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Go 代码块与作用域，变量遮蔽问题详解

Go 代码块与作用域详解 一、引入 首先我们从一个 Go 变量遮蔽（Variable Shadowing）的问题说起。 什么是变量遮蔽呢？...变量遮蔽（Variable Shadowing）是指在程序中一个作用域内的变量名（或标识符）隐藏（遮蔽）了外部作用域中相同名称的变量。...，成为了滋生“变量遮蔽问题”的土壤。...根据我们前面给出的变量遮蔽的根本原因，看看上面这段代码究竟有几处变量遮蔽问题（包括标识符遮蔽问题）。...五、利用工具检测变量遮蔽问题 依靠肉眼识别变量遮蔽问题终归不是长久之计，所以Go 官方提供了 go vet 工具可以用于对 Go 源码做一系列静态检查，在 Go 1.14 版以前默认支持变量遮蔽检查，Go

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    康耐视深度学习VIDI介绍-工具与概念（2）

    经过训练的网络可以执行以下操作： 找到并识别图像中的特征。 找到并读取图像中的字符和字符串。 识别、定位和表征图像中的缺陷。 对图像分类。...您可以使用图像中的图形手柄调整ROI的大小和位置，并在图像中将其移动。 添加第一个工具时图像顶部将显示默认的“关注区域”工具栏（您可以从右键菜单选择编辑ROI 来将其打开）。...默认ROI区域工具栏： 专家模式ROI区域工具栏版本： 2.3.2遮蔽 康耐视所有的VIDI工具支持通过创建和应用遮蔽从训练中排除多余部分图像，遮蔽用于图像采样的方式由掩膜模式参数确定。...右键单击图像并从菜单中选择“编辑遮蔽”，从而启动遮蔽工具栏。将遮蔽应用于一个图像后单击“应用”按钮，训练图像中的所有图像将使用此遮蔽。按下“关闭”按钮返回构建VIDI应用的过程。...默认编辑遮蔽工具栏 专家模式编辑遮蔽工具栏版本： 2.4 VIDI工具添加 1.在工作区配置区域，按输入 + 图标即可显示可用工具。 2.单击工具图标即可添加该工具。

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    ​5种常用于LLM的令牌遮蔽技术介绍以及Pytorch的实现

    本文将介绍大语言模型中使用的不同令牌遮蔽技术，并比较它们的优点，以及使用Pytorch实现以了解它们的底层工作原理。...而Text Corruption是一种更大的令牌遮蔽策略。在BART研究论文中，进行了大量实验来训练具有不同策略的编码器-解码器生成模型。...在Text Corruption中（特别是在Token Masking、Token Deletion和Text Infilling中），每个单词可能会按照固定概率（通常约为15-20%）进行遮蔽。...还有一些技术，如Sentence Permutation 或Document Rotation，不会专注于按照一定概率遮蔽单词，我们后面会介绍。...在分类模型中，使用的标签只关注输入中被遮蔽的区域。因此如果一个词在整个句子中被屏蔽，标签只是单个单词。而对于生成模型，由于模型必须能够连续生成文本，输出标签是初始未损坏的序列，关注整个序列本身。

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    何恺明时隔2年再发一作论文：为视觉大模型开路，“CVPR 2022最佳论文候选预定”

    操作很简单：对输入图像的随机区块进行掩蔽，然后重建缺失的像素。 主要有两个核心设计。 一个是非对称的编码-解码架构，一个高比例遮蔽输入图像。 先来看编码-解码架构。...如图所示，编码器是ViT，它仅对可见区块进行操作，然后用一个轻量级编码器——仅在预训练期间负责图像重建任务。 具体而言，作者先将图像均匀划分为非重叠区块，然后随机对区块进行采样。...以遮蔽比例75%为例，它先在输入图像中掩蔽75%的随机区块，编码器只在可见的25%区块子集上运行，这样就可以只用非常少的计算和显存，来训练非常大的编码器。...另一个特点则是对输入图像的高比例进行遮蔽时，自监督任务效果非常好。 比如，掩蔽掉80%随机patch的效果如下： 其中最左列为输入图像，中间列为MAE方法重建效果，最右侧为原图效果。...在对比中可以看到，随机遮蔽75%、整块遮蔽50%和网格遮蔽50%的三种采样方法中，随机遮蔽75%重建图像的质量最好。 基于这些研究成果，何恺明团队在最后也表达了他们的看法。

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    多模态学习——【NeurIPS 2019】ViLBERT

    本文主要注意一下几点： 1、图像Embedding 本文基于一个预训练的目标检测网络生成图像区域特征及其视觉特征。与文本中的词不同，图像区域是天然无序的。...此外，将特定的IMG token作为图像区域序列的起始，并用IMG token最后的输出表征整个图像。换句话说，带有空间位置编码信息的视觉特征的均值池化表征整个图像。...注意力机制，将其发展成一个多模态共注意transformer模块： 4、预训练 训练ViLBERT时采用了2个预训练的任务： 遮蔽多模态建模任务 如上图a所示：遮蔽输入的15%，遮蔽的可能是图片...，也可能是文字，用剩余部分对其进行预测，遮蔽图片时有90%的情况用0填充，10%的情况下该区域不变，模型根据语义预测图片区域的分布，使用最小化KL距离方法衡量预测的分布和真实分布的关系，这是由于语言常常能反应图片的高级语义...预测多模态对齐任务 多模态对齐任务如b所示，其目标是预测图像-文本对是否匹配对齐，即本文是否描述了图像。

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    带掩码的自编码器MAE在各领域中的应用总结

    所以各种基于带掩码的自编码器技术就出现了，这种技术允许在未标记的数据上训练模型，并且获得的特征能够适应常见下游任务 BERT — 最早的遮蔽模型，用于文本任务 1810.04805 MAE — 图像，...它使用重建的方式根据被部分遮蔽的样本来预测完整的数据。如果遮蔽了大约70%的数据，模型还能够恢复数据的话，则说明模型学习到了数据的良好的高级表示 MAE是如何工作的？ MAE 的工作原理非常简单。...在编码器之后，引入掩码标记，用一个小（相对于编码器小）解码器对全部编码的Patch和掩码标记进行解码，重建原始图像。下游的任务中，编码器的输出作为特征，下游任务不需要进行遮蔽。...一般流程如下: 获取数据样本（图像）。...使用上面的掩码进行填充，将编码器的输出和遮蔽进行合并并且保留原始顺序，作为解码器的输入。 解码器来负责重建遮蔽。

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    NeurIPS23｜视觉 「读脑术」：从大脑活动中重建你眼中的世界

    DC-MAE 包含一个编码器 和一个解码器 ，其中 以遮蔽的 fMRI 信号为输入， 则被训练以预测未遮蔽的 fMRI 信号。...在第一阶段的对比学习中，每个包含 n 个 fMRI 样本 v 的批次中的样本 被随机遮蔽两次，生成两个不同的遮蔽版本 和 ，作为对比的正样本对。...通过 InfoNCE 损失函数计算的第一次对比损失，即交叉对比损失，来优化模型： 在第二阶段对比学习中，每个未遮蔽的原始图像 及其相应的遮蔽图像 形成一对天然正样本。这里的 代表解码器 预测出的图像。...第二次对比损失，也就是自对比损失，根据以下公式进行计算： 优化自对比损失 能够实现遮蔽重建。无论是 还是 ，负样本 都来自同一批次的实例。...和 经过分块和随机遮蔽处理，分别转变为 和 ，然后分别输入到图像编码器 和 fMRI 编码器 中，生成 和 。

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    BERT新转变：面向视觉基础进行预训练！

    在Conceptual Captions进行预训练时涉及的目标函数： (1)给定输入，预测被遮蔽的字和图像区域的语义； (2)预测图像和文本是否语义匹配。...在学习遮蔽多模态中，模型需要根据带遮蔽的输入重建出被遮蔽掉的图像区域分类结果或词。在预测多模态任务中，模型需要预测标题描述是否与图像匹配。...• 遮蔽多模态建模： 与标准BERT一样，ViLBERT中词和图像区域输入的遮蔽占比大概是15%，在给定剩余输入的情况下，对输入进行重建。...遮蔽图像区域的时候，90%时候是直接遮蔽，另外10%的时候保持不变。文本的遮蔽方式与BERT一样。需要注意的是，本文并不直接预测被遮蔽掉的特征值，而是预测对应图像区域在语义类别上的分布。...这种选择反映了这样一种概念，即语言通常只识别视觉内容的高级语义，不太可能重建精确的图像特征。此外，应用回归损失可能会使其难以平衡遮蔽图像和文本输入引起的损失。

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    Python图像灰度变换及图像数组操作

    ...200 区间im4 = 255.0 * (im/255.0)**2 # 对图像像素值求平方后得到的图像(二次函数变换，使较暗的像素值变得更小)#2x2显示结果 使用第一个显示原灰度图subplot...(221)title('f(x) = x')gray()imshow(im)#2x2显示结果 使用第二个显示反相图subplot(222)title('f(x) = 255 - x')gray()imshow...(im2)#2x2显示结果 使用第三个显示100-200图subplot(223)title('f(x) = (100/255)*x + 100')gray()imshow(im3)#2x2显示结果 使用第四个显示二次函数变换图......200 区间im4 = 255.0 * (im/255.0)**2 # 对图像像素值求平方后得到的图像(二次函数变换，使较暗的像素值变得更小)#2x2显示结果 使用第一个显示原灰度图subplot...(im2)#2x2显示结果 使用第三个显示100-200图subplot(223)title('f(x) = (100/255)*x + 100')gray()imshow(im3)#2x2显示结果 使用第四个显示二次函数变换图

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    全卷积神经网络(FCN)

    换成全卷积操作后，由于没有了全连接层的输入层神经元个数的限制，所以卷积层的输入可以接受不同尺寸的图像，也就不用要求训练图像和测试图像size一致。...的池化后，尺寸缩小到一半变成6x6的特征图，再经过一个5x5的卷积后，特征图变为2x2，接着后面再进行两次1x1的卷积（类似全连接操作），最终得到一个2x2的输出结果，那么该2x2的输出结果，就代表最前面...16x16图像区域的分1类情况，然而，输出是2x2，怎么跟前面对应呢？...中左上角的橙色输出就代表了16x16中的橙色区域（红色框），依次类推，输出2x2中右上角的蓝色输出就代表了16x16中的黄色框区域，输出2x2中左下角的蓝色输出就代表了16x16中的黑色框区域，输出2x2...跟图5类似，因为这是一个猫狗和背景的三分类任务，所以最后输出的图像大小为8x8x3，以输出图像左上角绿色点为例，该点深度为3，对应输入图像的绿色区域，该点的3个值反应了输入图的绿色区域是分类为猫狗还是背景的得分情况

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    AnyText | 广告营销文本生成

    辅助潜在模块：这个模块使用文本字形、位置和遮蔽图像等输入来生成用于文本生成或编辑的潜在特征。它通过将这些信息编码到潜在空间中，帮助模型在图像中生成或修改文本。...此外，论文还贡献了一个大规模的多语言文本图像数据集AnyWord-3M，包含300万对图像-文本对，以及多种语言的OCR注释。...辅助潜在模块： 该模块使用文本字形（glyph）、位置（position）和遮蔽图像（masked image）作为输入，生成用于文本生成或编辑的潜在特征。...位置（position）信息是通过在图像上标记文本位置来生成的，这允许文本感知损失精确地定位文本区域。 遮蔽图像（masked image）指示在扩散过程中应保留图像的哪些区域。...在文本到图像模式下，遮蔽图像被设置为完全遮蔽，而在文本编辑模式下，遮蔽图像用于遮蔽文本区域。

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    如何上手使用 Facebook 的开源平台 Detectron？

    不久前 FAIR 开源了物体检测平台 Detectron，任何开发者都能使用 Facebook 用来做物体检测研究的工具，Detectron 的一项重要功能是对象遮蔽（object masking）。...对象遮蔽，不只是在目标的周围画上边框，实际上它可以绘制多边形。 ?...执行以下指令在在 Demo 图像上运行对象遮蔽 python tools/infer_simple.py \ --cfg configs/12_2017_baselines/e2e_mask_rcnn_R...注意：如果你想测试自己的图片，只需要 JPG 文件添加到 Detectron / demo 目录下，为保证图片质量，图像像素最好在 600px - 800px 左右。...最后的一点想法 这个模型对普通对象的遮蔽（masking）效果非常好，不过有的开发者会需要更多的实例来学习，我会在后续的教程中教你如何构建自己的对象遮蔽模型。

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    OVM6211-眼动追踪摄像头特性

    相对照度: 61%的相对照度，表示图像边缘的亮度比中心暗约40%。在均匀照明条件下，图像边缘可能出现轻微的暗角。 对焦: 固定焦距，对焦深度为100mm到无穷远，适合固定场景的拍摄。...与 2x2 像素合并的区别 2x2 像素合并是将相邻的四个像素合并成一个像素，而子采样是直接丢弃部分像素。 2x2 像素合并可以提高信噪比，而子采样主要用于降低分辨率和提高帧率。...2x2 单色像素合并 2x2: 表示将传感器上的相邻2x2个像素（也就是4个像素）合并成一个像素。 单色: 指的是这个传感器本身就是黑白的，也就是单色的。...2x2 单色像素合并的作用： 提高信噪比: 通过合并多个像素的信号，可以有效地降低噪声，提高图像的信噪比。这对于在低光照环境下获取高质量图像有帮助。...图像传感器-RAW格式辨析 特性就这么多 https://www.ovt.com/products/ovm6211-rada/

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    何恺明团队12页论文新作剑指AIGC！“新CLIP”只需一个trick，训练速度快3.7倍！性能不降反升

    简单来说，就是基于原有的CLIP架构，对输入图像的那一侧， 随机掩蔽图像区块，之后只对可见区块编码。...这样一来，既可以减少计算量，提高训练效率，相同的时间可以进行更多图像-文本样本学习；每次迭代还能可对比更多样本，但保持相似的内存占用率。 具体来说，本文采用的是ViT作为图像编码器。...图像首先被划分为一个不重叠的网格，并随机地遮蔽掉大部分的区块。本文采用的遮蔽比例为50%、75%。随后ViT只对可区块编码，时间复杂度相应降低为原来的二分之一（50%），或者四分之一（75%）。...同样的方式还可以用到文本遮蔽上。不过研究者认为由于文本编码器比较小，带来的加速效果并不能带来整体的增益。 不过跟MAE不同的是，此次FLIP并没有对被遮蔽的图像内容重建，也没有解码器。...虽然编码器在被遮蔽的图像上进行了预训练，但它可以直接应用在完整图像上。

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    【移动端网页布局】移动端网页布局基础概念 ⑤ ( 视网膜屏技术 | 二倍图概念 | 代码示例 )

    CSS 中配置的 1 像素 对应的就是物理屏幕中的 1 像素 ; Retina 视网膜屏幕 技术出现后 , 将多个物理像素压缩到一块屏幕中 , 可以达到更高的分辨率 , 画面显示效果更好 ; 下图中都是 2x2...像素的 CSS 大小 , 但是在普通屏幕中是 4 个像素点 , 在视网膜屏幕中是 16 个像素点 ; 在普通屏幕中 , 填充 CSS 中的 2x2 像素的大小 , 需要一张 2x2 大小的图片 ;...在视网膜屏幕中 , 如果要 填充 CSS 中的 2x2 像素的大小 , 需要一张 4x4 像素大小的图片 ; 在一个 CSS 设置 4x4 像素 大小的区域 中 , 如果 强行为其设置 2x2 的图像...在设计师创建图像时，可以将图像尺寸乘以2，然后在保存图像时将其命名为“@2x”，以便开发者将其用于高分辨率设备上。...在高分辨率设备上，图像会以更高的分辨率展示，从而提高图像的清晰度和质量。

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    调整图像大小的三种插值算法总结

    下面2x2图像的像素如下:{' 10 ':(0,0)，' 20 ':(1,0)，' 30 ':(0,1)，' 40 ':(1,1)} ? 然后我们将此图像投射到4x4图像上，我们需要找到像素。...双线性插值 在双线性插值中，我们取未知像素的4个最近的已知邻域(2x2邻域)的值，然后取这些值的平均值来分配未知像素。 让我们首先了解如何在一个简单的示例中工作。假设我们随机取一个点(0。75,0。...既然我们已经理解了这些值是如何得到的，那么让我们把它放到一个2x2图像的环境中，这个图像已经进行了最近的近邻插值。 考虑将2x2图像投影到4x4图像上，但只有角落像素保留这些值。...双立方插值 在双立方插值中，我们将待插值的像素周围的16个像素(4x4邻域)与双线性插值中考虑的4个像素(2x2邻域)相比。 考虑4x4曲面，我们可以用这个公式找到插值像素的值: ?...让我们使用和上面两个例子一样的输入2x2图像。通过双立方插值，得到如下结果: ? 现在，为了用cv2执行这个插值，我们将再次调用resize函数，但这次是用cv2.INTER_CUBIC。

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    赠书 | 新手指南——如何通过HuggingFace Transformer整合表格数据

    图像和文本Transformer 在过去的几年中，用于图像和文本的transformer扩展取得了显著的进步。...这两个模型都在Conceptual Captions数据集上进行了预训练，该数据集中包含大约330万幅图像-标题对（带有alt文本标题的网络图像）。...遮蔽多模态建模：遮蔽输入图像和单词令牌。对于图像，模型会预测对应图像区域中捕获图像特征的向量；而对于文本，则根据文本和视觉线索预测遮蔽文本。 2....多模态对齐：预测图像和文本是否匹配对齐，即是否来自同一图像-标题对。...预训练任务的图像和遮蔽多模态学习示例如下所示：对于给定图像和文本，如果我们把dog遮蔽掉的话，那么模型应该能够借助未被遮蔽的视觉信息来正确预测被遮蔽的单词是dog。 ? ?

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