对于众多的GAN变体来说，有一些缺陷是难以避免的，比如图像复原生成任务，生成器广泛忽略了随机向量，因此，大多数基于GAN的图像到图像映射都是单一确定的。...很多GAN的变体模型中，总损失由多个损失的加权和组成。 所以降低失真需要很大的精力来调整不同的损失函数权重。 此外还必须平衡生成器和判别器，使训练过程稳定。...因为模型只有一层网络和一个损失，超参数要少得多，训练起来也更容易。 特别是对于开发新模型的研究人员来说，这一点非常实用。 新手可以更容易地比较不同的架构的Normalizing Flow变体。...最终映射到合适的表征空间，normalizing指的是表征空间的变量积分是1，满足概率分布函数的定义。 标准化流这种工具，可以产生更强大的分布函数。...标准化流模型更加适合用在图像生成、强化学习、变分推断之类的任务。 SRFlow的团队，已经将这个基于标准化流的模型开源。 那么你的下一个机器学习任务，会使用SRFlow吗？
▌修船匠的故事 ---- ---- 这是一个耳熟能详的故事，也许你没听过它，但你肯定听过它的变体。 ?...类似的，数据科学家在面对问题时，难道应该放弃最基本的分析方法，而去实现一个机器学习算法吗？ 最小化损失函数 ? “所有模型都是错的，但有一些很有用”。...有许多问题需要机器学习来解决，但并不是所有。大多数商业问题都可以被简单的分析或基础方法解决掉。 导致我们丢掉工作的是机器学习算法的过度应用。...我可以预测到未来会有一个新的职位产生：“数据科学审查员”，公司将会雇佣那些有经验的数据科学家（统计学家、应用数学家）去审查各个数据科学项目。 在我近期的咨询项目中，我觉得特别像一个审查员。...我被要求临时构建出一个数机器学习模型，但是经过分析，发现这个模型不仅是错的，而且这个商业问题根本不需要使用机器学习方法。
（平铺和偏移） 1.4 便利方法 我们不使用现有的FindProperty方法，而是利用properties字段创建只需要一个name参数的方法。这将使代码更清晰。 ?...假如我们不必一直烦恼需要从属性中提取显示名称，会更加方便。因此，创建一个可以做到这一点的MakeLabel变体。 ? 现在，DoMain可以变得更小。我们所有未来的方法也是如此。 ?...最重要的是一些棕色污渍，有很多。 使用我们的照明着色器，用这些贴图创建新材质。使它相当平滑。另外，由于材质不是很亮，因此可以在Unity的默认环境下使用。...另一个是调制后的平滑度贴图的标量。这里我们简单一些，也同时使用_Smoothness属性。这意味着必须将其设置为1才能获得未修改的平滑度贴图值。 ?...4.4 自发光岩浆 这是岩浆材质的自发光图。它使沟壑中的熔岩炽热。你可以通过调整颜色来更改自发光的亮度和色调。 ? ? （岩浆的自发光贴图） 我分配了自发光图，但是没有显示？
如果我们需要检查一个业务规则是如何实现的，我们必须先找到它。这可能并不容易。此外，如果相同的业务规则需要在多个服务类，问题是，规则需要从一个服务到另一个简单地复制。这将导致维护的噩梦。...2.每个领域模型一个服务 这完全违反了单一职责原则，它被定义为如下：单一职责原则指出，每一个类都应该有一个责任，责任应该由类完全封装。其所有的服务应该狭义与责任相一致。...(不应将原属于领域模型的行为方法等划放在服务中实现，对象不但有属性还有行为) 服务类有很多依赖，以及大量的循环依赖。更像网络紧密耦合和单片服务。这使得很难理解，维护和重用。...举个例子：假设我是一个服务类，你是一个域模型对象。如果我让你从屋顶上跳下来，你会喜欢我这样的决定吗？...比如，有一个单一服务类，提供对人员和用户账户的CRUD操作，我们应该将它分为两个独立的服务类： 第一个是对人员的提供CRUD操作 第二个是提供与用户账户相关的操作。
我还记得很多伙伴截了个图就在群里问，说PowerBI可以做出XXX图吗？回答：可以的。接着问：请问怎么做。没有回答了。本文就是彻底回答。...凡是文本类型的字段（列），只能用来分组；而数字类型的字段（列），但拖拽进来时，就有不稳定的表现。例如：年龄是一个数字，但通常只会用来分组，不会把年龄加起来。...在 PowerBI 中的难度在于，需要综合考虑格式，颜色，汇总等，导致它成了一件很复杂的事。...这里还有一些技巧就不再赘述，以示例文件视频讲解为准。...，它的最大表现就是，主数据模型表示业务关系，而并没有为了作图而出现的关系和改变主数据模型的计算列等元素。
几个字就可以抓住信息架构的本质和这个领域所包含的范围？继续做梦吧！ 我们无法提供一种单一、强大且通用的定义，正好是说明为什么设计优秀的数码产品和服务会如此困难的线索之一。...下面是定义信息架构的悖论：信息架构通过定义和阐明其语义概念让它们更容易理解和查找，但这样做需要付出一定代价，因为定义同时也是不完美和有限制的。信息架构定义本身就能很好地说明这一悖论。...现在，我们要走下哲学舞台，谈论一些基本的东西。让我们展开这些定义，来探讨一些信息架构的基本概念： 信 息 我们使用“信息”一词来区分信息架构和数据及知识管理。数据是知识和数字。...看不到不代表不存在 人们在信息架构中遇到的一个挑战是他们无法轻易地指出它。你有多少次听到有人说：“这个网站的信息架构太棒了！”或者“我在这个应用程序中找不到任何东西！它的信息结构实在是太糟糕了！”...或者你可能更熟悉作为电子游戏的国际象棋，其中一个是这样的。 ? 这种变体是在电脑设备上玩的，其中棋盘和棋子是以像素呈现在屏幕上的，而游戏机制则被调整为符合设备用户界面的特殊性。
作为一个非常熟悉 Android 和 Harmony OS 依赖分析的、非专业移动应用开发者，我大抵还算是有一定的经验。...变体：单一制品 vs 组合式的多制品 为了让没有 Android 经验的读者能理解一下上述的差异，我们先简单了解一下：变体 —— 可以根据API 级别或其他设备变化因素，为应用构建以不同设备为目标的不同版本...如下图所示是一个变体的示例：一个 Android 项目中，可以根据 uildType、DeviceType、ProductFlavor 组合构建出应用： 如果我们有 debug、release 两种...而这种复杂度，难以像 Web 一样，可以通过手动的方式来配置，需要根据 Gradle 的 API 来获取变体相关的配置。...如下是 Android Lint 中的模型，可以看出其中的 Detector 就是核心所在。
正如下面这段话所表达的：一位 AI 领域非常出名的研究者，曾向一位著名的复杂性理论家发送了一篇自认为写得非常好的论文。而理论家的回答是：我在论文中找不到任何定理，我不知道这篇论文是关于什么的。...对于从业者来说，论文可能足够详细，但理论家需要的精度通常更高。由于某些原因，DL 社区似乎不愿为他们的神经网络模型提供伪代码。 目前看来，DL 社区存在以下问题： DL 出版物缺乏科学的准确性和细节。...充其量是一些高级图表，没有伪代码，没有方程式，没有提到对模型的精确解释。甚至没有人为著名的 Transformer 及其编码器 / 解码器变体提供伪代码。 源代码与伪代码。...解释训练过程同样重要，但有时论文中甚至没有提到模型的输入和输出以及潜在的副作用是什么。论文中的实验部分通常不会解释输入算法的内容以及如何输入。...如果方法部分有一些解释，通常与实验部分中描述的内容脱节，可能是由于不同的作者编写了不同的部分造成的。 有人会问：真的需要伪代码吗? 伪代码有什么用？
BigML将提升树模型（Boosted Trees）带入我们日益增长的监督式学习技术套件中。Boosting是一个变体，旨在减少偏见，可能会导致比Bagging或随机决策森林更好的表现。...在我们关于提升树模型（Boosted Trees）的这六个系列文章的第一篇博客文章中，我们看到了对提升树集（ Trees）的一个介绍，以获得关于这个新资源是什么以及它如何帮助您解决分类和回归问题的一些背景...您可以按照多个条件过滤数据集，甚至可以从现有数据创建新的字段。 如果检查到数据没有错误，您需要将数据集分成两个不同的子集：一个用于训练Boosted Trees模型，另一个用于测试。...6.做出你的预测 当你对结果满意时，是时候做出一些预测。用你喜欢的方式创建更多的提升树模型（Boosted Trees），但是这一次，在整个数据集上运行它。这意味着你的所有数据都会告知你的决定。...就像BigML先前的监督式学习模型一样，您可以对一个实例或整个数据集的批量预测进行单一预测。 在整体视图中，单击1单击操作菜单下的预测（或批量预测）。
先收藏再看哦~ 2022 年 5 月，Figma 在 Config 2022（Figma 年会）期间推出了一些新功能，但有一个我认为是最强大的：组件属性。...使用组件属性的主要原因是它减少了我们需要为每个组件创建的变体数量以涵盖所有可能性。例如，我创建了一个具有三种类型的按钮：主要、次要和再次级。每个都有 4 种状态：启用、悬停、聚焦和禁用。...此外，每个都有两个图标，一个在左边，一个在右边，加上一个文本标签。在组件属性之前，我需要生成 48 个变体，但是对于组件属性，我只用了 12 个变体就完成了。...不需要点击组件的层级，我们可以一键更改很多参数。...当您将其设置为 true 时，它默认显示；如果将其设置为 false，则默认情况下不会出现。 变体 您可以从右侧菜单中添加变体。 首先，让我们创建一个变体组。
它甚至没有根据程序员熟悉的类、对象和方法来解释它们。相反，该模型定义了线程和主内存之间的抽象关系。每个线程都被定义为有一个工作内存（缓存和寄存器的抽象）来存储值。...后一种同步的含义可以被视为一种机制，通过该机制，在一个线程中运行的方法表明它愿意向运行在其他线程中的方法发送和/或接收对变量的更改。从这个角度来看，使用锁和传递消息可能仅仅被视为彼此的语法变体。...需要强调的是，在同一线程中跨方法传递对象的引用时，永远不会出现可见性问题。 内存模型保证，给定上述操作的最终发生，一个线程对特定字段进行的特定更新最终将对另一个线程可见。但最终可以是任意长的时间。...例如，可以为对象的一个字段获取新值，但为另一个字段获取旧值。类似地，可以读取引用变量的新的值，但是现在被引用对象的字段之一却是旧值。 然而，这些规则不需要跨线程的可见性故障，它们只是允许这些故障发生。...没有线程会写入与预期语义相关的非法值。 读操作不依赖non-volatile字段的值。 如果你知道只有一个线程可以更改一个字段，但许多其他线程可以随时读取它时，使用volatile字段是有意义的。
智驾车企们为何现在纷纷探索大模型「上车」？背后有哪些深意？为什么需要大模型上车？大模型上车后，能解决哪些问题？从技术角度看，实现「无图化」这事儿有何难点？大模型「上车」能赚钱吗？...1、Mamba-2 论文的重点在于结构化状态空间对偶性（SSD，也称选择性 SSM），它代表着： ① SSD 模型（model）指可以纳入深度神经网络（如注意力机制或 SSM）的特定独立层 ② SSD...，其可以看作一个矩阵乘法，可以通过累计和的形式计算。...因为不需要写出一个单一的总结，因此可以被抽象为张量收缩与结构的结合，证明了线性注意力中累计和的主张。 ⑤ 由此 SMA 的定义可以写作：一个采用结构化矩阵的注意力掩码的四向张量收缩。...① SSD 模型在公式中可以被定义为标量恒等（scalar identity）SSM，或是类似注意力的形式。 ② 类似双重注意的 SSD 层表述形式，可以理解为 SMA 的一个特例。
他们的查询语言，无论是类似SQL的变体，如 CQL (Cassandra)和Druid SQL等类似SQL的变体，还是MQL（MongoDB）等完全自定义的语言，都不支持连接和其他复杂的查询命令。...要做到这一点，你需要结合几个数据表格，其中一些可能是归一化的，哪些数据是真实的，哪些是不真实的。你还可能分析当前和历史上的抵押贷款利率，以确定提供什么利率。...只有一个NoSQL系统我认为可以合理地胜任复杂的查询。GraphQL。GraphQL系统可以将数据类型与特定的数据字段联系起来，并提供函数来检索文档的选定字段。...它的查询API支持复杂的操作，例如根据一组匹配字段过滤文档，并有选择地从匹配的文档中返回字段的子集。...GraphQL的主要分析缺陷是它缺乏表达能力，无法根据两个不同的数据集中特定字段的值来连接这两个数据集。大多数分析性查询需要这种能力，以便在查询时连接多个数据源。
定义好规范，才能统一风格，才可提高代码可读性，同时也提高了维护性，还减低了引入bug的机会。 开发规范并没有统一的标准，在这里，我只是根据自己的经验对一些点提供一点建议，仅供参考。...界面上的单一，就是要保持界面上每个维度都做好分离，从界面的布局，到数据的获取，数据的检查，数据的展示。 包和类的单一 定义包之前，需要先想好它的职责是什么，明确定义并确保它只有一个职责。...同样，类的定义，也是需要明确它的单一职责。有些人习惯将adapter写在Activity里，因为觉得这个adapter只在这个Activity里用到，没必要再把它独立出来。...因此，就必须规范好，应用界面中的字符串统一在strings.xml中定义，颜色值统一在colors.xml中定义，尺寸值统一在dimens.xml中定义，代码或布局里需要用到的都去引用资源文件相应的字段...下面是我推荐的分类方法，如果某个分类的字符串数量太多了，还可以拆分出来放到一个独立的文件，比如页面标题，可以拆分到strings_title.xml文件里，其他资源文件也可以用类似的方式进行处理： 页面标题
仍然留下了很多关键字，在每个版本中可能都不需要其中一些。幸运的是，Unity为我们提供了一种从构建中剥离着色器变体的方法。...就我而言，我得到了一个日志条目，内容为“包含3054着色器变体”。最后是表明构建成功的最终构建日志。 3.4 剔除级联阴影 我们可以安全剥离的着色器变体示例是级联阴影的变体。...我们可以在构造函数中执行一次此操作并跟踪决策。 ? 要检查变体是否使用了关键字，我们需要为其创建ShaderKeyword结构。对两个级联的shadows关键字执行一次，然后将它们存储在静态字段中。...顺带一提，我们还记录了所包含变体的百分比。 ? 就我而言，禁用阴影级联时，我得到了“包含3054（50％）个中的1518个着色器变体”。这是一个显着的减少。...3.6 剔除交叉淡化 作为另一个示例，让我们可以从构建中剥离LOD交叉渐变。此功能不受我们的管道直接控制。它仅在LOD组需要时使用。
Preetum表示，他尝试的许多模型变体和超参数都是高鲁棒性的。...探索非鲁棒性“转移”的边界条件：其中一些讨论重点放在了“非鲁棒数据集”实验的变体上，这些实验将训练的对抗样本非鲁棒性转移到了实际数据上。这种转移是何时发生的，为何会发生？...原作者回复： 仅从数据中高频出现的要素进行学习的模型，是一个有趣的发现，这一发现为我们提供了另一种视角，我们的模型可以从对人类“毫无意义”的数据中进行学习。...存在非鲁棒、但有用的样本 Gabriel探讨了线性模型中非鲁棒但有用的特征。他提供了两种结构：一种是“受污染”的特征，由于混合了无用的特征，是非鲁棒的，而“集合”特征可能是真正有用的非鲁棒特征。...原作者回复： 这些线性模型实验，是实现真实数据集非鲁棒特征可视化的第一步（即对它们的存在性的一种巧妙的证实）。此外，“受污染”的非鲁棒特征的理论架构，为开发更精细的特征定义提供了一个有趣的方向。
巴别塔（图片来自维基百科） 如果您使用非英语语言进行NLP，则经常会困扰于“我应该使用哪种语言模型？”这一问题。尽管社区的单语训练模型越来越多，但还有一种似乎不太受关注的替代方法：多语言模型。...通过与研究人员的交流互动以及与业界的联系，我们意识到，现在确实需要将尖端NLP技术用于非英语语言。 我们也坚信，多语言模型对于那些期望未来扩张的公司来说是一个很好的解决方案。...“ RoBERTa”从某方面来说，它的训练程序与单语言RoBERTa模型相同，特别是唯一的训练目标是掩码语言模型。它没有下句预测的á la BERT模型或者句子顺序预测的á la ALBERT模型。...结论 这些结果实力表明，即使在单一语言上进行评估，多语言模型也表现出出色的性能，我们建议德国NLP从业人员在为其NLP系统选择语言模型时至少考虑XLM-Roberta变体之一。...我们认为，未来最好的模型可以从文本中学习，不仅可以从不同的领域而且可以从不同的语言中学习，这并不是不可思议的。
如果需要更好的泛化能力，用于处理非单一的任务，例如对话，则可用选更大的模型；而对于单一明确的任务，则不一定越大越好，参数小一些的模型也能调教得很好。...因此其对于一个网络中拓扑结构、流量矩阵等数据也是存在了可以理解和处理的可能的。 语言如何输入：自然语言首先需要被tokenize，从而将其用数字进行表示，使其可以正式输入模型。...其中较为关键的我认为有两方面，一方面是奖励模型，相关工作使用有标注数据有监督地训练一个奖励模型预测人类偏好；另一方面是将LLM的微调形式化为强化学习问题。...此外LLM可以通过交口交互获取额外信息这点值得注意，因为这意味着LLM可以通过接口获取到网络的信息，甚至也可以通过接口调用对网络做出动作（虽然我认为暂时没有这样的必要）。...LLM的训练与微调有资源门槛，但有公开的模型可通过API进行微调，这一点可以考虑加以利用。 网络管理运维存在实时性要求，因此在配置生成方面如果存在较高的实时性要求，则LLM可能难以胜任。
知识分享之规范——HTTP 状态码 背景 知识分享之规范类别是我进行整理的日常开发使用的各类规范说明，作为一个程序员需要天天和各种各样的规范打交道，而有些规范可能我们并不是特别了解，为此我将一些常见的规范均整理到知识分享之规范系列中...307临时重定向 指示客户端使用先前请求中使用的相同方法从另一个 URI 获取请求的资源。它与302 Found之前请求中使用的相同 HTTP 方法类似，但有一个例外。...308 永久重定向（实验性） 指示资源现在永久位于由Location标头指定的另一个 URI。它与301 Moved Permanently之前请求中使用的相同 HTTP 方法类似，但有一个例外。...417 期望失败 Expect服务器无法满足请求头字段指示的期望。 418 我是一个茶壶（RFC 2324） 它被定义为 April 的笑话，预计不会由实际的 HTTP 服务器实现。...431 请求标头字段太大 服务器不愿意处理请求，因为它的头字段太大。 444无响应（Nginx） Nginx 服务器不向客户端返回任何信息并关闭连接。
我们假设现在就要做一个营销，需要用户参与一个活动，然后完成一系列的任务，最后可以得到一些奖励作为回报。活动的奖励包含美团外卖、酒旅和美食等多种品类券，现在需要你帮忙设计一套奖励发放方案。”...“看，我这次优化后的版本是不是很完美？”小明洋洋得意地说。 “耦合度确实降低了，但还能做的更好。” “怎么做？”小明有点疑惑。 “我问你，策略类是有状态的模型吗？如果不是是否可以考虑做成单例的？”...状态模式包含以下主要角色： 环境类（Context）角色：也称为上下文，它定义了客户端需要的接口，内部维护一个当前状态，并负责具体状态的切换。...“好的。刚好我已经学习了设计模式的原理，终于可以派上用场了。” “之前你设计开发了活动模型，现在我们需要在任务型活动的参与方法上增加一层风险控制。” “OK。借此机会，我也想重构一下之前的设计。”...指挥者（Director）：它调用建造者对象中的部件构造与装配方法完成复杂对象的创建，在指挥者中不涉及具体产品的信息。 根据建造者模式的定义，上述活动的每个字段都是一个产品。
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