此过程重复，直到获得整个点集的功能。 PointNet++的设计解决了两个问题：如何生成点集的分区，以及如何通过本地学习抽象点集或局部功能。...虽然 PointNet 使用单个最大池来聚合整个点集，但 PointNet++ 构建了点的分层分组，并沿分层逐步抽象较大的局部区域。...此分层结构由多个抽象级别组成，在每个级别上，对一组点进行处理和抽象，以产生一组元素较少的新组。抽象层由三层组成：采样层、分组层和PointNet层。...采样层从输入点中选择一组点，从而定义了局部区域的中心。然后，分组层通过在中心周围找到"邻近"点来构建区域集。PointNet 层使用迷你点网将局部区域模式编码为特征矢量。...image.png 7、总结和定量分析 下表使用评估指标 OA、mIOU 对 3 个公开数据集 S3DIS、语义3D、扫描网 （v2） 和 Sem. KITTI 的结果进行定量分析。
与此同时，字体技术也在不断发展，那么如何在中文语言环境下创造更具均匀性、扩展性和通用性的字体呢？...希望在中文系统中为数字增添更多趣味性，使原本枯燥乏味的系统界面充满情感价值。...锐利并不锋利 在 TCloudNumber 的字形设计初期，采用了具有包豪斯主义特色的几何拼装风格，旨在创造出强烈的产业互联网氛围。极简主义和效率至上成为了这款字体所追求的设计理念。...开源共创 腾讯始终致力于赋能整个产业互联网，这也激发了设计师团队首次采用技术手段进行创新字体设计。...持续推动设计与科技的优化应用，助力各行各业升级，使 TDesign 茁壮成长。 字体源文件可前往 “官网设计-字体” 中进行下载，除了可变字体以外，为了保证兼容性我们还提供了 3 个常用字重源文件。
你尝试的结果可能会因内容的具体情况而异。 对齐内容 上面的所有例子都涉及 justify-content 属性。不过即便涉及到自动折行，你也可以在 flex 中进行垂直对齐。...属性 justify-content（上面的所有示例）和 align-content（下面）采用完全相同的值。它们仅在两个不同的方向上对齐 —— 相对于存储在柔性容器中的项目的垂直和水平方向上。...到目前为止我只简单演示了动画中的 flex 是如何工作的。 当涉及到实际布局时，你可能希望对较少同时更大的项目使用 flex。就像真正网站上的那些内容一样。...我们来看几个想法…… 均匀排列 对于 align-content 和 justify-content 使用 space-evenly 会对具有5个正方形的一组项目产生以下影响： 奇数项目的效果不是很好...但是在 flex 中，在两个维度中使用 space-evenly 值会对内容自动调整，即使项目的高度可变： 完美的对多个不同高度的项目垂直对齐 以上是对未来10年最常用的响应式 flex 的描述（开个玩笑
在本次的内容中，我们不尝试对文本到图像生成的所有方面进行全面概述，我们尝试从所谓的“对齐”视角介绍文本到图像的问题，探讨如何拥有更好地与人类意图一致的模型，我们将从以下四个方面来展开。...这样，通过查看自然语言描述，模型会自动找到要编辑的区域作为遮罩，并更改该区域的视觉外观。另一个趋势是使用大型语言模型作为中心，训练不同的工具，这样它可以知道应该进行哪种编辑操作。...一种额外的方法是基于语言结构操作图像的值，使模型均匀地查看所有已知短语，而不是平等地查看所有单词，而是解析出所有的名词短语，并强制模型在交叉注意时分配相等的权重。...除了测试时的推断，还有一系列的研究试图进行额外的微调阶段，使模型更严格地遵循文本提示。...有时我们可能希望在生成的图像中添加额外的视觉概念。概率设置是有几幅图片，例如三到五幅图片。 我们尝试生成这些图片，但它们具有不同的风格和结合了其他不同的事物。
受此启发，作者设计了一个统一模态架构UNIMO，旨在用一个模型处理多场景和多模态数据输入，包括文本、视觉、视觉-语言数据，如下图所示。 统一不同模态的最大挑战是将它们对齐并统一到相同的语义空间中。...UNIMO有效地利用大规模的文本语料库和图像集合来学习一般的文本和视觉表示。CMCL将视觉表示和文本表示对齐，并基于图像-文本对将它们统一到相同的语义空间中。...在这项工作中，作者提出了一种新的CMCL方法，将不同层次的文本和视觉表示对齐并统一到同一语义空间中。其主要思想是让成对图像和文本的表示在表示空间中靠近，而非成对文本的表示则远离。...图像V和文本W的表示用于计算它们之间的相似性，以测量它们之间的距离。 为了促进视觉和语言在不同层面上的语义对齐，作者设计了几种文本重写技术 ，在单词、短语或句子层面重写图像的原始标题。...与正图文对和负图文对不同，检索到的图像和文本被单独编码，因为它们携带弱相关性。基于这些正样本和负样本，计算学习视觉和语言的语义对齐对比损失： 其中τ表示温度参数。
弹性项目 当 display: flex应用于 .containerdiv 时，所有直接子div都变为 flex-items，并获得新的行为 它们将显示在同一行中，因为flex-direction默认为...在默认情况下，flex-wrap被设置为 nowrap，这意味着如果容器不能适应在其内的行中原始宽度的项目，则这些项目将会缩小来进行适应。 如果它们因为某种原因无法收缩，则会溢出容器。...可以通过设置项目的 width:33.3333％来填充整个容器： ? 但是如果你希望在子div 之间有一个间隙，它们就不会按照你想的那样换行： ?...默认情况下所有的弹性项目都设置为 order: 0，这意味着所有项目都属于同一组，并且它们将按照原始顺序定位。 在两个或多个组的情况下，组会相对于它们的整数值进行排序。...flex-grow：如果有额外的空间，每个项目应该如何放大 flex-shrink：如果没有足够的空间，应该如何缩小每个项目 flex-basis：在设置上述两个属性之前，该项目的大小应该是多少 flex-grow
： https://x-llm.github.io/ 在进入论文之前，首先来想想一个问题，GPT-4 是如何获得其强大的多模态能力的呢？...为了使得 Q-Former 适应中文 LLM，作者们使用了一个总共包括约 1400 万个中文图片-文本对的数据集进行训练，并使用图片中训练好的接口初始化视频中的 Q-Former 和 V-Adapter...，最后，使用 ASR 数据训练语音接口，使语音界面的输出与 LLM 对齐。...在整个过程中，Encoder 部分与 LLM 部分都不参与训练，只有接口部分进行训练。...而最后第三阶段，论文使用多模态联合训练增强 X-LLM 的多模态能力，但是可以看到，在没有进行联合训练时，X-LLM 已经具有了识别多模态的能力，这种能力很有可能是来自于 LLM。
此外，避免使用纯黑色文本，采用较暗的灰色可以提高可读性并减少眼部疲劳。最后，将文本左对齐，并确保正文文本具有适当的行高，增强可读性。...你可以通过以下方法将相关元素分组： 将相关元素放在同一个容器中 将相关元素空间上靠近 使相关元素看起来相似 在一条连续线上对齐相关元素 使用容器是将界面元素分组的最强烈的视觉提示，但它可能会增加不必要的混乱...3.确保看起来相似的元素功能相似 如果元素看起来相似，人们会期望它们以相似的方式工作。所以，请尽量确保你对具有相同功能的元素使用一致的视觉处理。反之，尝试确保具有不同功能的元素看起来不同。...例如，黑色背景上的黑色文本有最低的1:1对比度比例，而白色背景上的黑色文本有最高的21:1比例。有许多在线工具可以帮助你测量不同颜色之间的对比度比例。...在界面设计中，使用单一的无衬线字体是最安全的，因为它们通常最具可读性，中性，并且简洁。 在我们的示例中，标题使用了一个详细的有衬线字体，这有点难以阅读，对一些人可能会分散注意力。
这些字符可能包含重音、装饰性或在同一字体中具有其他变体。 排版分类 有数以千计的字体类型可供选择，找出每种字体的共同特征并对其进行分类会很有帮助。...文本对齐 文字在设计中的哪个位置？ 一般来说，对齐是将某物排列在一条直线上。在排版中，“某物”就是字符。不同的对齐方式为观众创造了不同的阅读体验。做出明智的选择。 剩下 段落左对齐，而右侧不规则。...居中文本不应用于完整文档，而应用于短文本，例如标题、引述或短诗。 有理 左右对齐对齐，使段落看起来整洁。这怎么可能？单词之间有不规则的空格，以填补两边的空白。不一定赏心悦目。...追踪 跟踪，也称为字母间距，是整个文本组的字符（字母、数字、标点符号等）之间的空格。这些字符之间的空间量是固定的。跟踪空间的增加会降低字体的密度，反之亦然。跟踪能够使文本行的长度看起来更均匀。...它是直立字符的主要垂直笔划。 字体中字符间笔划宽度的变化。应力可以是垂直的或对角线的，并通过“轴”来衡量。在笔画宽度没有明显变化的字体中，没有压力。对任何人。 构成字符主要部分的行，次于词干。
尽管传统的零样本学习任务（如分类）通常忽视属性值，假设这些属性值是可以理解的，作者的方法涉及对这些语义特征及其相关属性（例如颜色、形状、腿、头等）进行更为详细的检查，这要求图像编码器具有更复杂的特性以与特定文本相匹配...为了回答这个问题，作者利用了两个常见的基于属性的数据集AWA2，并探讨了基于属性的学习对作者提出的模型的影响。 CUB数据集包含11,788张200种不同鸟类的照片（来自Wah等人，2011）。...聚类分析：为了分析嵌入的分布情况，作者采用了-means 聚类方法，每种模型划分了1000个聚类中心。这种方法是一种无监督聚类方法，使作者能够在高维嵌入空间中识别出模式并对其进行分组。...然而，为进一步优化模型以适应特定任务和领域，仍需进行更多的研究和实验。未来的工作可能包括探索更多数据集、调优超参数以及考察该模型在视觉语言理解中的不同下游任务的应用潜力。...5.2 Visualization of K-means clustering with Llama2 为了展示作者提出的软概念标签学到了什么，作者从CUB数据集中随机选择了具有不同属性的50个特定类别的样本进行实验
此外，E4SRec具有在单个正向过程中生成整个排名列表的能力，并且只需要一组最小的可插入参数，这些参数是为每个数据集训练的，同时保持整个LLM冻结。...为了解决这个问题，我们引入了ControlRec，这是一个创新的推荐系统对比即时学习框架。ControlRec将用户ID和NL视为异类特征，并对它们进行单独编码。...为了促进它们在语义空间中的更大对齐和集成，我们设计了两个辅助对比目标：（1）异构特征匹配（HFM）基于它们的交互序列将项目描述与相应的ID或用户的下一个首选ID对齐，（2）指令对比学习（ICL）通过对比不同任务生成的输出序列的概率分布...行为对齐在语言空间中操作，将用户偏好和项目信息表示为文本，以学习推荐模型的行为；意图对齐在推荐模型的潜在空间中工作，使用用户和项目表示来理解模型的行为；混合对齐将语言和潜在空间结合起来进行对齐训练。...为了证明我们的方法的有效性，我们在三个公共数据集上从两个角度进行了评估：对齐效应和解释生成能力。实验结果表明，我们的方法有效地使LLM能够理解推荐模型的模式，并生成高度可信的推荐解释。
center：项目在行中居中对齐 space-between：项目在行中均匀分布；第一个项目在起始线，最后一个项目在终止线 space-around：项目在行中均匀分布，周围有相等的空间。...使用 safe 确保无论你如何进行这种类型的定位，都不会将元素推到屏幕外（例如，推到顶部）以至于内容无法滚动到（称为“数据丢失”）。...center：项目在横轴上居中对齐 baseline：项目对齐，使它们的基线对齐 safe 和 unsafe 修饰符关键字可以与所有这些关键字结合使用（尽管请注意浏览器支持），并帮助你防止对齐元素使内容变得不可访问...center：项目在容器中居中对齐 space-between：项目均匀分布；第一行在容器的起点，最后一行在终点 space-around：项目均匀分布，每行周围有相等的空间 space-evenly：...项目均匀分布，周围有相等的空间 stretch：行拉伸以占据剩余空间 safe 和 unsafe 修饰符关键字可以与所有这些关键字结合使用（尽管请注意浏览器支持），并帮助你防止对齐元素使内容变得不可访问
我们展示了通过使用FuseMix对现有预训练单模态编码器的潜在空间进行对齐，我们获得了极具竞争力的融合多模态模型，这些模型在图像-文本和音频-文本检索任务中的某些情况下甚至超越了最先进的方法，同时使用的计算和数据量级要少得多...我们的整个流程如图 2 所示。 5.1. 迈向高效的多模态融合 计算改进。我们现在可以将方程式 1 中的对齐损失等效地重写为 。...我们旨在通过表征和量化数据集的三个关键属性来回答这个问题，即数量、质量和多样性。对于数据集的数量，我们采用现有数据集，并均匀地对各种数量的样本进行子采样，以衡量数量对下游性能的影响。...在我们的设置中，我们对现有数据集使用DPPs来获得不同大小的多样性子集，然后将性能与相应大小的均匀抽样子集进行比较。我们的结果如图3所示。...有趣的是，在图3c中，我们发现在有限数据的情况下，获取最大多样性的图像-文本对相比于不考虑多样性（即均匀采样）的图像-文本对，可以提供高达近40%的显著改进。
而且，MindLLM-1.3B 在数学上比同等大小的 GPT-Neo-1.3B 更好。 我们比较了双语学习中两种不同的训练策略，并研究在预训练期间是否保持数据均匀分布的影响。...基于我们的实验，我们最终确定了数据混合比例的一些原则： 保持高质量网络文本和百科全书数据的比例，因为它们具有多样性。 降低数学数据的比例，以避免过拟合。...实验表明，不同来源的数据将使模型学习不同的技能，由于技能之间的相关性，采用特定的学习顺序可能有助于模型学习新的技能。我们的实验集中于非均匀混合数据和语言迁移学习对模型能力的影响。...我们将每条数据在预训练模型上的交叉熵损失定义为该数据的数据熵，并通过K-Means算法依据数据熵对数据进行聚类得到不同的数据簇。...首先，我们从东方财富网爬取了2011年5月13日至2023年8月31日的数据，并根据接下来的股价波动对数据进行了标记。随后，按照日期将数据划分为训练集和测试集。
对这些架构进行了迭代改进，从而使得可以对在训练过程中出现的物体实现最佳性能的检测。一个新的研究领域涉及在训练过程中未出现的新的语义类的检测。...因此，在Obiayverse网站上进行了手动选择，以补充相关的3D-COCO模型。...在此操作之后，对模型进行预处理，使它们以下列格式可用：32大小的 Voxel ，包含10,000个元素的点云以及62种视图的不同性质的 224\times 224 渲染图像（纹理、灰度合成、深度图和二值...因此，3D-COCO在与所使用数据集兼容且非限制性的方式下进行许可。 关于伦理考虑，3D-COCO对该领域的贡献仅限于添加3D CAD模型和实施2D-3D对齐技术。...然而，对于数据集的未来迭代，3D-COCO可以通过以下方式进行改进： 对诸如人或动物等关节式3D模型采用更好的2D-3D对齐方法。 探索基于神经网络特征提取的其他检索方法。
这个功能允许开发者在水平方向上对齐文本，使得文本能够根据容器的宽度自动调整其位置，以达到居中对齐的效果。...具体来说，HorizontalTextAlignment.Justify 是一种文本对齐方式，它会将文本内容在水平方向上进行分布，使每个单词或字符尽可能地填满可用空间。...这种方式通常用于需要在屏幕或页面上均匀分布文本的情况，例如在长段落或标题中使用。...例如，在一个具有固定宽度的标签控件中，如果设置了 HorizontalTextAlignment.Justify，那么当标签中的文本长度超过控件宽度时，系统会自动调整每个单词的位置，使其在水平方向上均匀分布...NET 9 在整个平台上的性能优化、跨平台兼容性、人工智能集成、安全性增强、开发工具升级以及社区支持等方面都进行了大量投入。
他们从互联网上收集的数以百万计的图像-文本对中学习视觉和文本表示，并显示出卓越的zero-shot能力和鲁棒性。这些模型的核心技术在于通过双流模型对图像和文本进行全局对比对齐。...（2） 另一些工作将两种模态的token表示或patch表示强制映射到相同的空间中，并通过交叉注意或自注意对这些细粒度交互进行建模。然而，这些方法在训练和推理方面通常效率较低。...在图像和文本编码器之上，文本token和视觉token的表示线性投影到多模态公共空间，并分别进行L2归一化。...与现有的双流模型（例如，CLIP和ALIGN）不同，这些双流模型仅通过整个图像和文本序列的全局特征对跨模态交互进行建模，作者提出了一种新的细粒度对比学习目标，该目标配备了跨模态后期交互，其中考虑了图像patch...因此，作者不是通过它们的平均文本表示来集成不同的提示模板，而是通过它们的平均token相似性来集成它们。具体地说，假设有C个提示模板，每个标签被扩充为C个不同的文本。图像和该标签之间的相似性计算为。
在这种情况下，我们诉诸于“无监督”的方法，这些方法可以通过大量未经注释的文本进行训练。...Collobert和Weston采用基于边际的二进制排序方法，对前馈神经网络进行训练，以对不正确的（w，c）对进行评分。...如果我们不关心语言建模，而只关注所产生的嵌入，我们可以通过忽略这个约束并使上下文成为焦点词的对称窗口来做得更好。...5.5.3 句法窗口 有些工作用句法来代替句子中的线性上下文。使用依赖解析器自动解析文本，并将一个单词的上下文看作是在解析树中接近的单词，以及它们之间连接的语法关系。...例如，给定大量句子对齐的并行文本，您可以运行一个双语对齐模型，如IBM model 1或model 2(即使用GIZA++软件)，然后使用生成的对齐方式来派生单词上下文。
通过研究了不同验证器-算法组合在各种任务中的表现，结果发现表明没有一种配置是普遍最优的；每个任务反而需要特定的搜索设置才能实现最佳Scaling性能。 对验证器与不同生成任务之间的对齐进行了广泛分析。...，他们如何知道哪些采样噪声是好的，以及如何搜索它们。...在整个搜索过程中，f通常需要对D_θ进行多次前向传递。 研究人员将这些额外的前向传递称为搜索成本，同样用NFE来度量。...文本-图像推理时Scaling 接下来，作者继续研究搜索框架在更大规模的文本条件生成任务中的推理时Scaling能力，并研究验证器与特定图像生成任务之间的对齐情况。...下面列出这些维度并研究它们对搜索的影响。 搜索迭代次数：增加迭代次数可以使选定的噪声更接近验证器所认为的最优集合，作者在之前的所有实验中都观察到了这种行为。
头像：40dp 图标：24dp 两者的触摸目标：48dp 触摸目标示例 触摸目标高度：48dp 按钮高度：36dp 触摸目标和按钮示例 分组项目 把相关的项目放在一起，对那些视力低下或者在屏幕上聚焦困难的用户是有帮助的...重要操作：将重要操作放在屏幕的顶部或底部（使用快捷方式即可访问） 相关项目：将相似层级的相关项目放在彼此相邻的位置 正确示例 通过把重要的操作放在屏幕顶部，使它们在层次结构中显得更重要。...分组 在标题下对类似项目进行分组，以告诉用户这个分组代表什么。这些分组会在空间上组织内容。 过渡 屏幕和任务之间的焦点遍历应尽可能保持连续。...开始熟悉这些工具，然后你可以给他们最好的用户体验。 人们以不同的方式使用无障碍技术。 书写 清晰且有帮助的无障碍文本是使 UI 更易访问的主要方法之一。...不要提及确切的手势和交互 不要告诉用户如何与控件进行身体上的交互，因为它们可能使用键盘或其他设备进行导航，而不是用手指或鼠标进行导航。无障碍软件会为用户描述正确的交互方式。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
