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OpenAI 发布 GPT 模型规范，可作为模型微调指南

译者 | 明知山 策划 | Tina OpenAI 最近发布了其模型规范，这是一份描述 GPT 模型行为规则和目标的文档。该规范可供数据标注人员和 AI 研究人员在为模型微调创建数据时使用。...根据 OpenAI 的说法： 作为我们在集体对齐和模型安全方面工作的延续，我们打算将模型规范作为研究人员和 AI 训练者进行人类反馈强化学习的指南。...该模型使用 RLHF 对模型输出排序数据集进行微调，目的是让模型更加“对齐”用户意图，减少错误或有害的输出。从那时起，许多研究团队也对他们的 LLM 进行了类似的微调。...模型规范的部分目的是指导标注人员对输出进行排序。OpenAI 还声称正在研究直接根据模型规范自动化指令微调过程的方法。因此，模型规范的许多内容都是用户提示词以及“好”的和“坏”的响应的示例。

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致敬ATSS | Dynamic ATSS再造ATSS辉煌！！！

Anchor-Free模型要么从Anchor point（特征点）回归边界框，要么预测GT目标的一些特殊点，如目标的边界框的角或极端点，最后从这些特殊点构建预测的边界框。...使用预测来指导标签分配可能更准确，因为预先定义的Anchor可能不能准确地反映实际的训练状态。然而，在早期训练阶段的预测是不准确和不合理的指导标签分配。...通过改变正IoU目标的权重，具有较高IoU目标的正样本的损失也会更高，从而使网络能够专注于学习那些高质量的正样本。 在实验中，通过实验证明，本文提出的方法优于表一中使用QFL或VFL的相同模型。...从图2中可以看出，2种模型在早期训练阶段的回归损失并没有太大的差异。...此外，大目标的平均精度(APl)大大提高了约2%。

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    cass9.1快捷键怎么设置_cass9.1格式刷快捷键命令

    图文版： 文字版： 一、常用功能键 F1: 获取帮助 F2:实现作图窗和文本窗口的切换F3:控制是否实现对象自动捕捉F4:数字化仪 控制 F5:等轴测平面切换 F6:控制状态行上坐标的显示方式...控制是否实现对象自动捕捉（F3） Ctrl+G:栅格显示模式控制（F7） Ctrl+J:重复执行上一步命令 Ctrl+K:超级链接Ctrl+N:新建图形文件Ctrl+M:打开选项对话框Ctrl+O ：打开图象文件...Ctrl+3 ：打开工具选项板Ctrl+6 ：打开图象数据原子Ctrl+8或 QC：快速计算器 双击中键：显示里面所有的图像三、尺寸标注 DLI: 线性标注DRA：半径标注 DDI：直径标注DAL：对齐标注...DAN：角度标注 DCO: 连续标注DCE: 圆 心 标 注 LE: 引 线 标 注 TOL:公差标注 四、捕捉快捷命令END：捕捉到端点 MID：捕捉到中点INT：捕捉到交点CEN：捕捉到圆心 QUA...spell) SC：缩放比例(scale) SN：栅格捕捉模式设置（snap) DT：文本的设置（ dtext) DI ：测量两点间的距离OI：插入外部对象RE： 更 新 显 示 RO： 旋 转 LE： 引

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    NIPS 2024 | 眼动引导的多模态对齐用于医学表示学习

    细粒度对齐优化：通过将眼动数据转化为标记级别的关联矩阵，作者优化了图像块和文本标记之间的细粒度对齐，显著提升了模型在多模态特征对齐中的表现。...由于每种模态都是同步的，音频数据与眼动数据在时间上对齐。通过根据每个单词发音前后的时间分割音频，作者可以将转录与音频对齐，从而将句子级别的文本与眼动数据对齐。...随后，作者根据眼动数据和图像生成注意力热图，表示放射科医生关注的图像区域。通过上述数据处理步骤，作者实现了句子级别文本和图像区域之间的精确对齐。眼动和音频转录的详细处理方法可在补充材料中找到。 B....然后，作者计算句子到图像块和图像块到句子在一个实例中的相似度： 对于每个与句子对应的热图，作者首先将其划分为个图像块。随后，作者将个句子的热图连接起来，得到输入的眼动引导相似度矩阵（如图2.B所示）。...因此，作者将二值化，将非零区域设置为1，得到眼动引导标签矩阵。在此步骤之后，作者计算和的多标签交叉熵（MLCE）损失，完成正样本对之间的细粒度对齐优化，如下所示： 其中，是多标签交叉熵损失。

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    PE格式第五讲,手工添加节表

    二丶手工添加节表 手工添加节表,我们首先有几个步骤 /* 1.复制一个节到最后一个节下面 2.在NT头中的文件头中,修改节区数量的个数 3.修改节表中新节的虚拟地址大小 4.修改节表中文件的对齐值...5.修改节表中新节的虚拟地址 6.修改可选头(选线头或者叫做扩展头)中的镜像大小 */ 写完才发现好像比这里面多一项,自己看下吧.有图有教程.不难....现在已经完成了第一步了,复制节到下边 2.修改NT头中的文件头中的节区数量 ?...文件对齐值默认是512,也就是200h,所以这里不用修改,但是注意,文件对齐值在可选头中可以设置的.不过最好不要动了. 6.设置文件偏移 ?...上一个节的文件偏移是800开始,代表了节区的地址在800的位置,那么我们新添加的就改为A00h %200(文件对齐值)对齐,这个地方使我们的节区 7.添加文件大小 上面我们设置了文件对齐值是200h了,

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    PE知识复习之PE的两种状态

    注意,我们这个头的大小也在文件头中存储着. 我们可以更改的.如果更改.那么我们的扩展头就要更改. 例如文件头中存储着扩展头大小 ?...在我们的扩展头中.有一个成员是记录着 DOS头 + NT头(文件+扩展 在一起称为NT) + 节表的大小....按照文件对齐存放着. sizeofHeaders 按照文件对齐.存储着 头+ 节表的大小. fileAlignment 是扩展头中的文件对齐值. 具体属性后面会详解....因为内存是按照0x1000进行对齐的 对齐方式0x1000也会有成员存储着.下面几讲复习的时候会讲到. 所以在内存中1000偏移位置才是节数据.如下图 ? 九丶总结PE中的两种状态....根据扩展头下面的文件对齐值. 以及记录对其头的大小进行存放的. 内存状态下.根据扩展头中内存对齐值.以及对其头大小进行存放的.

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    高质量又免费的图标资源都在这

    因为 2 倍图适配 3 倍图时要乘以 1.5, 适配 1 倍图时要除以 2, 并且保证 1 倍/ 2 倍/ 3 倍图尺寸值都是偶数,能满足要求的最小数是 4； ?...安卓开发中最小的单位是1dp（1dp=2px）同时也要满足 2 倍图适配 1 倍图和 3 倍图时都是整数, 所以安卓要是 8 的倍数。...图标的形状构成 所有的图标都建议使用基础图形进行组合，运用布尔运算绘制，以保持图标整体的合理性，尽量不要使用钢笔工具勾勒（除非是细节点），钢笔绘制随心所欲不严谨，美感大打折扣。 ? 4....图标的细节 圆角规范 ? 内圆角半径=外圆角半径-线宽 倾斜角度 ? 设定一个角度规范值所有元素按倍数改变，角度常用度数 15°、22.5°、30°、45°、60°、90°等会比较清晰。...像素对齐 ? 图标的线条一定要紧贴像素网格，不然边缘会虚化模糊。 ? 形状描边对齐方式通常用内部对齐方式（不会改变图形尺寸），居中对齐会出现模糊，外部对齐会改变图标大小。

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    PE知识复习之PE新增节

    等等. 　　1.新增节的步骤 　　　　1.在最后一个节位置添加一个节.如果没有空白位置.自己需要给扩展头扩大.并且自己修正节的偏移. 　　　　2.修改文件头中节表个数. 　　　　3.添加的新节表修改节表的属性...因为扩展头中的SizeofHeaders 标明了 DOS头+NT头 +节表的大小.按照文件对齐存放.所以在400开始才是节数据.那么我们上图所示.最后一个节表为.rsrc....文件头中有一个属性记录了我们节表的个数.我们新增了一个节.那么就需要在原有的个数上加1.找到文件头记录节表个数位置.并加一即可. ? 　　　　...所以我们的偏移位置在0x8A00开始. 　　4.修改扩展头中PE的镜像大小 SizeofImage 我们新增了0x1000节数据大小.那么我们的镜像大小也要加0x1000大小进行映射.注意.要按照内存对齐...我们的原镜像大小以及按照内存对齐的方式存放了. 就是0x1D000. 那么我们加了0x1000的数据就是 0x1E000大小.我们修改为0x1E000 ?

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    【可视化】图表展示中的10个经典问题

    所以我也想能够通过这样一本书抛砖引玉，为图表的制作提供参考。...点评：地理信息是可视化的重要表现形式，在数据呈现中不断增加地理信息元素是非常重要的，从事分析的人要有采用地理信息呈现的思维方式，不断提炼，日积月累就会有好的模板了！...点评：我们说了尽量不用用三维图，但是大家是不是会把信息按某个维度作出分散的二维图呢，一定注意要去掉后面图的纵坐标的Lable，否则是四张图，要贴成一张图！...8、常用Excel的人恐怕对下面的图表深有体会吧，横坐标的标签名称太长怎么办？旋转呗？ ? 点评：当然左侧的图的Label更好看，但我们会作出这样的Lable吗？...点评：我们应该选择上面的，因为网格线会让我们看不清晰，最好不要用网格线；当然颜色也是非常重要的，记住条件格式的应用，别一点一点的把数值变字体颜色，要用规则变；当然细节也是非常重要的，比如字体、数值、对齐等格式问题

    1.5K70

    【扩散模型的应用】用于红外小目标检测的基于Diffusion的连续特征表示

    为了减轻微弱和易受攻击目标的影响，MIFA以无分辨率限制的方式细致地聚合不同层的特征。此外，为了增强红外目标与复杂背景之间的对比度，SFFI实现了深刻的SFFI和全局-局部接受域混合。...2）为了减轻微弱目标的影响并获取细粒度细节，引入了MIFA模块以在连续域中对齐多层特征图。3）为了增强红外目标与复杂背景之间的对比度，设计了SFFI模块以通过空间频率双域交互整合全局-局部混合接受域。...此外，结合INR，DCHFR使得红外小目标的表示以连续的HR方式进行，不受网格分辨率的限制。...1）多尺度隐式特征对齐：为了实现多尺度特征图的精确对齐，一个有效的方法是使用隐式特征函数将多层离散特征图转换并对齐到连续的。因此，我们实现了一个具有一个多层感知器的隐式神经函数Daθ用于对齐过程。...最后，MIFA以不受分辨率限制的方式促进特征对齐，并允许映射到任意分辨率，为解决极其微弱和脆弱的红外目标的挑战提供了连续域中的新解决方案。

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    一文解决JVM常见面试题，轻松拿offer

    程序控制流的指示器 如果执行的是Java方法，程序计数器存储的是下一条字节码指令的地址 如果执行的是本地方法，程序计数器为Undefined 直接内存 直接内存并不属于运行时数据区 JDK1.4引入...NIO类，引入了一种基于Channel与Buffer的I/O方式，可以使用Native函数库直接分配堆外内存(在直接内存中分配空间)，然后通过一个存储在堆中的DirectByteBuffer对象作为这块内存的引用进行操作...④执行init()方法初始化对象 2.3 对象的内存布局 一个实例对象占有的内存可以分为三块——对象头，实例数据，对齐填充 对象头(普通对象2个字，数组3个字) 第一个字——>Mark Word...reference存储的是实例对象的地址 实例对象的对象头中存储有指向Class对象的指针 img_2.png JVM采用直接对象访问 2.5 对象创建时的内存分配策略 Java堆的内存模型...没有足够的空间，那么进行一次MinorGC 大对象直接进入老年代(例如很长的字符串or元素数量很庞大的数组) 长期存活的对象进入老年代 JVM给每个对象定义了一个年龄计数器(Age)，存储在对象头中

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    05_CSS进阶技巧

    精灵图是有诸多优点的，但是缺点比较明显。...：几乎支持所有的浏览器 注意：字体图标不能代替精灵图，只是对图标部分进行了优化。...因此使用步骤可以分为： 字体图标的下载 字体图标的引入（引入到我们html页面中） 字体图标的追加（以后添加新的小图标） 3.3.1 字体图标的下载 推荐下载网站： icomoon 字库 比较全面，国外服务器...官方解释：用于设置一个元素的垂直对齐方式，但是它只针对于行内元素或者行内块元素有效 vertical-align: baseline | top | middle | bottom 值 描述 baseline...默认，元素放置在父元素的基线上 top 把元素的顶端与行中最高元素的顶端对齐（顶线对齐） middle 把此元素放置在父元素的中部（中线对齐） bottom 把元素的顶端与行中最低的元素的顶端对齐（底线对齐

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    深入理解JVM(二)——揭开HotSpot对象创建的奥秘

    为对象中的成员变量赋上初始值(默认初始化)； 设置对象头中的信息； 调用对象的构造函数进行初始化 此时，整个对象的创建过程就完成了。...对象在内存中分为三个部分： 对象头 实例数据 对齐补充 1. 对象头 对象头中记录了对象在运行过程中所需要使用的一些数据：哈希码、GC分代年龄、锁状态标志、线程持有的锁、偏向线程ID、偏向时间戳等。...此外，对象头中可能还包含类型指针。通过该指针能确定这个对象所属哪个类。 此外，如果对象是一个数组，那么对象头中还要包含数组长度。 2....对齐补充 用于确保对象的总长度为8字节的整数倍。 HotSpot要求对象的总长度必须是8字节的整数倍。...由于对象头一定是8字节的整数倍，但实例数据部分的长度是任意的，因此需要对齐补充字段确保整个对象的总长度为8的整数倍。

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    （二维CAD图纸网页编辑）在线CAD实现多重引线功能

    下面示例的箭头引注类中我们提供了箭头、点、十字、半箭头等箭头样式，以及上下标文字在线端、齐线中、齐线端等对齐方式，用户可参考下面的示例代码根据自身项目需求进行二次开发，为方便管理我们将箭头样式和文字对齐方式设置为枚举对象.../ 半箭头      halfArrow,      // 点      point,      // 十字      cross,      // 无      none    }    // 文字对齐方式...textDown: string = "";        // 箭头样式        private _arrowType: number = arrowType.arrow;        // 对齐方式...注册自定义类信息 运行代码： new McDbTestArrowCitation().rxInit(); 3.调用McDbTestArrowCitation自定义箭头引注类 3.1设置箭头样式，上下标文字内容及对齐方式...选择箭头样式或对齐方式时，我们可以通过[MxCADUiPrKeyWord()]根据用户选择的关键词来设置相应操作。

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    数据类型和变量

    Python访问字符串，可以使用方括号[]来获取字符串（这种方式也被称为切片），字符串的截取的语法格式如下； 变量[头下标：尾下标] Python截取的特点是取头下标的值到尾下标的值（尾下标的值不取）...Python三引号 python三引号允许一个字符串跨多行，字符串中可以包含换行符，制表符以及其他特殊字符。...""" print (para_str) Python新格式化输出：f-string 1，f-string简介 python3.6引入了一种新的字符串格式方式：f-string格式化字符串...从%s格式化到format格式化再到f-string格式化，格式化的方式越来越直观，f-string的效率也较前两个高一些。...28 rindex( str, beg=0, end=len(string))类似于 index()，不过是从右边开始. 29 rjust(width,[, fillchar])返回一个原字符串右对齐

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    ODTK：来自NVIDIA的旋转框物体检测工具箱

    ODTK (b)检测到的旋转框解决了这个问题，并且更好地拟合了目标的轮廓。 旋转物体和特征的检测的应用包括遥感(图1)、 “in the wild” 文本检测、医学和工业检测。...当你使用轴对齐的边框来训练模型背景时，每个旋转的目标都会包含一些特征，从而降低了模型从背景图像中区分感兴趣的目标的能力。...对于轴对齐框，IoU计算非常简单，可以使用NVIDIA GPU以端到端方式加速。...图4显示了图像特征空间中的单个位置上轴对齐的锚框(蓝色)，具有三种比例和三种纵横比。...图8，轴对齐模型(左)和旋转框模型(右)的推断框(红色)和gt框(绿色) 图8显示了在ISPRS波茨坦数据集上训练的轴对齐和旋转框模型的例子，这些例子是从在使用ResNet18主干的COCO数据集上预训练的轴对齐模型上进行微调的

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