三、文件的读写操作 1.fgetc和fputc 1.1认识fgetc和fputc fgetc的作用是从对应流中取出字符来，并返回对应字符的ASCII值，读取失败则是会返回EOF，fputc则是将所给的字符传入到对应的流中...五、文件的随机读写 1.fseek函数 1.1认识fseek函数 fseek函数的作用是将流指向位置拨动到你想要的位置，三个参数，一个是流，一个代表着你要的偏移量，一个代表着你要从哪里开始偏移，只有知道了你要从哪里开始偏移你才能够知道偏移量是多少...偏移的位置一共有三种，SEEK_SET的含义是从文件开始的位置开始偏移，SEEK_CUR的意思是从当前的流的位置开始偏移，比方说我用fgetc对一个文件成功地取出了两个字符，这个时候偏移量为0时取一个，...} fseek(pf,3,SEEK_SET); char ch=fgetc(pf); //从pf所指向的文件开头偏移3的位置处取一个字符出来，并赋给ch printf("%c", ch);...(pf);//将位置设置为开头 ch=fgetc(pf);//从开头取一个字符给ch printf("%c\n",ch); fclose(pf); pf = NULL; } 运行结果如下： 从结果来看
今天给大家介绍的是我们团队今年发表在WWW2022上的论文CrossDQN，提出了一种基于强化学习的信息流广告分配方法。这也是我个人在入职美团之后工作的主要方向。...2）在个性化和广告曝光占比之间缺少有效的平衡，如字节的Dear时四个位置插入一个广告或不插入，尽管可以控制广告曝光在1/4之下，但决策空间相对较小。...的Q值，决策以何种广告位置展示给用户。...损失可以写作： 上面的式子有两个问题值得讨论： 1）PAE是如何计算的，一种简单的方式是不考虑位置因素，那么01001和11000的曝光占比均为0.4，这种方式处理比较简单，但并不合理，理论上越靠前的位置具有更高的曝光概率...，那么另一种方式就是给每一个位置赋予一定的权重，这样不同屏不同的广告位置分配，得到的曝光占比均是不同的。
一个是绝对位置编码，另一个是相对位置编码。 绝对位置方法将输入Token的绝对位置从1编码到最大序列长度。也就是说，每个位置都有一个单独的编码向量。...尚不清楚的是:从1D到2D的朴素扩展是否适用于视觉模型;方向性信息在视觉任务中是否重要?...这种索引函数可以大大减少长序列(如高分辨率图像)的计算成本和参数数量。 虽然有学者使用的clip函数 也降低了成本，但相对距离大于β的位置被赋给相同的编码。...图3显示了top-1精度随桶数的变化情况。在50桶之前，精度从79.9提高到80.9。在那之后，没有显著的改善。...从表中得到如下结论: 从原始DeiT-S中去除绝对位置编码会导致Top-1的精度从79.9下降到77.6(#1 vs . #2)； 仅采用相对位置编码的模型优于仅采用绝对位置编码的模型(#3-5 vs
如下图所示，Orange 和 Lemon 两个元素作为集合的初始元素，经过两个哈希函数 H1 和 H2 分别哈希到两个位置，并将哈希到的位置元素置位 1，建立起一个 BF。...当检查元素 Kiwi 和 Onion 是否在集合中时，同样经过哈希函数 H1 和 H2 哈希到两个位置。...Bloom 虽然提出了这样一个概率数据结构，但是并未给出这些参数之间的关系和证明。下面我们给出 BF 的概率证明，同时写出各个参数之间的关系表达式。...下面是一个网站，能帮忙我们快速计算各个参数：Bloom filter calculator BF各参数计算 计数 BF 普通的 BF 其实并不支持删除元素，因为多个元素可能哈希到一个布隆过滤器的同一个位置...优先级划分完后从高到低，从内到外，分出了三个区域：[Δ3,Δ2,Δ1]，对应的值分别是 [3,2,1]。
，并提出了CLIFF("Carry Location Information in Full Frames")，通过将检测框的位置与裁剪图像的特征向量进行拼接，给网络提供了更加全局的信息，提高了网络的对于人体的全局旋转角以及姿态的估计精度...但实际上从原图可以看出，这三个人具有明显不同的全局旋转角。这个问题同样存在于其他的二维监督信息，如二维关键点。...实际上，从鸟瞰图可以看到，它们相对于原始相机具有明显不同的全局旋转角。在下部，三个全局旋转 是相同的，但再次有两个估计是错误的。...并提出了 CLIFF ， 将感知全局位置的信息送入网络并利用该信息进行监督。 基于 CLIFF，提出了伪真实值标注器，通过强的先验来生成高质量的 3D 标注信息，被证明对性能的提升非常有效。...之后我们将 3D 关键点投影到全局图像： J_{2 D}^{f u l l}=\Pi J_{3 D}^{f u l l}=\Pi\left(J_{3 D}+\mathbf{1} \mathbf{t}^{
给切片传递的键是一个特殊的slice对象。该对象拥有可描述所请求切片方位的属性，例如： a = [ 1, 2, 3, 4, 5, 6 ] x = a [ 1 : 5 ] # x = a....a = m [ 0 : 100 : 10 ] # 带步进的切片（步进值=10） 注意：步进值为step 当step > 0 时 切片从 start(含start)处开始，到end（不含end）处结束...，**从左往右**，每隔（step-1）（索引之间的差仍为step，但相隔的元素是step-1个）个元素进行一次截取。...这时，start 指向的位置应该在end指向的位置的左边，否则返回值为空 当step < 0 时 切片从 start(含start)处开始，到end（不含end）处结束，**从右往左**，每隔（step...-1）（索引之间的差仍为step，但相隔的元素是step-1个）个元素进行一次截取。
给1个(问题，句子)对，判断句子是否包含正确答案 4. SST-2 Stanford Sentiment Treebank，二分类任务，从电影评论中提取。 给1个评论句子，判断情感 5....训练的一个缺点，就是「学习效率太慢」，因为模型从一个样本中只能学习到15%的token信息，所以作者提出了一种新的架构让模型能学习到所有输入token的信息，而不仅仅是被【MASK】掉的tioken，这样模型学习效率会更好...AE(autoencoding)：自编码，将输入复制到输出。BERT的MLM就是AE的一种。 AR是以前常用的方法，但缺点是不能进行双向的编码。因此BERT采用了AE，获取到序列全局的信息。...但本文作者指出了BERT采用AE方法带来的两个问题： BERT有个不符合真实情况的假设：即被mask掉的token是相互独立的。...，模型参数是共享的，所以模型最终可以学习到如何聚集所有位置的信息。
它们直接从整个图像中给出结果，而两阶段或多阶段方法则将区域感兴趣的特征从RoI Align传递到后续阶段以提高准确性。...它占 Dec 中模型参数的很大比例。另一个模块，在 Dec 中占用了许多参数，甚至在DETR系列中都不存在，就是输出层Out。它也是一个FC层，用于将空间维度从7 × 7减少到1，如式(3)所示。...在下表1中，列出了解码器单个阶段的参数数量。作者可以看到一个 Dyn 有840万个参数，因此它在6个不同阶段的参数成本已经超过了DETR的整个模型。...在实践中，考虑到第一个解码阶段的难度，从初始整个图像或随机位置的边界框中检测目标，作者将其排除在递归循环之外，使用独特的参数来提高性能。这会导致稍微增加模型的大小。...换句话说， o_i 再次给到Dyn层以生成新的卷积核 k'_i 和 v'_i 。它们用于再次对RoI f_i 执行动态卷积并将其更新为 f_i' ，然后给到Out层以指定 o'_i 。
比方说Transfomer-XL通过理解跨片段的内容，可以处理非常长的序列；Reformer和Longformer可以使得自注意力的复杂度变小，从$O(N^2)$到$O(NlogN)$甚至更低 How...上图表示给模型不同参数时，模型训练后结束点的损失会抵达一个local minima的位置。...但实际上还不够，因为当模型在encode $w_1,w_2,w_3,w_4$的时候，它没看到句子后面的部分；而在encode $w_5,w_6,w_7$的时候，也没考虑到句子前面的部分，所以ELMo在底层进行编码的时候并不是真正的双向...SpanBERT还提出了一种名为Span Boundary Objective (SBO)的训练方法。一般我们训练只是把masked的tokens给训练出来。...在BART的论文中，它又提出了各式各样的方法，除了给输入序列随机mask以外，还可以直接删除某个token，或者随机排列组合等。关于BART更详细的讲解可以看这篇文章 UniLM ?
但目前这些方法都专注于$w{pos}$的设计，$w{neg}$一般直接从$w_{pos}$中衍生而来，导致网络缺少来自于neg权重的监督信息。...此外，为了给权重计算函数提供更准确的reg分数，论文还提出了新的bbox精调操作，预测目标的边界位置并根据对应的特征产生更准确的精调信息。...但如果在训练时平等地对待所有的训练样本，而cls分数越高的预测结果的reg位置不一定越准确，这往往会导致cls head与reg head之间就会存在不一致性。...为了简便，论文采用了以下函数： 图片 公式6需要穿过点$(0.5,1)$和$(0.95, 0)$，一旦$\gamma_1$确定了，参数$k$和$b$可通过待定系数法确定。...图片 考虑到目标边界上的点有更大的概率预测准确的位置，论文设计了可学习的预测模块，基于初步的bbox为每条边生成边界点。
），但密集的先验存在很多问题：1）会检测出很多相似的结果，需要后处理（比如NMS）来过滤；2）many-to-one label assignment 问题（作者描述为 many-to-one 正负样本分配...然而，在新提出的方法中，提供了一套固定的稀疏的学习候选目标，总长度N，给目标检测头进行分类和定位。...训练的时候可以更新参数 Learnable proposal feature 跟backbone没有什么关系 之前的proposal box是一个比较简洁、却的方法来描述物体，但缺少了很多信息，比如物体的形状与姿态...Sparse R-CNN可以看作是目标检测框架从dense到dense-to-sparse到sparse的一个方向拓展。...同一候选类的框以相同颜色绘制，学习到的候选框被随机分布在图像上，并一起覆盖整个图像。迭代头逐渐细化边界框位置，删除重复的。 上图显示了converged model的学习到的候选框。
一开始产生的是$l^0$，我们把编码产生的$h^1$，与$l^0$一起输入给解码器MLP，让它产生一个概率$p_{1,0}$，表示输入第一个隐层，没产生任何token时，RNN-T产生出的概率分布。...但产生∅是表示当前由编码器输出的隐层$h^1$的信息模型已经用尽了。接下来我们要计算下一个token的隐层$h^2$。...由于我们解码出了实在的token c。往后一步这个c就会输入给上面的RNN，来计算一个新的$l^1$。$l^1$和$h^2$一起丢给解码器MLP就会得到概率$p_{2,1}$。以此类推......我们要找到一个模型参数，来让$logP(\hat{Y}|X)$最大。网格中，每一个箭头都代表了一个概率。我们从左上边走到右下角，其中所经过的每一个路径的概率相乘，就是这个对齐方式的分数。...如图示，$P(\hat{Y}|X)$的计算方式可以改写为，所有从起始位置到 (4,1) 的候选对齐路径的分数和$α_{4,1}$乘上$p_{4,1}(a)$后，再乘上所有从位置 (4,2) 到终点的候选对齐路径的分数和
在机器学习的上下文中，超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。...[1] 超参数优化与实际的学习问题形成对比，这些问题通常也被转化为优化问题，但是优化了训练集上的损失函数。...由于机器学习者的参数空间可能包括某些参数的实值或无界值空间，因此在应用网格搜索之前可能需要手动设置边界和离散化。 贝叶斯优化 贝叶斯优化包括从超参数值到在验证集上评估的目标的功能的统计模型。...直观上，该方法假设有一些平滑但嘈杂的功能，作为从超参数到目标的映射。在贝叶斯优化中，一个目的是收集观察结果，以便尽可能少地显示机器学习模型的次数，同时尽可能多地显示关于该功能的信息，特别是最佳位置。...这是因为事实证明，一些超参数不会显着影响损失。 因此，随机分散的数据给出了比最终不影响损失的参数的详尽搜索更多的“纹理”数据。
例如，用于进入或者切换目录的 cd 命令，虽然我们一直在使用它，但如果不加以注意很难意识到它与普通命令的性质是不一样的：该命令并不是某个外部文件，只要在 Shell 中你就一定可以运行这个命令。...命令 read 是 Shell 内置命令，用来从标准输入中读取数据并赋值给变量。...六、下表列出了 Bash Shell 中直接可用的内建命令 命令 说明 : 扩展参数列表，执行重定向操作 ....readarray 从 STDIN 读取数据行并将其放入索引数组 readonly 从 STDIN 读取一行数据并将其赋给一个不可修改的变量 return 强制函数以某个值退出，这个值可以被调用脚本提取...set 设置并显示环境变量的值和 shell 属性 shift 将位置参数依次向下降一个位置 shopt 打开/关闭控制 shell 可选行为的变量值 source 读取并执行指定文件中的命令（在当前
为此，作者提出了一种新颖的one-to-all空间匹配知识蒸馏方法。在上图 (c) 中，本文的方法通过参数相关性将教师在每个空间位置的特征提炼成学生特征的所有部分，即蒸馏损失是所有学生部分的加权求和。...在ImageNet分类数据集上，tiny ResNet18学生的top-1准确率可以从70.04%提高到72.41%，超过最先进的知识蒸馏0.8%。...为了便于训练，作者引入了在学生特征和教师特征上应用额外线性变换的参数化方法。作者观察到，在消融研究中，参数化版本比非参数版本表现更好。...它包括两个步骤：1）patch-group蒸馏，将整个特征图分割成较小的patch，从而从老师那里提取局部信息给学生；2） 作者进一步将局部patch总结为一个向量，并将其提取为全局信息。...因此作者提出了patch-group提取（上图（b）），允许学生从patch中学习局部特征，并在一定程度上保留它们之间的相关性。
position-bias 「Key insight:」 当前绝大部分的抽取式QA模型的预测对象都是答案在文章中的起始位置和结束位置，这样的方式虽然简单有效，但作者发现这会导致模型学习到一种虚假的统计线索...但这些预处理方式不能作为答案位置偏差的解决方案，因为这没有从本质上解决问题，同时还破坏了文章的结构，这会导致模型无法学习到句间推理的能力。...有些复杂的统计规律也许可以被称作是"知识"，但还有很大一部分相关性只是数据本身的统计偏差，我们希望避免模型学习到那些我们不认为是知识的统计规律，比如我们在这里讨论的答案位置偏差就是一种很浅层的统计相关性...Baselines 作者首先给出了两个简单的基准方法： 「Randomized Position:」 从 个位置下标中随机抽取 个位置下标，并按升序排列，然后生成对应的位置嵌入，并用其替换输入句子原始的位置嵌入...Bias Product的目标模型和偏差模型的比重为1:1，为了动态调整每个样本的偏差模型所占的比重，我们还可以给 增加一个可学习的调节参数(「Learned-Mixin」)： 其中 ，
为了降低预训练的准入门槛，微软亚洲研究院机器学习组的研究员们从机器学习中的不同角度出发，针对预训练的不同侧面分别提出了加速方法。...由于 Transformer 在结构上不能识别来自不同位置的词语，所以模型一般需要用位置表征来辅助。其中最简单的做法就是在输入词向量上直接加位置表征，但词向量和位置向量相加是不是一个正确的选择呢？...、位置与位置的关联，但他们采用了相同的参数化函数 (W^Q 和 W^K)，从而限制了注意力表达能力。...当该词出现时，TNF 从笔记词典中取出其的上下文表征向量，与其词向量一起构成模型在该位置的输入，同时也更新笔记上针对这个词的内容。如图4所示： ?...图7：使用元控制器进行预训练 为了达到训练任务从易到难的效果，一个能够出题的「元控制器」被提出，它能够自适应地改变多选题的难度。
对于替换的长度 $length： 如果省略 length，则移除数组中从 offset 到结尾的所有部分。 如果指定了 length 并且为正值，则移除这么多单元。...如果指定了 length并且为负值，则移除从 offset 到数组末尾倒数length 为止中间所有的单元。...在编程中，当给出了replacement 时要移除从 offset 到数组末尾所有单元时，用 count($input) 作为 length。...orange"); // $input = array("red", "orange") 特别需要注意的是 $replacement 参数： 如果给出了 replacement 数组，则被移除的单元被此数组中的单元替代...如果 offset 和 length 的组合结果是不会移除任何值，则 replacement 数组中的单元将被插入到 offset 指定的位置。注意替换数组中的键名不保留。
比如，从RepMLP-Res50-g8/16到RepMLP-Res50-g4/8，参数量提升47%，但FLOPs仅提升3.6%，推理速度仅下降2.2%。...通过这种方式，参数量可以从 下降到 。 然而，拆分将会打破相同通道不同分区之间的相关性。也就是说，每个分区将会进行独立建模，而忽视了位置上的相关性。...前面的图示Fig1给出了 的示意图。理论上，仅有的约束为：核尺寸 (因为采用比分辨率更大的核没有意义)，但是我们参考ConvNet的常规操作仅采用了奇数核。...考虑到不同平台对于卷积的加速策略、内存排布等方式的不同，A平台的矩阵构建可能并不适合于B平台。我们提出了一种简单的、平台无关解决方案。...比如，从RepMLP-Res50-g8/16到RepMLP-Res50-g4/8，参数量提升47%，但FLOPs仅提升3.6%，推理速度仅下降2.2%。这对于大型服务器的高吞吐量推理极为有用。
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