有人认为恢复模糊的图像是不可能的，因为会丢失信息。但我对这个问题进行了很多思考，并认为如果输出图像的大小与输入图像的大小相同，那实际上是可能的！这样，输出就有足够的像素/信息来恢复原始像素/信息。...在这个动画中，我们可以看到一个图像与过滤器/内核卷积的例子。原始图像是蓝色矩阵，内核是滑动的深蓝色矩阵，输出是蓝绿色矩阵。 卷积是通过将重叠的内核和图像相乘，然后对乘积求和来获得的。...在矩阵形式中，这将对应于 A 是正方形（行和列的书面相同），从而我们可以将其求逆并将x计算为： 现在，我们的输入是 4x4，输出是 2x2。我们如何获得与输入相同大小的输出？...从这个意义上说，它几乎可以看作是一个加密问题：如果我们知道“密钥”，那么我们便能够重建原始消息而不回造成任何损失或额外的噪音。...希望小伙伴们喜欢这个简短的解释并发现它很有趣。我确实做到了，这是了解更多关于 Julia、卷积、图像处理和线性代数的好方法。 我认为我们现在不必担心人们不会恢复模糊的图像了。
免费体验 Gpt4 plus 与 AI作图神器，我们出的钱 体验地址：体验 正如我们的大部分技术社区都同意的那样，数字安全严重依赖于我们经常认为理所当然的缩写词。...与直觉相反，任何实体都可以制作一个证书，但是，它需要一个证书颁发机构的签名才能让你的浏览器验证其合法性，从而为用户提供地址栏角落里的那个令人安心的锁图标。...有人可能无意中将他们的数据赠送给攻击者吗？...Windows 用户可以启用加密的 DNS，从而提供更多一层的隐私保护，其作用与 HTTPS 本身类似--让那些爱管闲事的旁观者更加难以捉摸！...但是，通过有意识、谨慎和协作，我们可以更有效地导航和保护我们的数字旅程。
我们在这篇文章中不讨论上述两种观点，我们关注的是第二种观点中提到的应用方式：如何在保证数据隐私性的前提下，利用私有数据训练大语言模型，从而满足在垂直领域中的应用需求？...这一点也将是 LLM 促进人工智能初创企业发展的关键。具体的，我们关注联邦学习是否可以用来训练大语言模型？...目前，LLM 的训练需要数以千计的 GPU 节点，成本高达十亿级美元。模型可能需要平衡不同的权衡，如略微影响模型的性能以减少云的成本。拥有模型使客户可以方便地对其进行微调和再训练。...但是，回到文初我们的讨论，FL 的初衷是利用大量分散的一般性设备分布式训练一个中央模型，一方面可以有效利用分散的客户端资源，另一方面也满足各个客户端的数据隐私需要。...由对目前与 FL+LLM 相关的一些工作的分析，我们感觉联邦学习支撑 LLM 还有很多需要解决的问题。
昨天接到一位客户的咨询，说他们的模型还在开发阶段，想提前了解一下大模型备案政策中对于模型训练语料有什么具体要求，提前规避一下。客户确实有前瞻性，考虑得比较充分。...训练语料在研发阶段至关重要，直接影响模型的性能、安全性和合规性。一、训练语料数据来源合法性要求合规来源：语料需通过合法途径获取，禁止使用非法爬取、窃取或未授权的内容（如盗版书籍、隐私数据）。...二、训练语料内容安全合规性要求严格规避《生成式人工智能服务安全基本要求》定义的 5 类 31 种不良语料敏感信息过滤：需移除涉及国家安全、暴力、色情、歧视、虚假信息等违规内容。...去重与清洗：去除重复、低质量文本（如乱码、广告），提升训练效率。...，敏感个人信息需单独书面授权动态过滤机制：结合关键词匹配、分类模型及人工复核，实时拦截不良信息可追溯性：记录语料来源、处理流程、标注记录等，确保全链路可审计大模型备案的语料管理需贯穿 “采集 - 标注
当不小心按下删除键，或是经过一番清理后发现重要文件不见了，那种慌乱和焦虑的感觉相信大家都有体会过。不过，好消息是，删除的文件并不一定真的“永远消失”了。实际上，有很多方法可以帮助我们找回误删的文件。...接下来，让我们一起来看看具体怎么操作吧！首先回答一下问题“删除的文件还能回来吗？”大部分情况，是能。为什么呢？这个需要说一下文件删除的基本原理。...当然了，固态硬盘除外，因为固态硬盘的TRIM指令，文件被删后，被文件占用的磁盘空间会立刻擦除干净。那么，最为普通用户的我们该如何恢复删除的文件呢？下面分享几个常用且实用的方法。...第四步、这里会显示该文件夹的以前版本，选择一个较早的版本并点击“还原”。方法三、使用数据恢复软件如果上述方法无法找回文件，可以考虑使用专业的数据恢复软件。...重要说明：预防胜于治疗虽然我们可以通过多种方法恢复删除的文件，但是数据恢复不是万能的，无法保证任何情况都可以正确地把文件恢复回来。
在训练模型的时候，我们需要将损失函数一直训练到0吗？显然不用。...一般来说，我们是用训练集来训练模型，但希望的是验证机的损失越小越好，而正常来说训练集的损失降到一定值后，验证集的损失就会开始上升，因此没必要把训练集的损失降低到0 既然如此，在已经达到了某个阈值之后，我们可不可以做点别的事情来提升模型性能呢...可以想像，当损失函数达到b之后，训练流程大概就是在交替执行梯度下降和梯度上升。直观想的话，感觉一步上升一步下降，似乎刚好抵消了。事实真的如此吗？我们来算一下看看。...varepsilon_1 - \varepsilon_2)}\Vert\nabla_{\theta}\mathcal{L}(\theta)\Vert^2了，也就是说一开始就把梯度惩罚给加了进去，这样能提升模型的泛化性能吗...References 我们真的需要把训练集的损失降低到零吗？ 一行代码发一篇ICML？
可移动硬盘格式化了如何恢复？相机可移动硬盘恢复格式化了的文件后部分文件打不开处理方法?...我们在日常使用过程中，总会遇到可移动硬盘格式化了问题，可移动硬盘有价，文件无价，今天在这分享下可移动硬盘可能会遇到的问题，可移动硬盘格式化了该如何恢复 。可移动硬盘格式化了可以恢复文件吗？...文件恢复的具体办法 工具/软件：sayRecy 步骤1：先百度搜索并下载工具打开后，会在软件中看到电脑里所有的盘，选中需要恢复的盘，然后点《开始恢复》按钮。...步骤2：工具找出文件后，会放到与要恢复盘同名的目录中。 步骤3：现在在工具里，可以直接看到电脑中打不开的目录里面的文件名都是正常的了。...将要恢复的文件勾选，然后点右上角的保存，《另存为》按钮，将勾选的文件拷贝出来。 步骤4：最后一步只需等待工具将文件拷贝完成就可以了 (为了以防万一，最好检查下恢复出来的文件是否正常)。
也就是说，我们的电子产品只能做被提前编程好的事情，其他的事情就不会做了。毕竟，计算机不能撒谎 - 或者他们可以吗？...例如，汽车制造商无法识别和编程自动驾驶汽车可能遇到的每种可能的情况。相反，汽车制造商通过来利用机器学习用他们拥有的数据（例如，与自行车上的人看起来相比，街道标志看起来像什么）来训练算法模型。...然后，他们以尽可能多的已知数据来支撑这些算法，并使用更多的数据（算法未经过训练）来测试他们的模型，以确定他们可以用不熟悉的输入（例如真实世界中发现的输入）去执行的能力。...这也意味着这些东西现在可以完成一些意想不到的事情 —— 一些程序员没有计划好的事情。 举个例子，如果一辆自驾车“学习”了更具有侵略性而且还能采取必要的措施以避免对自身造成损害，那会发生什么？...又或者，如果汽车根本无法区分两者之间的差异，不能停下来或者转弯去避免碰到移动的骑车者或标志，会发生什么？在这种情况下谁会被追究责任？骑自行车的人？汽车制造商？开发和训练算法模型的云服务提供商？
但对于刚入行的小白，可能对网站是什么也不懂，域名是啥也不知道。下面就先给大家讲讲域名可以做什么？ 域名可以做什么 域名可以做什么？...域名是为了搭建网站而用的一种虚拟品，大家在网上看到的网页就是网站，分享所复制的链接也叫域名，所以想要创建属于自己的网站，域名必不可少。...域名也分顶级与二级，顶级的域名com使用最多，也是最容易优化的一种顶级域名。大家平常看到的也是这种域名居多，所以大家在注册购买时也可以考虑使用这种。...除了com域名，还有cn域名，中国国内的国际域名，也是比较多人选择的，大家可以根据自身的情况进行注册购买。 选择的域名对网站有影响吗 如果网站是用来做关键词排名的，那域名的选择就要仔细选择。...所以说，域名的选择对网站还是有些影响的。 以上就是关于域名可以做什么的相关介绍。如果大家对于域名怎么挑选还不清楚的，可以到知名度正规的域名注册机构商进行询问，询问相关的客服，再结合自身的情况进行选择。
当然还是要总结一下SGD算法的毛病。 (1)学习率大小和策略选择困难，想必动手经验丰富的自然懂。 (2)学习率不够智能，对所有参数一视同仁。 (3)同时面临局部极值和鞍点的问题。...adam对梯度的一阶和二阶都进行了估计与偏差修正，使用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来动态调整每个参数的学习率。 ? ? ?...上面的式子根据梯度对参数更新的幅度进行了动态调整，所以adam对学习率没有那么敏感。 1.6 adamax 将adam使用的二阶矩变成更高阶，就成了adamax算法。 ? ?...1.7 nadam法 nag加上adam，就成了nadam方法，即带有动量项的adam，所以形式也很简单，如下，可以将其分别与adam算法和nag算法的式子比较看看...实验结果看下图，基础任务模型和数据集上次已经说过，此处不再赘述。 ? 所有方法都采用作者们的默认配置，并且进行了比较，不好的结果就不拿出来了。 nesterov方法，与sgd算法同样的配置。
所有的请求都是跨网络进行的。所以TCP Round Trip的长短对Redis的性能表现很重要。尽量减少Round Trip可以有效的提高吞吐。...然后跑一下压测，看看Redis的实际表现到底是怎样的。 Redis可以保证原子性，吗？ 我们先定义一下什么是原子性： 一般编程语言这么定义：原子性是指一组操作在执行过程中，不受其他并发操作的干扰。...set这个命令是不是原子并不能让这段业务代码变成原子的。我们需要的是让get和set这个整体原子。 在Redis中，可以用Redis事务或者Lua Script来实现原子性。...而分布式事务的实现复杂度往往会超过Redis带来的好处。 用Redis可以实现事务，吗？ 我们一般场景下说的事务的意思往往指的是数据库系统中的”ACID事务“。...此时，producer是必须停止服务，还是继续服务但不再插入队列（这样就会丢东西），或者说producer有某种机制可以在本地先暂时堆积一下，直到队列恢复工作？
但在危机期间，人工智能可以帮助我们更好地做出决策吗？ 我们面临着前所未有的公共卫生危机，各国领导人正在定量供应关键物资，医生越来越被迫选择谁活谁死。在通风机数量有限的情况下，谁买一个谁不买？...斯诺诺特-阿姆斯特朗认为，人工智能如果经过正确的数据训练，可能会在做出复杂的道德决策时提供宝贵的帮助。...那么，为什么对人工智能的商业关注大多是针对执法、股票交易或在社交媒体上向你出售广告，而不是改善医疗结果或帮助群体实现合作目标?...通过资助精辟的研究，不仅在计算机科学，而且在心理学和哲学，并通过建立跨学科的桥梁，我们希望能够帮助开创一个新时代，在那里人工智能可以成为一种社会公益的力量。...视频：人工智能能帮助我们变得更有道德吗？
向AI转型的程序员都关注了这个号 YOLOV7目标检测模型在keras当中的实现 支持step、cos学习率下降法、支持adam、sgd优化器选择、支持学习率根据batch_size自适应调整、新增图片裁剪...我们首先需要去yolo.py里面修改model_path以及classes_path，这两个参数必须要修改。 model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。...数据集的处理 在完成数据集的摆放之后，我们需要利用voc_annotation.py获得训练用的2007_train.txt和2007_val.txt。...第一次训练可以仅修改classes_path，classes_path用于指向检测类别所对应的txt。...开始网络训练 训练的参数较多，均在train.py中，大家可以在下载库后仔细看注释，其中最重要的部分依然是train.py里的classes_path。
来源 | cnblogs.com/zhou--fei/p/9905536.html 现有场景描述： 现在无论是系统自带的键盘还是第三方的键盘一般都自带撤销和恢复功能，你知道它们是用的什么模式实现的吗？...模式类型：行为类模式 定义：表示的是一种一对多的关系。当被观察者类A的属性aa发生了改变，就会主动去通知观察类B、C、D，这样观察类们的状态就会及时的被更新了。...适用场景（执行意愿）：控制器观察model中的属性，当属性变化了就去更新View的信息。系统时刻观察者键盘的字符输入，有了输入时，就把输入信息通知给View展示。等等。...关于观察者模式，如果有不熟悉的童鞋，看这里，加代码具体来讲解：设计模式是什么鬼（观察者） Cocoa Touch框架内的实际应用 NSUndoManager是苹果提供的撤销恢复管理类，它里面主要有三个要素构成...恢复栈 撤销栈 命令对象：NSInvocation 图表显示如下： 进入撤销栈时，NSInvocation执行撤销命令 进入恢复栈时，NSInvocation执行恢复命令 开发中如何将它们合起来用呢
LearnFromPapers系列——用模型“想象”出来的target来训练，可以提高分类的效果！...然而，使用这些方法来训练模型，都比较麻烦，因为我们需要通过“两步走”来训练，第一步使用LE的方法来构造标签分布，第二步再使用标签分布来训练。...这种方法，一定程度上，可以缓解模型过于武断的问题，也有一定的抗噪能力。但是单纯地添加随机噪音，也无法反映标签之间的关系，因此对模型的提升有限，甚至有欠拟合的风险。...三、我们的思想&模型设计 我们最终的目标，是能够使用更加合理的标签分布来代替one-hot分布训练模型，最好这个过程能够和模型的训练同步进行。 首先我们思考，一个合理的标签分布，应该有什么样的性质。...下面这个图展示了不同水平的α超参数对模型的影响： ? 从图中可以看出，不管α水平如何，LCM加成的模型，都可以显著提高收敛速度，最终的准确率也更高。
进行训练 这里地区选择可以根据自己需要选择，因为目前国内部分地区也有学术加速，不会说在下部分文件的时候出现无法下载的情况 开启学术加速（非必需） 服务器创建后，在控制台首页右侧会有一个学术加速按钮，我们点击...，使用浏览器即可进入 进入后我们选择对应的模型，填写好路径 验证模型路径是否正确（非必需） 我们点击chat，选择加载模型，如果没有报错可以正常出现内容即为正常 另外，如果您选择了量化，可能需要手动配置部分依赖...，具体情况请看控制台报错 使用完毕后记得点击卸载模型，否则会一直占用显存 开始训练 我们返回train，选择我们需要的数据集（你可以点击预览查看数据集）然后我们下滑直接点击开始训练即可 开始训练后，我们稍等片刻可以看到训练进度...右侧为loss，loss尽量低一些，但同时也不能过低，过低会出现过拟合的情况，适得其反 我们也可以适当添加训练次数，每次完成后通过chat验证一下效果 模型训练不是不是越多越好，需根据具体情况分析 单次训练完成后会出现如图提示...验证训练结果 训练完成后，我们在上方检查点选择我们的一个数据 随后在chat处加载我们的模型，进行对话 然后我们进行问答，就可以得到想要的结果 右侧参数可以根据自己需要进行调整 我们可以将训练好的检查点
在上一篇文章中，我们将使用Mallet版本的LDA算法对此模型进行改进，然后我们将重点介绍如何在给定任何大型文本语料库的情况下获得最佳主题数。...16.构建LDA Mallet模型 到目前为止，您已经看到了Gensim内置的LDA算法版本。然而，Mallet的版本通常会提供更高质量的主题。...compute_coherence_values()（见下文）训练多个LDA模型，并提供模型及其对应的相关性分数。...这些是所选LDA模型的主题。 18.在每个句子中找到主要话题 主题建模的一个实际应用是确定给定文档的主题。 为了找到这个，我们找到该文档中贡献百分比最高的主题编号。...主题卷分布 21.结论 我们开始了解建模可以做什么主题。我们使用Gensim的LDA构建了一个基本主题模型，并使用pyLDAvis可视化主题。然后我们构建了mallet的LDA实现。
default和no anchor相比，影响并不是很大，总的来说，这些结果表明，我们之前高估了Anchor points在多语言预训练中的作用。 参数共享 Sep表示哪些层不是跨语言共享的。...模型对于不同语言的学习是相似的，模型可以通过对学习跨语言具有相似含义的文本表示进行对齐来减少它们的模型容量。...单语对齐的结果表明，我们可以通过一个简单的线性映射对单语BERT模型的上下文进行对齐，并将这种方法用于跨语言迁移。模型在中间层取得了最好的迁移对齐性能，而不是最后一层。...在较低层取得了最好的结果。作为参考，LASER（用数百万个平行句子训练）取得了更好的性能结果。 这些发现表明，词汇级、上下文词汇级和句子级BERT特征都可以用一个简单的正交映射进行对齐。...未来的工作可以考虑如何最好地训练涵盖远亲语言的多语言模型 总结 在只有一些Transformer层的参数共享的情况下，可以从无监督的多语言掩码语言模型中生成多语言表示。
备受期待的谷歌BERT的官方代码和预训练模型可以下载了，有没有同学准备一试： Github地址： https://github.com/google-research/bert TensorFlow code
使用未经标记的数据集进行训练，可以得到能学会复杂的语言表示形式的大规模模型。 那么，我们是否可以将类似的研究方法应用于生物学序列中，尤其是蛋白质序列？...并让模型填充剩余部分。 一旦我们有了预先训练的模型（例如 BERT），我们就将任务特定的模型放在顶部。在这里，我们训练了一个蛋白质结构预测器，它获取了我们预先训练的模型所学的特征。...由于我们谈论的是复制遗传物质，这个假说可以更简单地被概括为莱勒-洛巴切夫斯基原则： 复制、复制、复制 通过观察许多序列，我们的模型可以隐性了解蛋白质的构造方式：比如序列中重复使用的部分、位置对之间的相互作用以及进化保护区域...在 TAPE 中，我们针对各种困难的下游任务对从蛋白质和 NLP 文献中提取的各种自监管模型进行基准测试。我们的训练和测试数据经过仔细选择，以测试有意义的生物泛化。 自我监督学习真的有用吗？...为了能有效配置有限的实验资源，我们希望对变体按照成功的可能性降序排列。 预训练必须有用！ 我们的模型对每个氨基酸在蛋白质序列中的嵌入位置进行学习。
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