这两个BUG都发生在2019年实现的WebRTC的扩展中。 CVE-2020-6389发生在帧标记扩展中，该扩展包含有关如何将视频内容拆分为帧的信息的内容。...首先，该BUG会写入一个64位整数，而很多长度字段都是32位整数，这意味着该写入操作还会覆盖其他内容，并且如果长度是64位对齐的，则只能写入一个非零值。...，该对象在data_指针的位置具有一个指针，而该数据将被发送。...然后，我考虑使用一个已经释放的rtc :: Buffer对象，而不是使用其他对象，而使用特定的后备缓冲区大小，可以使用堆操作将其替换为包含指针的对象。这也没有解决。这在很大程度上是可靠性的问题。...我决定不走这条路，因为最终结果将取决于哪些函数和vtables在以零结尾的位置上加载，而这在各个版本之间差异很大。
想想一个人如何将长句从一种语言翻译成另一种语言？一般是将句子分成较小的块并逐个翻译，而不是一次性翻译完句子。因为对于很长的句子很难完全记住它然后立刻翻译它。 ? 注意机制就是这样做的。...我使用了1000个epoch获得了98％的准确度，但即使只有100到200个epoch，也能得到非常好的结果。 训练可能需要一段时间，它取决于您的硬件。...如果我们查看这个数组的第一个元素，我们将看到一个词汇量大小的向量，除了对应答案的单词位置，向量中的元素几乎都是0。...我创建了一个情节和一个和机器之前看到过的问题很像的问题，并且在将其调整为神经网络希望机器人回答'是'的格式。 让我们尝试不同的输入。 ? 这次的答案是："当然，为什么不呢？"...开个玩笑，我没有尝试那个情节/问题组合，因为包含的许多单词都不在我们的词汇表中。此外，机器只知道如何说'是'和'不是'，并且通常不会给出任何其他答案。
obj在Vector中第一次出现的位置，没有找到就返回－1...() 获取向量对象的最后一个obj (7)public final boolean contains(Object ob); 查找一个对象是否在一个Vector中，只要出现一次ob指定的对象就返回...Vector中的增加和移除和改变大小操作 插入 (1)public final synchronized void adddElement(Object obj) 将obj插入向量的尾部。...obj可以是任何类型的对象。对同一个向量对象，亦可以在其中插入不同类的对象。但插入的应是对象而不是数值，所以插入数值时要注意将数组转换成相应的对象。 ...obj，原来的对象将被覆盖。
这是由于 String 采用 UTF-8 编码，而不同语言字符占用的字节数不同，因此 Rust 无法在常数时间内判断用户期待返回的字符占用的字节数及在字符串中对应的位置。...它通过一个哈希函数（hashing function）来实现映射，决定如何将键和值放入内存中。 哈希表可以用于需要任何类型作为键来寻找数据的情况，而不是像数组那样通过索引。...对于像 i32 这样的实现了 Copy trait 的类型，其值可以拷贝进哈希表。 对于像 String 这样拥有所有权的值，其值将被移动而哈希表会成为这些值的所有者。...("{}: {}", key, value); } 4.3 更新哈希表 覆盖一个值：如果我们插入了一个键值对，接着用相同的键插入一个不同的值，与这个键相关联的旧值将被替换。...根据旧值更新一个值：另一个常见的哈希表的应用场景是找到一个键对应的值并根据旧的值更新它。
CNN的过滤器所做的就是检测源图像中是否存在特定的模式/特性。 我们通常希望并行地在源图像的同一个patch上堆叠多个过滤器，这样就可以在同一个patch检测多个特征。...为了减少网络的维度，同时允许使用更多的过滤器，我们可以应用max-pooling，这样就可以得到一个神经元，它在语义上的意思是“这个区域某处有一个特征X。”但是，请注意，这个特征的精确位置已经被丢弃。...另一个稍微切向的动机是：如果一个人被展示一个鼻子，它就可以对眼睛、嘴、耳朵等部位的大约位置进行反向工程，从而预测整个脸部的位置和方向。...如果我们仅仅使用1/0来检测特征(鼻子，嘴巴)的存在，我们可能会被引导去相信这两者在正确位置的组合就可以预测出一张脸。但实际不是这样，我们也需要知道它们的方向。...一个capsule是从上一层获取一堆向量，并输出一个向量。 如果你仔细阅读了，你可能已经注意到(1)实际上并没有完全改变网络。
这样，就由六个字典生成了一串单变量特征向量（univariate feature vector），然后这六个特征拼接形成一个特征向量，传给网络的倒数第二层。...窄卷积 vs 宽卷积 在上文中解释卷积运算的时候，我忽略了如何使用滤波器的一个小细节。在矩阵的中部使用3x3的滤波器没有问题，在矩阵的边缘该怎么办呢？...这样就可以对输入矩阵的每一个元素做滤波了，输出一个同样大小或是更大的矩阵。补零法又被称为是宽卷积，不使用补零的方法则被称为窄卷积。1D的例子如图所示： ? 窄卷积 vs 宽卷积。...该论文也尝试了两种不同形式的通道，分别是静态和动态词向量，其中一个通道在训练时动态调整而另一个不变。文献[2]中提到了一个类似的结构，但更复杂一些。...文献[13]介绍了用CNN模型对Facebook的日志打标签。这些学到的词向量随后又被成功应用于另一个任务 —— 基于点击日志给用户推荐感兴趣的文章。
先前有研究者提出了位置编码（PE，Position encoding），该方法通过为每个位置分配一个嵌入向量，并将其添加到相应的 token 表示中来实现这一点。...相反，该研究插入赋值为整数值的嵌入来计算位置嵌入。与其他 PE 方法一样，这些位置嵌入随后被添加到键向量中，因此查询向量可以在注意力操作中使用它们。...门值为 1 表示该键将被计入位置测量中，而 0 表示将被忽略。例如，要计算 token i 和 j 之间的句子，仅对于诸如 “.” 之类的句子分隔 token，门值应为 1。...与 token 位置不同，位置值 p_ij 不限于整数，并且因为 sigmoid 函数的原因可以采用小数值。这意味着不能像相对 PE 中那样使用嵌入层将位置值转换为向量。...为清楚起见，实际的段落和部分边界用黑色加号标记。在 CoPE 中，这是可能的，因为一个注意力头可以计数段落，而另一个注意力头计数部分，然后它可以只关注位置 0。
如果嵌入来自句子1，则它们都是H长度的0个向量；如果嵌入来自句子2，则它们都是1的向量。 ? 位置嵌入:这些嵌入用于指定序列中单词的位置，与我们在transformer体系结构中所做的相同。...因此，该模型现在可以在查看这些单词周围的所有上下文的同时，预测未见过的单词。 请注意，即使我只应该屏蔽一个字，我在这里也屏蔽了3个字，因为在这个示例中要解释的8的15％是1。...所以，现在我们有了最好的设置，我们的模型不会学习任何不好的模式。 但如果我只保留Mask+Unmask设置呢?这个模型会学习到，无论什么时候这个词出现，只要预测这个词就可以了。...因此，在上面的例子中，我们定义了两个向量S和E(这将在微调过程中学习)，它们都有形状(1x768)。然后我们取这些向量与第二个句子BERT的输出向量的点积，得到一些分数。...然后我们在这些分数上应用Softmax来得到概率。训练目标是正确的起始位置和结束位置的对数概率之和。数学上，起始位置的概率向量为: ? T_i是我们关注的词。对于端点位置也有一个类似的公式。
一个胶囊是一个函数，它试图在给特定位置的目标预测它的存在性以及实例化参数。 例如，上面的网络包含50个胶囊。 箭头表示这些胶囊的输出向量。 胶囊输出许多向量。...它保留了矢量的方向，但将它压扁，以确保它的长度在0到1之间。 ? 胶囊网络的一个关键特性是在网络中保存关于物体位置和姿态的详细信息。例如，如果我稍微旋转一下图像，注意激活向量也会稍微改变，对吧?...另一方面船胶囊得到很多输入，它的输出向量远远长于1，所以我们又把它压扁（归一化）了。 ? 至此第二轮就结束了，正如你所看到的，在几次迭代中，我们已经可以排除房屋并且清楚地挑选出船。...你只需要再添加一个用来计算顶层激活向量长度的层，这一层灰给出了每一类的估计概率。然后和常规的分类神经网络一样，你可以通过最小化交叉熵损失来训练网络，这样你就可以完成了一个图像分类器。 ?...这是论文中的图4。胶囊网络的一个优点是激活向量通常是可解释的。例如，该图展示了当逐渐修改顶层胶囊输出的16个维度中的一个时，所得到的重建图像。
我不认为机器学习中使用的数据结构与在软件开发的其他领域中使用的数据结构有很大的不同。然而，由于许多问题的规模和难度，掌握基本知识是必不可少的。...自平衡树自动执行这些操作，以便以最佳平均值访问和插入。 image.png 机器学习中一个普遍存在的问题是找出最接近某一特定点的邻域。神经网络算法需要解决这个问题。...元素首先插入到最高的可用位置。然后把它和它的父母进行比较，并提升到正确的等级。要从堆中取下一个元素，两个子元素中越大的子元素被提升到缺失的位置，那么这两个子元素中的更大的子元素就会被提升。...通常，顶部的最高排序值是从堆中提取的，以便对列表进行排序。与树不同，大多数堆只是存储在数组中，元素之间的关系仅是隐式的。 堆叠 堆栈被定义为“先进后出”，一个元素被推到堆栈顶部，覆盖前一个元素。...更复杂的数据结构也可以由基本结构组成。考虑一个稀疏矩阵类。在稀疏矩阵中，大多数元素为零，并且仅存储非零元素。我们可以将每个元素的位置和值存储为三元组，并在可扩展数组中包含它们的列表。
并且，one-hot 编码的向量会过于稀疏，这样的稀疏向量表达一个词效率并不高。...2.DNN训练词向量 词向量怎么得到呢，这里得先说语言模型： f（x）=y 在NLP中，我们把x看作是一个句子里的一个词，y是这个词的上下文。...注意我们训练词向量的逻辑，我们是为了得到一个语言模型的副产物-词向量，去训练这个模型。所以我们的目的不是关注在怎么优化该模型，而是为了获取该模型的参数构造词向量。...输出层的神经元个数和输入相同，隐藏层再到输出层时最后需要计算每个位置的概率，使用softmax计算，每个位置代表不同的单词。该模型中我们想要的就是经过训练以后，输入层到隐藏层的权重作为词向量。...再通过DNN反向传播算法，我们就可以更新DNN的隐藏层的权重参数，也就得到了更新后词向量。通过不断的训练，我们得到的模型参数就会越来越准确，词向量也会变得越来越好。
而每一层中的向量，可以通过 NSW 算法构建成一个图，然后我们就可以使用贪婪算法找到这个图中里和目标向量最接近的向量。直接介绍 HNSW 可能难以理解，我们把这两个过程分开来看。...在 HNSW 中插入也是类似的方法，只不过我们需要随机确定这个点出现的最大层 l。比如下图，新插入的点的 l = 2，也就是说它只会出现在 0，1，2 三层中，不会出现在更上面的位置。...以下是在选择向量数据库时需要考虑的关键因素： 数据规模与查询速度：如果您的应用中有大量的数据需要索引，那么需要一个能够有效处理大规模数据的数据库。此外，查询速度是另一个关键指标，特别是对于实时应用。...我发现，很多时候，对复杂的应用，传统数据库的过滤功能是一个很有用的特性，比如，你可以机遇向量相似性来搜索类似的商品，同时你想限制搜索结果仅仅显示价格在特定区间并且有库存的商品。...它们都提供了 Rust SDK/API，并且在我需要的时候，我可以修改其源码来满足我的特定需求。 集成与兼容性：考虑如何将数据库集成到现有的技术堆栈中。它是否支持您喜欢的编程语言？
现在我们有了这两个列向量，我们只需将它们相加即可生成另一个大小为C=48的列向量。 现在，我们对输入序列中的所有token运行相同的过程，创建一组包含token值及其位置的向量。...它们构成了任何GPT模型的主体，并且会重复多次，一个块的输出会输入到下一个块，继续残差路径。...a = exp(x_1) 这样处理的效果是让所有值变为正数。一旦得到了一个指数化的值向量，就可以将每个值除以所有值的总和，从而确保所有值的和为1.0。...不过，这里有一个小麻烦。 如果输入值很大，那么指数化后的值也会很大。这时，就将面临一个大数除以另一个大的数的情况，进而导致浮点运算出现问题。...现在，每一列都得到了模型对词汇表中每个词所分配的概率。 在这个特定的模型中，它已经有效地学会了所有关于如何排序三个字母的问题的答案，因此给出的概率值，也很大概率会倾向于正确答案。
is.na(x)返回一个与x等长的逻辑向量，并且由相应位置的元素是否是NA来决定这个逻辑向量相应位置的元素是TRUE还是FALSE。 ...否则返回一个错误； 如果有任意参与运算的向量比参与运算的矩阵或数组长，将会产生错误； 如果数组结构正常声称，并且没有错误或者强制转换被应用于向量上，那么得到的结果与参与运算的数组具有相同的dim属性。...在R中，自由变量的值由函数被创建的环境中与其同名的第一个变量值决定（我理解为最近的同名变量），这种方式被称为词汇式范畴(lexical scope)。 而在S中，该值由同名的全局变量决定。...通常locator()在调用的时候并不带参数。这个功能在为图例或标签这样的图形元素选择位置时比较有用，尤其是这些位置不好通过计算得到的时候。...离鼠标指针最近的点将被突显，并标出其序号（也就是它在向量x/y中的位置）。
，然后即得到自注意力层在该位置的输出(在我们的例子中是对于第一个单词)。 这样自自注意力的计算就完成了。得到的向量就可以传给前馈神经网络。然而实际中，这些计算是以矩阵形式完成的，以便算得更快。...为了解决这个问题，Transformer为每个输入的词嵌入添加了一个向量。这些向量遵循模型学习到的特定模式，这有助于确定每个单词的位置，或序列中不同单词之间的距离。...这里的直觉是，将位置向量添加到词嵌入中使得它们在接下来的运算中，能够更好地表达的词与词之间的距离。 为了让模型理解单词的顺序，我们添加了位置编码向量，这些向量的值遵循特定的模式。...这是因为左半部分的值由一个函数(使用正弦)生成，而右半部分由另一个函数(使用余弦)生成。然后将它们拼在一起而得到每一个位置编码向量。 原始论文里描述了位置编码的公式(第3.5节)。...另一个完成这个任务的方法是留住概率最靠高的两个单词（例如I和a），那么在下一步里，跑模型两次：其中一次假设第一个位置输出是单词“I”，而另一次假设第一个位置输出是单词“me”，并且无论哪个版本产生更少的误差
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
