“剪刀石头布”是我们小时候经常玩的游戏，日常生活中做一些纠结的决策，有时候也常常使用这种规则得出最后的选择，我们人眼能很轻松地认知这些手势，“石头”呈握拳状，“布”掌心摊开，“剪刀”食指和中指分叉，如何让机器识别这些手势呢？
统计学习理论是机器学习的重要基础，为许多机器学习算法提供理论支持，通过一些统计学的角度我们试图找出从经验数据中得出有效结论这一过程的数学解释。
https://www.cnblogs.com/yuxiuyan/tag/分层测试/
过滤器是控制器动作执行之前或之后需要执行的代码。该代码以对象的形式执行，则应该使用类的方式定义并申明。 过滤器本质上是一种特殊的行为。
在这篇文章中，我们将看一下Poisson回归的拟合优度测试与个体计数数据。许多软件包在拟合Poisson回归模型时在输出中提供此测试，或者在拟合此类模型（例如Stata）之后执行此测试，这可能导致研究人员和分析人员依赖它。在这篇文章中，我们将看到测试通常不会按预期执行，因此，我认为，应该谨慎使用。
论文：Active Learning for Deep Object Detection via Probabilistic Modeling
主动学习旨在通过仅选择数据集上信息量最大的样本来降低标记成本。现有的工作很少涉及目标检测的主动学习。这些方法中的大多数基于多个模型或者是分类方法的直接扩展，因此仅使用分类头来估计图像的信息量。
选自quantamagazine作者：Mordechai Rorvig 机器之心编译编辑：陈萍 要使神经网络能够更好地记忆数据，它们需要的参数比想象的要多得多。 传统上，只要参数的数量大于要满足的方程数量，我们就可以使用参数化模型来进行数据插值。但在深度学习中，一个令人困惑的现象是，模型训练使用的参数数量比这个经典理论所建议的要多得多。 深度学习中经常会出现各种大型的神经网络，神经网络是执行类人任务的领先 AI 系统。随着它们参数的增多，神经网络已经可以执行各种任务。按照数学的理论，神经网络无需很大就能执行
FastAPI 是一个基于 Python 的高性能 Web 框架，它提供了强大的工具来处理 Web 表单。Web 表单是 Web 应用程序中最常见的输入机制之一，因此使用 FastAPI 处理 Web 表单非常重要。
DESeq2 工作流程的最后一步是对每个基因进行计数并将其拟合到模型中并测试差异表达。
本文通过实证分析展示了实际LLM模型的FLOPS分配情况，并与理论分析进行对比。通过理论和实证相结合的方式，本文为理解和优化语言大模型的性能提供了有益见解。
本文介绍由新泽西理工学院计算机科学系的韦智通讯发表在 Nature Communications 的研究成果：单细胞多模态测序技术的发展是为了在同一细胞中同时分析不同模态的数据，它为在单细胞水平上联合分析多模态数据从而识别不同细胞类型提供了一个独特的机会。正确的聚类结果对于下游复杂生物功能研究至关重要。然而，结合不同数据源对单细胞多模态数据进行聚类分析仍然是一个统计学和计算上的挑战。为此，作者提出了一种新的多模态深度学习方法scMDC，用于单细胞多组学数据聚类分析。scMDC是一种端到端的深度模型，它可以明确地表征不同的数据源，并联合学习深度嵌入的潜在特征以进行聚类分析。大量的模拟数据和真实数据实验表明，scMDC在不同的单细胞多模态数据集上均优于现有的单细胞单模态和多模态聚类方法。此外，运行时间的线性可扩展性使scMDC成为分析大型多模态数据集的有效方法。
1. 人类学习 在一次自然测验前，王老师给同学们讲了 10 道不同风格的训练题。舒岱梓同学死记硬背的学，基本上是死记每道题的细节和解题步骤；肖春丹同学心不在焉的学，老师讲的时候他一直在分心；甄薛申同学举一反三的学，主要学习老师讲的解题思路和方法。讲完题后老师开始发卷子测验，里面有 10 道测验题。舒岱梓同学把训练题学的太过以至于测验题稍微变动一点就做不好了，典型的应试教育派；肖春丹同学学习能力低下，训练题都学不好，测验题一样也做不好，典型的不学无术派；甄薛申同学学到了题里的普遍规律，发现所有题都是万变不离
本文分享 ACL 2021 论文『VLM: Task-agnostic Video-Language Model Pre-training for Video Understanding』，由 Meta AI & CMU 联合提出任务无关视频语言模型视频理解预训练 VLM，代码已开源！
插件Building路径（K3Cloud\K3CloudServer\Bin\）
本文分享论文『ActionCLIP: A New Paradigm for Video Action Recognition』，假设视频动作识别不是分类问题，而是检索问题？并基于 CLIP，浙大提出 ActionCLIP，用检索的思想做视频动作识别！性能 SOTA！代码已开源！
如果你曾经用神经网络来解决一个复杂的问题，你就会知道它们的尺寸可能非常巨大，包含数百万个参数。例如著名的BERT模型约有1亿1千万参数。
📷 来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟这本教材旨在从数学的角度指出数据分析的最重要的原则。 📷 这本教材旨在从数学的角度指出数据分析的最重要的原则。具体来说，它选择了这些问题进行探索:哪些是理解
深度学习技术的不断普及，越来越多的语言可以用来进行深度学习项目的开发，即使是JavaScript这样曾经只是在浏览器中运行的用于处理轻型任务的脚本语言。
大型语言模型 (LLMs) 最近在代码层面的一系列下游任务中表现十分出彩。通过对大量基于代码的数据 (如 GitHub 公共数据) 进行预训练，LLM 可以学习丰富的上下文表征，这些表征可以迁移到各种与代码相关的下游任务。但是，许多现有的模型只能在一部分任务中表现良好，这可能是架构和预训练任务限制造成的。
在Web应用中，表单处理是一个基本而常见的任务。Python的WTForms库通过提供表单的结构、验证和渲染等功能，简化了表单的处理流程。与此同时，Flask的扩展Flask-WTF更进一步地整合了WTForms，为开发者提供了更便捷、灵活的表单处理方式。Flask-WTF是建立在WTForms之上的Flask扩展，旨在简化Web应用中表单处理的流程。它提供了与Flask框架的无缝集成，使得表单的创建、验证和渲染变得非常容易。通过Flask-WTF，开发者能够轻松地构建具有强大功能和良好用户体验的表单页面。
底层模型概述 Spread控件提供了很多模型，这些模型提供了自定义控件的基础架构。同时，这些模型作为底层模板，派生出了更多通用的快捷对象。 在不使用Spread的底层模型的情况下，你可以完成许多任务。通过使用Spread设计器或者快捷对象（如单元格、列和行）的属性，你可以在表单上实现许多改变。但是因为表单模型是所有快捷对象的基础，因此在通常情况下，使用表单模型要比使用快捷对象的速度要快。例如，在代码中使用快捷对象设置一个属性值： fpSpread1.Sheets[0].Cells[0, 0].Value =
1.模型管理 ：web在线流程设计器、预览流程xml、导出xml、部署流程 2.流程管理 ：导入导出流程资源文件、查看流程图、根据流程实例反射出流程模型、激活挂起 、自由跳转 3.运行中流程：查看流程信息、当前任务节点、当前流程图、作废暂停流程、指派待办人 4.历史的流程：查看流程信息、流程用时、流程状态、查看任务发起人信息 5.待办任务 ：查看本人个人任务以及本角色下的任务、办理、驳回、作废、指派一下代理人 6.已办任务 ：查看自己办理过的任务以及流程信息、流程图、流程状态(
点击上方蓝字关注我们 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 新框架优于基于单模型的方法，并且以一小部分计算成本与基于多模型的方法相媲美！ 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文下载｜后台回复“主动学习”获取链接 关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 1 概括 主动学习旨在通过仅选择数据集上信息量最大的样本来降低标记成本。现有的工作很少涉及对象检测的主动学习。这些方法中的大多数基于多个模型或者是分类方法的直接扩展，因此仅使用分类头来估计图像
2.流程管理 ：导入导出流程资源文件、查看流程图、根据流程实例反射出流程模型、激活挂起 、自由跳转
黄学东领衔，微软 Azure 认知服务研究团队重磅发布「视觉-语言-语音」多模态预训练模型 i-Code。在 5 项多模态视频理解任务以及 GLUE NLP 任务上树立了业界新标杆！ 编译丨OGAI 编辑丨陈彩娴 人类的智能涉及多个模态：我们整合视觉、语言和声音信号，从而形成对世界全面的认识。然而，目前大多数的预训练方法仅针对一到两种模态设计。 在本文中，我们提出了一种多模态自监督预训练框架「i-Code」，用户可以灵活地将视觉、语音和语言的形式组合成统一的通用的向量表征。在该框架下，我们首先将各个模态的
我们常用的参数有「AIC」，「BIC」，「loglikelihood」，本篇介绍一下这几个参数的含义，以及是如何计算的，下面我们一起来看一下吧。
Python程序员有很多很好的选择来创建Web应用程序和API；Django，Weppy，Bottle和Flask引领潮流。
雷锋网 AI 科技评论按：多媒体信息处理领域顶级学术会议 ACM MM 2018（ACM International Conference on Multimedia）于 2018 年 10 月 22 日至 26 日在韩国首尔举行。
本文介绍了深度学习在计算机视觉领域中的发展及挑战，并总结了一些重要的技术、算法和论文。
从谷歌的机器学习代码中得知，目前需要一万亿个训练样本。 训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好坏的最主要因素。一旦你对一个模型输入比较全面的训练数据，通常针对这些训练数据，模型也会产生相应的结果。但是，问题是你需要多少训练数据合适呢？这恰恰取决于你正在执行的任务、最终想通过模型实现的性能、现有的输入特征、训练数据中含有的噪声、已经提取的特征中含有的噪声以及模型的复杂性等等诸多因素。所以，发现所有这些变量相互之间有何联系，如何工作的方法即是通过在数量不一的训练样本上训练模型，并且绘制出模型关于各个训练样本集
从谷歌的机器学习代码中得知，目前需要一万亿个训练样本 训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好坏的最主要因素。一旦你对一个模型输入比较全面的训练数据，通常针对这些训练数据，模型也会产生相应的结果。但是
AI 科技评论按：多媒体信息处理领域顶级学术会议 ACM MM 2018（ACM International Conference on Multimedia）于 2018 年 10 月 22 日至 26 日在韩国首尔举行。
除非你计划构建的网站和应用只是发布内容而不接受访问者的输入，否则你将需要理解并使用表单。
前面，我们使用设计公式创建了 DESeq2 对象，并使用下面两行代码运行DESeq2：
加强自身学习，提高自身素质。积累工作经验，改进工作方法，向周围同志学习，注重别人优点，学习他们处理问题的方法，查找不足，提高自己。
LoRA可以说是针对特定任务高效训练大型语言模型的重大突破。它被广泛应用于许多应用中。在本文中，我们将解释LoRA本身的基本概念，然后介绍一些以不同的方式改进LoRA的功能的变体，包括LoRA+、VeRA、LoRA- fa、LoRA-drop、AdaLoRA、DoRA和Delta-LoRA。
图1 CoDi可以处理任意模态组合的输入，从而生成任意模态组合的输出。如视频、图像、音频和文本(由彩色箭头描绘的示例组合)
大数据文摘转载自 AI 前线 作者：Alberto Romero GPT-3 首度亮相于大约两年之前的 2020 年 5 月，当时正值 GPT-2 发布的一年之后。而 GPT-2 距离最初 GPT 研究论文的发表也是相隔一年。如果这种周期性趋势继续保持不变，那 GPT-4 肯定也快跟大家见面了。但 OpenAI 公司 CEO Sam Altman 几个月前已经打过预防针，表示 GPT-4 预计会在 2022 年年内推出，具体可能是在 7 月到 8 月左右。 虽然备受瞩目，但 GPT-4 目前的公开消息确实
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 最近，Meta AI推出了这样一个“杂食者” （Omnivore）模型，可以对不同视觉模态的数据进行分类，包括图像、视频和3D数据。 比如面对最左边的图像，它可以从深度图、单视觉3D图和视频数据集中搜集出与之最匹配的结果。 这在之前，都要分用不同的模型来实现；现在一个模型就搞定了。 而且Omnivore易于训练，使用现成的标准数据集，就能让其性能达到与对应单模型相当甚至更高的水平。 实验结果显示，Omnivore在图像分类数据集ImageNet上能达
看了那么多点击率相关模型论文，就会发现模型越来越深，越来越复杂，目标都是为了显式或隐式的挖掘交互特征。然而，复杂的模型会减慢预测推理的速度，提高了服务延迟和高内存使用率，对整个系统而言极不友好。《DeepLight: Deep Lightweight Feature Interactions for Accelerating CTR Predictions in Ad Serving》这篇论文提出了一种面向真实环境的DeepLight框架加速CTR预测。该框架下模型不仅能加速显式特征的挖掘，还能修剪冗余参数。在Criteo数据集上有46倍的加速，在Avazu数据集上有27倍的加速，却没有任何预测精度上的损失。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 给定固定的 FLOPs 预算，应该如何权衡模型大小和训练 token 的数量？DeepMind 得出了与先前不同的结论。 最近一系列大型语言模型 (LLM) 正在崛起，其中最大的语言模型已经拥有超过 5000 亿个参数。这些大型自回归 transformer 通过使用各种评估协议（例如零样本、少样本和微调），在许多任务中表现出令人印象深刻的性能。 然而训练大型语言模型需要消耗巨大的计算和能源，并且这种消耗随着模型的增加而增加。在实践中，研究者事先分配的训练计算预算通常是预先知
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