并且不同播放设备所处的网络环境也存在不同。因此就需要能够使用各种各样的编码配置和编码器来对不同的播放条件进行适配，以实现针对性的提供更加优质高效的视频服务。...在编码优化方面，使用per-title encoding 以及 per-shot encoding 技术实现根据内容的自适应优化编码参数，以及针对移动端设备的编码优化。...为了使得对视频质量的评价更加贴近人眼主观，Netfilx 也提出了 VMAF 指标。在编码标准方面，Netfilx 也对 AV1 和 VP9 的发展作出了贡献。...平均码率；对码率阶梯进行改进，并对编码的操作点进行调优。...因此在这一次的改进中，Netfilx 使用了 VMAF 作为替代，并根据 VMAF 来进行决策和编码阶梯的确定。这样已经可以取得一定的编码增益，如下图所示。
在点播视频的压缩中，目前需要能够进一步降低编码器的复杂度与提高压缩效率，相关的低复杂度编码器的研究也很有必要。并且，也需要一个更好的评价编码器性能的框架，并针对 VOD 点播场景的处理流程进行优化。...三个测试集中包括了不同的场景、分辨率以及 QP 大小。在三个测试集下的 BD-rate 结果如下图所示。图中的横坐标为编码所需时间，纵坐标为相比于 libaom AV1 的 BD-rate 大小。...图中的曲线由不同编码器在不同编码配置下的编码结果构成。...图中的纵坐标 SVT AV1 的编码结果与 libaom AV1 2 pass 编码相比的 BD-rate 大小，横坐标为编码时间。...下图展示了这两种编码方式下，对应编码模式循环减少的百分比与 RD 性能损失。可以看出一开始的快速编码有效的减少了编码过程中的循环所消耗的时间，并且对于 RD 性能的损失也在可以接受的范围。
另外的一种敏锐观察显示，在DNN训练中包含了两个迥异的阶段：首先，训练网络充分表示输入数据，最小化泛化误差；然后，通过压缩输入的表示形式，它学会了忘记不相关的细节。...互信息 互信息度量两个变量之间的相互依赖程度，它把一个随机变量通过另一个随机变量所获得的“信息量”进行量化，互信息是对称的。 数据处理不等式(DPI) 对于任意的马尔科夫链: ，我们有 。...网络越大，需要学习的参数越多。有了这种泛化界限，较大的网络（较大的 ）会有更糟的界限。我们直觉上会认为更大的网络能够实现更好的性能和更高的表达能力。这里却是和直觉相反。...“新的”输入压缩 为了应对这种违反直觉的观察数据，Tishby等人提出了DNN的新输入压缩范围。 首先让我们将 作为输入变量 的 分区。...ΔC是复杂性的差距和ΔG是泛化的差距。 网络和训练数据的大小 更多隐藏层的好处 拥有更多的层会给我们带来计算上的好处，并加快训练过程，以获得更好的泛化效果。
在文献[13]中，则使用自动编码器方法来提取BEV图像中后续时间步长的占用概率。这种方法首先使用编码器网络来生成特征向量，然后使用解码器网络将该特征向量提升到输出图像。...Deo和Trivedi[14]介绍了一种LSTM编码器-解码器方法，该方法结合了卷积社交池（convolutional social pooling），以有效地学习车辆运动中的相互依赖性。...我们为这些图像引入 个残差或CNN网络。这些网络学习为每个图像提取视觉特征。接下来，我们整合RNN网络，以学习从CNN网络提取的特征中的时间特征。...其目的是预测5秒（50个时段）的未来轨迹。我们认为作为模型输入的历史是1秒或10个时段。对于CRNN网络，我们考虑两个时间步长（即 ），因此考虑五个CNN网络。...如表所示，CRNN方法在预测近期(0.5和1秒)时优于基础残差网络，然而，它对远期的预测误差较高。例如，提出的方法在5秒的FDE误差为3.12，而ResNet对应的误差为1.87。
在文献[13]中，则使用自动编码器方法来提取BEV图像中后续时间步长的占用概率。这种方法首先使用编码器网络来生成特征向量，然后使用解码器网络将该特征向量提升到输出图像。...Deo和Trivedi[14]介绍了一种LSTM编码器-解码器方法，该方法结合了卷积社交池（convolutional social pooling），以有效地学习车辆运动中的相互依赖性。...给定EV（ ）感知的观测，通过估计条件概率分布 来建模一般问题。这种概率分布是一种捕捉车辆之间相互依赖性的相互分布。为了降低问题的复杂性，许多现有研究忽视了之后车辆操纵之间的相互依赖性。...我们为这些图像引入 个残差或CNN网络。这些网络学习为每个图像提取视觉特征。接下来，我们整合RNN网络，以学习从CNN网络提取的特征中的时间特征。...其目的是预测5秒（50个时段）的未来轨迹。我们认为作为模型输入的历史是1秒或10个时段。对于CRNN网络，我们考虑两个时间步长（即 ），因此考虑五个CNN网络。
在嵌入复杂数据方面，自动编码器已经被证明是非常有效的，它提供了简单的方法来将复杂的非线性依赖编码为平凡的向量表示。...热编码数据 热编码数据是一种最简单的，但在一般机器学习场景中经常被误解的数据预处理技术。该过程将具有“N”不同类别的分类数据二值化为二进制0和1的N列。第N个类别中出现1表示该观察属于该类别。...它可以很容易地为数据添加多余的复杂性，并改变数据上某些分类方法的有效性。例如，转换成OHE向量的列现在是相互依赖的，这种交互使得在某些类型的分类器中有效地表示数据方面变得困难。...通过求两个向量之间的余弦来计算距离，计算方法为: ? 由于该方法能够考虑到各列中二进制值的偏差来评估两个向量之间的距离，因此在稀疏嵌入重构中，该方法能够很好地量化误差。...最后，我们讨论了解决稀疏一热编码问题的3个损失函数。训练这些网络并没有更好或更坏的损失，在我所介绍的功能中，没有办法知道哪个是适合您的用例的，除非您尝试它们!
然而，由于缺乏关于真实数据生成的先验知识，实际上很难建立可行的方法来揭示数据之间的依赖关系。...观察到的数据关系与底层数据几何形态之间的潜在不一致可能导致基于图形学习的结构化表示和真正的数据依赖之间的系统偏差。...在某些情况下，存在将这些实例连接起来的关系结构，可以表示为一个图 G = (V, E)，其中节点集 V 包含所有实例，边集 E = {e_ij} 包含观察到的关系。...由于对S^(k) 的显式形式或内部结构没有先验知识，因此作者将扩散率视为时间相关的潜在变量，并引入一个能量函数，用于衡量给定步骤 k 时实例状态的预期量： δ 被定义为在感兴趣的特定区间上是非递减且凹的函数...两个DIFFORMER模型在几乎所有情况下都比MLP表现得更好，表明学习实例间相互依赖性的有效性。
抽象工厂模式是一种创建型设计模式，它提供了一种创建一系列相关或相互依赖对象的接口，而无需指定具体类。在前端开发中，抽象工厂模式可以帮助我们更好地组织和管理代码，提高代码的可维护性和可扩展性。...然后，我们定义了两个具体工厂类StandardXHRFactory和ActiveXHRFactory，它们分别继承自抽象工厂类，并实现了createXHR()方法来创建具体的XHR对象。...然后，我们定义了两个具体产品类StandardXHR和ActiveXHR，它们分别继承自抽象产品类，并实现了send(data)方法来发送数据。...符合开闭原则，当需要增加新的产品族时，只需要扩展抽象工厂和具体工厂类即可。缺点增加了系统的复杂度，引入了更多的类和接口。当产品族较多时，需要创建大量的具体工厂类，增加了代码量。...总结--抽象工厂模式是一种创建型设计模式，适用于需要创建一系列相关或相互依赖对象的场景。在前端开发中，抽象工厂模式可以帮助我们更好地组织和管理代码，提高代码的可维护性和可扩展性。
令人纠结的相互依赖关系 相互依赖关系通常是技术复杂性的根源之一。一个经典案例是软件包的依赖性： 案例： 你的应用程序依赖于许多外部库和框架，这些库和框架可能彼此之间存在依赖关系。...这通常包括缓存、并发编程和特殊算法的使用： 案例： 在一个需要高吞吐量的网络应用中，开发人员可能引入缓存来减少对数据库的访问。尽管缓存提高了性能，但它也引入了缓存一致性和过期管理等新问题。 6....为解决某特定问题而引入的特殊框架 有时，为了解决特定问题，开发人员会引入专门的框架或库。这些框架通常具有陡峭的学习曲线： 案例： 一个团队可能为了处理地理空间数据引入了GIS（地理信息系统）框架。...如何应对技术复杂性 技术复杂性是不可避免的，但可以通过以下方法来管理它： 模块化设计：将系统拆分为较小的、独立的部分，减少紧耦合。 一致的命名和术语：确保团队内使用相同的术语和命名规范。...了解这些复杂性的不同表现方式和案例有助于更好地应对和解决问题。希望本文能帮助您更好地理解和管理技术复杂性。
与SE略有不同的是，CA将空间位置信息嵌入到通道注意力图中，以增强特征聚合。 注意，CA将把原始输入张量分解为两个并行的1D特征编码向量，用于利用空间位置信息对跨通道相关性进行建模。...在下文中，输入特征可以对全局特征信息进行编码，并帮助模型分别沿着两个空间方向捕获全局信息，这两个方向在没有卷积的情况下。...此外，它生成2个并行的1D特征编码向量，然后将一个向量置换成另一个向量形状，然后在卷积层上级联两个并行1D特征编码器向量。这两个并行1D特征编码向量将共享具有降维的1x1卷积。...通过将上述并行处理的输出与矩阵点积运算相乘，导出了第一个空间注意力图。为了观察这一点，它在同一处理阶段收集不同尺度的空间信息。...融合不同尺度的上下文信息使神经网络能够为高级特征图产生更好的像素级关注。 随后，卷积核的并行化似乎是一种更强大的结构，可以通过使用跨空间学习方法来处理短期和长期依赖关系。
克劳德香农，信息时代之父 在20世纪初期，科学家和工程师们努力解决这样的问题：“如何量化信息？有没有一种分析方法或数学方法可以告诉我们信息的内容？” 例如，考虑以下两句话： 布鲁诺是一条狗。...让我们考虑两个实验： 抛出一枚无偏硬币（P(H)= 0.5）并观察它的输出，假设H 抛出一枚有偏硬币（P(H)= 0.99）并观察其输出，假设H 如果我们比较两个实验，与实验1相比，实验2更容易预测结果...抛掷一枚无偏硬币的实验比抛掷有偏硬币具有更多的熵 另一种观察熵的方法是我们观察随机实验结果时获得的平均信息。将实验结果获得的信息定义为该结果发生概率的函数。结果越罕见，从观察中获得的信息就越多。...例如，在确定性实验中，我们总是知道结果，因此通过观察结果没有获得新信息，因此熵为零。 数学定义 对于离散随机变量X，可能的结果（状态）x_1，...，x_n，熵（以位为单位）定义为： ?...在诸如卷积神经网络的深度学习架构中，最终输出的softmax层经常使用交叉熵作为损失函数。 交互信息 交互信息是两种概率分布或随机变量之间相互依赖性的度量。
所以，这篇论文提出了相应的编码器-解码器结构，其中编码器是ResNet-101模块，解码器为能融合编码器高分辨率特征和先前RefineNet模块低分辨率特征的RefineNet模块。...这两种模型的性能优于DeepLabv2模型的最优值，文章中还提到性能的提高是由于加入了批量归一化层和使用了更优的方法来编码多尺度背景。...模型解释 DANet的整体框架首先对ResNet进行变形，移除最后两个模块的下采样后应用空洞卷积，得到一个输出特征图，尺寸为输入图像的1/8，然后这个输出特征图分别输入给两个注意力模块中以捕获全局(long-range...通道注意力模块的操作相似，只不过乘法实在通道维度进行计算。最终将两个模块的结果进行聚合得到一个更好的表征结果已进行接下来的逐像素预测。...为了更好地利用两个注意模块的全局语义信息，论文将模块的输出经过一个卷积层后进行一个逐元素的加和实现特征融合，然后接一个卷积层得到最终的预测结果。
我是Lightstep的联合创始人兼首席执行官。我在这里讨论的是资源和事务，这是可观察性的一个基本的二元性。我职业生涯的大部分时间都在研究可观察性。...我们将使用跟踪上下文将所有这些服务中的结构化事件连接到一个更大的表中。其中有一个表，其中包含来自这些不同服务的列，在这里用颜色编码，服务A、B和D也在其中连接。然后，每个分布式事务表示该表中的一行。...资源是事务为完成其工作而消耗的东西。这个定义的一个副作用是，根据定义，资源是有限的。你的亚马逊账单是一种资源。同样，许多不同的颗粒。通过Kafka主题的吞吐量，Kafka集群只能支持这么多负载。...为了让它更直观一点，我为一个微服务、一个Kafka集群和一个互斥锁绘制了这些框。这完全是说明问题的。我相信有更好的方法来衡量这些东西的健康状况。对于一种资源，您要考虑的是该资源在某种程度上的剩余量。...可观察性是理解工作负载如何影响资源健康的最简单方法之一，反之亦然。 说到相互依赖，应用程序的客户只关心事务。
算法； 在机器翻译中常用的 RNN 和各种类型的模型中普遍使用的编码器和解码器； 信息论の发展简史 我们从一个简单的例子来引入，在下面两个句子里，包含了不同的信息量。...「Bruno 是一条棕色的大狗。」 很明显，这两个句子传达出的信息量不同，跟第一句话相比，第二句话信息量更丰富，不仅告诉我们Bruno 是条狗，还告诉我们狗的毛色和体型。...例如，在确定性实验中，我们总是知道结果，所以从观察结果中没有得到新的信息，因此熵为零。...图注：基于 CNN 的分类器通常把 softmax 层作为最终层，使用交叉熵损失函数进行训练 深度学习中常见的重要元素：互信息 互信息（Mutual Information） 定义互信息用来度量两个概率分布或随机变量之间相互依赖程度...数学公式 一个概率分布Q与另一个概率分布P的KL散度的数学公式为: ? 应用 KL 散度目前多用于无监督机器学习系统中的 VAE（变分自动编码器）。
在贝利维尔博士所处的阶段，还没有很好的方法来实现对大脑中脑活动进行观察的方法，但是他通过对血液灌注方法的灵活使用完成了这一开创性的工作。他的成功引发了世界范围的脑功能磁共振成像技术的研究热潮。...在知道了这两个基本信息后，我们来通过图2进一步看MVPA的分析方法是如何实现在全脑中寻找到对特定对象的基于多个体素的编码模式。...也就是说，MVPA方法就是一种考虑了个体的大脑的神经信号编码方法的机器学习方法。这种方法目前已经取得了很多的研究成果，并且被大量使用。接下来，我们来看哪些工具包可以更好的实现MVPA的分析方法。...以上两个MATLAB包则没有。 2....为了能够从特定经验模式的观察中抽象出来，我们需要一种与模式（即测量方法，如fMRI和EEG的测量就完全不同，但对象都是大脑的神经活动）无关的方法来描述大脑区域的表现。
01 前言 在今天分享中，研究者提出了一种简单而有效的方法来稳定极深的Transformer。...所提出的方法结合了两个优点，即Post-LN的良好性能和Pre-LN的稳定训练，使DEEPNORM成为首选的替代方案。 ...然而，底层的Pre-LN的梯度往往大于顶层，与Post-LN相比导致性能下降。 为了缓解上述问题，已经努力通过更好的初始化或更好的架构来改进深度Transformer的优化。...Instability of Deep Transformer 研究者研究了Deep Transformer不稳定的原因。分析从观察开始：更好的初始化方法可以稳定Transformer的训练。...提供了对”编码器-解码器架构“的分析，它可以以相同的方式自然地扩展到”仅编码器“（bert) 和仅解码器(gpt)模型。
本文转自：Java3y 不知道大家还是学生的时候有没有这个问题：公司做的项目和自己在学校练手的项目有多大的区别。...区别 在视频练的项目大多数都是由讲师在本地编码来讲解整一个项目的开发过程，而我们去到公司做的第一件事是啥？把项目clone(checkout)到本地来看。...这就有两个区别： 去到公司往往不是从零开发一个项目，项目的框架和代码都已经写好了。...） 有的时候，可能环境过于复杂（各种系统相互依赖），clone(checkout）下来的项目就很难在本地上启动起来，或者说在本地上的数据跟线上的数据差距太大了（比较难看出效果）。...最后 版本控制工具 远程连接Debug调试 不再使用e.printStackTrace();，而是log.error()来替代 各种权限都需要申请和审批 至于代码量来说的话，一般是公司的代码量比我们在学校做的项目要多得多的
我们的工作一句话就可以概括，即通过深度学习的方法来进行电商欺诈的检测。我想讲的更多的是从工业落地的角度，去建立一套完整的系统来解决问题。 研究背景 ? 首先介绍一下背景。...对于欺诈用户而言，看右边这两个用户，从统计上来说有两个比较鲜明的特点。第一个是用户非常简单粗暴，购买的都是一些虚拟物品，因为虚拟物品可以随时变现。...对这些信息进行编码之后就可以让机器去学习。 ? 怎么进行编码？其实模型输入的并不是原始信息，在实际操作过程中需要用一些方法来把这些信息变成机器能够认识的信息。我们采用的方法比较简单。...对URL的编码我写了两种编码方式，在URL里面很多页面都可以归为Category或Item这两个门类。商品的列表页和详情页实在太庞大了，如果用one-hot编码将是一个非常大的数目。 ?...后续我们把用户的浏览行为拼接起来，找到之前的session，这样的话性能会更好。
文本已收录至我的GitHub仓库，欢迎Star：https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y 不知道大家还是学生的时候有没有这个问题：公司做的项目和自己在学校练手的项目有多大的区别...区别 在视频练的项目大多数都是由讲师在本地编码来讲解整一个项目的开发过程，而我们去到公司做的第一件事是啥？把项目clone(checkout)到本地来看。...这就有两个区别： 去到公司往往不是从零开发一个项目，项目的框架和代码都已经写好了。...） 有的时候，可能环境过于复杂（各种系统相互依赖），clone(checkout）下来的项目就很难在本地上启动起来，或者说在本地上的数据跟线上的数据差距太大了（比较难看出效果）。...最后 版本控制工具 远程连接Debug调试 不再使用e.printStackTrace();，而是log.error()来替代 各种权限都需要申请和审批 至于代码量来说的话，一般是公司的代码量比我们在学校做的项目要多得多的
因此离线 RL 的主要挑战之一是希望学习到的策略比数据集 D 中看到的行为表现更好，也就是说在实践中能够执行一系列与训练集中出现的不同的动作，这些动作比从数据集 D 中观察到的行为模式有更好的表现（类似观看...离线强化学习领域也可以使用在线和离线强化学习的不同方法来学习策略。...对于每个单元，观察是一个大小为 43 的向量，其中包含游戏界面中可用的所有信息。这或许可以理解为对博弈的微观管理观察。...正如我们之前在观察和操作部分看到的，Pysc2[4] API 提供了不同类型的观察数据，这些观察被编码为三个部分。...单位包含代理观察到的单位列表，包括专有的和来自对手的：每个单位都包含一个大小为 43 的向量。和特征图，编码世界信息的 128x128 张量。所有这些信息都由 API 提供的。
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