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谷歌团队推出新Transformer，优化全景分割方案｜CVPR 2022

结构总览 研究人员将从聚类的角度进行重新解释，而不是直接将交叉注意力应用于视觉任务而不进行修改。...交叉注意力的过程类似于 k-means 聚类算法，（1）将像素分配给聚类中心的迭代过程，其中可以将多个像素分配给单个聚类中心，而某些聚类中心可能没有分配的像素，以及（2）通过平均分配给同一聚类中心的像素来更新聚类中心...首先，使用编码器-解码器结构从输入图像中提取像素特征。然后，使用一组聚类中心对像素进行分组，这些像素会根据聚类分配进一步更新。最后，迭代执行聚类分配和更新步骤，而最后一个分配可直接用作分割预测。...为了将典型的MaskTransformer解码器（由交叉注意力、多头自注意力和前馈网络组成）转换为上文提出的k-means交叉注意力，只需将空间方式的softmax替换为集群方式最大参数。...一系列 kMaX 解码器将集群中心转换为 (1) Mask嵌入向量，其与像素特征相乘以生成预测Mask，以及 (2) 每个Mask的类预测。

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谷歌团队推出新Transformer，优化全景分割方案｜CVPR 2022

结构总览 研究人员将从聚类的角度进行重新解释，而不是直接将交叉注意力应用于视觉任务而不进行修改。...交叉注意力的过程类似于 k-means 聚类算法，（1）将像素分配给聚类中心的迭代过程，其中可以将多个像素分配给单个聚类中心，而某些聚类中心可能没有分配的像素，以及（2）通过平均分配给同一聚类中心的像素来更新聚类中心...首先，使用编码器-解码器结构从输入图像中提取像素特征。然后，使用一组聚类中心对像素进行分组，这些像素会根据聚类分配进一步更新。最后，迭代执行聚类分配和更新步骤，而最后一个分配可直接用作分割预测。...为了将典型的MaskTransformer解码器（由交叉注意力、多头自注意力和前馈网络组成）转换为上文提出的k-means交叉注意力，只需将空间方式的softmax替换为集群方式最大参数。...一系列 kMaX 解码器将集群中心转换为 (1) Mask嵌入向量，其与像素特征相乘以生成预测Mask，以及 (2) 每个Mask的类预测。

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一个完整的TDD演练案例（一）

问题： 当我们为系统发现完对象和职责之后，职责的分配原则（职责将分配给哪个对象执行）是什么？ 解决方案： 职责的执行需要某些信息（information），把职责分配给该信息的拥有者。...第三种方式则与输入有关，使得Game类还要承担解析输入字符串的职责，违背了单一职责原则（说明：在后面，我们为Answer类提供了工厂方法，可以将传入的字符串解析为Answer对象，也即是由Answer承担解析输入字符串的职责...一定要从业务而非实现的角度去思考接口。例如： 实现角度的设计：check() 业务角度的设计：guess() 注意两个方法命名表达意图的不同。 编写Then实际上是考虑如何验证。...没有任何验证的测试不能称其为测试。由于该任务为判断输入答案是否正确，并获得猜测结果，因而必然需要返回值。从需求来看，只需要返回一个形如xAxB的字符串即可。...在编写第一个测试时，可以简单实现使得测试快速通过，然后随着多个测试的编写，再驱动出检查输入数值的算法。

1.6K52

测试思想-测试设计 史上最详细测试用例设计实践总结 Part1

如上图，单独把任意一个选框拿出来并为其设计一个用例，站在用户角度来看，都无实际意义。用户关注的是我填写完资料并点击注册，能生成一个可用帐号，为登录功能提供输入数据。...单独出来，目的就是对其搜索或展示数据(单位)准确性，找不到单位联系客服等功能验证，比如，是否错乱，是否少了等进行验证，是有意义的，因为这个测试点的输出数据为这个资料修改模块提供了输入数据，使其可往下执行...b） 分离测试数据与测试逻辑（步骤） 方法：将用例中的一些输入、输出等作为参数，数据则单独列出，在执行时选择相应的数据执行。 理由：为什么要参数化？...a 、没有将测试数据和测试逻辑分开的测试用例可能显得非常庞大，不利于测试员理解，导致难以控制和执行； b 、通过将用例参数化，可以简化用例，使测试用例逻辑清晰，数据不逻辑的关系明了，易于理解； c...当然，这里的案例也存在不妥的地方，也就说包含了多个测试点，另外，要是再加个验证码，那就更不妥了。。。

1.5K10

transformer 中的注意力机制和胶囊网络中的动态路由：它们在本质上或许具有相似性

transformer 中的多个注意力头和 CNN 中的多个滤波器是类似的。 在这里，我们解释了如何使用多个头的自注意力机制来整合来自较下层 L 中不同位置的信息，以计算较上层的 L+1 表示。...在最后一步中，将所有注意力头的值进行线性连接和转换，以计算多个注意力集中部分的输出： ? 因此，根据所学的参数，对于每一层，我们有一个转换矩阵Wo，它将所有注意力头的输出组合起来。...存在概率是视点不变的，例如，它不会随着实体的移动或旋转而改变，然而实例化参数是视点等变的，例如，如果实体移动或旋转，这些参数就会发生变化。 ?...在这个版本的胶囊网络中，实例化参数被表示为一个矩阵，这个矩阵被称为姿态矩阵。 ? 每个胶囊层都有固定数量的胶囊类型（类似于 CNN 中的滤波器），它们被选作超参数。每个胶囊都是某种胶囊类型的实例。...另一方面，在 transformer 中，所有层中的节点数是相同的，并且数量上和输入的分词数相同，因此，我们可以将每个节点解释为相应输入分词结合了上下文的表示。

1.5K30

全新卷积模块DRConv | 进一步提升卷积的表示能力

本文提出了一种新的卷积，称为动态区域感知卷积（DRConv），它可以自动将多个滤波器分配给特征具有相似表示的相应空间区域。通过这种方式，DRConv在建模语义变化方面优于标准卷积。...考虑到上述局限性，在本文中提出了一种新的卷积，称为动态区域感知卷积（DRConv），它可以通过可学习的指导器自动将滤波器分配给相应的空间维度区域。...作者设计了一个可学习的引导Mask模块，以根据每个输入图像的特征自动生成滤波器的区域共享模式。区域共享模式意味着将空间维度划分为多个区域，每个区域内仅共享一个过滤器。...首先，使用可学习的引导Mask将空间特征划分为跨空间维度的几个区域。如图1所示，引导Mask中具有相同颜色的像素附着到相同区域。从图像语义的角度出发，将语义相似的特征分配给同一区域。...为了更好地解释本文的方法，作者主要介绍以下两个模块：可学习引导Mask和滤波器生成器模块。可学习引导Mask决定将哪个过滤器分配给哪个区域。过滤器生成器模块生成将分配给不同区域的相应过滤器。

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transformer 中的注意力机制和胶囊网络中的动态路由：它们在本质上或许具有相似性

transformer 中的多个注意力头和 CNN 中的多个滤波器是类似的。 在这里，我们解释了如何使用多个头的自注意力机制来整合来自较下层 L 中不同位置的信息，以计算较上层的 L+1 表示。...在最后一步中，将所有注意力头的值进行线性连接和转换，以计算多个注意力集中部分的输出： ? 因此，根据所学的参数，对于每一层，我们有一个转换矩阵Wo，它将所有注意力头的输出组合起来。...存在概率是视点不变的，例如，它不会随着实体的移动或旋转而改变，然而实例化参数是视点等变的，例如，如果实体移动或旋转，这些参数就会发生变化。 ?...在这个版本的胶囊网络中，实例化参数被表示为一个矩阵，这个矩阵被称为姿态矩阵。 ? 每个胶囊层都有固定数量的胶囊类型（类似于 CNN 中的滤波器），它们被选作超参数。每个胶囊都是某种胶囊类型的实例。...另一方面，在 transformer 中，所有层中的节点数是相同的，并且数量上和输入的分词数相同，因此，我们可以将每个节点解释为相应输入分词结合了上下文的表示。

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系统性介绍MoE模型架构，以及在如今大模型方向的发展现状

；MoE将每个任务分配给特定的小模型，每个小模型都是解决某些特定问题的Expert，而MoE将会通过weight function计算一个权重来将任务给到具体的模型来解决问题，将一个大的问题空间拆分成小的子空间交由不同...的区别在于权重矩阵的参数不同；w是一个独立的gating network，文章中是一个两层Linear Layer的神经网络，接受输入x，输出分配给每个expert的权重 (w(x)_1,\cdots...在文章中，模型最大甚至使用了131072个Experts，将这些模型分配给多个机器实现并行训练，保证机器间高效的通信（由于使用gating function进行路由，可能需要将数据传输到别的机器的Expert...由于Expert会各自分配给独立的机器，每次将一个Batch内的Token分配给不同的Expert时，我们会希望每个Expert拿到均分的Token，这样最大限度地发挥机器算力。...如果从Novelty的角度评价这个工作，其实模型结构上的创新就是这个loss，不过文章针对Stable and Transferable做了大量的超参数和模型结构上的验证，在MoE的进一步优化上很有参考价值

5.2K32

3D特征点概述（2）

（4）Pi的所有邻居根据它们的距离d <n和梯度角位置θ<g（g表示实现中的梯度区的数量）被分配给直方图区间。 θ是梯度方向和从中心向外指向圆的矢量之间的角度。...（2）根据距离d和它们的梯度角θ将所有邻居分配给直方图。 （3）可以将得到的直方图组与其他点云的组进行比较，以便找到对应关系。...arnumber=790410&tag=1) 输入格式： （1）场景的深度图像RI。 （2）NARF不仅是描述符，还是检测器。...请注意，当两个点位于平面上时，半径将变为无穷大。 （5）由于查询点Pi可以是多个圆的一部分，其邻居仅保持最小和最大半径并将其分配给Pi作为输出。...该算法接受最大半径参数，在该参数之上，点将被视为平面。 ? 简短概述 （1）对于P样本中的每个点Pi，Pi周围的所有k个邻居。 （2）根据距离d和无向法线的角度将所有邻居分配到直方图。

1.5K50

Linux 操作系统下的bash read命令

read var1 var2 单词被分配给作为参数传递给read命令的名称。 使用echo或printf进行验证： echo $var1 Hello, World!...如果提供给read的参数数量大于从输入中读取的单词数，则其余单词将分配最后字符串： echo "Linux is awesome." | (read var1 var2; echo -e "Var1:...否则，如果参数的数量少于名称的数量，则将空值分配给其余名称： echo "Hello, World!"...更改定界符here doc read的默认行为是使用一个或多个空格，制表符和换行符作为分隔符，将行拆分为单词。 要将另一个字符用作分隔符，请将其分配给IFS变量（内部字段分隔符）。...您可以使用多个定界符来分隔行。 当指定多个定界符时，请将字符分配给IFS变量，并且在它们之间没有空格。

2.3K40

CentOS 7使用dnf安装Memcached以及启动、停止、开机启动等设置

to /bin/systemctl start memcached.service 验证Memcached是否成功启动，输入以下参数： ps -aux | grep memcached 如果输出： memcach...输入以下命令： ps -aux|grep memcached 查看是否已经停止成功 4.将Memcached设置开机启动 输入以下命令： systemctl enable memcached.service...5.验证开机启动是否设置成功 重启系统，然后输入以下命令： ps -aux | grep memcached 输出如下： memcach+ 855 0.0 0.0 325564 1172...6.取消开机启动 输入以下命令取消开机启动： systemctl disable mysqld.service 7.使用启动参数启动Memcached服务 Memcached的启动参数如下： -d是启动一个守护进程...； -m是分配给Memcache使用的内存数量，单位是MB； -u是运行Memcache的用户； -l是监听的服务器IP地址，可以有多个地址； -p是设置Memcache监听的端口，，最好是1024以上的端口

1.4K30

CVPR 2024 | 从6篇论文看扩散模型diffusion的改进方向

为解决这个问题，提出一个通用框架来设计一个优化问题，该优化问题寻求特定数值ODE求解器在DPMs中更合适的时间步长。该优化问题的目标是将基本解和相应的数值解之间的距离最小化。...提出DistriFusion来解决这个问题，通过利用多个GPU之间的并行性。方法将模型输入分成多个patch，并每个分配给一个GPU。...训练属性分布预测器（ADP），一个将潜在特征映射到属性分布的小型多层感知机。ADP是使用现有属性分类器生成的伪标签进行训练的。引入的Distribution Guidance与ADP能进行公平生成。...方法减少了单个/多个属性上的偏差，并且在无条件和文本条件下的扩散模型方面的基线效果明显优于过去的方法。此外，提出通过生成数据对训练集进行再平衡来训练公平属性分类器的下游任务。...因此，在较小的时间步骤中，适配器和提示本质上是仅含有微妙的类属性的参数化。对于一个测试图像，可以使用这个参数化来仅提取具有微妙的类属性进行分类。

1.9K30

你也可以训练超大神经网络！谷歌开源GPipe库

因此，要在加速器上训练大型DNN模型需要模型并行化，将模型分割成多个部分，然后将不同的部分分配到不同的加速器。...另外，标准数据并行化方法允许同一个模型在多个加速器上对不同的输入数据执行并行训练，但是这无法增加每个加速器可以支持的最大模型大小。...为了在多个加速器上也能进行高效的模型训练，GPipe将模型分割并分配给不同的加速器，将小批量训练样本自动分割成更小的批量（微小批量）。通过在微小批量样本上管道化整个执行过程，加速器可以实现并行运行。...下：GPipe 将输入小批量分割成更小的批量，使得不同的加速器可以同时处理各自分配到的微小批量样本。 最大化内存和效率 GPipe 最大化了模型参数的内存分配。...它将网络的层分割成多个部分并分配给不同的加速器，将执行过程管道化以达到最高的硬件利用率。例如，在8个加速器上应用分割技术，则GPipe支持25倍大小的神经网络的训练，这充分展示了其可扩展性。

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你也可以训练超大神经网络！谷歌开源GPipe库

因此，要在加速器上训练大型DNN模型需要模型并行化，将模型分割成多个部分，然后将不同的部分分配到不同的加速器。...另外，标准数据并行化方法允许同一个模型在多个加速器上对不同的输入数据执行并行训练，但是这无法增加每个加速器可以支持的最大模型大小。...为了在多个加速器上也能进行高效的模型训练，GPipe将模型分割并分配给不同的加速器，将小批量训练样本自动分割成更小的批量（微小批量）。通过在微小批量样本上管道化整个执行过程，加速器可以实现并行运行。...下：GPipe 将输入小批量分割成更小的批量，使得不同的加速器可以同时处理各自分配到的微小批量样本。 最大化内存和效率 GPipe 最大化了模型参数的内存分配。...它将网络的层分割成多个部分并分配给不同的加速器，将执行过程管道化以达到最高的硬件利用率。例如，在8个加速器上应用分割技术，则GPipe支持25倍大小的神经网络的训练，这充分展示了其可扩展性。

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微软让MoE长出多个头，大幅提升专家激活率

顾名思义，MH-MoE 采用了多头机制，可将每个输入 token 分成多个子 token。然后将这些子 token 分配给一组多样化的专家并行处理，之后再无缝地将它们整合进原来的 token 形式。...首先，通过一个多头层将输入 token 序列投射成一个新序列。...之后，沿 token 维度将新序列中的每个 token 分拆为多个子 token，并根据原始 token 序列并行排布这些子 token，进而构成一个新的特征空间。...然后，通过一个 token 合并操作将所得整合结果转换回原始 token 形式。 最后，使用一个融合层将转换后的结果投射成多个特征的有效整合形式，此时这些特征已捕获了不同专家表征空间的详细信息。...消融研究 为了验证 MH-MoE 各组件和参数的效果，该团队也进行了消融研究。他们研究的内容包括头的数量、多层感知器层（包括多头层和融合层）、token 拆分与融合操作、MLP 层的数量。

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【Android 应用开发】Android 网络编程 API笔记 - java.net 包 权限 地址 套接字 相关类 简介

;  -- 用户输入 : 然后写一个 用户名密码输入框, 弹出该输入框, 通过用户输入获取用户名密码; -- 返回结果 : 根据用户输入的 口令 密码 以及上面获取的请求验证信息, 返回 PasswordAuthentication..., 包含一个名称, 没有动作列表; 权限解析 : 每个权限都有一个权限名称, 所允许的操作, 以及对应的风险; -- setDefaultAuthenticator : 设置代理 或 HTTP 服务器请求验证..., 发送到回送地址的任何内容, 都将当作本地主机的IP输入, 通常在测试客户机的时候使用这种类型的地址; 多播地址的注意事项 : 不能将多播地址分配给任何节点, 它是 anylocal 地址 或者 通配符地址..., 服务器主机有多个接口的情况下接收任何接口上的客户端链接; IP地址范围 :  -- 链接本地地址 : 在单个链接上寻址, 以解决诸如自动地址配置, 邻居发现, 或者没有路由器的问题;  -- 站点本地地址...地址形式;  5> IPv6 范围地址的文本表示形式 问题出现 : 链接本地 和 站点本地地址都是非全球的, 不同的主机 可能具有 相同的目标地址, 可能通过相同的始发系统上的不同接口到达; 解决方案 : 将始发系统连接到同一范围的多个时区

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PS模块第九节：PA PLM210详细练习

但是，通过将一个或如果需要，将多个网络分配给一个工作分解结构，这两个结构的成本可以作为分配的资金与预算进行检查。 5）使用WBS和/或NTW进行时间调度。...例如将首层WBS的开票元素取消选择后，执行编辑-验证/替换-校验效果如下： 2.4 创建标准的工作分解结构 1.CJ91创建标准项目定义 2.输入项目定义、参数文件及标准项目定义（参考），不选择标准的参数...将“向前”设置为调度 类型，并在“过去的开始”字段中输入值999 5.在WBS项目参数文件中指定网络参数文件。...在网络类型字段中，输入网络类型GR##，并停用未来日期指示器。使用复制（输入）确认您的条目。保存更改。若要退出调度参数， 请选择“返回”。...将标准网络的 活动和标头分配给您之前创建的标准 WBSE-97##中的 WBS 元素。如果有必要， 请使用输入帮助来帮助您创建分配。

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Google搜索中的突变XSS丨Mutation XSS in Google Search​.

变异XSS漏洞是由浏览器解释HTML标准的方式不同引起的。 由于浏览器的不同，很难清理服务器上的用户输入。服务器需要考虑不仅浏览器之间以及它们的版本之间的所有差异。...DOMPurify背后的想法是获取用户输入，将其分配给元素的innerHtml属性template，让浏览器解释它（但不执行它），然后对潜在的XSS进行清理。...noscript背后的邪恶 在大多数情况下，浏览器将始终以与环境无关的相同方式解释同一文档。但是，有一种情况是由于某些客户端情况：noscript标记，此行为可能会有所不同。...HTML规范声明noscript必须根据浏览器中是否启用JavaScript 来对标记进行不同的解释。浏览器行为的这种差异正是Masato Kinugawa用于他的XSS概念验证攻击的原因。...src=x onerror=alert(1)>"> 这""是title参数的值。

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SAP S4 HANA业务伙伴工具集（BDT）

将数据保存到数据库的基础是内存对象。从开发角度来看，每个应用程序都集群在单独的功能组中。在这种情况下，所有应用程序都是分开的。...o数据输入后的PAI事件。检查输入值。日期的转换 注：在没有对话框的维护模式下执行相同的编码（例如直接输入）。没有冗余编码。事件BDT在对话框流中使用固定事件。...BUS4）小节表示屏幕区域，并包含一个或多个视图视图（事务BUS3）视图表示技术屏幕（Dynpro），并包含一个或多个字段组字段组（事务处理BUS2）字段组包含一个或多个字段视图视图是BDT中最重要的元素之一...视图定义字段收集在一个视图中，如果： •具有相同的上下文 •检查是相同的 视图中的字段位于子屏幕上，每个视图都分配给技术子屏幕。视图被分配给应用程序，并包含字段组。视图可以用于多个对象（BP角色）。...您可以看到分配给字段组3379的3个字段： SPERQ_TXT–字段值描述的文本字段 GS_LFA1-SPERQ–技术屏幕字段（输入字段），通过导航到视图CVIV60的屏幕绘制器，您可以看到技术屏幕字段

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构建你的第一个零知识 snark 电路（Circom2）

让我们定义我们的第一个电路，它简单地将两个输入信号相乘并产生一个输出信号。...请注意，我们也可以将数字 1 分配给一个输入，将数字 33 分配给另一个。所以，我们的证明并没有真正表明我们能够分解数字 33。...5、验证电路 在编译电路并使用适当的输入运行见证计算器后，我们将拥有一个扩展名为 .wtns 的文件，其中包含所有计算的信号，以及一个扩展名为 .r1cs 的文件，其中包含描述电路的约束。...6、从智能合约上进行验证 snarkjs 还可以生成一个 Solidity 验证器，允许在以太坊区块链上验证证明。...为了方便调用，可以使用 snarkJS 生成调用的参数，输入 snarkjs generatecall 将命令的输出的可以复制粘贴到 Remix 中 verifyProof 方法的参数字段中。

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