大规模语言模型（LLM）使用户可以借助提示和上下文学习来构建强大的自然语言处理系统。然而，从另一角度来看，LLM 在特定自然语言处理任务上表现存在一定退步：这些模型的部署需要大量计算资源，并且通过 API 与模型进行交互可能引发潜在的隐私问题。
程序集标识的某些部分（名称、公钥令牌、区域性、可重定目标属性或版本）对于比较的双方都不匹配。
本文主要介绍了如何使用stacking算法进行数据挖掘和机器学习比赛中的预测问题。首先介绍了stacking算法的框架和运行过程，然后讨论了使用stacking算法时需要注意的事项，最后介绍了一些stacking算法的变种和改进。
所谓类型转移（Type Forwarding）就是将定义在某个程序集中的类型转移到另一个程序集中。我们先通过一个简单的实例让读者朋友们对类型转移有一个感官上的认识。我们利用Visual Studio创建一个针对.NET Framework 3.5的控制台应用，并编写如下一端简单的程序输出两个常用的类型（Function<T>和TimeZoneInfo）所在程序集的名称。现在我们直接运行这个程序，会在控制台上得到如下所示的输出结果，可以看出.NET Framework 3.5（CLR 2.0）环境下的这两个类
摘要：本篇从理论到实践详解了使用半监督和自监督学习框架解决文本分类中的样本不均衡问题。首先，讲了下为啥要用半监督和自监督学习框架；然后，结合论文从理论到实验结果重点介绍了半监督和自监督框架下的不均衡学习；最后将半监督和自监督学习框架应用到我们实际的文本分类任务中并取得了不错的效果提升。对于希望通过半监督和自监督方式解决样本不均衡问题的小伙伴可能有所帮助。
本文提供了一个最简的方法，可以用到整个 WPF 框架里面所有 internal 内部权限的成员的方法。这是一个我自己定制的 WPF 框架，可以在此基础上构建属于自己的定制化的 WPF 框架
本篇文章是论文的介绍性博客:Benchmarking Graph Neural Networks （https://arxiv.org/abs/2003.00982）的介绍性文章，有兴趣的可以下载原文阅读
目前常用的深度学习框架主要包括tensorflow、caffe、pytorch、mxnet等；
在《.NET Core跨平台的奥秘[上篇]：历史的枷锁》中我们谈到：由于.NET是建立在CLI这一标准的规范之上，所以它天生就具有了“跨平台”的基因。在微软发布了第一个针对桌面和服务器平台的.NET Framework之后，它开始 “乐此不疲” 地对这个完整版的.NET Framework进行不同范围和层次的 “阉割” ，进而造就了像Windows Phone、Windows Store、Silverlight和.NET Micro Framework的压缩版的.NET Framework。从这个意义上讲，
RecBole （中文名称："伯乐"，意取"世有伯乐，然后有千里马"），由中国人民大学的AI Box团队与北京邮电大学、华东师范大学的科研团队联合开发出品。
作者：Tianshui Chen、Wenxi Wu、Yuefang Gao、Le Dong、Xiaonan Luo、Liang Lin
在3D医学影像中进行物体定位的标准方法是使用分割模型对感兴趣的目标进行 Voxel 到 Voxel 的标注。虽然这种方法使模型具有很高的准确性，但也存在一些缺点。为医学影像生成 Voxel 级准确的标注是一个耗时的过程，通常需要多个专家来验证标签的质量。由于标注者之间的变异性，器官或病变的医学术准确的分割可能会出现结构边界不确定的问题，这可能会导致附近组织中包含无关信息或排除相关信息。即使有高质量的标签，分割模型在准确标记目标结构边界时可能会遇到困难，通常需要后处理来填充缺失的内部体积并消除伪预测目标。总之，这使得分割模型的训练成本过高，同时可能会限制下游诊断或分类模型的预测能力。
对于在.NET框架（.NET Framework）下进行开发的程序员来说，无法回避的一个问题就是：什么是.NET框架？它包含了哪些内容？为开发程序提供了哪些支持？很多朋友对这类个问题的第一反应可能是.NET框架所提供的庞大类库及编写代码所采用的C#语言，实际上远不止这些。
我需要限定某个抽象类只能在我程序集类实现，而不支持其他程序集实现，也就是我需要一个不能被继承的抽象类
.NET Standard 引用程序集的主要分发载体是 NuGet 包。 实现会以适用于每个 .NET 实现的各种方式提供。
在 WPF 框架开发中，其实很少有开发者有足够的勇气去更改现有的框架逻辑，因为 WPF 的功能十分庞大，很难测试全。更多的开发都是加功能以及开放已有功能。整个 WPF 框架的大体设计是十分好的，可以在框架里面遵循对修改关闭的原则，定制化更多的是做注入，调用 internal 权限成员 本文告诉大家如何给 WPF 框架加入 InternalsVisibleToAttribute 特性让其他程序集可以访问 internal 权限成员
自从开始训练深度神经网络以来，一直在想所有Python代码的结构是什么。理想情况下，良好的结构应支持对该模型进行广泛的试验，允许在一个紧凑的框架中实现各种不同的模型，并且每个阅读代码的人都容易理解。必须能够通过编码和重用各种数据加载器来使用来自不同数据源的数据。此外，如果模型支持在一个模型中组合多个网络（例如GAN或原始R-CNN的情况），那就太好了。该框架还应该具有足够的灵活性以允许进行复杂的可视化（这是在数据科学中的核心信念之一，即可视化使一切变得更加容易，尤其是在计算机视觉任务的情况下）。
今天给大家介绍的是韩国科学技术院(KAIST)与穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学(MBZUAI)研究人员联合发表在ICML2021上的一篇文章。作者提出一种端到端的框架，用于直接训练深度神经网络，使预测的反应路线更符合现实中的反应要求。实验表明，该方案显著提高了解决逆合成问题的成功率，同时保持了网络预测有效反应的性能。
这篇文章介绍了一个名为Q的框架，旨在改善大型语言模型（LLMs）在多步推理任务中的性能。作者指出，尽管LLMs在许多自然语言任务上表现出色，但在执行多步推理时，由于其自回归生成过程，容易产生错误、幻觉和不一致的陈述。Q框架通过将多步推理视为启发式搜索问题，引入了一个通用、多功能且灵活的框架，通过有意识的规划引导LLMs的解码过程。
其中属性设置的值可以是百分比，可以是固定值，*符号表示除了已经分配后的剩余空间。上面代码中每个html文件设置不同的背景颜色，效果如下：
许久没写公众号了，日前有人留言询问最近有无更新，于是小编就来更新了。今天小编打算给大家分享一下SAS实现交叉表的自动输出，交叉表是临床试验编程中非常常见的一种表格的类型，实现起来的程序也还是比较简单的。
本文第一作者和通讯作者均来自上海算法创新研究院。其中，通讯作者李志宇博士毕业于中国人民大学计算机专业，并曾在阿里巴巴、小红书等互联网公司从事算法落地与研究工作，曾参与了包括千亿级商品知识图谱、用户图谱和舆情图谱的研发工作，累计发表论文四十余篇。李志宇当前在上海算法创新研究院大模型部门（由熊飞宇博士带领）负责整体的技术研发工作。研究院主页：https://www.iaar.ac.cn/
作者 | Jasmeet Bhatia 编译 | KK4SBB 本文将对目前流行的几种Keras支持的深度学习框架性能做一次综述性对比，包括Tensorflow、CNTK、MXNet和Theano。作者Jasmeet Bhatia是微软的数据与人工智能架构师，本文内容仅代表个人观点。 如果现在有人质疑Keras在数据科学家和工程师社区的地位，那么就先请他去看看专业AI和云计算玩家对Keras的支持率吧。官方发布的最新版Keras，除了支持Theano等通用库之外，已经可以支持谷歌的Tensorflow和微
基于深度学习的计算机视觉通常需要数据。许多研究人员试图用合成数据来增强数据集，以提高模型的稳健性。然而，增加流行的行人数据集，如加州理工学院和城市人，可能极具挑战性，因为真实的行人通常质量较低。由于遮挡、模糊和低分辨率等因素，现有的增强方法非常困难，这些方法通常使用3D引擎或生成对抗性网络（GAN）合成数据，以生成逼真的行人。与此不同的是，为了访问看起来更自然的行人，我们建议通过将同一数据集中的真实行人转换为不同的形状来增强行人检测数据集。因此，我们提出了基于形状变换的数据集增强（STDA）框架。 所提出的框架由两个后续模块组成，即形状引导变形和环境适应。在第一个模块中，我们引入了一个形状引导的翘曲场，以帮助将真实行人的形状变形为不同的形状。然后，在第二阶段，我们提出了一种环境感知混合映射，以更好地将变形的行人适应周围环境，获得更逼真的行人外观和更有益的行人检测增强结果。对不同行人检测基准的广泛实证研究表明，所提出的STDA框架始终比使用低质量行人的其他行人合成方法产生更好的增强结果。通过扩充原始数据集，我们提出的框架还将基线行人检测器在评估基准上提高了38%，实现了最先进的性能。
模型的微调有多种方式，对于入门的来说，一般都是基于官方的文档微调；最近发现很多开源库，其目的就是支持应用多种微调策略来微调模型，简化模型的微调门槛。比如 ChatGLM-Efficient-Tuning、LLaMA-Factory。其架构逻辑如下：
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。
文章：Multi-Session, Localization-oriented and Lightweight LiDAR Mapping Using Semantic Lines and Planes
据外媒报道，福特近日在官网上线了一个语料库Ford Autonomous Vehicle Dataset(福特自动驾驶汽车数据集)，该数据集包含了2017~2018两年间的自动驾驶车队在密歇根州的路测数据，总大小1.6TB。福特将该数据集免费提供给研究人员，用于提高自动驾驶汽车在城市环境中的适应性。
【导语】北大、哈工大和加州大学圣巴巴拉分校在 ACL 2019 的一篇论文中联合提出了一个全新的生成性解释框架，该框架能够对分类策略进行学习，并同时提供细粒度的解释。这项研究还提供了解释因子以及最小化风险训练（minimum risk training）方法，以便进行学习并产生更加合理的解释。
链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/347705276
UnitGen 是我们从 UnitEval 拆分出来的代码数据集生成项目，旨在为基于开源模型供的私有化部署提供更好的编码数据集。
处理框架和处理引擎负责对数据系统中的数据进行计算。虽然“引擎”和“框架”之间的区别没有什么权威的定义，但大部分时候可以将前者定义为实际负责处理数据操作的组件，后者则可定义为承担类似作用的一系列组件。 例如Apache Hadoop可以看作一种以MapReduce作为默认处理引擎的处理框架。引擎和框架通常可以相互替换或同时使用。例如另一个框架Apache Spark可以纳入Hadoop并取代MapReduce。组件之间的这种互操作性是大数据系统灵活性如此之高的原因之一。 虽然负责处理生命周期内这一阶段数据的系
选自data science central 机器之心编译 参与：蒋思源 本文比较了 Keras 支持的主流深度学习框架性能，包括 TensorFlow、CNTK、MXNet 和 Theano，作者希望通过使用同一模型和不同的 Keras 后端，而测试不同框架在不同类型任务中的性能。本文通过五个任务分别测试了 MLP、CNN 和 RNN 模型，机器之心不仅对该试验进行了介绍，同时还使用 Keras（TensorFlow 后端）在 MNIST 数据集上试运行了 CNN。 如果我们对 Keras 在数据科学和深
正常如果你想写一个 .NET 的 NuGet 包，直接打包就好了，你的引用程序集会出现在 NuGet 包内的 lib 文件夹内。然而，如果我们的 NuGet 包包含本机依赖的话怎么办呢？
AS-MLP: An Axial Shifted MLP Architecture for Vision
今天跟大家分享一篇利用机器遗忘学习（Machine Unlearning）来选择性的忘掉某些特定数据进而完成带有隐私保护功能的推荐系统的文章。该文章发表在WWW2022会议上，是第一篇解决机器遗忘问题的推荐系统工作。该文提出了一种通用的可擦除推荐框架RecEraser，其通过将全部训练数据集进行划分成若干份，然后在每份子数据集上单独训练推荐模型，最后将多个子推荐模型的结果进行聚合来得到最终的推荐结果。由于其可以只重新训练删除数据的子模型而不用重新训练整个模型，因此可以以实现高效的数据擦除与出色的推荐性能。
由美国东北大学王言治教授研究团队与美国威廉玛丽学院任彬教授研究团队共同提出，IBM、清华等共同研究的模式化稀疏度感知训练框架，不仅能够同时实现卷积核稀疏模式的全自动提取、模式化稀疏度的自动选择与模型训练，还证明了所提取的模式化稀疏度与理论最佳模式化稀疏度相匹配，并进一步设计了能够利用模型特点实现编译器优化的移动端推理框架，实现了大规模深度神经网络在手机移动端上的实时推理。目前，这篇文章已被 ECCV 2020 会议收录，该文章同时入选 ECCV 2020 demonstration track。
在数学推理领域，大型语言模型（LLMs）的性能受限于高质量训练数据。为此，本文提出关键点驱动的数据合成（KPDDS）框架，它通过分析真实数据中的关键点和示例对来生成问答对。基于此框架作者创建了KPMath数学问题数据集，并通过与额外的推理密集型数据结合，形成了KPMath-Plus数据集。在KPMath-Plus上微调的Mistral-7B模型在MATH测试集上达到了39.3%的零样本PASS@1准确率，不仅超过了7B模型，还超过了34B模型。
小编邀请您，先思考： 1 集成学习是什么？ 2 如何用Python或者R实现集成学习？ 1 集成学习是什么？ 简单来说，集成学习是一种技术框架，其按照不同的思路来组合基础模型，从而达到其利断金的目的。 2 集成学习框架 目前，有三种常见的集成学习框架：bagging，boosting和stacking。国内，南京大学的周志华教授对集成学习有很深入的研究，其在09年发表的一篇概述性论文《Ensemble Learning》 https://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/p
基于模式化稀疏度的剪枝方法能够使深度神经网络在图像识别任务中「看得」更清楚，同时减小了模型尺寸，使模型在移动端「跑得」更快，实现实时推理。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 Pytorch框架现在越来越受到开发者欢迎的深度学习框架，小编也是从tensorflow到pytorch都使用过，让我现在选择我会选择pytorch框架，原因有几下几个： 集合了前面框架的优点，特别是torch与caffe2 学习曲线平缓，特别容易上手 针对计算机视觉提供了专项torchvision框架 模型导出ONNX公开格式，兼容各种推理框架部署，从边缘到云端 最新论文多数都是基于pytorch完成，容易对接开发
目前，机器学习和深度学习算法（ML&DL）已被广泛应用于股票趋势预测，并取得了显著进展。然而，这些方法未能为预测提供理由，缺乏可解释性和推理过程。此外，它们无法整合如财经新闻或报告等文本信息。与此同时，大型语言模型（LLMs）具有出色的文本理解和生成能力。但由于金融训练数据集稀缺以及与实时知识的整合有限，LLMs仍然存在幻觉问题，并且无法跟上最新信息。
机器之心专栏 作者：HJZ Salesforce 亚洲研究院推出了一站式视觉语言开源框架 LAVIS。 视觉语言模型在内容推荐、电子商务里有广泛应用，例如图像描述生成、文本图像检索以及多模态内容分类。依托于海量互联网数据，多模型模型近期得到长足发展，其性能在下游任务上得到了广泛的验证。 尽管如此，现阶段的视觉语言方向的发展也存在其局限性。例如，由于语言视觉任务的多样性和复杂性，特别是对于初学者或者其他领域的工程研究人员，训练和评估现有视觉语言模型并不容易， 其较陡的学习曲线让很多新接触视觉语言方向的人望而却
从设计上，用户控件 UserControl 就不是一个合适用来多次继承的类型，更不要说进行跨程序集继承自定义的 UserControl 用户控件。对于大部分的用户控件来说，都是采用组合现有的控件来实现的功能，本身应该被当成一个模块来进行使用。在 WPF 框架里面，从框架层阻止了开发者对自定义的 UserControl 用户控件跨程序集继承的逻辑，一旦尝试进行跨程序集继承，将在运行时抛出异常。本文将从源代码的角度告诉大家 WPF 框架是如何阻止跨程序集继承
随着深度学习的快速发展，许多研究者们开始尝试利用卷积神经网络解决人脸表情识别（Facial Expression Recognition, FER）任务，并已取得了不俗的进展。但是，各个人脸表情数据集之间的数据不一致（Data Inconsistence）极大地削弱了模型的泛化能力，导致现有的大部分人脸表情识别算法在跨域场景下无法通用。因此，许多研究者致力于开发跨域人脸表情识别（Cross-Domain Facial Expression Recognition, CD-FER）算法来解决这个问题。
过去，若是有大量的原始图像和增强图像，那么我们就可以用类似CNN的方法进行训练，来让图像变得更美。
作者：Siddha Ganju ◆ ◆ ◆ 前言 去年夏天，我曾在日内瓦的欧洲核子研究组织（CERN）暑期开放实验室实习。我工作的重点是为CERN的大数据分析来探索Apache Spark的MLlib框架。（备注：Apache Spark在世界最先进的核子研究组织中被认为是有潜力的大数据分析框架） 在CERN，一个主要的实验项目是CMS（世界上最大的粒子物理探测器之一），通过它可以帮助我们对亚原子有更好的理解。实验是在CERN的大型强子对撞击（LHC）上进行的。LHC是一个粒子加速器，可以把亚原子粒子推送到
【摘要】 系统定位 HarmonyOS 是一款“面向未来”、面向全场景（移动办公、运动健康、社交通信、媒体 娱乐等）的分布式操作系统。在传统的单设备系统能力的基础上，HarmonyOS 提出了基 于同一套系统能力、适配多种终端形态的分布式理念，能够支持手机、平板、智能穿戴、智 慧屏、车机等多种终端设备。 对消费者而言，HarmonyOS 能够将生活场景中的各类终端进行能力整合，可以实现 不同的终端设...
【导读】加州大学-圣塔芭芭拉计算王威廉组最新工作Video Captioning via Hierarchical Reinforcement Learning ，首次提出分层强化学习方法来加强不同等级的视频描述，通过分层深度强化学习，在文本生成上可以做到语言表达更加连贯，语义更加丰富，语法更加结构化。达在MSR－VTT数据集上达到了的最佳结果，并且提出了新的Charades Caption数据集。文章中指出，未来将计划注意力机制（Attention），以提升提出的层次强化学习（HRL）框架。作者相信，提出
本文实例讲述了tp5.1 框架数据库-数据集操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
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