自然语言指令也被称为离散提示或硬提示，而向量表示被称为连续提示或软提示。Prompt工程实际上与大型预训练模型的出现同时出现，并因此而变得突出，这两者一起导致了机器学习（ML）的范式转变。...传统的范式要求标记大量的数据，然后从头开始训练一个特定任务的ML模型或对预训练的大型模型进行微调。模型的性能在很大程度上依赖于标记数据的质量和数量，这可能需要大量的资源来获取。...提示方法分为两类：硬提示，它们是劳动密集型的、手工制作的文本提示，带有离散的标记；而软提示是可优化的、可学习的张量，与输入嵌入连接在一起，但由于与真实词嵌入不对齐，所以缺乏人类可读性。...这些发现对学术界和工业界都有重要意义。通过利用提示工程技术，研究人员可以在视觉语言模型中获得显著的性能提升，而不需要大量的标记数据。这有可能减少数据注释的负担并加速视觉语言模型在实际应用中的部署。...进一步的研究应探讨提示工程技术与其他新兴技术，如强化学习或元学习，的集成，以提高视觉语言模型的性能和泛化能力。此外，研究提示工程模型的可解释性和鲁棒性对于确保其在实际部署和伦理使用中的关键。
这篇文章主要将会对视频流的编码中两个常见问题进行分析： 1.视频编码器的选择（硬编 or 软编）？ 2.如何对摄像头输出的YUV帧进行快速预处理（镜像，缩放，旋转）？...软硬编对比 从上面的分析来看，硬编的好处主要在于速度快，而且系统自带不需要引入外部的库，但是特性支持有限，而且硬编的压缩率一般偏低，而对于软编码来说，虽然速度较慢，但是压缩率比较高，而且支持的H264特性也会比硬编码多很多...中输出的YUV帧直接就是1920x1080的大小，如果需要编码跟这个大小不一样的视频，我们就需要在录制的过程中，实时的对YUV帧进行缩放。...在这里我们换个思路，能不能不对YUV帧进行旋转？...3.镜像 在使用前置摄像头拍摄的时候，如果不对YUV帧进行处理，那么直接拍出来的视频是会镜像翻转的，这里原理就跟照镜子一样，从前置摄像头方向拿出来的YUV帧刚好是反的，但有些时候拍出来的镜像视频可能不合我们的需求
物理层一、物理层的基本概念物理层解决如何在连接各种计算机的传输媒体（广义）上传输数据比特流物理层的主要任务：确定与传输媒体的接口的一些特性机械特性：例接口形状，大小，引线数目电气特性：例规定电压范围（-...如发送比特1，则发送自己的m bit 码片序列如发送比特 0，则发送该码片序列的二进制反码在实用的系统中是使用伪随机码序列。...上行和下行带宽做成不对称的。我国目前采用的方案是离散多音调 DMT（Diserete Multi-Tone）调制技术。...每个子信道占据4kHz带宽，并使用不同的载波（即不同的音调）进行数字调制。这种做法相当于在一对用户线上使用许多小的调制解调器并行地传送数据。...现有的 CATV 网是树形拓扑结构的同轴电缆网络，它采用模拟技术的频分复用对电视节目进行单向传输。而 HFC 网则需要对 CATV 网进行改造。HFC网的主干线路采用光纤。
3.1.3 ls命令简介 上节讲过，字符界面下进入目录使用cd命令，而现实目录下的内容，则需要使用ls命令。...注：删除目录还有rmdir命令，但rmdir职能删除空目录，所有一般不用 3.2.3 文件管理 cd /mnt ---统一在/mnt下进行实验，因为默认/mnt/下为空，实验效果明显，对系统本身也不会产生影响...，而Linux中对于链接文件会更复杂一些，将链接文件分为了两种：软链接、硬链接。...在做文件操作时，路径的指定尤为重要，可以根据当前所在目录的位置，使用某种方式来对文件进行操作。...如果完全存放于内存中，则会浪费内存空间，而且不可能永久保存，因为内存中的数据注销、重启后将被清空。所以，历史命令是存放在磁盘上的。
1.1 No Embedding No embedding是指不对连续特征进行embedding操作，而直接使用原始的数值。...如Google Play的Wide & Deep直接使用原始值作为输入;而在Youtube DNN中，则是对原始值进行变换（如平方，开根号）后输入： 这类对连续特征不进行embedding的方法，由于模型容量有限...对于等深分箱，则是基于数据中特征的频次进行分桶，每个桶内特征取值的个数是大致相同的。...「离散化方法的缺点：」 TPP (Two-Phase Problem)：将特征分桶的过程一般使用启发式的规则（如EDD、EFD）或者其他模型（如GBDT），无法与CTR模型进行一起优化，即「无法做到端到端...」，但这是一种无法进行梯度回传的方式，是硬离散化。
而机器学习却是通过输入数据而不是指令来进行各种工作。 机器学习，也被称为统计机器学习，是人工智能领域的一个分支，其基本思想是基于数据构建统计模型，并利用模型对数据进行分析和预测的一门学科。...而机器学习则是采用另一种解决问题的思路，机器学习解决问题的方式不是通过输入指令逻辑，而是通过输入的数据，也就是说，机器学习是一种让计算机利用数据而不是指令来进行各种工作的方法。...机器学习最基本的做法是使用算法来解析数据，从数据中学习到规律，并掌握这种规律，然后对真实世界中的事件做出决策或预测。...与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习的核心是使用大量的数据来训练，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。...其灵感来源于心理学中的行为主义理论，即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激的预期，产生能获得最大利益的习惯性行为。
且该算法即用即插，在基本不增加模型复杂度的情况下，有效提升了算法性能 1.使用连续度量标准 数据转换是指在不同的坐标系之间对关键点位置进行裁剪、旋转、调整大小、翻转等操作的转换。...现有的姿态估计方法都是在离散空间中利用像素来测量图像的大小。而利用离散的像素点作为度量，其实是对连续图像空间的采样。当在推理过程中执行标准翻转策略时，使用像素作为度量将显著降低性能。...而正因为这种对原始图像缩小之后在进行预测的方式，结合离散度量法。从而导致遇到翻转操作时，会存在一点偏差。而且降采样和翻转操作又是关键点训练任务中必不可少的操作。...新编码过程： 如下图所示，每个关键点的坐标使用圆形区域进行标注，而不是之前的高斯滤波的方式。且配合两个偏置map图。 ?...新解码过程： 在解码过程中，我们首先使用高斯核K对热图进行滤波，使其最高响应位于地面真值点附近。且高斯核如公式28所示。最终的坐标值还需要利用偏置进行反算，公式如29所示。
的show方法进行审计，可以发现如下代码在输出数据前并没有进行权限验证，即任何人都可以发送请求 public static void show(boolean bAjax, HttpServletRequest...，如果是在数据库查询功能页面，还会暴露出SQL语句、使用的数据库及版本以及使用的框架等 修复建议： 1、编码时增加异常处理模块，对错误页面做统一的自定义返回界面，隐藏服务器版本信息； 2、不对外输出程序运行时产生的异常错误信息详情...使用e.printStackTrace()方法 在java开发中，异常抛出一般有两种，一个是try...catch，另一种就是使用throw，伴随着try catch的还有e.printStackTrace...2、不把错误异常对外抛出 硬编码 参考文章：如何在Java源代码中隐藏硬编码密码 | 码农家园 (codenong.com) 假设在一个登录中，以这种方式保存账号密码 String username =...目录穿越漏洞 目录穿越漏洞往往出现在需要用户提供路径或文件名时，如文件下载，造成目录穿越漏洞的原因是开发者没有对路径进行检验，判断是否存在..
条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少，而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...此外，我们也很难准确地对每个分段进行比较，因为它们并非沿着共同基线排列在一起。 因此，不等宽柱状图较为适合提供数据概览。 推荐的制作工具有：D3。...图表中可加入直线或曲线来辅助分析，并显示当所有数据点凝聚成单行时的模样，通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 如您有一对数值数据，可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。...绘制地区分布图时的常见错误：对原始数据值（例如人口）进行运算，而不是使用归一化值（例：计算每平方公里的人口）。...在字云图上使用颜色通常都是毫无意义的，主要是为了美观，但我们可以用颜色对单词进行分类。
因此，研究社区转向带有软激活函数（如 Sigmoid、ReLU）的多层网络，这样梯度可以通过反向传播进行高效计算（Rumelhart et al., 1986）。...这一递归过程会继续进行，直到传播到输入层，而其中的可行性（即线性可分型）能通过给定优化目标和数据集输入后优化层级的权重而简单地确定。...., 2015)，它使用离散型替代连续型而优化设置的目标。...此外，使用小批量处理而不是全批处理训练有很多好处，包括改善泛化差距（参见 LeCun et al. 2012 或 Keskar et al. 2016），减少内存使用，利用数据增强的能力，以及为其设计的工具...尤其是，由于不过度使用任何一个小批量处理非常重要，FTPROP 的小批量版本 (i) 每次只使用一个小批量的数据更新每一层的权重和目标；(ii) 只在每一层的权重上采取一个小的梯度下降步，而不是全部优化
60种常用可视化图表的使用场景——（下）：http://t.csdnimg.cn/BCMdb 1、点阵图 点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据，每种颜色的点表示一个特定类别...条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少，而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...此外，我们也很难准确地对每个分段进行比较，因为它们并非沿着共同基线排列在一起。 因此，不等宽柱状图较为适合提供数据概览。 推荐的制作工具有：D3。...分组式面积图在相同的零轴开始，而堆叠式面积图则从先前数据系列的最后数据点开始。...比例面积图通常使用正方形或圆形，常见技术错误是，使用长度来确定形状大小，而非计算形状中的空间面积，导致数值出现指数级的增长和减少。
然而，目前尚不清楚如何在MAE预训练中采用基于金字塔的高级ViT（如PVT、Swin），因为它们通常在“局部”窗口中引入操作，因此很难处理部分视觉token的随机序列。...02 Motivation 自监督学习（SSL）使用辅助任务从大规模未标记数据中挖掘自己的监督，并学习可转移到下游任务的表示。...然而，目前尚不清楚如何使用有效的不对称结构对基于金字塔的VIT进行有效的预训练，因为它们通常在“局部”窗口中进行操作。...为了成功地对具有局部性的基于金字塔的VIT进行MAE预训练（即采用有效的不对称结构），在本文中，作者提出了包含均匀采样（US）和二次掩蔽（SM）的均匀掩蔽（UM）策略。...3.1 Uniform Sampling 如上图（d）所示，作者首先执行均匀采样（US），即使用均匀约束对25%的可见图像块进行采样。
从摄像机的输入中获取单个灰度帧，使用 JPEG 标准对其进行压缩，然后通过UDP以太网将其传输到另一个设备（例如计算机），所有这些使用FPGA（Verilog）实现。...简而言之，此步骤使用与能量密度相关的步长对系数进行离散化。低频系数以较小的步长量化，因此比以较大步长量化的误差更小。频率越高，步长越大，从而降低了不太重要元素的精度。这是压缩过程中的有损步骤。...使用这种方法，更重要的系数出现在序列中较早的位置，而不太重要的系数则出现在较晚的位置。 可变大小、行程长度编码 假设高频系数使用较大的步长进行量化，这些系数为零的可能性比低频系数高得多。...这对零值系数的候选进行了分组，使我们能够假设一系列零的可能性。 JPEG 标准压缩的主要来源是可变大小和行程长度编码。压缩中的此步骤使用霍夫曼编码和可变长度编码的组合。...由于 UDP Wrapper 的目的是让 FPGA 能够与通过以太网直接连接的单台计算机进行通信，因此许多值都被硬编码到 Verilog 中。
条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少，而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...此外，我们也很难准确地对每个分段进行比较，因为它们并非沿着共同基线排列在一起。 因此，不等宽柱状图较为适合提供数据概览。 推荐的制作工具有：D3。 面积图 ?...图表中可加入直线或曲线来辅助分析，并显示当所有数据点凝聚成单行时的模样，通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 如您有一对数值数据，可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。...绘制地区分布图时的常见错误：对原始数据值（例如人口）进行运算，而不是使用归一化值（例：计算每平方公里的人口）。...在字云图上使用颜色通常都是毫无意义的，主要是为了美观，但我们可以用颜色对单词进行分类。
数组常量，一组硬编码到公式中的值。 数组公式是一种包含对一组项目而非单个项目进行运算（数学、比较、连接或函数参数）的公式，并且运算提供的结果是一组项目而不是单个项目。...单个单元格的数组公式 下图2中，使用公式来计算4天股价变化的最大值。 ? 图2 图2中使用了一个公式进行计算，其过程如下： 1....单元格D8中包含从单元格区域D3:D6中的值减去单元格区域C3:C6中的值的公式，执行着两组数值的减法运算：D3:D6-C3:C6。 2. 减法运算的结果是一组数值。...图4 注意，为了避免无意中将硬编码放置到公式，在按F9评估后，按Ctrl+Z来撤销。...图6 观察一下，除数组公式外，得到数值的公式都是在数字数据的旁边列。在数字的旁边输入的公式，Excel会使用相同行的对应列进行计算处理，这被称作隐式交叉。
这里的图数据特指布局后的图数据，主要包括顶点信息（ID和坐标等）以及边信息，先前已经写过如何使用Gephi来进行数据的可视化，具体文章见： Gephi-Toolkit的引入与使用 Gexf Gexf是...如果我们想让自己的布局代码生成的数据直接拿到Gephi中展示，那就还需要有一步将数据构造成上图的格式，说道使用Gephi进行布局的可视化，虽然可以使用Gephi-Toolkit进行，已经是比较轻量的嵌入到原有项目中...，但还是耦合较高，需要多处硬编码联动，并且在二次利用时针对XML的解析往往是不够高效的。...由上图可以看出，其整体结构比Gexf要更简单，但是有部分坐标冗余，不过影响不大，使用JSON的好处是可以方便的对数据进行操作（无论是在前端还是后端） D3.JS 关于D3的详细叙述，请移步 这里，注意现在已经有...注意：这里的文件是可以动态增删改的 最后的检验 这里使用d3直接尝试读取生成的csv文件，目的是验证d3是否能够取到生成的数据文件。 <!
举个例子，在文档检索系统中，一种常见的方法是训练能够将query和document分别进行编码的Encoder，一般采用query和docuemnt的匹配度为label进行训练，并将document的向量表示存储起来...在其他系统中的实现方法也是类似的，区别是编码的实体差异，例如在广告系统中可能是根据user或query的向量和广告的向量进行召回。...IVFADC将量化分为粗量化和积量化两个步骤，粗量化时借助Kmeans使用较少的质心表示所有数据，积量化采用PQ对粗量化的残差进行分段量化。这种方法进一步提升了检索效率。...向量的分割方法在PQ中和数据完全无关，而更好的方案是根据数据分布进行向量划分调整。...在离散化过程中，将embedding和Key矩阵的向量都分成D份，计算每份的距离并以距离最小的作为其对应的离散化id表示，和量化方法类似。
在第17行，a3和v6 + 88之间有一个字符串比较，如果两个字符串相等则返回v6。因此，我们可以假设a3是要查找的通道名称，v6是通道结构，v6 + 88是通道结构中的通道名称。...通道数组，如WireShark RDP解析器所示 发送的第二个数据包包含我看到传递给IcaBindVirtualChannels的六个通道名称中的四个（缺少MS_T120和CTXTW）。...MCSCreateDomain的代码 由于以下几个原因，此功能非常有前景：首先，它使用硬编码名称“MS_T120”调用IcaChannelOpen。...一旦数据被发送到通道，断点就会触发MCSPortData。 这样确认了，我可以读/写MS_T120通道。 现在，让我们看看MCSPortData对通道数据的作用...... ?...在函数顶部附近是对chanel_ptr + 120执行的检查（偏移4进入数据缓冲区）。
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