熔断是分布式系统的重要组成部分。快速失败并尽快给下游施加压力,可以防止整个微服务系统进入糟糕的级联雪崩状态。这是Envoy 网格的主要优点之一,Envoy 在网络级别实现强制断路限制,而不必独立配置和编写每个应用程序。Envoy 支持各种类型的完全分布(不协调)的熔断:
2014年,Ian Goodfellow和他的同事发表了一篇论文,向世界介绍了生成对抗网络(GAN)。通过对计算图和博弈论的创新性组合,他们表明如果有足够的建模能力,两个相互对抗的模型可以通过普通的反向传播进行共同训练。
英伟达近日提出的新一代 StyleGAN,通过对 StyleGAN 的生成效果分析,他们对不完美的工作设计了改进和优化方法,使得生成图片的质量和效果更上一层楼。
在许多情况下,我们需要创建强密码来保护我们的账户和数据。Linux 提供了许多方法来生成随机密码,其中包括在命令行中使用密码生成器。本文将详细介绍如何在 Linux 中使用命令行生成随机密码。
什么是Kafka? Apache Kafka是一个演进的发布/订阅消息系统。系统结合队列和消息机制,可把它当成在一群服务器间进行的日志提交过程。消息被分成多个主题和分段,每个主题支持多个发布者(生产者)和多个订阅者(消费者)。Kafka群以良好的形式为每一个主题保存着这些消息。 对于特定的时间(LinkedIn在数天内测量) 对于分成段的特定大小的消息 基于键的消息,仅存储最近的消息 Kafka提供可靠性、灵活性和盈余保留,同时高吞吐量地处理数据。 已有多篇关于Kafka的文章和讨论,包括talk
生成对抗网络(GANs)近年来在人工智能领域,尤其是计算机视觉领域非常受欢迎。随着论文“Generative Adversarial Nets” [1]的引入,这种强大生成策略出现了,许多研究和研究项目从那时起兴起并发展成了新的应用,我们现在看到的最新的DALL-E 2[2]或GLIDE[3](这两个应用都是使用扩散模型开发的,这是生成模型的最新范式。然而但是GAN今天仍然是一个广泛使用的模型)
不知道你是否和我有一样的烦恼,最近的流行梗当自己要用拿来造词时,就陷入了不知道咋“换壳”的尴尬地步。sao-gen-gen 大大减少了你老梗新用的脑力成本,骚话张口就来是怎么回事呢?下面就让小编带大家一起了解下这些会玩的开源项目吧。
作者:Dev Nag,Wavefront创始人、CTO,曾是Google、PayPal工程师。量子位编译。 2014年,Ian Goodfellow和他在蒙特利尔大学的同事们发表了一篇令人惊叹的论文,正式把生成对抗网络(GANs)介绍给全世界。通过把计算图和博弈论创新性的结合起来,GANs有能力让两个互相对抗的模型通过反向传播共同训练。 模型中有两个相互对抗的角色,我们分别称为G和D,简单解释如下:G是一个生成器,它试图通过学习真实数据集R,来创建逼真的假数据;D是鉴别器,从R和G处获得数据并标记差异。
量子位编译自Medium,作者Dev Nag,数据可视化分析平台Wavefront创始人、CTO,曾是Google、PayPal工程师。
欢迎来到专栏《GAN的优化》,这是第二期。在这个专栏中,我们会讲述GAN的相关背景、基本原理、优化等相关理论,尤其是侧重于GAN目标函数的优化。小米粥和有三将带领大家从零学起,深入探究GAN的点点滴滴。
我们在《一文看懂深度学习(概念+优缺点+典型算法)》中讲过,深度学习最特别最厉害的地方就是能够自己学习特征提取。
---- 新智元报道 来源:EMNLP 编辑:好困 小咸鱼 【新智元导读】北大博士生沈剑豪同学一篇关于「用语言模型来解决数学应用题」的EMNLP投稿在综合评审时被认为不够重要,收录于Findings而没有被主会接收。有趣的是,OpenAI的最新工作与该论文的方法不谋而合,并表示非常好用。 最近,EMNLP 2021开奖了!华人作者包揽了最佳长、短论文。 然而,有人欢喜有人忧。 北大博士生沈剑豪领衔的一篇关于「用语言模型来解决数学应用题」(Generate & rank: A multi-task
出品 | OSC开源社区(ID:oschina2013) Grafana 9.0 的主要重点是改善 Grafana 的用户体验,使可观察性和数据可视化更易用也更容易获得。无论是通过 Prometheus 和 Loki 可视化查询生成器还是面板和仪表板搜索功能,Grafana 9.0 都引入了更新的工作流程,使发现和调查数据变得更加容易和直观。 要深入了解所有最新功能,可以加入在 GrafanaCONline 举行的 Grafana 9.0 会议:https://grafana.com/go/grafanac
假设一个城市治安混乱,很快,这个城市里就会出现无数的小偷。在这些小偷中,有的可能是盗窃高手,有的可能毫无技术可言。假如这个城市开始整饬其治安,突然开展一场打击犯罪的「运动」,警察们开始恢复城市中的巡逻,很快,一批「学艺不精」的小偷就被捉住了。之所以捉住的是那些没有技术含量的小偷,是因为警察们的技术也不行了,在捉住一批低端小偷后,城市的治安水平变得怎样倒还不好说,但很明显,城市里小偷们的平均水平已经大大提高了。
最近利用人类标注的类别条件、文字描述等的条件图像生成达到了令人印象深刻的效果,然而无条件生成还不能达到令人满意的效果。这一定程度上反映了有监督学习和无监督学习之间的差距。从历史发展来看,无监督学习一直落后于监督学习。这种差距随着自监督学习( SSL )的出现而缩小,SSL从数据本身产生监督信号,实现了与监督学习相比具有竞争力或更优越的结果。
Ask how something can be done rather than say it can't be done.
以GauGAN为例,与MobileNet-v3这样的识别CNN相比,参数只相差1个数量级(4.2 : 93)计算强度却高出了2个数量级(0.5 : 281)。
不再依赖提示库,输入任意文本都可生成。 作者 | 李梅、施方圆 编辑 | 陈彩娴 作为一个强大、公开且足够简单的模型,最近大火的 Stable Diffusion 在文本生成图像之外,给了大家无限的创作可能性。 最近,来自 Lambda Labs 的机器学习研究员 Justin Pinkney 对该模型进行了微调,构建了一个神奇宝贝生成器! 来看一些有趣的例子~ 下图是输入名字后生成的一些神奇宝贝:戴珍珠耳环的少女、奥巴马、特朗普、鲍里斯·约翰逊、龙猫、Hello Kitty。 Lady Gaga、鲍里斯
这5款超级有用的开源工具,你肯定会喜欢的!包括H5制作工具, API请求生成器 (postwoman),文章生成工具,一键文章发布工具(JustWrite),全能代理服务器安卓版 (goproxy )。
如今,它终于有了自己的名字,叫StyleGAN。顾名思义,GAN的生成器,是借用风格迁移的思路重新发明的。
Robust Point Cloud Registration Framework Based on Deep Graph Matching
机器之心报道 机器之心编辑部 OpenAI 花几个月完成的事,现在用它直接给你自动化了。 最近一段时间,不论大公司还是开发者都在造大语言模型(LLM),但有人认为,大模型应用的速度有点落后。 为了构建能实际使用的 AI 工具,我们需要基于基础模型构建定制化模型,中间的过程包含微调(Fine-tuning),这是一个复杂且耗时的过程,对于很多人来说,简便易行的调试是不存在的。 这个问题现在或许得到了解决:本周六,来自斯坦福的一群开发者发布了 Lamini,号称可以为每个开发人员提供从 GPT-3 带到 Cha
摘 要 2017年1月至9月,360烽火实验室共捕获手机勒索恶意软件50万余个,平均每月捕获手机勒索软件5.5万余个。语音识别、二维码和文件加密等新型勒索软件不断涌现。 社交网络服务被滥用,2017年前三季度,360烽火实验室发现勒索信息中新增QQ号码7.7万余个,QQ群号码1千余个。其中,一季度新增QQ号码和QQ群号码数量均为最多,第二、三季度逐渐下降,与一季度相比二季度下降23.0%,三季度下降56.8%。 大部分勒索信息中都会同时出现QQ号和QQ群号。在相似页面布局的勒索页面中,变化是只是
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 近日,AI顶级学术会议IJCAI 2022(人工智能国际联合会议,International Joint Conference on Artificial Intelligence)发布了论文录用结果。 转自腾讯腾讯优图 腾讯优图实验室共有三篇论文入选,内容涵盖语义分割、人脸伪造视频检测、神经头像合成等研究领域。文中提及的多项AI技术
机器之心报道 编辑:陈萍 你在纸上写个词,AI 只要看一眼就能模仿你的笔迹,还是看起来毫无破绽的那种。 Facebook 近日公布了一项新的图像 AI——TextStyleBrush,该技术可以复制和再现图像中的文本风格。 借助该技术,你只需要输入一个词作为「标准」,AI 就能全篇模仿你的书写风格,一键执行,效果可谓惊艳。 此外,你还可以用它替换不同场景中的文字(比如海报、垃圾桶、路标等)。下图中左侧为原始场景图像,单词显示在蓝色矩形中;右侧为文本替换后的图像。 从图中可以看出,各种风格的字体 AI
朋友圈会经常看见有人集赞,应该说求赞,可能过个十分钟都没几个赞,群发私信求赞打扰人还可能就被人删了,这里分享个集赞生成器,让你在朋友圈集赞不求人。
颜萌 林鳞 编译自 Sigmoidal 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 怎样教机器画一张从未见过的人脸呢?我们知道计算机可以存储大量照片,但它并不知道像素与外观是如何关联起来的。 多年来,各种各样的生成模型都试图解决这个问题。它们使用不同的假设模拟底层数据分布,但那些假设通常并不实用。 目前的实现方法都不是最优解:隐马尔可夫模型生成的文本非常枯燥,由上一句就能预测下一句;变分自编码器(Variational Autoencoders)生成的图像是模糊的,图像之间尽管名称不同,但实际上变化很小,缺乏多
ML.NET 使你能够在联机或脱机场景中将机器学习添加到 .NET 应用程序中。 借助此功能,可以使用应用程序的可用数据进行自动预测。 机器学习应用程序利用数据中的模式来进行预测,而不需要进行显式编程。
我们都知道,遍历一个list(列表)有两种方式,一种是直接输出list的对象,还有一种是使用for去迭代。这两者的区别,我将从时间和空间两方面来考虑,为了明显一点,列表长度会很大,原因大家应该也知道。
Apache Hudi根据不同的表类型、配置参数来帮助您构建和管理数据湖,以满足每个人的需要。Hudi添加了每个记录的元数据字段,如_hoodie_record_key, _hoodie_partition path, _hoodie_commit_time,它有多种用途。它们有助于避免在合并、压缩和其他表操作期间重新计算记录键、分区路径,还有助于支持记录级增量查询(与仅跟踪文件的其他表格式相比)。此外,即使给定表的键字段在其生命周期内发生了更改,它也通过确保执行唯一的键约束来确保数据质量。但是对于不需要这些好处或关键更改非常少的简单用例,来自社区的反复要求之一是利用现有的字段,而不是添加额外的元字段。
zero-knowledge protocol:是一组数学规则,根据这些规则,在给定 instance 后,prover 可以向 verifier 证明自己知道该 instance 的 witness 而不揭露 witness 任何信息。
不知七夕大家成功检测到对象没? 没有检测到也别着急 小编这不是带着 MMGeneration 来了吗! 那么怎么生成对象呢? 对象是什么,对象怎么生成?今天小编就来带领大家学习一下到底怎么生成对象,关
编者按:OpenAI研究工程师Vicki Cheung, Jonas Schneider , Ilya Sutskever, and Greg Brockman在本文中分享了从事Deep Learning研究工作所需要的基础设施(软件、硬件、配置和编制),举例说明如何运用开源Kubernetes-ec2-autoscaler自动扩展深度学习研究中的网络模型,将有助于广大深度学习研究爱好者构建自己的深度学习基础设施。 深度学习是一门实证科学,一个研究团队的基础设施建设将对未来的研究工作产生重大影响。所幸,当今
我们很高兴地宣布ML.NET 1.2 和模型生成器和 CLI 的更新。ML.NET是 .NET 开发人员的开源和跨平台机器学习框架。ML.NET还包括模型生成器(Visual Studio 的简单 UI 工具)和ML.NET CLI(命令行界面),以便使用自动机器学习 (AutoML) 构建自定义机器学习 (ML) 模型变得超级简单。
【导读】目前,大多数行人重识别(ReID)方法主要是从收集的单个人图像数据库中检索感兴趣的人。在跨摄像头的监控应用中,除了单人ReID任务外,匹配一组行人(多个人)也起着重要的作用。这种组重识别(GReID)的任务非常具有挑战性,因为它不仅面临着单个人外观的变化,还有组的布局和成员身份变化也会带来更多困难。为了获得组图像的鲁棒表示,本文设计了一种域迁移图神经网络(DoT-GNN)方法。
本文讲述的内容是GAN中的模式崩溃问题,首先将说明模式崩溃问题的本质,并介绍两种解决模式崩溃问题的思路,然后将介绍一种简单而有效的解决方案MAD-GAN,最后一部分将给出MAD-GAN的强化版本MAD-GAN-Sim。
Linux系统常用诊断工具(uptime、dmesg、vmstat、mpstat、free、sar、top)
AI科技评论按:本文由作者Adit Deshpande总结,AI科技评论编译整理。Adit Deshpande目前是UCLA计算机科学专业生物信息学方向的大二学生。他热衷于将自己的机器学习和计算机视觉
编者按:本文由作者Adit Deshpande总结,AI 研习社编译整理。Adit Deshpande 目前是UCLA计算机科学专业生物信息学方向的大二学生。他热衷于将自己的机器学习和计算机视觉技术应
生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)诞生于2014年,它的作者Ian Goodfellow 因它而声名大噪,被誉为“GAN 之父”。
前言 各位好,又是一个多月没更新文章了。 原因嘛,大家都懂的,太忙了~ 临近年末,公司的项目、年会的做技术支持,同事朋友聚餐也比较频繁。 当然视频教程也没有继续更新。我的锅~ 但是这个月好歹抽空做了一些事情,嗯。就是一直说的ABP 的新版本代码生成器,之前的代码生成器大家说不支持.NET CORE。 现在这个版本终于支持了。 也算是兑现了承诺。 ABP Code Generator 是基于ABP(ASP.NET Boilerplate)框架制作的代码生成器,可以用于大家在日常开发过程中节约时间,把更多的精
一个集合 G 和该集合上的某种二元运算。群 G 中的两个元素通过某种二元运算可得到该群中的另一个元素。群要满足一些性质,比如交换律、结合律、元素存在逆等。
之所以会出现这种情况,是因为这个同学以为,当参数大于10的时候,gen_data(12)返回的是生成器,而当参数不大于10的时候,返回的是一个数字。显然这样的想法是不对的,否则,for num in 10这种语法早就报错了,数字是不能被迭代的。
作者|李梅 编辑|陈彩娴 近日,备受关注的第十九届机器学习国际会议(ICML 2022)在美国马里兰州巴尔的摩市举办。自新冠疫情以来,大会首次恢复线下形式,采取线上线下结合的方式举办。 1 ICML2022概况 本届大会共收到5630 篇投稿,其中,1117 篇被接收为short oral,118篇被接收为long oral。接收率为21.94%,与以往几年基本持平。前几日,本届大会的全部奖项公布,共评选出15 篇杰出论文奖和 1 项时间检验奖。其中,复旦大学、上海交通大学、厦门大学、莱斯大学等多个华人团队
今天讲述的内容仍然是GAN中的模式崩溃问题,首先将说明模式崩溃问题的本质,并介绍两种解决模式崩溃问题的思路,然后将介绍一种简单而有效的解决方案MAD-GAN,最后一部分将给出MAD-GAN的强化版本MAD-GAN-Sim。
一旦获得了查询嵌入q ,只需要在嵌入空间搜索距离接近的项目——这是最近邻问题(nearest neighbor problem)。例如,可以根据相似度得分返回前k个项目。
如今,深度学习已近在图像合成、图像处理领域中取得惊人的成果。FaceShifter [1]便是其中之一,它是一种深度学习模型,可以非常先进的技术实现人脸交换。在本文中,我们将了解它是如何工作的。
论文链接:https://arxiv.org/pdf/1908.07195v1.pdf
生成器(generator)是一种用来生成数据的对象。它们是普通函数的一种特殊形式,可以用来控制数据的生成过程。
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