返回时，返回值作为相应的参数值传递给通知方法。返回子句还限制只匹配那些返回指定类型值的方法执行（在本例中是Object，它匹配任何返回值）。...这可以通过在Aspect类中实现org.springframework.core.Ordered接口或使用order注解来以正常的Spring方式完成。
渐进的尺寸调整在很赞的fastai课程中被描述为：程序员的深度学习实践。一种不错的方式是先用小的尺寸，如64 x 64进行训练，再用这个模型的参数，在128 x 128尺寸上进行训练，如此以往。...我们取两张图像，然后使用这些图像的张量进行线性组合。 ? 混合增强 λ是服从beta分布的随机采样。虽然论文的作者建议使用 λ=0.4，但是fastai的库默认值设为0.1。 ?...GANs可以模拟任何数据分布。他们可以学习生成类似原始数据的数据，而且可以是任何领域——图像、语音、文本等等。我们使用fastai的Wasserstein GAN的实现来生成更多的训练数据。...GAN生成样本图片 去除混淆的图像 训练神经网络的第一步不是写任何的神经网络的代码，而是彻底观察你的数据。这一步至关重要。...集成学习最好在下面的条件下工作： 组成模型具有不同的性质。比如，集成ResNet50和InceptionNet要比组合ResNet50和InceptionNet有用的多，因为它们本质上是不同的。
有如下指令语法可使用 ~ #区分大小写的正则匹配 ~* #不区分大小写的正则匹配 ^~ #普通字符匹配，如果此选项匹配成功，忽略其他匹配选项，一般用来匹配目录 = #普通字符精确匹配...[ configuration A ] } location / { # 匹配任何请求，因为所有请求都是以"/"开始 # 但是更长字符匹配或者正则表达式匹配会覆盖此匹配 [ configuration...B ] } location ^~ /images/ { # 匹配任何以 /images/ 开始的请求，并停止匹配 其它location [ configuration C ] } location...test=test 那么 $args的值就是 test=test - $uri 不带host(域名)的请求路径 例如: http://segmentfault.com/write...$uri 的值是 write
匹配换行符以外的任何字符 ?...son，或者no/son/grandson ## 真实访问为http://localhost:5500/no开头的url ## 若 proxy_pass最后为/ 如http://localhost:...last; 4.proxy_pass区别 proxy_pass把请求代理到其他主机，其中 http://www.b.com/ 写法和 http://www.b.com写法的区别如下: 不带/ location...~ /documents/Abc { # 匹配任何以 /documents/ 开头的地址，匹配符合以后，还要继续往下搜索 # 只有后面的正则表达式没有匹配到时，这一条才会采用这一条 [ configuration...CC ] } location ^~ /images/ { # 匹配任何以 /images/ 开头的地址，匹配符合以后，停止往下搜索正则，采用这一条。
提供自定义主题，并支持背景色、前景色和强调颜色组合定制化。 可作为渐进式 Web 应用 (PWA) 安装在设备上，提供离线支持以及低内存/CPU 使用率等特性。...具有丰富的请求功能，例如复制/分享公共 URL、生成代码片段以及导入 cURL 等操作方式。...密钥可以是您想要严格控制访问权限的任何内容，例如 API 密钥、密码、证书等。Vault 提供了统一接口来管理这些密钥，并提供紧密的访问控制和详细的审计日志记录。...动态凭据：支持为某些系统 (如 AWS 或 SQL 数据库) 动态生成凭据。...主要特点： 提供了一套全新、面向未来并富有前瞻性的 React 组件 支持渐进式迁移至最新版 (FluentUI V9) 包含对老版本 (如 V8) 已经广泛使用过程中积累下来的较为完善且稳定可靠等的功能
「不可篡改」既强大又可怕 收费率很容易选错，由于任何东西一旦添加到区块链就不可更改了，选错的代价将是灾难性的。...可配置变量和独立更改这些值的权限，例如Etheremon，它给成为版主的用户群体赋予特殊权限。 在合约中加入一组预定义的升级级别，每个升级级别允许创造者拥有一定的能力。...基于时间或区块的成熟度 锁定特定配置值，撤销所有者的权力，或者移动到超过某个时间点或区块号的下一个级别成熟度。一旦达到这一点，合约就会自动变更。...渐进式去中心化的最佳实现方式取决于项目，而且总是涉及上述概念的混合使用。 渐进式去中心化并不完美。理想的智能合约是简单且直接的，上述这些方法增加了复杂性。...如何以及在多大程度上使用这种解决方案是一种权衡，需要根据具体情况进行评估。 虽然这可能会激怒强硬的去中心化主义者，但是我们相信，从长远来看，渐进式去中心化对用户来说是更好的。
然而，微调其模型的公司希望从其LLM获得更高的透明度。 可解释AI由使AI对人类透明、易懂和值得信赖的方法组成，对于部署生成式AI的任何企业来说，这都是一个越来越重要的要求。...为了应对这一显著的转变，人们希望了解这些AI产品是如何得出答案或决策的，它们的影响以及它们潜在的偏差或弱点。一旦人们了解了这一点，他们就会像信任其他任何新兴技术一样信任它们。...然而，根据IEEE的说法，负责任的组织需要能够审计其LLM，以便“始终能够理解系统为何以及如何以某种方式运行”。这包括AI模型的文档、训练数据的来源、算法的文档和评估指标。...公司正在高度监管的行业（如医疗保健、金融和法律）中使用AI，监管机构或公司的治理或法律委员会可能要求提供审计。 关于合规性，监管机构越来越关注企业的AI使用情况。...但是，即使是匿名化后的数据，AI也可能通过组合多个数据源来推断个人的身份。个人信息的泄露可能会导致隐私侵犯，因此，使用强大的网络安全协议保护数据也是必要的。 偏差可以通过多种方式引入AI系统。
随着生成式AI的进步以惊人的速度继续改变运营和流程，组织正处于一个关键时刻。...在这个快速变化的环境中，以下是我们积累的关键经验，这些经验可以帮助领导者就如何以最有效的方式向前推进其GenAI投资做出关键决策。...其次是定制GenAI模型及提示工程(25%)，训练或微调定制的GenAI模型(21%)，或使用独立的GenAI工具，如ChatGPT或Gemini(19%)。...但是，例如，如何在一个OpenAI、Anthropic或Meta的开源Llama之间做出决定呢？ 评估用于商业用途的生成式AI模型 我们建议循序渐进——但不要过于循序渐进以至于陷入瘫痪。...这进一步支持了这样一个观点，即组织应该保持灵活，不要过度依赖任何特定语言模型提供商，无论是 ChatGPT、Claude 还是 Anthropic。
Pelican 可以生成静态的网站内容，并可以通过任何 Web 服务器或托管服务对外发布。...react-static/react-static[3] Stars: 10.3k License: MIT React Static 是一个基于 React 的渐进式静态网站生成器。...项目主要特点： 100% 使用 React 技术栈，为 React 开发人员提供极佳体验 构建和执行非常迅速 数据无关：可以从任何地方以任意方式提供数据给你的网站 自动代码和数据分割 即时导航与页面预览...渐进增强并适配移动设备 SEO 友好 轻松设置及迁移项目 支持整个 React 生态系统，包括 CSS-in-JS 库、自定义查询层如 GraphQL 甚至 Redux 等技术组件 另外还有热加载支持...middleman/middleman[6] Stars: 7.0k License: MIT Middleman 是一个静态站点生成器，使用现代 WEB 开发的所有快捷方式和工具。
将这些值聚合在一起，我们就得到了一个需要通知的 API 客户端的列表： PxL 脚本的输出，列出了请求头'Referer'和'API-Key'字段的唯一值。...在请求头中找不到任何标识 API 客户端的信息？ 这里有一些其他的地方可以检查： 请求体 URL 参数 入站请求的 IP 地址 你确定的任何 API 客户端都应该在即将弃用时得到通知。...如果某些客户机未能迁移到新的 API，则可以使用这种标识信息来实现渐进关闭，从而对客户机产生不同的影响。...开发者不喜欢意外的弃用，所以最好以多种方式通知他们，包括： 文档：更新参考文档以防止新用户使用已弃用的 API。 Slack/电邮通知：告诉现有用户如何以及何时迁移。...弃用/日落报头：为使用 HTTP 中间件的用户自动检测弃用的 API。 监控：跟踪端点流量，提醒 API 客户端进行迁移。 渐进关闭：给 API 客户端一个最后的警告。
数据以单次传递的方式从输入传递到输出，而 没有任何以前的 “状态记忆” 。...CNN 不是只使用密集连接的层，而是使用 卷积层 (卷积编码器) 。这些网络用于图像分类、目标检测、视频动作识别以及任何在结构上具有一定空间不变性的数据 (如语音音频)。...这些编码器可以组合或切换，取决于我们试图形成有用表示的原始数据类型。“Encoder-Decoder” 架构是一种更高级的概念，通过对压缩表示进行上采样的解码步骤来 生成高维输出 ，而不是进行预测。...深度强化学习 (Deep RL) 强化学习 (RL) 是一个框架，用于教一个 agent 如何以一种最大化回报的方式行动。...最后，许多深度学习系统将这些结构以复杂的方式组合起来，共同从多模态数据中学习，或者共同学习解决多个任务。这些概念在本系列课程的其他课程中都有涉及，更多的概念将在接下来的课程中介绍：
注意力引导的图像编辑 对人体注意力进行建模，通常需要把眼睛看到的图像作为输入，如自然图像或网页的屏幕截图等，并将预测的热力图作为输出。...预测得到的热力图会根据「眼球跟踪器」或「鼠标悬停/点击」等收集到的实时注意力近似值进行评估。...为了确保编辑后的图像自然且逼真，研究人员精心选择了四种图像编辑操作符，其中包括两个标准图像编辑操作（即重新着色和图像扭曲）；以及及两个可学习的操作符，即多层卷积滤波器和生成模型（GAN）。...利用这些操作符，该框架可以产生各种强大的效果，包括重新着色、修复、伪装、对象编辑、插入以及面部属性编辑，并且所有这些效果都是由单个预训练的显着性模型驱动的，没有任何额外的监督或训练。...在上网时，最让人感到不舒服的用户体验之一就是等待加载带有图像的网页，特别是在网速很慢的情况下，一种改善用户体验的方式是图像的渐进式解码，可以随着数据逐渐下载再解码，并显示越来越高分辨率的图像，直到全分辨率图像准备就绪
例如，如果一个AI专门训练来计算三角形的数量，那么即使是最好的AI系统也无法计算方块或任何其他先前未遇到过的对象。...接下来，我们限制了生成器可用的因素或组合，以便为训练和测试模型创建不同的问题集，从而测量我们的模型能够多大程度上推广到已配置的测试集。...当需要使用属性值在先前看到的属性值之间“内推”（interpolated），以及在不熟悉的组合中应用已知的抽象关系时，模型的泛化效果非常好。...这表明模型难以辨别细粒度的大小差异，而不是更显着的变化，如线条的缺少或出现，或形状的数量。 干扰物的影响 到目前为止报告的结果是包含干扰物属性值的问题（见图4）。...重要的是，模型捕获数据的整体能力的改进也适用于其他泛化机制。在将模型的三元组重新组合成新组合的情况下，差异最为明显。
DeepMind 的研究者推导出了一个通用的积分变换图，证明 GNN 和 DP 之间存在着错综复杂的联系，远远超出对个别算法如 Bellman-Ford 的最初观察。...DeepMind 将通过组合输入特征的变换来构建积分变换，这种方式将最小程度地依赖于 R 的特定选择。...然而，前推是有问题的，因为 t 在使用函数组合时面临错误的方向。为了得到一个指向正确的箭头，需要原像（ preimage ） t^-1 : W → P(E)，它取 E 的幂集的值。...然后，将核应用于生成的边缘特征，将发送者的特征与任何提供的边缘特征（例如边缘权重）集成。 在应用核之后，将会得到边缘消息 m : E → R 作为结果。...在组织现有研究和提出未来工作时，任何以这种方式分析 GNN 和 DP 的投入都可以提供丰厚的回报。 更多内容请参考论文原文。
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