BOSHIDA DC电源模块具有不同的安装方式和安全规范DC电源模块是将低压直流电转换为需要的输出电压的装置。它们广泛应用于各种领域和行业，如通信、医疗、工业、家用电器等。...安装DC电源模块应严格按照相关的安全规范进行，以确保其正常运行和安全使用。DC电源模块的安装方式主要有固定式和可调式两种。固定式DC电源模块的输出电压和电流是固定的，不可调整。...防止过载和短路：DC电源模块应该正确地匹配输出负载，避免过载和短路情况的发生。同时，还应安装过流保护器和短路保护器，以防止设备损坏或使用者受伤。5....定期维护和检查：DC电源模块应定期进行维护和检查，以确保其正常运行和安全使用。任何故障或异常应及时处理。图片正确的安装和使用DC电源模块是至关重要的。...遵守相关安全规范和标准可以确保设备的长期稳定性和安全性，从而保证电子设备和使用者的安全和健康。
图片假设我们有一个大规模的电子商务数据集，包含了每天数以亿计的用户交易记录。我们想要使用ClickHouse来处理这个数据集，并计算出每个用户在每个月的销售额和购买次数。...接下来，我们需要计算每个用户在每个月的销售额和购买次数。我们可以使用ClickHouse的GROUP BY和聚合函数来完成这个任务。...ID进行分组，并计算每个组的销售额总和和购买次数。...结果将按照月份和用户ID进行排序。...2021-02-01123 1500.00 8 2021-02-01789 3000.00 15 这个结果表格显示了每个用户在每个月的销售额和购买次数
，用于在具有不同结构但对应于同胚图的骨架之间进行数据驱动的运动重定向。...因此，我们的主要技术贡献是引入了新颖的可微卷积、池化和非池化算子。...我们的实验表明，与现有的方法相比，我们的框架在运动重定向和一般运动处理方面是有效的。我们的方法也定量地评估了一个合成数据集，该数据集包含应用于不同骨骼的运动对。...据我们所知，我们的方法是第一个在没有任何配对例子的情况下，在具有不同采样运动链的骨骼之间进行重定向的方法。我们的方法也定量地评估了一个合成数据集，该数据集包含应用于不同骨骼的运动对。...据我们所知，我们的方法是第一个在没有任何配对例子的情况下，在具有不同采样运动链的骨骼之间进行重定向的方法。 主要框架及实验结果 ? ? ?
：细胞分割--识别图像中每个细胞的精确边界的任务。...为了解决这个问题，作者构建了TissueNet，这是一个用于训练分割模型的数据集，它包含了超过100万个手动标记的细胞，比之前发布的所有分割训练数据集多了一个数量级。...作者证明了Mesmer比以前的方法更准确，能够适用于TissueNet中所有的组织类型和成像平台，并且达到了人类水平的表现。...Mesmer能够自动提取关键的细胞特征，如蛋白质信号的亚细胞定位，这在以前的方法中是具有挑战性的。...然后，作者对Mesmer进行了调整，以利用高度复用的数据集中的细胞信息，并量化人类妊娠期的细胞形态变化。
大多数以前的高保真度攻击利用了具有ReLU激活函数的深度神经网络的特定属性。...这种假设在实践中并不总是成立，因为大多数生产模型不会提供这样的API。 作者首先提出了一种简单的攻击，允许攻击者通过向模型提出大量不同的随机前缀查询来「恢复语言模型的隐藏维度大小」。...攻击提取Logit-Bias 作者详细介绍了一种针对Logit-Bias API的提取攻击，旨在从只提供顶部K个标记的对数概率（logprobs）和允许施加logit偏置的API中恢复出完整的logit...作者提出了一种方法，通过多轮查询和线性规划技术来解决由logit偏置产生的线性约束，从而逐步构建出完整的logit向量。...这些技术展示了即使在受限的API环境中，攻击者也能够通过创新的方法提取模型的关键参数，对于加强模型安全性具有重要意义。
(GCP)能够显著提升深层卷积神经网络在视觉分类任务中的性能。...尽管如此，GCP在深层卷积神经网络中的作用机理尚未得到很好的研究。本文试图从优化的角度来理解GCP为深层卷积神经网络带来了哪些好处。...详细地来说，本文从优化损失的利普希茨平滑性和梯度的可预测性两个方面探讨了GCP对深层卷积神经网络的影响，同时讨论了GCP与二阶优化之间的联系。...更重要的是，本文的发现可以解释一些GCP以前尚未被认识到或充分探索的优点，包括显著加快了网络收敛，对图像破坏和扰动产生的失真样本具有较强的鲁棒性，对不同的视觉任务具有较好的泛化能力。...通过利用不同网络架构在多种视觉任务上进行大量的实验，为本文的发现提供了有力的支持。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
但是，目前对于全面表征细胞在人体内的位置、功能和表型的工具或算法是缺乏的，特别是用于定位图像中单个细胞的通用算法。与流式细胞术或单细胞的RNA测序不同，组织成像是用完整的标本进行的。...因此，要提取单细胞数据，必须在称为细胞分割的过程中将每个像素分配给一个细胞。实现精确、自动化细胞分割的困难在很大程度上是由于不同组织类型的细胞形状、大小和密度的差异。...为了解决第一个挑战，如图1所示，该团队开发了一种众包的、“人在环路”的方法来分割细胞，其中人和算法协同工作以产生准确的标注，并就此算法创建了 TissueNet，这是一个包含超过 100万对全细胞与核注释的综合分割数据集...由于作者的 “人在环路” 数据标注方法的可扩展性，TissueNet大于以前所有发布的数据集的总和(图1b)，具有130万个全细胞注释和120万个细胞核注释。...之后从三名患者中选择了两个不同的区域，并为图像中的所有细胞生成了预测分割和真实分割。使用相同的方案将来自预测(图4h)和真实(图4i)分割的所有细胞分类到这些类别中。
如图一所示，桌子和杯子两个物体，在杯子区域具有重叠的像素。只有获得他们的前后关系，才能得到一致的全景分割结果。 ?...但是，与场景图相关的任务不同，全景分割任务并不具有物体间关系的监督信息，从而能够对物体遮盖关系直接进行监督训练。...和 ? 为两个线性映射， ? 将关系特征映射到输出维度 ? . 则所有物体的类别关系特征为： ? 其中，”[ ]”为拼接操作。采用相似的方式，可以得到所有物体的形状关系特征 ? ....我们把UPSNet和SOGNet在同一实验环境下进行训练，采用一致的训练和测试策略。可以看出，我们改进的全景分割模块具有更好的表现。...在表三和表四中，我们将SOGNet的表现与State-of-the-art的方法进行比较。表三列出了在COCO测试集上的结果，其中第一块是COCO 2018 challenge的前三名。
其实早在之前就有打算弄个cms类型的博客主题，但是由于自身时间和技术限制，一直都存在一个难题未解决，就是调用某个栏目下的文章，第一篇文章与其他文章的排列样式不同，比如本站现在的博客，调用五篇文章，其中第一篇与其他四篇样式有区别...我也想过用其他办法解决，但是都不理想，堆砌的代码太多，影响网站的速度，这就违背了做主题的初衷，前几天终于学会了这个技能，在天兴博客教程看见的，于是Brieflee主题问世了，今天有时间，把这个教程写出来...，有需要的可以直接拿走，废话少说，图文教程开始： {foreach GetList(5,10) as $key=>$article} {$i=$key} {if $i==0} {$article.Title} {/if} {/foreach} 复制代码，直接修改文章的调用数量和分类...ID即可（5为调用数量，10为调用的分类ID） 效果图： ?
下面的示例展示了使用数组和不同格式字符串，在一条命令中绘制多个线条。...MATLAB 和 pyplot 具有当前图形和当前轴域的概念。...标注文本 上面的text()基本命令将文本放置在轴域的任意位置。 文本的一个常见用法是对图的某些特征执行标注，而annotate()方法提供一些辅助功能，使标注变得容易。...在标注中，有两个要考虑的点：由参数xy表示的标注位置和xytext表示的文本位置。 这两个参数都是(x, y)元组。 在此基本示例中，xy（箭头提示）和xytext（文本）都位于数据坐标中。...更改轴的刻度很容易： plt.xscale('log') 下面示例显示了四个图，具有相同数据和不同刻度的y轴。
所提出的ArcFace具有清晰的几何解释，可以说是对所有最近最先进的人脸识别基准的最广泛的实验评估，包括一个新的具有万亿个配对级别的大型图像数据库和一个大规模的视频数据集。...从包含约1500幅图像/类样本的8个不同身份中选取人脸图像，分别用Softmax和ArcFace损失训练二维特征嵌入网络。...直观地说，目标Logit曲线中有三个影响性能的因素，即起始点、终点和斜率。...如上图(b)所示，结合上述所有的移动边距(cos(m1θ + m2)−m3)，可以很容易地得到其他一些具有高性能的目标Logit曲线。...如第一幅图所示，与其他三个损失进行了比较。 类内损失的目的是通过减小样本与ground truth中心之间的角度/弧来改善类内致密性。
第一部分的整体架构如上图，是图文匹配的双流分支，一边是图像编码器（如resnet50或者ViT等），另一边是文本编码器（如Transformer）得到特征，然后对一个batch的文图pair对数据算内积得到匹配矩阵...同时，基于 CLIP 还可以自由定义自己的分类器！也就是说可以很方便的利用CLIP和很多工作结合，比如等会要整理的 DALL-E 中就用到了 CLIP来提特征。...Contrastive Pretraning部分使用的数据是作者从社交媒体上搜集的大约4亿对的数据，且不需要人来标注（很省人力也扩大了泛化性）。...如图会首先使用BPE-encoder对文本进行嵌入，得到256个token（不够就padding），然后concat图像token进行拼接，然后直接输入到训练好的具有120亿参数的Transformer...模型中对联合分布进行建模（64层，每层62头，每头64维，最后的维度为3968）。
具体来说主要分为两个应用场景： 1）Labels-at-Client Scenario：参与模型训练的带标签数据和无标签数据均存放于本地客户端，即本地客户端执行标准的半监督学习训练，但是本地数据需要标注...，但是服务器端数据的标注需要专业人士参与。...总结： 1）关于数据增广，是否还存在不同的数据增广方法来帮助无标签数据进行训练呢，以及是否会对联邦学习模型产生影响？...具体而言是将本地输出记为local logit，服务器端聚合输出记为global logit，然后利用服务器端global logit对本地local logit进行蒸馏； 2）ERA算法：考虑异构性数据集会导致样本信息的模糊性和较慢的收敛速率...标签缺乏的原因在于： 1）较高的标注开销，用户不可能有时间和精力帮助服务者标记大量的数据； 2）标注者缺乏相关专业领域知识，难以完成标注任务：如纠正坐姿的APP等。
，并训练模型给出正确的预测监督任务这里的对抗训练和GAN这类生成对抗训练不同，这里的对抗主要指微小扰动，在CV领域可以简单解释为肉眼不可见的轻微扰动（如下图）不过两类对抗训练的原理都可以被经典的min-max...FGSM使用了l_{\infty} norm来对梯度进行正则化，只保留了方向信息丢弃了gradient各个维度上的scale而FGM中作者选择了l2 norm来对梯度进行正则化，在梯度上更多了更多的信息...不过部分实现也有只保留对抗loss的操作，不妨作为超参对不同任务进行调整～在使用对抗扰动时有两个需要注意的点施加扰动的位置：对输入层扰动更合理扰动和扰动层的scale：扰动层归一化对于CV任务扰动位置有...（其中1～4可以多次迭代）对embedding层施加随机扰动d向前传递计算扰动后的logit扰动logit和原始logit计算KL距离对KL计算梯度对梯度做归一化得到虚拟扰动的近似对embedding层施加虚拟扰动...但核心都是扩充标注样本的覆盖范围，让标注样本的近邻拥有一致的模型预测。效果FGM论文是在LSTM，Bi-LSTM上做的测试会有比较明显的2%左右ErrorRate的下降。
据了解，这应该是业界第一款完整支持 Transformer、GPT 等多种模型高速推理的开源引擎。...算子多运算融合 近年来，由于其高效的特征提取能力，Transformer encoder/decoder 结构被广泛应用于各种 NLP 任务中，例如海量无标注文本的预训练。...这样对每个请求，模型推理时不再申请显存，做到了：不同请求的相同 Tensor 复用显存；同请求的不同 Tensor 按 shape 及依赖关系复用显存。...该粗选核函数遍历 logit 矩阵两次： • 第一次遍历，对每个 beam，将其 logit 值随机分成k组，每组求最大值，然后对这k个最大值求一个最小值，作为一个近似的top-k值（一定小于等于真实top-k...在第一次遍历中，logit 值通常服从正态分布，因此算出的R-top-k值非常接近真实top-k值。同时因为这一步只涉及到寄存器的读写，且算法复杂度低，因此可以快速执行完成（十几个指令周期）。
这两个传统上不相关领域的交叉点有可能在很大程度上实现变革。虽然这项技术有一些简单的应用，比如为YouTube视频生成摘要，或为未标注的图像加标题，但更有创意的应用程序可以极大地提高大部分人的生活质量。...标题生成作为图像分类的扩展 图像分类是具有很多历史的计算机视觉任务，背后有许多强大的模型。要求模型可以将图像中呈现的形状和对象的相关视觉信息拼凑起来，将图像放入对象类别中。...利用转移学习 我们可以利用预先存在的模型来帮助标题图像。转移学习允许我们接受神经网络中不同任务的数据转换，并将其应用到我们的数据中。...TensorFlow提供了一个包装器函数，为给定的输入和输出维度生成一个LSTM层。 为了将单词转换为适合于LSTM输入的固定长度表示，我们使用嵌入层来学习将单词映射到256维特性(或单词嵌入)。...要了解更多的词汇嵌入是如何捕捉不同单词之间的关系的，请参阅“利用深度学习获取语义含义”。
迁移学习允许我们用现有用于训练不同任务的神经网络，通过数据格式转换，将这些网络应用到我们的数据之中。...载入VGG网络特征和实现图像标注功能的代码是相对简单的： def get_data(annotation_path, feature_path): annotations = pd.read_table...由于文本具有连续性，我们利用RNN及LSTM网络，来训练在给定已有前面单词的情况下网络预测后续一系列描述图像的句子的功能。...TensorFlow提供了一个封装函数，用于在给定输入和确定输出维度的条件下生成一个LSTM网络层。...为了将单词转化成适合于LSTM网络输入的具有固定长度的表示序列，我们使用一个嵌入层来学习如何将单词映射到256维特征，即词语嵌入操作。
导读 本文方法主要针对ctr预估中的用户行为建模提出相应的模型，用户交互历史包含了不同的行为模式，反映用户的习惯性范式。...2.1.1 用户兴趣提取模块 采用DIN作为用户兴趣提取的骨干网络，使用目标注意力机制来捕捉用户对目标商品 i_T 的兴趣表征 V_T ，表示如下，其中a()是attention函数（和DIN中一样这里不赘述...，前面计算出了不同历史交互和目标商品attn分数，现在根据这些分数检索出topN个最相关的，表示如下： idx_1,idx_2,\cdots,idx_K=\underset{K}{\operatorname...然后，通过mlp来预测 o=MLP(X^{(M)}) ，本来是 B*l*d 维度的tensor，经过mlp之后得到 B*l*1 ，在使用的时候（图4右边部分），选取top-s个logit对应的行为，相当于就是把低...logit的去噪了。
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