虽然transformers 在文本到文本或文本到图像模型中非常有效，但将transformers 应用于时间序列时存在一些挑战。...Transformer 如何工作 为了理解如何将 Transformer 应用到时间序列模型中，我们需要关注 Transformer 架构的三个关键部分： 嵌入和位置编码 编码器：计算多头自注意力 解码器...一旦基于语言的转换器（例如 vanilla）接受了某种语言的训练，它就可以理解单词之间的关系，因此当您用两个不同的输入表示一个想法时，转换器仍然会得出大致相同的含义。...通过允许一个头专注于长期依赖性，而另一个头专注于短期依赖性，将多头注意力应用于时间序列可以产生类似的好处。...用例：微服务架构上的延迟 让我们将时间序列模型应用于在线精品店。该商店有 11 个微服务，包括允许用户添加和删除商品的购物车服务以及允许用户搜索单个产品的目录服务。
如何将 ASP.NET Core MVC 项目的视图分离到另一个项目 在当下这个年代 SPA 已是主流，人们早已忘记了 MVC 以及 Razor 的故事。但是在某些场景下 SSR 还是有意想不到效果。...有的时候我们希望将视图（Views）从主项目中分离出来，以提高项目的模块化程度。本文将介绍如何将视图分离到另一个 Razor 类库项目中。...步骤 1：创建 Razor 类库项目 首先，我们需要创建一个新的 Razor 类库项目。...在主项目中，我们需要配置 Razor 视图引擎的视图位置格式，以便它能找到新项目中的视图。..." /> 以上就是将 ASP.NET Core MVC 项目的视图分离到另一个项目的步骤
概述 在上一篇教程《WebGL简易教程(五)：图形变换(模型、视图、投影变换)》中，详细讲解了OpenGL\WebGL关于绘制场景的模型变换、视图变换以及投影变换的过程。...不过那篇教程是纯理论知识，这里就具体结合一个实际的例子，进一步理解WebGL中是如何通过图形变换让一个真正的三维场景显示出来。 2....MVP矩阵设置 在上一篇教程中提到过，WebGL的任何图形变换过程影响的都是物体的顶点，模型变换、视图变换、投影变换都是在顶点着色器中实现的。...由于每个顶点都是要进行模型视图投影变换的，所以可以合并成一个MVP矩阵，将其传入到顶点着色器中的： //......视图矩阵：视点为(0,0,5)，观察点为(0,0,-100)，上方向为(0,1,0)的观察视角。 投影矩阵：垂直张角为30，画图视图的宽高比，近截面距离为1，远截面为100的视锥体。
此外，我们还将讨论如何将这两种模型应用于实际的软件开发过程中，以帮助架构师和开发团队更好地理解和设计软件系统。...4+1视图模型概述 4+1视图模型由Philippe Kruchten提出，是一种描述软件架构的框架，旨在通过不同的视图来满足不同利益相关者的需求。...C4模型与4+1视图模型的联系与差异 尽管C4模型和4+1视图模型在表现形式和侧重点上有所不同，但它们都致力于提供一种全面的方法来描述和理解软件架构。...C4模型通过层次分明的结构，便于理解系统的不同抽象层次；而4+1视图模型则通过不同视图满足不同利益相关者的需求，特别是通过场景视图将其他视图整合起来，展现系统的多维度。...表达方式：C4模型强调的是从大到小的层次递进，而4+1视图模型则是通过不同的视图来展现系统的不 同方面。
社交原则似乎与网络工程，设计和软件定义网络有着奇怪的联系，或许就像很多人说的一个看似无关的原则通常可以应用于其他场景。社会辅助性原则对网络控制平面的使用和SDN模型的设计有一定的指导意义。 ?...但这个概念可以应用于其他情况。 例如，在谈论SDN模型和网络设计时，最好去掉它的政治和文化色彩，以更一般的方式阐述这一原则，如下：辅助原则是决策应尽可能与决策所需信息的位置接近。...网络的运营和理想状态 在这方面，我们可以就如何将这一原则应用于网络工程和SDN模型提出一些看法。一个网络永远不会只有一个状态；至少有两个状态。 第一个状态是系统存在的现实。...这两个视图之间的差距是通过遥测发现的，而配置和其他信息被强加到网络上，试图使其与理想状态保持一致。 有关此过程的问题可能包括以下内容：遥测配置循环需要多长时间？...因为网络中有两个真实的状态，所以应该有两个控制平面代表决策的两个状态。每个控制平面应根据业务意图和实际网络做出不同类型的决策。这些决定的结果应该发送到一个中心位置，然后反馈给决策控制平面。
我们的方法也可应用于视频的逐帧合成。LT 指的是我们模型的轻量级快速版本，其质量与完整的模型几乎相同。 从单张图像中以数字方式再现物体的 3D 外观是计算机图形学和视觉的一个长期目标。...我们仅使用合成数据训练我们的三平面编码器管线，并展示了如何将预训练 3D GAN 的知识蒸馏至前馈编码器中。...本文的主要贡献总结如下： 我们提出了一个前馈编码器模型，从单张输入图像直接推理三平面表示，且无需在测试阶段优化。...在训练阶段，我们从 EG3D 中采样一个身份，渲染两个监督视图。第一个视图作为编码器输入，预测三平面，然后根据这两个视角进行体渲染，并将渲染结果与 EG3D 的结果进行比较优化。...图 7：由我们的模型（左）和轻量级模型（右）生成的 FFHQ 和 AFHQ 定性结果。我们展示了重建的输入视图、新视图以及学习到的几何。我们的模型能够在有遮挡的情形下推理出与输入一致的结构。
模型：领域选定视角的系统上的抽象 上下文映射：多个限界上下文之间存在或多或少的联系，若要知晓全局视图，可以通过恰当的方式来描述他们之间的关联点，明确所有上下文通信所需要的转换，来描绘出当前的情况 假设要做一个在线卖东西的系统...防腐层的作用可以通过如下视图来感受，当你从外面进入房子内部的时候，有一个换鞋的地方，这个地方就可以看做是防腐层 领域设计中的战术实现 实体：拥有唯一标识，通过它来区分不同的实体。...分层模型中使用领域驱动设计 领域驱动设计不需要使用特定的架构，它可以应用于多种架构中，以分层模型为例，一个应用程序可以分成： 用户界面层：处理用户显示和用户请求，不包含任何领域和业务逻辑 应用层：很薄的一层...，主要用于对领域对象的协调操作，如果使用ACID数据库，它还负责控制事务保证提交的原子性 领域层：处理业务逻辑，并发布领域事件 基础设施层：持久化、消息通信机制等可以重用的基础设施 如何将领域对象渲染到用户界面显示...如何将用户操作反应到领域模型？
2.Real-Time Radiance Fields for Single-Image Portrait View Synthesis(SIGGRAPH 2023) 标题：用于单图像人像视图合成的实时辐射场...给定单个 RGB 输入，我们的图像编码器直接预测神经辐射场的规范三平面表示，用于通过体积渲染进行 3D 感知的新视图合成。...为了训练我们的三平面编码器流水线，我们仅使用合成数据，展示了如何将知识从预训练的 3D GAN 提取到前馈编码器中。...我们展示了我们在人脸肖像 (FFHQ) 和猫 (AFHQ) 上的结果，但我们的算法也可以在未来应用于其他类别，并带有 3D 感知图像生成器。...虽然这种范式提高了语言模型中的多步推理能力，但它受到单峰性的限制，主要应用于问答任务。我们声称将视觉增强结合到推理中是必不可少的，尤其是对于复杂的、富有想象力的任务。
提出了第一个实现这一目标的框架，该方法易于训练，只需要学习两个简单的多层感知机（MLPs）。...论文的主要内容： 这篇论文的主要内容可以总结如下： 问题定义：论文旨在探索如何将神经辐射场（NeRFs）与图像和文本等其他模态相连接，以便利用预训练的多模态模型来处理NeRF数据。...我们指出了一个主要挑战：3D对象的某些渲染视图是非典型的，偏离了标准图像字幕模型的训练数据并导致幻觉。...此外，我们通过将 DiffuRank 应用于视觉问答任务的预训练文本到图像模型来展示其适应性，其中它的性能优于 CLIP 模型。 这篇论文试图解决什么问题？...应用扩展：论文还展示了DiffuRank在2D领域的适应性，将其应用于视觉问答（VQA）任务，并在某些情况下超越了CLIP模型的性能。
同样，我们将学习如何将一些调试选项应用于场景中的指导。 下载 要学习本教程，您需要Xcode 10或更高版本，以及导入3D模型的最终Xcode项目。...它带有一个默认视图View Controller，它是运行应用程序时的第一个视图，如右箭头所示。好吧，那就是你没有定义一个启动画面。...如果您想了解更多这整个屏幕，可有两个部分在谈论它的书，Xcode 9 简介和Storyboad 简介。 AR场景视图 ARKit模板已经放入对象库中可用的ARSCNView视图类中。...显示统计 调试选项 对于ARKit，有两个可用的调试选项可供我们在场景中进行参考。添加它们以在屏幕上看到它。调试选项是一个数组或列表，因此您需要使用方括号。现在运行应用程序。...因此，如果您有一个统一的白色或黑色表，您将看不到太多或任何特征点。这应该可以指示平面是否适合放置模型。所以，我建议你添加垫子或其他东西。 ?
使用名称Transformer NameTransformer是在Caliburn.Micro v1.1中引入的，它是ViewLocator和ViewModelLocator如何将类名映射到其伙伴角色的一个组成部分...两个类都引用各自的NameTransformer静态实例，因此每个类都维护自己的一组规则。...replaceValue, string globalFilterPattern = null) replacePattern：用于替换全部或部分输入字符串的正则表达式模式 replaceValue：应用于...第一个参数中的“$”表示模式必须在源字符串的末尾匹配。如果“模型”存在于其他任何地方，则模式不匹配。...此捕获组的主要目的不是将其用作转换的一部分，因为ViewLocator的目的是解析视图名称。
分子的多个视图通过2D和3D GNN模型映射到表示空间，利用对比式和生成式代理任务，使用了GraphMVP执行SSL的预训练 通常，GraphMVP将每个分子2D拓扑和3D几何作为两个互补的视图。...通过在这些视图之间执行SSL，模型期望通过3D构象来增强2D表示，这可以更好地反映分子的某些特性。 类似一般的SSL预训练pipeline，GraphMVP分为两个阶段：预训练之后微调。...在微调过程中，预先训练好的2D GNN模型随后在特定的下游任务上进行微调，其中只有2D分子图可用。 在SSL预训练阶段，本文设计了两个代理任务：一个对比式任务和一个生成式任务。...在预训练阶段，本文基于GEOM将所有SSL方法应用于同一个数据集上。在微调阶段，本文与8个低数据分子性质预测任务采用了相同的设置。...因此，本文设计了两个案例来验证GraphMVP如何将知识从3D几何转化为2D表示。 第一个案例是3D直径预测。对于分子，通常2D直径越长，3D直径越大 (最大的原子成对距离 l2)。
如何将微观组织进行数字化展示成了深度学习技术在病理学科大规模应用的关键挑战。...一台数码相机捕捉到与用户相同的视场(FoV)，然后将图像传送给一个附加的计算单元，该单元能够运行实时推理的机器学习模型。...随后推理结果被反馈到一个定制的AR显示屏，该显示屏与目镜内联，并将模型输出的结果与标本显示在同一平面上。右图：该图展示了我们的平台原型被改造成典型临床级光学显微镜后的样子。...AI 科技评论注：通过增强现实显微镜观察到的视图。这些图像展示了 4x、10x、20x 和 40x 放大倍数下的淋巴结标本。...虽然这两个癌症检测模型并非用增强现实显微镜直接捕获的图像进行训练的，但它们在后者上表现非常出色，无需额外的训练。我们相信，假如直接用增强现实显微镜获取的图像做进一步训练，这些算法的表现还将继续提升。
对于解码器 Dec ，我们简单地将两个控制潜变量连接成一个单一的 [\hat{c}, \hat{d}] ，用于交叉关注 SLSR以生成目标视图。 4....实验 在上图中，我们可以看到两个实验结果的可视化： 左侧展示了定性结果。DyST模型能够从场景的各个视图中独立提取相机（CE）和动态（DE）信息，从而准确预测地面真实（GT）图像。...这个实验中，通过使用第一个、中间的和最后一个帧作为输入视图（紫色框标记），DyST模型能够生成中间的帧。这显示了模型对于渲染具有挑战性的相机移动（左侧）和对象运动（右侧）的视频的能力。...我们展示了如何将DyST应用于真实世界中的动态场景视频，尽管没有访问到地面真实相机姿态，通过模拟到真实的转移也能实现。DyST在真实世界动态场景视频上展示了有希望的视图合成和场景控制能力。...实际上，我们预期需要进一步的模型创新来解决这些问题。另一个未解决的问题涉及我们模型的新视图合成方面；在视图生成质量上仍有提升空间，特别是对于动态对象，当前由于L2损失的限制而受到限制。
因此，如何将人类对物体表面材质的先验知识有效地融入到材质生成过程中，从而提高现有 3D 资产的整体质量，成为了当前研究的重要课题。...因此，本文聚焦于如何将 2D 图片中关于材质的先验知识引入解决 3D 资产材质信息定义的任务中。...在构造该数据集时，本文遵循以下规则: 每张采样图像中只包含一个突出的前景物体 收集相似数量的真实场景 2D 图片和 3D 资产渲染图 收集各个相机角度的图像样本，包括顶视图和仰视图等特殊视角 MIO...在多视图渲染阶段，确定了俯视图、侧视图和 12 个环绕角度的相机姿势，以及随机的俯仰角度，生成 2D 渲染图像。...作者指出，未来的研究将专注于扩展数据集中物体元类的数量、通过生成伪标签扩大数据集规模以及对材质分割模型进行自训练，以便该生成范式能够直接应用于绝大多数种类的 3D 资产。
自训练假设：具有高置信度的预测被认为是准确的 协同训练假设：实例 x 有两个条件独立的视图，每个视图都足以完成分类任务。...在如何将GAN用于SSL方面有四个主要步骤。...VAE 训练有两个目标——输入和重建版本之间的重建目标，以及遵循高斯分布的潜在空间的变分目标学习。 VAE 可以通过两个步骤用作半监督学习模型。首先使用未标记和标记数据训练 VAE 以提取潜在表示。...然后基于 GNN 模型的最终隐藏状态应用于未标记的节点。它利用了神经消息传递的优势，其中通过使用神经网络在每对节点之间交换和更新消息。 伪标签方法 伪标签方法分两步工作。...这两个增强都通过模型得到预测。然后将一致性正则化作为弱增强图像的一个one-hot伪标签与强增强图像的预测之间的交叉熵作为损失进行训练。
领域兼具性能与效率的最优方法；DeepVT模型，全面有效地捕捉和融合视图和时序模式，使小微客群的行为预测更精准。...以下是三篇论文内容速览： ExpertBert：用户粒度预训练框架，快速匹配高质量回答 论文题目：ExpertBert: Pretraining Expert Finding 如何将专业问题推荐给专家或感兴趣的用户...ExpertBert框架图 据悉，ExpertBert是第一个在CQA领域探索专家发现预训练语言模型的方法，且在真实数据集上证明了模型的有效性和性能的优越性。...之前的工作大多只将项目级表示直接应用于用户建模中，视图级的信息往往被压缩，这使得不同浏览项目中的不同视图无法有效的融合」。...所以，DeepVT模型主要关注于用户建模的视图级信息，有效解决了用户画像建模中仅关单一的视图交互或时序信息的问题。该模型构建了2D半因果卷积神经网络（SC-CNN）和多算子注意力（MoA）两个模块。
概述 在上一个教程中，我们从模型空间到屏幕渲染了一个立方体。 在本教程中，我们将扩展转换的概念并演示可以通过这些转换实现的简单动画。 本教程的结果将是围绕另一个轨道运行的对象。...展示转换以及如何将它们组合以实现期望的效果将是有用的。 在我们介绍新概念时，未来的教程将在此基础上构建。...多重转换 要将多个变换应用于矢量，我们可以简单地将矢量乘以第一个变换矩阵，然后将得到的矢量乘以第二个变换矩阵，依此类推。...创建轨道 在本教程中，我们将转换两个多维数据集。 第一个将旋转到位，而第二个将围绕第一个旋转，同时在其自己的轴上旋转。...这两个立方体将具有与其关联的自己的世界变换矩阵，并且该矩阵将在渲染的每个帧中重新应用于该矩阵。 XNA Math中有一些函数可以帮助创建旋转，平移和缩放矩阵。
"sam"：不一定，vue只是一个视图(mvvm)渲染引擎，他可以直接引入到页面中，但他最大的特性是组件化，对组件的合并和打包就需要webpack的支持，webpack运行在nodejs环境上的，所以需要这两个...vue的作用是什么，原来他就是把js中的模型与html视图做绑定，如new Vue时： data属性：指向与html视图相关联的model(模型) el：指向html视图的渲染域 methods：可以从...vue的视图是如何将数据传递给model，而model又是如何将数据展示到视图呢，通过methods.add方法的响应可以改变其vModel，vModel的改变会自动响应的到html视图，methods.del...这就是vue的一大核心能力，实现模型与视图的双向绑定（多谢“两眼欲读”博友纠正：vue的核心之一并非双向绑定，而是基于响应式设计，在此更正，希望大家谅解）。...模型影响视图的变化，反过来视图也会可以改变模型（多谢“两眼欲读”博友纠正：vue的核心之一并非双向绑定，而是基于响应式设计，在此更正，希望大家谅解）。
本文会介绍上面每种模式，并解释如何将这些模式应用到您的应用中。我将会通过在示例应用 Reply (一个简单易用的邮件客户端) 中实现对应的效果来说明每个步骤。...首先，确定两个共享元素的视图，并为每一个视图添加 过渡名称。第一个是单个邮件列表项的卡片，我们将使用 数据绑定，来确保每一个列表项都有唯一的过渡名称。...注意，两个共享元素不需要使用相同的过渡名称。 这两个视图会被我们的容器转换使用。...接下来，默认情况下，过渡会在场景根层次结构内的所有子视图上运行，这意味着一个共享轴过渡会应用于邮件列表上的每一封邮件以及搜索页面的每一个子视图。...这样，我们就在进出搜索页面时有了一个漂亮的共享 z 轴过渡！共享轴是一个非常灵活的过渡，可以应用于许多不同的场景，从页面过渡到智能回复选择，再到进入或者垂直的步骤流程。
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