森林图，主要是对研究的一致性进行评估的可视化展示形式，以竖线为界，总结结果在线左认为是研究的因素降低，或者对研究的因素不利。此处我们使用此包自带的卡介苗抵抗肺结核（TB）的研究数据进行森林他绘制。...接下来我们看下森林图的绘制函数forest： ? 其中主要的参数有at用于标记X轴的值；ilab，ilab.pos用于显示研究的相关数据及相应的位置。...以上的森林图对子集合照样做了相关的分析。如果一个整体的进行累积的结果展示。...就叫他履带图吧，这个图其实就是森林图的一种，去掉了所有的标签，但是如果在研究的数量比较大时，此图就发挥了它的作用。...L’Abbe图，同样是异质性可视化定性图。图中圈的大小代表了研究样本的大小。横轴是对照组效应值对数，纵轴是实验组效应值对数。分布在对角实线代表没有差异的研究，分布在线下代表风险比对照组小。
森林图常见于元分析，但其使用绝不仅如此，比如我现在想要研究的对象有诸多HR结果，我想要汇总为一张图，森林图就是个非常好的选择。...ggpubr包提供的森林图是针对变量分析绘图，我也尝试使用了metafor包的forest画图函数，但太灵活了，我除了感觉文档画的不错，但实际使用却很难得到想要的结果。...安装： install.packages("forestplot") 文本 森林图可以与文本连接起来并自定义。...文本表 下面是一个使用文本表的例子： library(forestplot) #> 载入需要的程辑包：grid #> 载入需要的程辑包：magrittr #> 载入需要的程辑包：checkmate #...更改字体 tabletext <- cbind(rownames(HRQoL$Sweden), sprintf("%.2f", HRQoL$Sweden[,"coef
图3d展示了BriVL对人类很少看到的概念/场景（例如，“炽热的大海”和“发光的森林”）的想象结果，表明BriVL具有很强的泛化/想象能力，侧面证明了BriVL的优越性能不是由于过拟合预训练数据的证据，...此外图4c展示了一个“Baseball Field”实例与BriVL想象出的图像，由于在WSCD预训练数据集中有关“Baseball Field”的图片都是以正常相机视角拍摄的，且WSCD中几乎没有任何遥感数据...图6a展示了BriVL及其变种模型（微调策略的不同）的在AIC-ICC数据集上的检索效果，可以看出，图像到文本的检索结果通常高于文本到图像的检索结果，与人类一致；3种变体都比直接训练的BriVL效果好，...BriVL可以归类为two-tower模型，因为使用单独的图像和文本编码器，但实际上还采用了两个额外的动量编码器来帮助预训练过程。 从结构上BriVL由图像编码器、文本编码器构成。...其中在图像编码器中使用了一个名为Multi-Scale Patch Pooling (MSPP)的模块来解决以往在图像-文本检索任务中使用重型检测器提取区域/对象特征的计算成本很高的问题。
除了文生图的功能，CM3leon还可以为图像生成标注、回答有关图像内容的问题，甚至可以根据边界框和分割图的文本描述创建图像。...输入prompt「湖中央的圆形小岛，湖周围有森林，高对比度」—— 解决AI画手难题 连AI不会画手的老大难问题，都被CM3leon轻松解决了。 自回归模型首次击败Diffusion？...在近年来大热的文生图领域，Midjourney，DALL-E 2和Stable Diffusion使用的都是扩散技术。...事实上，指令微调不仅提高了CM3Leon在图像生成方面的性能，而且提高了图像标注编写的性能，使其能够回答有关图像的问题并通过遵循文本指令（例如「将天空的颜色更改为亮蓝色」）来编辑图像。...在训练过程中，Meta将模型输入和输出连接起来，并使用与预训练阶段相同的目标进行训练。 随着人工智能行业的不断发展，像CM3Leon这样的生成模型变得越来越复杂。
在本文中，ShowMeAI将对这3种模型进行比较，我们不会介绍这些 AI 模型后面的复杂数学原理，而聚焦在使用方法和效果对比。...使用『文本引导的图像到图像』生成算法，您可以上传图像，AI会以你上传的图像为初始图，根据提示来作图。...② 文本提示的图到图 它还有『编辑生成的图像』功能，使用『文本引导图像到图像』生成算法，我们可以在已生成的图像之上生成另一个图像来扩展生成的图像，或者对有遮蔽的图像进行补全创作。...① 文本提示作图 Midjourney的『文本提示做图』也非常简单，也同样是提交提示文本，就可以生成对应的结果。...1.如何使用 如果要本地运行 Stable Diffusion，至少需要 10GB VRAM 的 GPU。 Huggingface 提供了有关如何使用 Stable Diffusion 教程。
图片在本文中，ShowMeAI将对这3种模型进行比较，我们不会介绍这些 AI 模型后面的复杂数学原理，而聚焦在使用方法和效果对比。...使用『文本引导的图像到图像』生成算法，您可以上传图像，AI会以你上传的图像为初始图，根据提示来作图。...图片② 文本提示的图到图它还有『编辑生成的图像』功能，使用『文本引导图像到图像』生成算法，我们可以在已生成的图像之上生成另一个图像来扩展生成的图像，或者对有遮蔽的图像进行补全创作。...图片① 文本提示作图Midjourney的『文本提示做图』也非常简单，也同样是提交提示文本，就可以生成对应的结果。...图片 如何使用如果要本地运行 Stable Diffusion，至少需要 10GB VRAM 的 GPU。 Huggingface 提供了有关如何使用 Stable Diffusion 教程。
由于MongoDB使用的预写日志(journal)文件大小限制为100 MB，因此WiredTiger大约每100 MB数据创建一个新的日志文件。...通过使用内存映射文件，MongoDB可以将其数据文件的内容视为内存中的内容。这为MongoDB提供了一种访问和操作数据的极其快速和简单的方法。 内存映射文件如何工作？...注意 您无需为MongoDB回收磁盘空间以重用已释放的空间。有关重用已释放空间的信息，请参阅 空记录。...有关详细信息，请参阅 缺页错误。 我可以手动填充文档以防止更新期间的移动吗？ 在3.0.0版中更改。 使用MMAPv1存储引擎，如果文档大小增加，更新可能会导致文档在磁盘上移动。...如果索引使用前缀压缩（wiredTiger默认配置会对索引前缀压缩），则该索引的返回大小反映压缩大小。 如何获取有关数据库存储使用的信息？
那么能不能把第一个模型中已建立的知识转移到第二个模型中呢？当然可以，迁移学习可以做到。 迁移学习是指重复使用先前训练的神经网络的一部分，并使其适应类似的新任务。...具体来说就是，使用先前任务中训练过的神经网络，可以传输一小部分训练过的图层，并将它们与用于新任务数据训练的几个图层组合在一起。通过添加图层，新的神经网络就能快速学习并适应新的任务。...这两个任务的输入和输出不同，但一些概括与两者都有关的信息如布料、衣服上扣件和形状等方面的参数层可重复使用。...想像一下：有大量各种格式的文本文档（词语、在线博客…等），充满了拼写错误、缺少字符和字词多余的问题。目前，由斯坦福大学的研究人员创建的NLTK（自然语言工具包）是使用最为广泛的一种文本处理包。...为预测新用户买房的概率，可以将Word2Vec与逻辑回归结合起来。 你可以训练单词嵌入或使用预训练（迁移学习）单词向量集。若需下载157种不同语言的预训练单词向量，可查看FastText。
更改图表类型 如果你希望换一种图表类型来展示数据，只需要在图表对象上点击鼠标右键，在弹出的下拉式菜单中选择“更改图表类型…”即可。下图是更改为折线图的效果。 ?...选中图表对象后，可以看到图表对应的数据区域出现蓝色边框，可以拖动蓝色边框的角调整数据区域的大小，或者把鼠标放在蓝色边框的边上移动图表对应的数据区域。 下图是修改C3值和缩小数据区域后的效果。 ?...左键点击图表对象模型中的“标签区：新标签”，新标签的属性显示在图表设计器的右侧区域。 编辑属性框中的Text属性，输入文本“月销售报表”，回车后你可以看到预显区域的图表标签显出为“月销售报表”。...这时，你的图表设计器的预显效果应该与下图类似，点击“确认”即可把设计结果应用到图表上。 ? 后记 这是Spread快速入门系列文章的最后一篇。...同时，如果你在学习过程中遇到了问题，或者你希望和其他使用Spread产品的开发人员分享你的学习心得，我们也欢迎你加入讨论。
他最近的一些研究方法已应用于生物识别领域，解决面部图像隐私问题，其他的研究重点包括开发与机器学习中的模型评估、对抗攻击和 AutoML 有关方法和应用程序。...（或基尼）代替误分类误差作为杂质度量 6.6 改进和处理过拟合：将决策树的一些问题（例如过拟合）融合在一起并讨论改进方法，例如增益比、预剪枝和后剪枝 6.7 代码示例：如何使用 scikit-learn...训练和可视化决策树的快速演示 L07: 集成方法 7.1 集成方法简介：讨论了包括绝对多数投票法（majority voting）、套袋法（bagging）、随机森林（random forests）...，梯度提升使用损失的梯度来计算残差以适应序列中的下一棵树，视频中提到的论文地址：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/2939672.2939785 7.6 随机森林：讲解随机森林及其与套袋法之间的关系...，以及为什么随机森林在实践中的效果优于套袋法 7.7 堆栈：介绍 Wolpert 堆栈算法，并展示如何在 mlxtend 和 scikit-learn 中使用堆栈分类器 第四部分：模型评估 模型评估分为五个小节
图 1.3 对 LLM 进行预训练包括对大型未标记文本语料库（原始文本）进行下一个词预测。然后，可以使用较小的标记数据集对预训练的 LLM 进行微调。...图 1.6 除了文本完成之外，类似 GPT 的 LLM 可以根据其输入解决各种任务，无需重新训练、微调或特定于任务的模型架构更改。有时，在输入中提供目标示例是有帮助的，这被称为少样本设置。...这涉及将文本拆分为单独的单词和子单词标记，然后将其编码为 LLM 的向量表示。您还将学习有关高级标记方案，如字节对编码，这在像 GPT 这样的流行 LLM 中被使用。...然而，当使用 LLMs 时，我们通常使用比图 2.3 中所示的更高维度的嵌入。对于 GPT-2 和 GPT-3，嵌入大小（通常称为模型隐藏状态的维度）根据特定模型变体和大小而变化。...让我们打印前 30 个标记进行快速的视觉检查： print(preprocessed[:30]) 结果输出显示，我们的标记器似乎很好地处理了文本，因为所有单词和特殊字符都被很好地分开了： ['I', '
这是对所需操作更完整（且更快速）的实现，不仅会重新排列页面，还会对目录、链接到已删除页面的链接以及可选内容定义中受影响的条目进行相关更改。...更改 Pixmap.set_alpha() 以支持使用其 alpha 值预乘颜色和设置特定颜色为完全透明（例如白色）。...修复问题 #562。注释的像素图不再从页面像素图派生，从而避免意外包含页面内容。 修复问题 #559。这是对 MuPDF 的一个临时修复，使用了下一个版本的预发布版。...已更改 Page.add_freetext_annot() 方法，现在支持通过新的 “align” 参数进行文本对齐。 已修复 问题 #508。...更改方法Document.extractImage()现在返回有关提取图像的更多元信息。此外，其性能已大大提高。几个演示脚本已更改以使用此方法。 更改方法Document.
内容包括原理图、PCB图绘制方法，封装制作以及DRC规则的使用、图纸的打印、出错处理，3D元件体建立教程及相应的3D封装下载等。持续更新，原创不易！...变量包括： - 不安装特定组件； - 安装不同数值大小的组件； - 安装不同规格的组件； 虽然安装的组件可以改变，但连接线不可更改，同样，由于电路板上得标号不变，因此组件型号也不可能改变。...-------------------------------- 4）效果展示 Smart PDF打印设置： 输出后的效果： 10、原理图与PCB移动元件连线跟随 临时使用仅需按住Ctrl即可，此时“...-------------------------------- 3）问题解决 打印预览一直空白，重新建立工程，如下图所示才能打印成功。...七、原理图与PCB技巧汇总 1、从原理图中直观封装大小 十、问题汇总 1、Add Standalone License file无反应 复制***.alf与patch.exe文件至安装目录，再运行patch.exe
使用屏幕空间显示用于关键标签、注释和说明的文本。如果需要在3D空间中显示文本，请确保文本面向人，并且使用相同的字体大小，而不管文本和带标签的对象之间的距离如何。...由于多种原因，对现实环境的分析和表面检测可能会失败或花费太长时间-光线不足，反射面过多，表面细节不足或相机运动过多。如果您的应用收到有关这些问题的通知，请使用简单，友好的语言来提供解决问题的建议。...设计适应性强的界面，并保证在拆分视图中运行流畅。当用户切换多任务模式，旋转屏幕或更改文本大小或区域时，自适应界面会自动调整其UI元素和布局。 为中断做好准备，并准备好恢复。您的应用可以随时中断。...例如，通知可以发信号通知消息何时到达，事件将要发生，新数据可用或某些状态已更改。人们会在使用设备时在屏幕顶部的锁定屏幕上和通知中心中看到通知。 通知可以是本地或远程的。本地通知始发并在同一设备上传递。...不要使用快速动作进行通知。人们期望以其他方式接收来自应用程序的通知。 为每个快速动作提供一个可识别的标志符号。考虑使用SF符号表示每个动作（有关指导，请参阅SF符号）。
本文目录 机器学习算法速查卡 机器学习的类别 选择算法的注意事项 算法注释 更多的算法帮助 关于问题“我应该使用什么机器学习算法”？我们总是回答“这取决于“。这取决于数据的大小，质量和性质。...3.5 特征数 对于某些类型的数据，与数据点的数量相比，特征的数量可能非常大。这通常是遗传问题或文本数据的情况。大量的特征可以使一些学习算法停滞，使训练时间长得不现实。...这个方法比较耐用，简单和快速，但它可能对一些问题过于简单。...它是理想的情况下，线性方法不能提供足够准确的答案。开发人员通过将问题分解成一系列小的线性SVM问题来保持快速。...更多的算法帮助 有关描述算法并提供示例的可下载信息图，请参阅可下载的信息图：使用算法示例的机器学习基础知识（https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning
这项工作表明，现有的预训练方法，特别是自监督方法，如果在来自不同来源的足够的数据上进行训练，就可以产生这样的效果。...Meta的研究人员重新审视了现有的方法，并结合不同的技术，在数据和模型的大小上扩展我们的预训练。 大多数技术贡献的是加速和稳定规模化的训练。...对这些基础模型的大多数努力都集中在文本指导的预训练上，即使用一种文本监督的形式来指导特征训练。...这种形式的文本指导的预训练限制了可以保留的关于有关图像的信息，因为标题只包含图像中的表层信息，而复杂的像素级信息可能不会体现。 此外，这些图像编码器需要一一对应的文本&图像语料库。...Meta的研究人员关注的问题是，如果在大量的策划过的数据上进行预训练自我监督学习，是否有潜力学习所有的视觉特征。
在对于一些 AI 作画模型的不断尝试中，人们甚至总结出了让 AI 好好出图的关键词经验： 也就是说，如果掌握了正确的 AI 话术，作图质量提升效果将非常明显（参见：《「羊驼打篮球」怎么画？...有研究者认为这是一个应该优化的问题，模型应该更符合人类的语言习惯。...方法概览 研究者将基于指令的图像编辑视为一个监督学习问题：首先，他们生成了一个包含文本编辑指令和编辑前后图像的成对训练数据集（图 2a-c)，然后在这个生成的数据集上训练了一个图像编辑扩散模型（图 2d...这一过程包含以下步骤： 微调 GPT-3 以生成文本编辑内容集合：给定一个描述图像的 prompt，生成一个描述要进行的更改的文本指令和一个描述更改后图像的 prompt（图 2a）； 使用文本转图像模型将两个文本...因此在新研究中，作者使用预训练的 Stable Diffusion checkpoint 初始化模型的权重，利用其强大的文本到图像生成能力。
要使用新外观，请转到模型视图，然后按“立即升级”以使用新外观。 随时在此论坛帖子上留下有关“新模型视图”的反馈。 桌卡头 标题颜色 桌卡标题显示颜色，以帮助您快速查看哪些表来自同一来源。...现在，您可以使用模糊文本搜索来更好地过滤所要查找的值，因此不必滚动很长的列表即可获得所选项目。要了解更多信息，请查看Power BI服务中有关分页报告的参数的文档 。...明智地使用它们，当用户将鼠标悬停在某些值上时，他们将看到每个数据点的其他信息，甚至包括文本注释！...前往Microsoft AppSource并立即尝试视觉效果！ xViz散点图/气泡图 所述xViz分散/气泡图表提供9快速启动模板，包括散点图，气泡和两个IBCS变化。...甲散点图图表显示两个数值（X和Y坐标）和理想的相关性分析和异常检测之间的关系。的气泡图通过加入大小变量作为第三维进一步增强了散点图的信息密度。
在对于一些 AI 作画模型的不断尝试中，人们甚至总结出了让 AI 好好出图的关键词经验： 也就是说，如果掌握了正确的 AI 话术，作图质量提升效果将非常明显。...方法概览 研究者将基于指令的图像编辑视为一个监督学习问题：首先，他们生成了一个包含文本编辑指令和编辑前后图像的成对训练数据集（图 2a-c)，然后在这个生成的数据集上训练了一个图像编辑扩散模型（图 2d...这一过程包含以下步骤： 微调 GPT-3 以生成文本编辑内容集合：给定一个描述图像的 prompt，生成一个描述要进行的更改的文本指令和一个描述更改后图像的 prompt（图 2a）； 使用文本转图像模型将两个文本...因此在新研究中，作者使用预训练的 Stable Diffusion checkpoint 初始化模型的权重，利用其强大的文本到图像生成能力。...最后，作者展示了生成训练数据的大小和质量如何影响模型性能的消融结果。 编辑：王菁 校对：林亦霖
，列数对应于我们在第 2 部分中设置的特征向量的大小。...簇 2 包含…可能与战争有关的词？ 也许我们的算法在形容词上效果最好。 无论如何，现在我们为每个单词分配了一个簇（或“质心”），我们可以定义一个函数将评论转换为质心袋。...性能相似（在标准误差范围内）的事实使得所有三种方法实际上相同。 一些要尝试的事情： 首先，在更多文本上训练 Word2Vec 应该会大大提高性能。...方便的是，Word2Vec 提供了加载由谷歌原始 C 工具输出的任何预训练模型的函数，因此也可以用 C 训练模型然后将其导入 Python。...其次，在已发表的文献中，分布式单词向量技术已被证明优于词袋模型。在本文中，在 IMDB 数据集上使用了一种名为段落向量的算法，来生成迄今为止最先进的一些结果。
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