SUMO的功能是很强大，不过可视化和后期期望结果的多样性似乎就不太如人意了。 本次我们利用SUMO的dump仿真输出文件来获取一个队列转移矩阵（lane change rate matrix）。...lane = dataNtNdSort['lane_id'] lane=lane.drop_duplicates() lane.to_csv('E:/lane.csv') 上面的python代码，从dump...最后，生成lc.csv文件用于计算队列转移矩阵的值，lane.csv文件用于形成矩阵的行列坐标。。当然啦，这里我们只是生成了两个csv文件，而没有直接生成矩阵。...4.excelVBA生成矩阵 把生成的数据，按照上图，相同间隔相同空行放置。从左往右前两列为python导出的cl.csv中的数据，要把列名删除。H列就是生成的lane.csv中的数据。...位置正确之后，我们就可以利用excel的VBA自动实现了。 VBA代码如下。
，因此在使用 fs.readFile 读取文件时，最好指定正确的编码格式。...ChatGPT 答： 在没有指定编码格式的情况下，fs.readFile 默认将返回一个 Buffer 对象。如果直接输出这个 Buffer 对象，则会显示它的内容（即二进制数据）。...因为问题中有更详细的要求，我们继续：input不要添加额外提示，input输入年月类似这样2022,1 不要额外提示 这次 ChatGPT 的输出只是偷懒处理输入，中间的处理它并没有重复一遍。...但是这个时候有一个细节，我继续提问时，打错了好几个字：“请继续修改上门的代码，在输入结果时我只需要天数即可” ChatGPT 答： 如果您只需要输出天数，可以使用以下代码： # 从用户输入中读取年份和月份...所以我还是不建议没有编程经验的人直接使用 ChatGPT 来解答编程上的问题，他的答案看似完美，却无法保证一定正确。我们希望有一个拥有一定权威的教授，而不是一个搜索捏造“真实答案”的工具。
从结构图中可以看出，模型共有两部分，第一部分是编码部分，主要实现对文档-问题的语意表示，第二部分是动态解码，采用迭代方式对预测答案位置进行更新。...LSTM中当前时间的隐藏状态是由上一时间的状态和当前时间输入决定的，也就是d_t=LSTM_{enc}(d_{t-1},x_t^D) ,获得各个时间段的隐藏层之后，再将隐藏层的信息汇总，生成最后的文档信息编码矩阵...从表中可以看出无论是单模型DCN还是整体DCN都排名第一。 ? DCN能够多次估计答案跨度的起点和终点，每次都以其先前的估计为条件，如下图所示的3个实例，问题1，其中模型最初有不正确的起点和正确的 。...在随后的迭代中，模型调整起点，最终到达迭代3中的正确起点。类似地，模型逐渐将终点的概率质量移动到正确的单词。 ?...从下图的实验结果可以看出协同注意力编码器对于长文档很大程度上是不可知的，其性能并没有随着文档的长度呈骤降趋势。我们可以看到，答案越长，性能就会越低。 ?
前言 年前刚刚离职了，分享下我曾经出过的一道面试题，此题是我出的一套前端面试题中的最后一题，用来考核面试者的JavaScript的综合能力，很可惜到目前为止的将近两年中，几乎没有人能够完全答对，并非多难只是因为大多面试者过于轻视他...();//最终输出4 第三问 第三问的 Foo().getName(); 先执行了Foo函数，然后调用Foo函数的返回值对象的getName属性函数。...之后调用实例化对象的getName函数，因为在Foo构造函数中没有为实例化对象添加任何属性，遂到当前对象的原型对象（prototype）中寻找getName，找到了。 遂最终输出3。...遂最终结果为3 最后 就答题情况而言，第一问100%都可以回答正确，第二问大概只有50%正确率，第三问能回答正确的就不多了，第四问再正确就非常非常少了。...其实此题并没有太多刁钻匪夷所思的用法，都是一些可能会遇到的场景，而大多数人但凡有1年到2年的工作经验都应该完全正确才对。 只能说有一些人太急躁太轻视了，希望大家通过此文了解js一些特性。
但现有的常识视觉问答数据集大多是人工标注的，并没有基于合适的知识或情感表达进行构建。...例如，表示需要模型从知识库中找到包括主语 A 和宾语 B 的三元组，并将三元组的关系 R 取出作为输出。有如下 6 个基本查询: ? ：给定主语 A 和宾语 B，从图像中获得它们的关系 R。 ?...：给定主语 A 和关系 R，从图像中获得宾语 B。 ? ：给定宾语 B 和关系 R，从图像中获得主语 A。 ? ：给定主语 A 和宾语 B，从知识库中获得它们的关系 R。 ?...知识库无关的问题中，候选答案的数量为 2378。候选答案出现的频次在数据集中表现出了长尾分布。这使得模型必须准确解析图像，找出物体和它们的关系以正确处理图像中显著性不高的物体。...使用双向 LSTM 对问题进行编码，并以全监督方式训练和预测推理路径和问题类型，以此从场景图和知识库中检索正确答案。 Bottom-up attention。
文心一言 文心一言的回答从第三题开始就错误百出。阿根廷获得2022年世界杯不假，但决赛对手是卫冕冠军法国队，不是克罗地亚；而且梅西在决赛中有2粒进球。...于是我将问题换成2018年俄罗斯世界杯，再次对比二者的输出： 文心一言 GPT-4 对比文心一言和GPT-4的输出，前三问二者都正确回答，但第四问“莫德里奇呢？”...明显文心一言没有领会这是第三问的延续，问的是“决赛中莫德里奇有没有进球”，所以给出了与预期不符的回答。而GPT-4则准确地结合上下文领会了意思，给出了正确且详实地回答。...并且最后给出的结论是“A不可能与C相等”，也就是说它任务问题中的结论是正确的，而这与一开始的回答“这个结论不对”自相矛盾了。...尤其在逻辑推理、编码能力、数学能力方面，文心一言几乎没有回答对任何一个问题，而GPT-4则全部回答正确。
黑盒求解器的梯度 我们依据从连续输入（如图中的边权重）到离散输出（如最短路径、选中的图中的边）之间的映射来考虑组合优化器，定义如下： ? 求解器最小化某种损失函数 c(ω,y)，如路径的长度。...在以下任务中，我们证明了该方法对于组合泛化的必要性，因为简单的监督学习方法无法泛化至没有见过的数据。同样，其目标是学习到正确的组合问题描述。...对于魔兽争霸最短路径问题，训练集包含《魔兽争霸 II》地图和地图对应的最短路径作为目标。测试集包含没有见过的《魔兽争霸 II》地图。地图本身编码了 k × k 网格。...自然地，在训练开始时，网络不知道如何为地图块分配正确的损失，但是使用该新方法后，我们能够学习到正确的地图块损失，从而获得正确的最短路径。...最初，位置是随机分散的，但是在训练后，神经网络不仅学习输出了正确的 TSP 线路，还学习到了正确的表示，即各个首都正确的三维坐标。
红色的回答词是通过指向上下文生成的，绿色的是从问题中生成的，蓝色的是输出词汇表上的分类器生成的。 问答（QA）。QA模型接收一个问题和一个上下文，其中包含输出所需答案所需的信息。...WikiSQL通过逻辑形式精确匹配（lfEM）进行评估，以确保模型不会从错误生成的查询中获得正确的答案。 指代消解。...多指针生成器解码器使用对问题、上下文和先前输出的词次的关注来决定是从问题中复制、从上下文中复制还是从有限的词汇表中生成。...因为它既没有递归，又没有卷积，我们给A_poj添加位置编码PE，其中PE为： 多头解码机制 我们使用self-attentive，这样解码器就可以知道以前的输出（或者在没有先前输出的情况下，可以使用一个特殊的初始化词次...更值得注意的是，在没有对SNLI进行任何微调的情况下，在decaNLP上接受过训练的MQAN仍然能够获得62%的精确匹配分数。
问：相对与市场上的主流水平，你们在语音识别上的准确率上有什么优势？ 答：小米实际线上采用的技术方案和市场上的主流方案并没有本质区别，应该说大家上线的都是很先进很实用的方案。...在学术界，一般用“错误率”而不是“正确率”作为评估语音识别性能的指标。 问：这种技术在智能音箱、手机等终端设备上的优势体现在哪？ 答：目前这项技术还停留在算法验证阶段。...这种方法中的注意力机制用于选择或加权输入序列，以生成输出序列。训练可以直接将获得基于期望目标输出的几率最大化。通常，我们会使用字符级别的交叉熵标准来训练这种模型。...编码器 (倾听模块) 从可变长度的输入语句中提取可变长度序列的表征。...当我们不断增加温度超参数时，并没有获得额外的性能提升。 与此同时，我们研究了语言模型的影响。在解码部分，我们使用了拓展三元语言模型，并获得了一个更好的结果。
VAE 是不是只能在 MNIST 数据集上生成有意义的输出？在本文中，作者尝试使用 VAE 自动生成动漫人物的头像，并取得了不错的结果。 ? 以上是通过变分自编码器生成的动画图片样本。...虽然可能确实是这样，因为从理论上讲，GAN 捕获到了像素之间的相关性，但是没有多少人试过用比 28*28 维的 MNIST 数据更大的图片作为输入训练 VAE 来证明这一点。 ?...从哪里获得数据？ 很不幸，在网络上没有可以得到的标准动漫形象数据集。但是这不能阻止像我这样的人去寻找它。...自制的变分自编码器的示意图。绿色和蓝色的部分是可微的，琥珀色的部分代表不可微的白噪声。每个人都用著名的猫的图片，所以这里我使用了狗。我不知道我从哪里得到的这张可爱的狗狗图片。...最后，如果我们上面做的事情都是正确的，是时候看看 VAE 的力量了。 ? 成功了！ 好吧，我承认，小图片是没有说服力的。 ? 稍微放大一点...
，通过 指向上下文 指向问题 或者从额外的词汇表中选择一个单词 每个输出单词的指针切换都在这三个选项中切换 13.多任务问答网络 (MQAN) [多任务问答网络 (MQAN)] 固定的 GloVe 词嵌入...以减少维数，两个变压器层，另一个BiLSTM 自回归解码器使用固定的 GloVe 和字符 n-gram 嵌入，两个变压器层和一个LSTM层来参加编码器最后三层的输出 LSTM解码器状态用于计算上下文与问题中的被用作指针注意力分布问题...对上下文和问题的关注会影响两个开关： gamma 决定是复制还是从外部词汇表中选择 lambda 决定是从上下文还是在问题中复制 14.评估 [评估] 15.单任务效果vs多任务效果 [单任务效果vs...the Gap: Some Recent Experiments 19.单任务vs多任务 [单任务vs多任务] 20.MQAN细节 [MQAN细节] Where MQAN Points 答案从上下文或问题中正确的复制...没有混淆模型应该执行哪个任务或使用哪个输出空间 21.decaNLP预训练提升最后效果 [decaNLP预训练提升最后效果] Pretraining on decaNLP improves final
例如，现有的 VQA 模型不会像人类一样在回答问题的时候「回头」看同一个地方 [6]；针对不同图像的同一问题，它们给出的答案是相同的 [1]；在根本没有给出图像的情况下该模型也能表现得很好 [2,17]...这是因为从答案中得到的可参考信息比从问题中得到的更少。此外，虽然答案一般都是由短语或几个单词组成的短句子，但是 iVQA 模型生成的问题应该是由较长单词序列组成的完整句子。...为此，研究者提出了一种基于动态多模态注意力的新 iVQA 模型，这种模型可以生成不同的、语法正确且内容相关的的问题，这些问题都能匹配所输入的答案。...多模态注意力模块（稍后会进行详细介绍）也是个重要的组件，该组件在给定两个编码器的输出和部分问题编码器输出的情况下，动态地引导注意图像的不同部分。 ? 图 3：iVQA 的定性结果。...本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
SQuAD 数据集包含 10 万个（问题，原文，答案）三元组，原文来自于 536 篇维基百科文章，而问题和答案的构建主要是通过众包的方式，让标注人员提出最多 5 个基于文章内容的问题并提供正确答案，且答案出现在原文中...在微软官方文章（从短句到长文，计算机如何学习阅读理解）中讲明了机器阅读理解是自然语言处理任务中难度系数较高的一个，如SQuAD问题和答案具有非常丰富的多样性。...这五个问题中可能涉及文章中的某一个人，某一个地点，或是某一个时间等等实体；也有可能会问一些为什么（Why）、怎么样（How）的问题。...其中（2）和（3）两步是门控卷积网络+注意力机制来实现的，对原文中每个词，计算其关于问题的注意力分布，并使用该注意力分布汇总问题表示，将原文该词表示和对应问题表示输入 RNN 编码，得到该词的 query-aware...（4）针对挑出的答案候选区中的每一个词汇进行预测，哪一个词是答案的开始，到哪个词是答案的结束。这样，系统会挑出可能性最高的一段文本，最后将答案输出出来。
如图1（b）和1（f）所示，通过使用从LR和HR图像中提取的分类式提示，Real-ISR结果与使用空提示获得的结果几乎没有区别（见图1（e） ）。...其次，由于LR图像退化的影响，容易出现语义错误。如图1（c）所示，由于从LR图像中提取的标题不正确，T2I模型错误地重建了一只鸟而不是一艘船。...作者在表 1 中总结了不同风格提示的特征。这激励作者，如果作者能够将标签风格提示调整为降级软件，那么它可以帮助 T2I 模型生成高质量的 Real-ISR 输出，同时保留正确的结果图像语义。...LR 图像y 是通过对x应用随机降级获得的，并将它们馈送到可训练图像编码器和标记头中。...我们将 LR 图像通过可训练的图像编码器，以获得 LR 潜在图像，并将其输入到 ControlNet。可训练图像编码器的结构与中的结构相同。
W2),//W2 .Cin(W3), //W3 .A(W4), //W4 .B(W5)); //W5 endmodule 3)下面这道题是一个测试模块，因此没有输入输出端口...，下面哪一种表达形式是正确的。...end 标准答案:5 7)请根据以下两条语句，从选项中找出正确答案。...问casex执行完后A和B的值是多少。...，事件A分别在10，20，30发生，而B一直保持X状态，问在50时Count的值是多少。
Information Retrieval-based KB-QA 使用端到端的方式解决问题。先抽取用户问题中核心信息，然后根据核心信息定位到图谱中确定子图 ( 子集 )，最后生成答案。...这三种操作中会存在多颗语法树，需要构建一个分类器把正确的语法树区分出来。最终语法树的根节点则为输出的查询语句。...： 问题编码，问题使用双向 lstm 并加入答案的 attention 编码； 答案编码，把所有答案分成四块进行编码，分别为答案本身编码，答案到实体边的关系编码，答案类型编码和答案上下文编码； 匹配，使用问题编码和答案编码进行匹配...在美团，绝大多数都是复杂场景的问答。与简单场景相比，其交互意图与需求从确定的空间到模糊的空间，资源从封闭的数量到开放的数量。 这里举三个例子： " 百威啤酒有没有便宜的？"...我们想在该场景中融合问答，那么用户在商家状态下问该商家的推荐菜品，在菜品状态问菜品口味，在购物车状态问优惠券，也可以在下单后问订单的状态。那么可以将任务型多元交互系统和问答系统融合起来。 ?
我之前在SF上提问了一个问题：如何正确使用PipedInputStream和PipedOutputStream 问题中提到的Apache Commons Execs这个库，相比我们原来使用原生的Runtime...在SF上也有类似的文章，其中的代码大可参考一下，我要提醒的是，需要注意异步线程不能给及时返回结果的问题。 在我的项目需求中，规定要获得脚本的退出码，标准输出、错误输出。...序号 需求 是否必须 1 退出码、标准输出、错误输出 是 2 获得脚本提供的结果描述 是 3 设置超时 否 4 设置字符编码 否 设计思路 1....如何处理输出 为了从Executor中获得标准输出和错误输出，是需要向Executor传入一个streamHandler的是，这是一个基于字节流式的Handler，为了支持字符编码的设计， 最终处理时我们还需要将它转成字符流并设置目标字符编码...第二种是无法设置字符编码的，而第一种是获得了整个标准输出和错误输出后再设置字符编码的。 如果采用这种方式，为了满足从标准输出解析某个特殊结果是需要对这个标准输出做切分，再循环判断的。
请注意，对用户输入的问题使用的编码器和对精华问题使用的编码器必须是同一个编码器。 在排序阶段，召回阶段的输出作为排序阶段的输入，召回的文本根据排序模型的打分确定最终的排序结果。...模型选择方面，我们选择 Sentence-BERT 模型[1]作为编码器来输出文本的向量表示，向量的余弦值用来度量两个文本语义的相似度。...我们在这里仿照 IBM 的思路构建了基本的评分器和特征提取器来获得基本的匹配得分和特征，主要包括： 两个问题的长度 Skip-Gram Scorer Psb 和 Qsb表示问题中的 skip-ngram...Neural Scorer 可输入神经网络的输出。 在获得基本特征后，我们利用 GBDT 训练得到最终模型。 如上所述，本模块的优点在于结合了多种匹配特征，并可灵活进行配置和添加以达到预期的效果。...在排序阶段，丰富的特征工程对召回文本从语义和字面信息的多重挖掘，使得排序模型输出的列表效果非常好；兼顾了准确性和响应时间，满足了业务需求，带给用户很好的体验。
我们发现输出规则集可以成功解释包含4个类别的文本分类的神经网络预测结果，这4个类别的文本分类样本包括从20个新闻组数据集到0.80的宏观平均F分数。...但是，目前用户仍然习惯用类似查询的系统，这样的系统支持用户输入关键字来搜索答案。 在本次研究中，我们验证问题中哪些部分对于获得有效答案至关重要。...评论：将SQUAD问题中的文本减少到1或只是几个单词，DrQA仍然有效...... 它关心你问什么吗？...我们证明问题中的主要动词对系统做出的决定几乎没有影响 - 超过90％的研究案例表明用动词的反义词做替代并没有改变系统决策。...我们的研究参考了最近流行的NLP中的对抗样本，同时还结合了深层网络结构的研究。 评论：在SQUAD问题中打乱动词并没有改变答案......
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