文章大纲 1、 领域模型 2、 概念架构 3、 文章总结 领域模型 概述 定义：探索问题领域的工具，用于表达业务中的核心概念，以及概念之间的关系 作用： Ø 方便沟通：提供领域和领域词汇，并且表达了概念以及之间的关系...； Ø 业务核心：领域模型逐步细化后，会成为业务层的核心； Ø 数据模型：可映射直接或少量修改后映射为数据模型； Ø 事物本质：反应事物本质，影响系统边界、复用度、可扩展性等； 过程：识别领域概念、识别领域关系...、识别领域状态、领域模型化[类图、状态图]、领域模型评审 表达方式：类图、状态图 相关概念：领域词汇表 参与者：领域专家、客户、需求分析人员、架构师、系统分析人员等 1.2 需求背景 在电商系统中：购物流程...-类图 注意：领域模型包含核心字段以及领域之间的关系 第四步：领域模型化-状态图 第五步：领域模型评审 所有评审、不外乎找客户、专家【领域，架构，行业，大牛等】，领导； 按照计划和核对表对评审对象，...把握评审流程：记录； 4）得到评审结果：通过，不通过，修改再评审； 5）评审后工作：修改，再评审，签字等； 二、概念架构 三、文章总结 四、下篇预告 第六篇：系统设计之架构细化和架构视图
对此，传统的解决方案是采用基于转换的联合模型。但这些模型仍然具有不可避免的缺陷：特征工程和巨大的搜索空间。因此，本文提出一种基于图的统一模型来解决这些问题。...此外，与以前的联合模型不同，该统一模型不依赖于词性标注任务。 本文三项贡献如下： 据研究人员所知，这是第一个将汉语分词和依存句法分析集成在统一模型中的基于图的方法。...在本文中，我们提出了一个统一的模型来集成汉语分词和依存句法分析。与以前的联合模型不同，我们提出的模型是基于图形的模型，它更加简洁，从而减少了特征工程的工作量。...与以前的方法不同，我们将分词和依存句法分析集成到一个基于图的统一分析框架中，这样更简单且更易于实现。 ? 图 1：联合汉语分词和依存分析的统一框架。绿色弧线表示词级依赖关系。...图 1 说明了联合汉语分词和依存句法分析的统一框架。 因此，我们可以使用基于图的统一分析模型来执行这两个任务。
通过该接口请求暂时的完全定位精度的权限 * @param purposeKey 需要在info.plist中配置NSLocationTemporaryUsageDescriptionDictionary key值和对应的申请该权限的描述理由...返回当前位置的行政区划, 0-表示中国大陆、港、澳, 1-表示其他 */ @property (nonatomic, assign) NSInteger areaStat; III 封装定位SDK，统一数据模型...为了便于灵活切换，新增定位统一入口，用于封装腾讯SDK和高德SDK，便于灵活切换。...weakSelf.locationView.adressLab.text = location.address; }]; }]; 3.1 定位数据模型...WithcompletionBlock:(void (^)(CRMLBSLocationModel * _Nonnull location))completionBlock{ NSLog(@"统一定位入口
如何使用 AdaBoost 集成通过 scikit-learn 进行分类和回归。 如何探索 AdaBoost 模型超参数对模型性能的影响。 添加了网格搜索模型超参数的示例。...决策树桩算法被用作 AdaBoost 算法，使用许多弱模型并通过添加额外的弱模型来纠正它们的预测。 训练算法涉及从一个决策树开始，在训练数据集中找到那些被错误分类的例子，并为这些例子增加更多的权重。...网格搜索 AdaBoost 超参数 将 AdaBoost 配置为算法可能具有挑战性，因为影响模型在训练数据上的行为的许多关键超参数和超参数相互交互。...因此，使用搜索过程来发现对给定的预测建模问题运行良好或最佳的模型超参数配置是一种很好的做法。流行的搜索过程包括随机搜索和网格搜索。...在这种情况下，我们将对 AdaBoost 的两个关键超参数进行网格搜索：集成中使用的树的数量和学习率。我们将为每个超参数使用一系列流行的表现良好的值。
用弹簧和阻尼保持形状。 补偿对象转换。 这篇教程的主要内容是介绍一下网格变形。把网格变成一个弹力球，然后戳它。 本教程是CatLikeCoding系列的一部分，原文地址见文章底部。...它复用了同一个网格，并在此基础上做增加更多的测试模型。本示例适用于Unity5.0.1及以上版本。 ? （施加了一些按压操作） 1 场景搭建 我们会从一个以单个立方体球体为中心的场景开始。...你既可以从头开始，也可以复用上一章 立方体球 的场景，然后删除所有多余的东西。 为了获得平滑的变形效果，球体应该包含相当数量的顶点。我把球体的网格大小设为20，半径设为1。 ? ?...因此，只有当网格处于不断变形的时候，再使用这个方法。 ? （累计的速度） 5 保持形状 一旦我们对顶点施加了一些力，他们就会开始移动，但他们并不会停下来。...你会注意到变形鳞片的数量是一样的。但这是不对的。小的和大的物体应该受到同样的物理的影响才对。 所以过程中就必须补偿对象的缩放。首先，我们需要知道它的统一缩放值。
选自arXiv 机器之心编译 参与：吴攀 不同的深度生成模型之间存在怎样的共性？...论文：关于统一深度生成模型（On Unifying Deep Generative Models） 论文地址：https://arxiv.org/abs/1706.00550 ?...其中，生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）这两种强大的深度生成模型学习框架被普遍认为是两种不同的范式，并且分别都得到了广泛的独立研究。...这个统一的视角能提供一种强大的工具，可用于分析各种现有的模型变体，而且可以使得我们以一种基于原理的方式跨研究方向地交换思想。...X 轴表示用于学习的训练数据的比例（0.01、0.1 和 1）。Y 轴表示下限值。实线表示基础模型；虚线表示对手激活的模型。左：VAE vs. AA-VAE；中：CVAE vs.
文章从基础的概念开始谈起，并加入了基础的应用示例来帮助初学者理解概率图模型的实用价值。机器之心对该文章进行了编译介绍。...在探讨如何将概率图模型用于机器学习问题之前，我们需要先理解 PGM 框架。概率图模型（或简称图模型）在形式上是由图结构组成的。...结论 在这个概率图模型教程中，我们了解了图模型领域的一些基本术语，包括贝叶斯网络、马尔可夫网络、条件概率分布、势函数和条件独立。我们也探讨了图模型在三门问题上的应用。...第二部分：参数估计和推理算法 在本概率图模型教程的第一部分，Statsbot 团队介绍了两种类型的图模型，即贝叶斯网络和马尔可夫网络。另外还探讨了图模型的问题设定、条件独立以及在三门问题上的应用。...推理：给定一个图模型，我们希望解答有关未被观察的变量的问题，这些问题通常属于以下问题范围：边际推理、后验推理和 MAP 推理。 在一般图模型上的推理的计算非常困难。
它的名字叫做BasicVSR++，是对视频超分SOTA模型BasicVSR的进一步改进。...Network Details 左：BasicVSR++概述；右图：提出的光流引导可变形对齐模块。有关详细信息，请参阅我们的论文。 循环结构是视频超分辨率任务的流行框架选择。...在这项研究中，我们通过提出二阶网格传播和光流引导的可变形对齐来重新设计 BasicVSR。我们表明，通过增强循环框架的传播和对齐能力，可以更有效地利用未对齐视频帧的时空信息。...在 NTIRE 2021 中，BasicVSR++ 在视频超分辨率和压缩视频增强挑战中获得了 3 名冠军和 1 名亚军。...结果对比： 1、仅BasicVSR++ 可恢复衣服的条形图案 2、仅BasicVSR++ 可恢复车牌号码 3、BasicVSR++ 可生成稳定的视频，而且没有抖动的伪影 更多demo可去视频号查看
4月9日，罗格斯大学计算机科学系助理教授王灏，在AI TIME青年科学家——AI 2000学者专场论坛上，分享了一种基于贝叶斯的概率框架，能够统一深度学习和概率图模型，以及统一AI感知和推理任务。...以下是演讲全文，AI科技评论做了不改变原意的整理： 今天和大家分享关于贝叶斯深度学习的工作，主题是我们一直研究的概率框架，希望用它统一深度学习和概率图模型，以及统一AI感知和推理任务。...因此，我们希望能够把深度学习的概率图统一成单一的框架，希望达到两全其美。 我们提出的框架是贝叶斯深度学习。有两个模块：深度模块，用概率型的深度模型表示；图模块，即概率图模型。...具体到模型细节，我们将概率图模型的变量分为三类：深度变量，属于深度模块，假设产生于比较简单的概率分布；图变量，属于图模块，和深度模块没有直接相连，假设它来自于相对比较复杂的分布；枢纽变量，属于深度模块和图模块中相互联系的部分...希望该模型能够和图模块兼容，且和非概率型模块的效果相同。 2.如何把深度模块连接到主模块里，从而进行有效建模。 来看第一个挑战。
除此之外，FastWiki是开源和社区驱动的项目，采用Apache-2.0许可证，鼓励开发者和企业使用和贡献。...： One-Api用于AI的中转站，由于大部分的AI工具仅支持openai的api格式，但是国内的AI的接口格式五花八门，所以我们需要通过One-Api将国内的AI转换成openai的接口格式下面我们开始部署我们的...添加星火大模型的渠道 1....获取星火大模型的密钥 控制台-讯飞开放平台 (xfyun.cn) 在这里申请一个应用和产品，3.5个人用户可以免费领取200万的Token对于测试基本是够用的 获取到密钥 安装APPID|APISecret...创建自定义模型的json以便支持国产模型，文件需要于docker-compose.yml同级： model.json { "ChatModel": [ { "label": "gpt
Language Pre-Training Model for Multimodal Understanding and Generation』，由西南交大&MSRA提出《UniVL》，用于多模态理解和生成的统一视频和语言预训练模型...然而，大多数现有的多模态模型都是以理解任务来预训练的，这导致了生成任务的预训练差异。 本文提出了UniVL：一个用于多模态理解和生成的统一视频和语言预训练模型。...因此，多模态视频语言任务的研究和应用都具有重要意义。 在这项工作中，作者首先提出使用视频和ASR预训练统一的视频语言模型来学习视频和语言的联合表达。...然后，作者在五个典型的多模态任务（包括理解和生成目标）上微调该模型。上图展示了预训练和微调流程。以多模态视频字幕为例。该模型输入视频和ASR转录本，并预测字幕句子。...在本文中，作者开发了一种灵活的方法来学习视频和语言的联合表达，并适应下游的多模态任务。 作者提出了UniVL：一个用于多模态理解和生成的统一视频和语言预训练模型。
我们将首先单独介绍ASDN和ASTN，然后在统一的框架中将它们组合在一起。在RoI-pooling层之后获得每个前景目标候选区域的卷积特征。我们使用这些基于区域的特征作为对抗网络的输入。...通过与我们的ASTN网络竞争，我们可以训练一个更好的对变形具有鲁棒性的检测器。 STN概述。空间变换网络[14]有三个部分：定位网络，网格生成器和采样器。...对于输入的特征图，定位网络将估计要变形的量（例如，旋转度，平移距离和缩放因子）。这些变量将被用作在特征图上的网格生成器和采样器的输入。输出是变形的特征图。请注意，我们只需要了解定位网络中的参数。...我们将对抗空间变换网络与目标候选区域的随机抖动进行了比较。增强包括对Fast-RCNN进行训练的尺寸的随机变化，纵坐标和旋转。...对于这两种架构，ASTN的模型比随机抖动更好。
尽管也可以采用规则方法建模植物，但基本上很难描述给定的模型或真实树木。基于实际采集数据（一般是图像和点云），则可以得到低层次的模型描述，比如三角网格模型。...基于统一水平集的方法可以模拟和可视化各种磁现象的动力学，包括铁磁流体、可变形磁体、刚性磁体和多物理场相互作用。...刘利斌说到，“值得注意的是，我们的模型具备很强的对人体细节形变（例如，肌肉的抖动）的捕捉能力。”...因此肌肉的收缩和脂肪的抖动存在差异，仿真与实际还是存在差异。” “人的动作是一个主观过程的结果。因此，我们通常无法通过既定的规则和规定限制动作的过程和表现，其本质上是一个统计学模型。...实际上，在博士期间，刘利斌就开始了对动画角色运动技能学习的探索。 和物理仿真不同，角色动画领域也没有足够的体系化的领域知识，因此刘利斌和团队开始尝试基于强化学习的方法。
在本文中，我们介绍了基于描述性网格模型和最小描述长度（MDL）原理的方法的初步探索。网格模型描述了网格的内容，并支持解析网格和生成网格。MDL原理被用来指导寻找好的模型，即最能压缩网格的模型。...它们简单地由上述基本函数组成，并用作训练和使用模型的基本块。 定义10（网格读取）。给定一个模型m，函数readm接受一个环境和一个网格作为输入，并返回一个网格解析树和增量作为输出。...表格详细说明了输入网格和输出网格之间的划分，以及模型（L(M))和根据模型的数据（L(D|M))之间的划分。我们观察到模型DL的增加在很大程度上被数据DL的减少所抵消。...学习策略包括从初始模型开始，迭代细化模型，寻找最佳模型，即最能压缩的模型。给定一个模型类，搜索策略因此完全由以下内容指定： 1. 一个初始模型M0（初始模型），通常是简单的模型；2....从任意大小的黑色网格开始，生成相同大小的青色网格，并在位置(1,1)添加一个黑色矩形，其大小比网格少两行和两列。效果是在输入网格上添加了青色边框。 445eab21。
而多模态大语言模型往往缺乏感知能力，尤其是缺乏视频的分割能力。本工作旨在利用两者的优势构建一个统一的支持图像、视频细粒度感知以及对话、分析等任务的模型。 表格 1 Sa2VA 与之前模型的能力比较。...Sa2VA 支持各种任务和模态。 在本工作中，我们提出了 Sa2VA，首次结合了 SAM-2 的感知能力和多模态大语言模型的推理能力来构建统一的模型，并使用新的训练数据来使得整个模型具有额外的能力。...对于指代视频物体分割任务，Sa2VA 使用一个简单的框架来通过 SAM-2 的能力取得较强的跟踪和分割能力。整个过程从提取关键帧开始。我们提取整个视频中的前五帧作为关键帧。...使用这些分割结果，结合 SAM-2 模型中经过预训练的记忆编码器一起来生成剩余帧的分割结果。 Sa2VA 模型的训练方法 Sa2VA 将不同的任务统一成相同的表示以进行建模。...在有了对于不同任务的统一表示之后，借助于多模态大语言模型的灵活性，就可以将上述任务统一成一个单次的指令微调。
但是，用 CNN 直接预测完整的人体网格并不简单，因为训练这样的模型需要大量的 3D 标注数据。 近期研究大都结合了某些参数化的人体模型，如 SMPL [13]，转而去预测这些模型的参数 [9]。...本文提出的方法 3.1 3D 人体表示 之前的研究通常使用 SCAPE 和 SMPL 这样的可变形模型和体素来表示 3D 人体几何结构。...图 2 展示了不同分辨率下 UV 位置映射图的顶点变形和重采样时引入的误差。...图 2：在不同的 UV 位置映射图分辨率下，由于变形和重采样引入的全身精度误差和关节精度误差，单位为毫米。...然后通过裁剪和缩放调整到 256x256，使得紧凑的边界框和图像边缘之间距离适中。图像经过了随机的平移、旋转、翻转和色彩抖动。
新提出的基于图的可变形表面目标的跟踪算法，主要贡献在三个方面： 通过软匹配松弛和精心设计的候选匹配滤波策略，将图模型和图匹配引入到可变形表面跟踪中; 设计统一的优化框架，探索局部外观，空间关系和变形模型的全部信息...与通常分别处理特征对应关系，去除异常值和形状重建的传统方法不同，该文将这些过程集成到一个统一的基于图的框架中，并提出迭代地解决求解对应关系和求解变形的优化问题。...新收集的数据集 最近，几个数据集被提供来用于评估可变形表面目标的跟踪。但是，它们中的大多数缺少带注释的真实结果(groundtruth)网格顶点。...为了评估重建精度，该文使用Kinect点云来构建真实网格，并计算从重建网格到真实网格中顶点到顶点的平均距离。...因此，除了每个帧的深度信息之外，所有视频都在每帧中有手动标注的真实网格顶点(打印图片和报纸中使用130个顶点标注，坐垫用121个顶点标注)。
图4 混合3D-2D算法示意图 算法描述： 与其他稳像算法类似，第一步都是从跟踪特征点的运动开始。...此时需要为运动模型添加一些灵活性来解决这个问题，使得它可以适应并消除轻微的图像变形。同时，模型也不能变得过于灵活，所以需要适当地被约束。该算法设计了一个“变形-旋转”模型来处理上面提到的一些问题。...图6“变形-旋转”运动模型 成果展示： 这里用一段视频来展示最终的稳像效果，视频中一共选取了三个场景，分别是行走、骑行、划船的场景，都有着不同程度的抖动。...比如当面对比较强的滚动快门变形的时候，尤其是频率大于帧速率的高频变形时，该算法的“变形-旋转”模型不能很好地表示这种变形，这样的话，这些变形不会被完全消除掉，使得最终的结果有些许瑕疵。...此外，“变形-旋转”模型在实际的运行中偶尔会引入一些轻微的摆动，这种摆动相对平滑，在成果视频中也能够观察到。
为了表示脸部特征，目前常用的方法是关键点信息，所有的关键点都定义在脸部和五官的边界处。对于默认的数字人的人脸基础头模，需要预先标定其网格上对应的106个关键点。...关键点归一化：根据真实人脸的关键点预测来调整数字人的标准人脸模型，需要确保两者的关键点在尺度、位置、方向等方面统一。...在数字人制作中，美工通过3Dmax或Maya等3D建模工具制作出的头模内在的模型表征都是多边形网格。数字人角色的捏脸效果可以通过改变网格结构的组合，顶点位置及贴图等多种方式实现。...二次项函数数学模型的建立有很多方式，第一种方式双调和变形，将网格形变转化为一个双调和函数的求解问题；第二种称为仿射变形，是另一种形式的线性偏微分方程求解。...为了方便颜色的改变，需要将常用的RGB颜色模型转换为HSV颜色模型。HSV颜色模型由三部分组成：色调H、饱和度S和明度V。
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