不过它不free,也不open source.M$就这德行 2.Sun Java Studio Enterprise 8这个IDE包含了比较强大的UML功能，也支持从Rational Rose的移植。...在project中，就会自动生成相应的class。...topicId=26263&forumId=25 我在这里转贴一下那个协议文件和使用方法 转： 用法: 将eval.license考到安装目录中的com.omondo.uml.core_1.6.0目录中...java工程，叫umltest，然后新建个包，这里叫com.maxwolf ，右击包，新建一个EMF Class Diagram，在包中会创建相应的.ecd和.ecore，ecd用来画图，ecore保存模型信息...只要在本地重新生成一个eclipseuml的图形编辑文件用方式打开，拷贝其中的key 然后覆盖其他机器上的图形编辑文件中的key就可以了 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
MBT中模型通常有下列几种 前置后条件模型：Pre and post condition models (State based, OCL) 基于转换的模型：Transition based models...本文主要讲述PRE/POST模型在网络接口测试MBT中的使用和实践。 二、PRE/POST 模型是什么 网络接口通常是基于一定的契约/约定来执行的....例如下图的UML并没有办法描述下列限制： 汽车所有人的年龄限制； 汽车所有人的个数限制； 要求一个人至少要有一辆黑色的车子； ?...新写一个用例的时间都是相同的....OCL校验的结果应该是返回false OCL的工具有很多，如基于EMF的Dresdanocl工具，EMF 本身是比较成熟的建模工具，其中类可以采用Ecore/uml/xds等方式来定义，实例支持xml,
- 可建造空间 Map：可建造地块、创建游戏与虚拟空间 Land：虚拟世界中的一块数字地块 元宇宙地产开发 如果地块周边无人建造项目或者运营的不好，会不会也像现实中一样影响自己地块的价值呢？...既然是在元宇宙，有没有更好的保护地块所有者权益的新方案？ 现在有能力建造地块的其实很少，而且没有很好的标准 野蛮开发时代 打个比方，如果隔壁为了吸引流量，天天建设各种奇怪图案， 那也没办法。...这个和视频平台一个道理。 是，其实很麻烦，从建设到运营。最后会发现，买地其实是最简单的。所以最后大家都变成炒地的了。 对的，都炒地，不做内容，那平台就完蛋了。所以其实和商场招商一个道理。...但元宇宙问题在于， 前期就把地都卖了。那这个运营的强度就看怎么能把控好，把平台搞活跃，吸引用户。 不明白那些炒地的什么逻辑。 所以最关键的还是内容与流量。...crypto voxles 是一个视觉效果很差的元宇宙游戏，但是内容却很丰富。 现在阶段平台还是有稀缺度， 但长期看元宇宙一定会走向平台互通。一旦走向平台互通那稀缺度就会减少。大家也都是走着看着。
场景一、代码生成能力 听说混元大模型的代码能力最近有较大幅度的提升，那接下来让我们通过一个简单的案例来体验一下他的能力。...db通过读取文件的方式获取 prompt2：db执行脚本要改成从文件中获取 通过这两个指令，基本上已经可以帮到我解决目前的这个场景，AI生成的脚本在调试的时候，可能会遇到两个问题： 1、db文件中可能会存在一些中文字符啥的...当我发现脚本执行失败的时候，我发现不管是混元，还是gpt以及文心一言等，都只是会让你去检查sql有没有语法错误，哪怕我把完整的sql贴上去，他也是没办法帮我们去修正程序。...场景二：用来解决工作中遇到的一些小问题 No1:开发昨天突然问我，jira有没有办法查询某个开发做过的单子 说实话，jira我之前都没用过，也就到了现在这个公司才开始接触，我用的多的JQL查询一般也就是查...场景三：画图能力 画图的话，这里主要一起对比下文心一言VS混元模型 总结：初步体验了一下，我觉得在我的日常工作中，完全可以用腾讯的混元模型去代替gpt3.5去使用的，毕竟gpt的使用有一定的门槛，而且查的数据还不是很新
看似不相关的区块链和 AI 有没有关联？将区块链和 AI 两种不同技术结合起来的动机是什么？将区块链和 AI 两种技术结合的 APP 有哪些？...另一个是去中心化 AI 对冲基金 NumberAI。 ?...这些预测结果是有 token（NumberAI 的内部代币 NMR）来支持的，这种 token 是建立在以太币的区块链之上的，会获取所有数据科学家提交的模型，然后 NumberAI 会将这些模型整合成一个元模型...，所以就组成了这个元模型。...如果我的 NumberAI 版本没有内部代币，那 Data Scientist 就没办法分享利润。
看似不相关的区块链和 AI 有没有关联？将区块链和 AI 两种不同技术结合起来的动机是什么？将区块链和 AI 两种技术结合的 APP 有哪些？...另一个是去中心化 AI 对冲基金 NumberAI。 ?...这些预测结果是有 token（NumberAI 的内部代币 NMR）来支持的，这种 token 是建立在以太币的区块链之上的，会获取所有数据科学家提交的模型，然后 NumberAI 会将这些模型整合成一个元模型...，所以就组成了这个元模型。...如果我的 NumberAI 版本没有内部代币，那 Data Scientist 就没办法分享利润。 更多内容还请观看视频。
从随机噪音开始，迭代优化一张图像让它激活指定的某一个神经元（以4a层的神经元11为例） 作者们基于带有 Inception 模块的 GoogLeNet展开了研究，这是一个2014年的模型 （https...多样性方面的研究也揭露了另一个更基础的问题：上方的结果中展示的都还算是总体上比较相关、比较连续的，也有一些神经元感兴趣的特征是一组奇怪的组合。...更自然的做法是从真实数据学出一个模型，让这个模型迫使生成的样本变得合理。如果有一个强力的模型，得到的效果就会跟搜索整个数据集类似。...预处理与参数化 前面介绍的几种方法都降低了梯度中的高频成分，而不是直接去除可视化效果中的高频；它们仍然允许高频梯度形成，只不过随后去减弱它。 有没有办法不让梯度产生高频呢？...这里就有一个强大的梯度变换工具：优化中的“预处理”。可以把它看作同一个优化目标的最速下降法，但是要在这个空间的另一个参数化形式下进行，或者在另一种距离下进行。
可能有读者疑问，为什么 的最后要多加一个 ？从后面的过程中我们可以明白到，这个其实只是为了分析上的方便，并没有什么必然性。...这样的解码器叫做二元文法模型、2-gram模型、马尔可夫模型，等等。...事实上，原文并没有给出这两个公式，而是给出了另一个估计式，它也可以作为 的下界推导出来。...此时，可能有些读者会疑惑：我们一般所用的模型的概率分布都是softmax出来的，softmax的结果都不等于0，所以 应该是恒等1，因此引入 似乎没有没有什么价值？ 并非如此。...前面的小节是基于二元解码模型的，结论是二元解码模型确实容易出现重复解码，那么我们或许可以反过来想，一般的自回归模型出现重复解码现象，是因为它此时退化为了二元解码模型？
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 有没有人好奇： 大模型那么香，我们将它从云侧拿到端侧开发应用，比如让每台手机都标配一个大模型，岂不是更香？...爱芯元智表示，这是因为GPU对于MHA结构（Transformer中的多头注意力机制）计算支持更友好。...爱芯元智联合创始人、副总裁刘建伟介绍： 用AX650N在端侧部署原版Swin Transformer，从拿到测试板到demo复现，只需要5分钟，再到在自己的私有环境里跑起来私有模型，只要1个小时就能搞定...3.6Tops都能跑100多帧 边缘侧、端侧部署大模型，是趋势 再回到大模型本身这个话题，大家有没有思考过它的蓬勃发展究竟会给我们带来什么？...例如： 硬件架构上早期定位就要准，要对Transformer去做针对性的优化，要想办法能降低大参数模型带宽的使用情况，以及加载的时候怎么做到更顺畅一些。
在本教程中，我们打算回答那些问题，我们从最简单的人工神经网络（ANN）做起，一直到复杂得多的模型。让我们从构建一个没有参数的机器学习模型开始，即Y=X。...然后，我们将逐步增加一些参数到模型中，直到我们建立了一个单个神经元，这个神经元被设计成接收一个或多个输入。接着，神经元从数学公式映射成图形形式。通过连接多个神经元，就能生成一个完整的ANN。...在把题目改得更难一点之前，我要提一个问题。在每一个机器学习模型中，有2个主要环节，分别是学习（即训练）和测试。我们已经看到了最基本的测试环节。但是学习环节在哪里？在前面那个模型里，我们有没有做学习？...一个代表输入，另一个代表输出。这两个都不能改。最后结论是，函数是非参数的，所以没有办法对它进行修改以减少误差。 但是还有希望，如果函数目前还没有参数，为什么不添加一个或多个参数呢？...0 8 从数学形式到神经元的图形形式 此时，我们推导出具有2个参数的函数Y = wX + b。第一个是表示权重的w，第二个是表示偏差的b。该函数是ANN中接受单个输入的神经元的数学表示。
在本教程中，我们打算回答那些问题，我们从最简单的人工神经网络（ANN）做起，一直到复杂得多的模型。让我们从构建一个没有参数的机器学习模型开始，即Y=X。...然后，我们将逐步增加一些参数到模型中，直到我们建立了一个单个神经元，这个神经元被设计成接收一个或多个输入。接着，神经元从数学公式映射成图形形式。通过连接多个神经元，就能生成一个完整的ANN。...在把题目改得更难一点之前，我要提一个问题。在每一个机器学习模型中，有2个主要环节，分别是学习（即训练）和测试。我们已经看到了最基本的测试环节。但是学习环节在哪里？在前面那个模型里，我们有没有做学习？...一个代表输入，另一个代表输出。这两个都不能改。最后结论是，函数是非参数的，所以没有办法对它进行修改以减少误差。 ? 但是还有希望，如果函数目前还没有参数，为什么不添加一个或多个参数呢？...从数学形式到神经元的图形形式 此时，我们推导出具有2个参数的函数Y = wX + b。第一个是表示权重的w，第二个是表示偏差的b。该函数是ANN中接受单个输入的神经元的数学表示。输入为X，权重等于w。
为什么要重视模型的交互性？三点原因。第一点是可以把先验知识灌进模型。人工智能有三大要素：数据、算法和算力，人工智能模型太费数据了，而且模型越大越费数据。大模型的参数已经到了万亿级，人类的神经元才多少？...HITL就是想办法在找根管子插进去，看看模型里面都是怎么忙活的。 第三点比较有意思，姑且概括为提升人类的价值吧。...名字就是个代号，叫小苔藓还是叫0100011，从功能性的角度来看，没有任何区别。那有没有区别呢？当然有，MOSS明显比550M更有温度，而且MOSS还有个意思是小苔藓，是不是感觉更亲切了呢。...我不知道官方有没有这方面考虑，但是，550M从最早的纯功能性计算，到后面非要给人介绍自己是小苔藓，我最直观的感受就是这台冷冰冰的机器拥有了温度。...毕竟，人工智能发展到最后，除了追求智能本身，我想，如何追求温度也该是另一个值得思考的命题。
它有两个关键特征，一个是技术特征，另一个是应用面。技术特征上高度借鉴了生物脑中关键的生物机制，比如不再使用深度神经元模型，而是使用脉冲神经元模型，甚至比脉冲神经元更复杂的模型。...回顾忆海原识的探索历程，我们是从机器人本体开始，因为脑中包括视觉系统、记忆系统、运动控制系统在发育与训练过程中离不开人体或者说机器人本体跟外部世界的不断互动。...这些在传统人工智能中没有很好地实现，所以不够灵活，没有办法适应会纷繁变化的复杂场景。 再如下图示例，偏向于识别问题。图中的对象到底是牛还是鲨呢？...如左上图为一个生物神经元，它可大致分为突触、树突、胞体、轴突等几个部分。对应到模型上，每个部分都可以发生很复杂的机制，每一个机制对于最终表现出来的宏观认知效果都有不可忽视的重要作用。...针对基础模型提供以下端口（可以按需扩展）： Input - 输入端口，接受输入； Output - 输出端口，产生输出； Reference - 引用端口，允许模块 / 模型与其它模块 / 模型的变量相互引用
当前的机器学习都是在某个特定的数据集上做训练，在一种情境下训练模型，然后在另一种情境（比如另一个国家里）使用模型，这样经常会带来问题。我们需要泛化能力，需要迁移学习。...我们面前的一个重大挑战就是把模型迁移到一个新环境以后，如何保证它能继续正常工作、或者能快速适应。 记者：这种适应能力的关键是什么？ Bengio：元学习是近期的一个热门话题，就是「学习如何学习」。...它的核心思想是，为了能够泛化到一个新的环境，就需要练习如何泛化到新环境。这种思想很简单，其实小孩就一直是这样的，从家里的一个房间走到另一个房间，环境不是固定的，一直在改变，小孩就逐渐学会了适应。...物理、语言和常识 记者：有没有办法把聊天机器人做得更好？ Bengio：最近有个点子叫做「有依据的语言学习」（grounded language learning），吸引了很多研究人员的注意力。...元学习（学习学习的模型）是可能实现机器学习到 OOD 和模型快速迁移的一个办法。说到 OOD，究其原因是有行为的变化，或者是用户行为对于数据的干预。
目前推进AI可解释性研究的一个简单办法，就是逐个分析大模型中的神经元，手动检查以确定它们各自所代表的数据特征。...使用这个办法，研究人员让GPT-4解释了GPT-2一共307200个神经元。 OpenAI表示，使用这一基准，AI解释的分数能接近人类水平。...从总体结果来看，GPT-4在少数情况下的解释得分很高，在0.8分以上。 他们还发现，不同层神经元被激活的情况，更高层的会更抽象。...人类拿着自己不理解的东西，让它解释另一个自己不理解的东西，这个风险emm…… 这项研究由OpenAI负责对齐的团队提出。...这种想法一个值得思考的方面是，它可能随着AI的发展而扩展更多。随着未来AI模型变得越来越智能，我们也能找到对AI更好的解释。
分享几篇知乎文章 关于jvm运行时数据区的模型： 1、面试官 | JVM 为什么使用元空间替换了永久代？...1G，另一个是设置元空间内存最大10M -Xmx1G -XX:MaxMetaspaceSize=10M 然后我们执行这段程序打开VisualVM看下内存占用，插件市场里点击装上visualGC 下面是...元空间存的字符串常量只是一个地址引用，因此占用空间很小，10M内存执行了很久都没有报OOM，并且宿主机内存始终在一个稳定值，并没有因为不断添加常量进常量池而导致宿主机内存被占用内存一直增大。 ...程序一直执行，元空间最终肯定也会被占满，但关于堆中常量的引用已经被gc回收，那么元空间应该也会回收一部分空间（清除元空间引用关于堆中被gc的对象），然后就会维持在一个值的范围波动起伏而不会一直增然后OOM...最终结论 真正意义上字符串常量池在堆中存储，元空间可能有引用堆中字符串常量，运行时常量池在方法区中。
在上一篇基于自搭建BP神经网络的运动轨迹跟踪控制（一）中，首次给大家介绍了如何将BP神经网络模型用于运动控制，并基于matlab做了仿真实验。最终实现了对期望轨迹的智能跟踪的功能。...但是，在那篇文章的最后，也提出了一个有趣的问题，该问题是：“该实验进行参数辨识需要先采集好数据到工作区间进行离线训练，然后再把参数一个个填到BP网络的控制系统中。...如果隐含层神经元数量过多的话，那么这个工作无疑是繁琐的。那么有什么办法可以解决呢？”不知道大家有没有认真思考过这个问题，并自己尝试去解答（因为我没有收到任何相关的留言和后台记录）。...假如因为工作需要，把该控制器结合到另一个不同的运动系统里面去应用时，或者添加新的模块时，而恰恰由于这些模块里面的参数是固定的，不能自我更新，所以才导致前言所述的繁琐工作的发生。...对此，模块的输入输出端可以设计成如下结构： 同理，其它几个参数的自适应求解模块如下： 大家有没有注意到，我在设计β模块的输出时，多了一个，其实道理很简单，隐含层第s个神经元的值fs输出后，就是与
Java中的所有类，都需要由类加载器装载到JVM中才能运行。类加载器本身也是一个类，而它的工作就是把class文件从硬盘读取到内存中。...哪一个类该由哪个类加载器完成呢？为了解决这个问题，Java采用了委托模型机制。...也就是说，某个线程在执行过程中可能会因为时间片耗尽而被挂起，而另一个线程获取到时间片开始执行。 简单的说程序计数器的主要功能就是记录着当前线程所执行的字节码的行号指示器。...小结 JVM内存模型小结： JVM内存模型划分为线程私有区域和共享区域 虚拟机栈/本地方法栈负责存放线程执行方法栈帧 程序计数器用于记录线程执行指令的位置 方法区（元数据区）存储类的元数据信息、静态变量...在Java中，可以作为GC Roots的对象包括下面几种： 虚拟机栈中引用的对象； 方法区中类静态属性引用的对象； 方法区中的常量引用的对象； 本地方法栈中JNI（即一般说的Native方法）的引用的对象
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