阅读后可以加速你的理解程度 NG2的架构概览：多读多看-切记切记切记！！！！！！！.../environments/environment'; if (environment.production) { enableProdMode(); } // 引导程序启动 platformBrowserDynamic...， |是管道，支持多个管道，支持内置管道和自定义管道，:跟随是管道的参数，后续文档我写一个如何自定义管道的文章 []="":绑定组件内的值[单向，数据流向视图]，指令，原生html控件的自身属性[value...true : false ) 直接赋值运算(item = 2); 变量传递 空值保护运算符(?.) item?.a?....---- 总结 这一篇没有涉及到路由这些和表单这些； 准备拆成两个文章来说； 路由的配置及懒加载这些， 模板驱动的表单及响应式表单[嵌套表单响应等]，回车键触发搜索等。。
而且我是个遵守规则的人，一向喜欢大而全的东西，ng这种框架我觉的真的是很对我的胃口。...如果直接和ng1对比的话，装饰器的参数对象中的几个属性分别对应ng1中的： imports: 对应ng1声明中的模块依赖数组['bar', 'baz']，进行一些依赖模块的声明 declarations...bootstrap: [ ... ] }) export class AppModule { } 这个bootstrap代表这个模块会在应用初始化阶段被引导和加载，一般来讲，ng2都会有一个独立的...main.ts文件来引导加载根模块，这个过程对于根模块是透明的，因为它并不知道它如何被加载，有可能是在浏览器加载，有可能是在移动端加载等等，有可能使用JIT做动态加载，有可能提前编译好做静态加载，这些都是未知的...，它仅仅需要表达的是，这个模块是可被引导加载的。
day086 部署Java程序（三）（applet：一个简单的applet、applet HTML标记属性、使用参数向applet传递信息） ---- applet applet是包含在HTML页面中的...可以想见，需要使用applet的标记(tag)必须告诉浏览器从哪里得到类文件，以及这个applet在Web页面上如何定位（大小、位置等)。...3)创建一个HTML文件，告诉浏览器首先加载哪个类文件，以及如何设定applet的大小。...要使用applet查看器测试我们的示例applet,可以在命令行输入： appletviewer NotHelloWorldApplet.html applet查看器程序的命令行参数是HTML文件名，而不是类文件...---- 3.使用参数向applet传递信息 与应用可以使用命令行信息一样，applet可以使用内嵌在HTML文件中的参数。这是利用HTMLparam标记以及所定义的属性来完成的。
/environments/environment'; if (environment.production) { enableProdMode(); } // 引导程序启动 platformBrowserDynamic...，ng2的开发模式就是类似一个树，从根节点无限发散 import { NgModule } from '@angular/core'; // 表单模块，比如你要在组件内用到一些表单元素或者数据绑定...， |是管道，支持多个管道，支持内置管道和自定义管道，:跟随是管道的参数，后续文档我写一个如何自定义管道的文章 []="":绑定组件内的值[单向，数据流向视图]，指令，原生html控件的自身属性[value...b : 会判断item是否有a这个值，防止undefined或者null让视图渲染报错 最常用的内置指令 样式绑定(ngClass) [ngClass]或者[ngStyle]:可以传递一个对象，用来动态判断增加多个样式...总结 这一篇没有涉及到路由这些和表单这些； 准备拆成两个文章来说； 路由的配置及懒加载这些， 模板驱动的表单及响应式表单[嵌套表单响应等]，回车键触发搜索等。。
简单来说，攻击者可能会利用这些所谓的“间接提示注入”攻击，将用户重定向到恶意URL，从用户那里提取个人信息，传递有效载荷，以及采取其他恶意行动。...隐藏在图像和音频中的恶意指令 在本周举办的2023年欧洲黑帽大会上，康奈尔大学的研究人员将展示他们开发的一种攻击，该攻击利用图像和声音向多模态LLM注入指令，导致模型输出攻击者指定的文本和指令。...研究人员在一篇题为“滥用图像和声音进行多模态LLM中的间接指令注入”的论文中写道：“攻击者的目标是引导用户与多模态聊天机器人之间的对话。”...巴格达萨良表示，他们的攻击不同，因为它展示了攻击者如何也将恶意指令注入音频和图像输入中，使它们潜在更难以检测。...这项研究很重要，因为许多组织正急于将LLM功能整合到他们的应用程序和操作中。那些设计出方法将有毒的文本、图像和音频提示悄悄带入这些环境的攻击者可能会造成重大损害。
与每一种感觉相关的感觉器官向大脑发送信息，帮助我们理解和感知我们周围的世界。然而，事实上，除了这五种基本的感官之外，还有其他的人类感官是你生活中必不可少的。这些鲜为人知的感觉包括空间意识和平衡等。...2.1 单模态的分类模型 从一种模态的分类模型开始，例如视觉分类，给定一张图片，它是不是一只狗呢？ 这是三个二维矩阵叠加在一起形成的彩色图像，如何解决这个图像分类问题呢？...对于单模态模型，首先有一个输入，可以是如上所述的3D矩阵，然后将其传递到已经训练好的模型中，得到一个分类（单类或多类）或回归输出。...在这个领域中最重要的任务是口语翻译、图像引导翻译和视频引导翻译，它们分别利用音频和视觉模态。这些任务与它们的单语对应任务——语音识别、图像字幕和视频字幕——不同之处在于需要模型生成不同语言的输出。...融合是将来自两个或两个以上模态的信息结合起来解决分类或回归问题的实践。使用多个模态提供更强大的预测能力，使我们能够捕获互补信息。即使其中一个模态缺失，多模态融合模型仍可使用。
Apple MM1Team 再发新作，这次是苹果视频生成大模型，关于模型架构、训练和数据的全面报告，87 亿参数、支持多模态条件、VBench 超 PIKA，KLING，GEN-3。...基于以上问题，该工作的贡献与亮点主要集中在： 提出 STIV 模型，实现 T2V 和 TI2V 任务的统一处理，并通过 JIT-CFG 显著提升生成质量； 系统性研究包括 T2I、T2V 和 TI2V...尽管可以像 InstructPix2Pix 所述引入两个独立的引导比例，以平衡图像和文本条件的强度，我们发现两步推理方法已经能够取得优异效果。...此外，使用两个引导比例会增加一次前向传递，从而提高推理成本。 实验证明图像条件随机丢弃结合 JIT-CFG 不仅能自然地实现多任务训练，还有效解决了高分辨率视频生成模型训练的 “静止” 问题。...然后，我们使用多模态 LLM 回答这些对象验证问题，通过评估视频中多个均匀采样帧的每个参考对象的存在情况。 对于每个生成的问题（例如，“该帧中是否有猫？”），多模态 LLM 检查每个采样帧并提供响应。
为了便于记忆，个人理解可以分为两类，一类是使用流程：启动 —新手引导—加载中—请求许可—设置项。另一类是结构组建：模态和导航。（请注意：这两个及其重要！）...提供新手引导帮助人们享受您的应用程序，而不仅仅是设置它。用户很高兴有机会了解更多有关您的应用程序的信息，但他们也希望它能够正常工作。所以避免在新手引导中出现设置或权限许可信息。 快速进入。...在系统将启动屏幕替换为初始屏幕之后，应当让用户立即进入并开始享受您的应用程序。如果您需要提供教程和引导，请务必提供一种跳过它们的方法，而且切忌向老用户展示它们。 预想用户可能会需要的帮助。...尤其要谨慎地创建涉及视图层次结构的模态任务，因为人们可能会迷路而忘记了如何追溯其步骤。如果模态任务必须包含子视图，请提供清晰的返回路径和完成路径。除非完成任务，否则不要使用“完成”按钮。...无论导航风格如何，操作路径必须符合逻辑，可预知易于遵循。一般情况下，一个页面只给用户提供一个入口。如果他们需要在多个场景下看到一个页面内容，请考虑使用操作表、警示框、弹出式气泡或模态视图。
之后，作者执行由参数化的知识引导的分层聚合，包括通过知识导出的元路径的全局邻近，以及沿各种异质关系进行的局部多关系聚合（第3.4节）。...最终的聚合特征最终通过一个特定于任务的 Head 进行前向传播，以针对任务获得具体的预测，基于此，作者优化网络参数和提示参数，关于任务损失。（第3.5节）。...正式地说，异构图空间由 表示，其中 和 分别代表实体集（即顶点或节点）和关系集（即边），这在经典有向图的理论上已经建立。...也就是说，作者通过通道缩放的线性层传递每个输入节点以获得紧凑的特征向量，然后进行softmax操作，从而得到权重， 其中表示将特征维度从变换到的线性投影层。...作者还可以看到，当引入更多如细胞图和文本描述的模态时，模型在两个任务上的性能都得到了提升。
通过以上设计，所提出的网络仅用36.68M的参数量，便达到了先进的性能水平。...1.1.2.1 深度辅助交互模式 相比于深度图像，RGB图像包含了更加丰富的信息。因此，深度图像通常被看作是RGB图像的补充和辅助，进而在网络中信息的传递方向就定义为深度向RGB的传递。...该文献所探索的明确的建模方式启发了之后的许多工作，目前已在Google Scholar获得了近200次的引用。 还有些方法考虑如何自适应地、有选择地融合两个模态的特征。...近期，Zhang等人[75]提出了一种跨模态差异性交互模式，根据各层级不同的特征表示，设计了RGB引导的细节增强模块和深度引导的语义增强模块，明确地建立了模态间的依赖关系。...文献[93]提出了一个跨模态引导的注意力模块，该模块将RGB特征作为引导信息，通过元素级的相乘，从深度特征中选择出重要和可靠的部分。
现有的预训练是针对特定任务的，通过采用需要两种模态的单一交叉模态编码器，这限制其用于检索式任务，或采用两个单模态编码器进行更复杂的多任务学习，这限制早期交叉模态融合。...实验表明，与以前的模型相比，它在更大范围的任务上表现良好，包括在检索任务和视频字幕方面，它比具有类似超参数的单峰编码器的特定任务预训练baseline的表现要好2%以上。...这解决了编码器可能会使用来自其模态的附近token进行预测的问题，仅仅因为来自单个模态的token更接近，如上图中较低的两个子图所示，我们要么mask视频或文本的整个模态，以便可以从另一模态“生成”该模态...为了保持多模态输入的BERT格式一致，我们分别为视频前向传播添加了一个虚拟文本token，为文本添加了一个虚拟视频token。...要解决(1)，通过向文本段传递shifted token和下三角注意力mask，可以很容易地将VLM的文本段重新调整为自回归损失。要解决(2)，可以重复使用语言模型的head用于生成。
这种方法有两个缺点：（i）监督数据集通常与大规模抓取的文本-图像数据集相比较小，影响生成图像的质量和多样性，或者（ii）输入是一个硬编码标签，而不是自由形式的文本，限制了对生成图像的控制。...这项工作中，经验证明了基于分数的扩散模型的理论上证明的概率函数。展示了如何使用这个概率函数进行变分推断从而从得到的后验中进行采样。...，能够通过文本提示或其他模态创建高质量的图像。...然而，目前的SGMs前向扩散过程设计领域尚未充分发挥，并且通常依赖于物理启发式或简化假设。...通过前向传递复杂度的可伸缩性来分析扩散Transformer（DiTs）。
Motivation 视觉语言预训练最近在各种多模态下游任务上获得了巨大的成功。然而，现有的方法有两个主要的局限性: 1) 模型角度: 大多数方法要么采用基于编码器的模型，要么采用编码器-解码器模型。...它分别从模型和数据角度有两个贡献: 1） 多模态编码器-解码器混合（MED）：一种用于有效多任务预训练和灵活迁移学习的新模型架构。...每个图像-文本对仅需要一次通过计算较重的视觉Transformer的正向传递，而三次通过文本转换器的正向传递，以激活不同的结构以计算如下所述的三个损失函数。...上表展示了在预训练期间比较文本编码器和解码器的不同参数共享策略的实验结果。 上表展示了字幕器和过滤器之间共享参数的影响。...BLIP通过注入不同的合成字幕和去除带噪字幕，使用从大规模带噪图像-文本对中引导的数据集，预训练多模态混合编码器-解码器模型。
有人说，你有什么资格发表这种高谈阔论，实际上是这样的，我在看 lol 比赛直播的时候，有个很有名的主播说过，打到 2400 以上的都去做职业玩家了， 1800-的还在挣扎，只有 2000 徘徊的才出来做主播...，的却是这样，如果你是一个能力很强的程序员，你可以驾驭任何新技术、框架，那么你的牛逼可能掩盖一些真正的问题，但是有些人偏偏把问题说成 feature 。 ...另外一点我想说的是 redux 或者 flux ，这种设计，为了弥补 react 本身单向传递数据的不足（你说是 feature 我也没办法），我认为单向实际上也是一种倒车，因为无论以前 ng1 ，现在...ng2 ，国产 vue 还有支持 ie6 的 avalon 都是双绑支持，偏偏到了 react 这里就是单向绑定。...刚需和自己乱革命是两回事，什么是真正解决刚需的，一个是 jq ，一个我认为是大规模推开 mvvm 的 ng1 ，可惜这两个都被你们鄙视了，然后 google 草草开出了 ng2 的车，又发现自己在前端内置一个超牛逼的
在本文中，作者提出了一种新颖的时空多模态基础模型，该模型利用知识引导的概念来加强其嵌入。...两个微调模型都使用2018年同样的数据进行了训练，并使用了各自的最佳超参数设置。 3.3.3....作者的模型在时间上具有灵活性，并且可以适应包括时空遥感数据的地球科学下游任务。作者的研究是向在预训练任务中融入知识引导原则并采用多模态方法改进嵌入的第一步。...4 Conclusion 在本文中，作者提出了一种新颖的多模态时空基础模型 —— MM-V SF，该模型利用了卫星和天气数据的多模态输入，并采用了一种以可变步长预测为引导的知识预训练任务。...本研究是向在预训练任务中融入知识引导原则，以及采用多模态方法提高嵌入效果的第一步。
瞄向GPT-4V的技术升级 当前，多模态视觉模型GPT-4V已经展现出强大的识图能力。 与此同时，瞄向GPT-4V，智谱AI这次也对ChatGLM3其他的能力，进行了迭代升级。...这次ChatGLM3还专门推出了可在手机端部署的端测模型，分别有两个参数：1.5B和3B。...在这个思路引导下， ChatGLM「联网版」模型WebGLM就诞生了，这是一个基于ChatGLM 100亿参数微调的模型，主打就是联网搜索。...而CogVLM在多模态模型中将视觉理解放在更优先的位置，使用5B参数的视觉编码器和6B参数的视觉专家模块，总共11B参数建模图像特征，甚至多于文本的7B参数量。...模型架构分为两个模块：第一部分基于CogView2，通过文本生成几帧图像。第二部分就是，基于双向注意力模型对图像进行插帧，进而生成帧率更高的完整视频。 目前，以上所有模型全部开源了。
用来指定对话框要显示的文档的URL。 vArguments 可选参数，类型：变体。用来向对话框传递参数。传递的参数类型不限，包括数组等。...对话框通过window.dialogArguments来取得传递进来的参数。 sFeatures 可选参数，类型：字符串。...传入参数： 要想对话框传递参数，是通过vArguments来进行传递的。类型不限制，对于字符串类型，最大为4096个字符。...} 常见问题： 1，如何在模态对话框中进行提交而不新开窗口...name=mxh方式直接向对话框传递参数吗？ 答案是不能。但在frame里是可以的。
library Framework 前端三大主流框架 Angular.js：出来最早的前端框架，学习曲线比较陡，NG1学起来比较麻烦，NG2开始，进行了一系列的改革，也开始启用组件化了；在NG中，也支持使用...， 这样方便了UI元素的重用；组件是元素的集合体； 组件化的好处： Vue是如何实现组件化的：.vue 组件模板文件，浏览器不识别这样的.vue文件，所以，在运行前，会把 .vue 预先编译成真正的组件...，而是我们程序员手动模拟实现的，类似于浏览器中的DOM，但是有着本质的区别； 为什么要实现虚拟DOM： 什么是React中的虚拟DOM： 虚拟DOM的目的： ?...() 方法，用于创建 虚拟DOM 对象，它接收 3个及以上的参数 // 参数1： 是个字符串类型的参数，表示要创建的元素类型 // 参数2： 是一个属性对象，表示 创建的这个元素上，有哪些属性...在JSX创建DOM的时候，所有的节点，必须有唯一的根元素进行包裹； 如果要写注释了，注释必须放到 {} 内部 React中：第一种创建组件的方式 第一种基本组件的创建方式 父组件向子组件传递数据 属性扩散
然而，对于机器人而言，如何协调这些感官模态以更高效地完成指定的操作任务，以及如何充分利用多模态感知能力来实现可泛化的任务执行，仍是当前尚未解决的问题。...图 1 倾倒任务的模态时变性 以上图中的倾倒任务为例，在初始的对齐阶段中，视觉模态对动作的预测起决定性作用。进入开始倾倒阶段后，模型需要开始利用音频和触觉的反馈来确定合适的倾倒角度（倒出速度）。...图 2 由阶段引导的动态多传感器融合框架 MS-Bot 实验结果 为了验证基于由粗到细的任务阶段理解的 MS-Bot 的优越性，我们在两个十分有挑战性的精细机器人操纵任务：倾倒和带有键槽的桩插入中进行了详细的对比...图 4 各模态注意力分数和阶段预测分数可视化 为了验证 MS-Bot 对干扰物的泛化能力，我们在两个任务中都加入了视觉干扰物。在倾倒任务中，我们将量筒的颜色从白色更改为红色。...该研究提出了 MS-Bot，一种由阶段引导的多传感器融合方法，基于由粗到细粒度的阶段理解动态地关注质量更高的模态。
，就是平时代码不严谨造成的； 比如你在html声明了一个函数，传入了一个参数,看代码 <app-mit-alert [title]="'操作提示'" [saveName]="'确认'" [closeName...DeleteComponent implements OnInit { @Input() item: any; @Output() close = new EventEmitter(); // 用于向父级发送弹窗关闭事件...小伙伴们代码还是严谨些好 closeHandler(e) { this.close.emit(null); } }复制代码 ---- 总结 不吹不黑，v4打包后的提交明细小了很多，少了一半以上啊...，少了一半以上啊！！！！ 以前的前十五个chunk基本都是600~850k左右。。现在如下 ? 编译速度稍微有所提升，可以感觉出来。。 部分迁移事项可以参考我之前的一篇文章，因为动画模块分离了等。。...NG2&4折腾记 --- 记NG2升级NG4 RC1之修正问题跑起来
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