用赋值的方式进行更新: 上述update的方式进行字典更新，那么key必须是字符串，很多情况下，我们需要字典的key 和value都是变量(典型的把变量以及值存储到字典中)，这时候用赋值的方式实现：...多层字典的更新： 在实际的使用过程中，会遇到多重字典的情况(比如处理json格式的数据)，这时候更新字典的时候，会看起来比较麻烦，下面是一个更新多重字典的函数例子： #在这个例子当中，多重字典hostvardict...每次调用字典对象update方法的时候，只更新其中一个变量，这样更清晰，所以在下面的例子中，一共调用了字典的两次update方法. #C....传入进来的字典用一个空字典，然后用try...except进行赋值处理； #D. 更新完成，返回字典对象； #hostname type should be string....遵照上述的原则，对于多重字典的更新应该也很容易理解了。
这样的模型可以生成各种各样的对象、风格和场景，并把它们进行组合排序，这让现有的图像生成模型看上去是无所不能的。...但是，尽管这些模型具有多样性和一些泛化能力，用户经常希望从他们自己的生活中合成特定的概念。例如，亲人、朋友、宠物或个人物品和地点，这些都是非常有意义的concept，也和个人对于生成图像的信息有对齐。...为了克服上述挑战，新方法固定一小部分模型权重，即文本到潜在特征的key值映射在cross-attention layer中。fine-tuning这些足以更新模型的新concepts。...第三行：添加另一个对象，例如带有目标桌子的橙色沙发。新的方法成功地添加了另一个对象。第四行：改变对象属性，如花瓣的颜色。第五行：用太阳镜装饰私人宠物猫。...只需使用一些有限的图像示例， 新方法就能一高效的方法生成微调概念的新样本同时保留原有的生成能力。而且，我们只需要保存一小部分模型权重。
在过去的几年中，我看到许多项目将几乎任何类型的业务需求都喜欢建立与需求原因无关的技术对象模型（后面可能简称对象模型）。在很多情况下，针对技术对象建立业务需求模型是相当不错的，我总体上对此表示赞同。...在我们的案例中，上述对象所拥有的数据已经足够用来管理订单。但是，在一个要求灵活的软件项目中，业务需求往往会在开发周期中非常迅速地发生变化和发展。...此任务包含一个计时器事件，该事件监视订单日期(orderDate)并根据模型定义的时间段自动更新订单状态。而且，我们不需要在这里改变我们的技术对象模型！...我会在这里为您提供一个更疯狂的数据模型设计草案。让我们看看这个新的业务流程模型需要反映的需求： picc.png 我们在这里所做的只是简单地将任务订单转移到单独的通道中。...结论 我想在此展示的是，在业务流程中对业务需求进行建模可以像在对象模型中那样高效得多。借助工作流引擎，您可以在不更改技术数据模型的情况下更改应用程序的实现。
虽然从历史上看，存储所有数据一直是可行的方法，以免将来出现问题并且需要它来查明原因，但即使采用经济高效的存储，数据量也使其变得不可行。...这些代理使用SaaS产品中的AI模型处理数据，自动识别减少支出和提高数据质量的机会，但Jakoby指出，Sawmills无法访问这些数据。客户完全控制数据的存储位置，并决定发送哪些数据。...该引擎使用OpenAI或AWS Bedrock等专有工具，以及客户自己的基于云的大型语言模型。虽然AI/ML可以识别模式，但有些数据是公司开发的应用程序特有的，因此客户可以决定哪些数据是相关的。...他在一篇博客文章中说：“解决成本很重要，但真正的挑战是治理、灵活性以及从收集的数据中获得可操作的见解的能力。Sawmills正在正面应对这一挑战。...Sawmills团队对这个问题有着深刻的理解和全面的愿景，这使他们能够完美地拥有这个新类别。”
前言 类对象模型是一种编程概念，用于描述和实现面向对象编程（OOP）中的类和对象。在这个模型中，类定义了对象的结构和行为，包括数据成员（属性）和成员函数（方法）。...对象是类的实例，具有类的所有属性和方法。类对象模型支持封装、继承和多态等OOP特性，使得代码更加模块化、可重用和易于维护。通过类对象模型，程序员可以创建复杂的软件系统，提高开发效率和代码质量。...同样地，在int i和double d之间可能会插入4个填充字节，使得double类型的成员变量按照8字节对齐。 因此，这个结构体的总大小可能是16字节。...不会计算结构体内存空间的可以看这篇文章——C语言从入门到实战——结构体与位段 内存对齐的目的主要有以下几点： 提高存取效率：对齐后的数据在读取和存储时速度更快，因为对齐的数据可以直接读到正确的内存地址...可以看下这篇文章C语言从入门到实战——结构体与位段 在C语言中，可以使用预处理指令#pragma pack(n)来指定对齐参数。n是对齐的字节数，可以是任意整数。
为了让深度神经网络得以更好地应用，就要让其有更高的准确率以及更快的速度，而剪枝技术可以满足这两点。 腾讯优图提出过两种剪枝方法。...近日，以「基于模型剪枝的高效模型设计方法」为主题，腾讯优图实验室围绕深度神经网络有什么优化目标，剪枝技术如何获得更快、更轻的网络，残缺连接的优缺点是什么，滤波器嫁接方法等问题进行了分享。...还存在形状属性，可视化训练好的VGG网络中的滤波器会自然而然存在着相应的形状，例如一个点，或者是一个条形的形状，竖着的条纹形状，及其他奇怪的形状，pruning infilter就把形状作为一个滤波器的属性显式地进行学习...在pruning filter in filter方法中，卷积先跟滤波器的骨架相乘，学习滤波器的形状，并在前向传播中将滤波器形状进行系数化后对模型剪枝进行指导；在反向传播时，卷积参数更新，filter...skeleton滤波器骨架形状也会同时更新；模型训练完后，骨架再乘回到原来的参数上，变成跟之前一样的正常的卷积。
为了解决这个问题，作者在这篇论文中引入了TRANSFORMERRANKER，这是一个轻量级的库，它可以高效地对PLM进行分类任务的排名，而无需进行计算成本高昂的微调。...1 简介 自然语言处理（NLP）中的分类任务通常是通过从模型仓库中选择预训练语言模型（PLM）并对其进行微调来解决的。然而，现有的大量的PLM使得从模型仓库中选择最佳性能的PLM成为实际挑战。...作者实证地证明，这一过程可以得到更好的每模型估计，因为根据下游任务的不同，Transformer模型中的不同层最适合提供特征。...与训练线性层以找到最佳权重集不同，LogME通过对权重进行边缘化来计算模型证据的封闭形式解。通过证据最大化，两个关键参数，和，用于控制正则化强度和噪声。这两个参数使用固定点迭代更新以最大化边缘似然。...作者使用TransformerRanker从作者预定义的 Baseline 模型列表中找到一个有前景的额外模型。作者将GermEval18任务下的数据集降采样到50%以进行模型选择。
在本文中，我们不会深入讨论从构建数据模型到创建托管对象实例的每个细节。...使用模型编辑器可以更直观地构建数据模型。...它告诉编译器这个属性将由 Core Data 自动生成相关的存取方法，并且在运行时会动态地与托管对象上的属性进行关联。 开发者也可以选择手动创建这些代码，或使用 Xcode 显式生成。...加载数据模型，创建 Container 自从 Core Data 提供了 NSPersistentContainer 后，除非特别情况，开发者几乎都不会在代码中显式地读取数据模型文件并创建数据模型了（...然而，当属性数量众多或关系复杂时，可视化操作更加高效和便利。通过可视化操作，我们可以直观地在图形界面中添加、编辑和删除实体、属性和关系，而不需要手动编写大量的代码。
作者在多对比MRI数据集上的实验表明，SAM-I2I优于最先进的方法，提供更高效和准确的医学图像翻译。...作者设计解码器基于 Mask 单位注意力模块，有效地聚合 Backbone 模型获得的层次特征，以生成目标模态图像。在训练阶段， Backbone 模型的权重被冻结，仅训练解码器。...这样的设计可以有效降低模型的计算成本，使其在处理高分辨率特征时变得实际和高效。在模型单位注意力块中，低分辨率特征的窗口大小大于高分辨率特征，因为在低分辨率时需要全局信息以实现不同区域的交互。...Objective Function 在模型训练过程中，只有解码器权重被更新，编码器权重被冻结，以保持Hierarchical模型表示能力。...这表明CycleGAN无法有效地模拟复杂组织对比。 作者研究了不同 Backbone 模型如何影响合成的图像质量。定量结果见表2。
geodatabase有以下三种类型：文件地理数据库，个人地理数据库、arcsed数据库
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2412.12091 项目地址：https://snap-research.github.io/wonderland/ 本文介绍了一种新的方法，可以从单张图像中高效地创建高质量...作者训练了这个三维重建模型，在视频潜在空间上操作，采用渐进式训练策略，从而实现了高效生成高质量、广泛视角和通用的三维场景。...在各种数据集上的广泛评估表明，他们的模型显著优于现有方法，特别是在域外图像的情况下。这是第一次证明可以在扩散模型的潜在空间上有效地构建三维重建模型，以实现高效的三维场景生成。...最后，提出了一个基于视频潜变量的大型重建模型（LaLRM），用于高效地生成高质量、大范围和通用的三维场景。...作者通过探索视频扩散模型中的丰富生成先验，建立了一个直接从视频潜在向量中生成三维表示的方法，从而显著减少了内存需求。
在这里，作者报告了一种利用通用蛋白质语言模型能够高效演化人类抗体的方法，该方法通过提出在进化上是合理的突变来改进抗体，尽管该模型没有提供关于目标抗原、结合特异性或蛋白质结构的任何信息。...更广泛地说，一个重要的未解决问题是，是否一般的进化信息（例如，从过去进化中的序列变异中学习模式）足以在特定的选择压力下实现高效进化（例如，与特定抗原的更高结合亲和力）。...同样的一组语言模型也可以帮助优先选择对HA进行单残基替换，以获得高病毒感染能力的变体（从7%增加到31%），以及对PafA进行替换以改善酶动力学性能的变体（从3%增加到20%）。...结论 作者展示了通用蛋白质语言模型可以仅基于野生型抗体序列指导高效的亲和力成熟化。...更广泛地说，作者研究的一个重要发现是，当选择少量替换进行改进适应性的测试时，仅通过进化信息就能提供了足够的先验信息（图1b和4b）。
同时，我们从图右还可以看出，近来较为火热的高效 LLMs，例如 Mistral-7B，在确保和 LLaMA1-33B 相近的准确度的情况下可以大大减少推理内存和降低推理时延，可见已有部分可行的高效手段被成功应用于...研究者希望这篇综述能够帮助研究人员和从业者系统地了解高效 LLMs 研究和发展，并激发他们为这一重要而令人兴奋的领域做出贡献。...混合精度加速通过使用低精度权重计算梯度、权重和激活值，然后在将其转换回高精度并应用于更新原始权重，从而提高预训练的效率。模型缩放通过使用小型模型的参数来扩展到大型模型，加速预训练的收敛并降低训练成本。...初始化技术通过设计模型的初始化取值来加快模型的收敛速度。优化策略是重在设计轻量的优化器来降低模型训练过程中的内存消耗，系统层级的加速则是通过分布式等技术来从系统层面加速模型的预训练。 3....基于参数高效微调（PEFT）的目标是通过冻结整个 LLM 主干，仅更新一小组额外的参数，将 LLM 调整到下游任务。
有了 FSDP 后，我们现在可以使用更少的 GPU 更高效地训练更大数量级的模型。FSDP 已在 FairScale 库 中实现，允许工程师和开发人员使用简单的 API 扩展和优化他们的模型训练。...在 FSDP 中，GPU 上仅存在模型的一个分片。然后在本地，所有权重都通过 all-gather 步骤从其他 GPU 收集，来计算前向传递。然后在向后传递之前再次执行这种权重收集。...为了最大限度地提高内存效率，我们可以在每层前向传递后丢弃全部权重，从而为后续层节省内存。...到目前为止，FSDP 已用于具有 SGD 和 Adam 优化器的 NLP 和视觉模型。随着更新的模型和优化器不断涌现，FSDP 需要继续支持它们。...FSDP 目前可直接从 FairScale 库中获得。
机器之心专栏 作者：UCSD Shibo Hao 来自加州大学圣迭戈分校（UCSD）、卡内基梅隆大学（CMU）等机构的研究者提出了一种自动知识抽取框架，可以从 BERT 或 RoBerta 等预训练语言模型中高效且可扩展地提取知识图谱...在训练过程中，这些模型可以将从数据中学到的知识隐式地存储在它们的参数中。例如，在大规模医疗记录上训练的医学模型可能已经获得了丰富的医学知识，使其能够准确预测疾病。...但是，语言模型的知识仅仅隐式编码于参数，使得这样的知识库缺乏了知识图谱的优良属性，例如对知识进行复杂查询或是更新。...为实现这一目标，我们提出了一种自动知识抽取框架，能够从 BERT 或 RoBerta 等预训练语言模型中高效且可扩展地提取知识图谱，从而构建一系列新的知识图谱（例如 BertNet、RoBertaNet...总结 在这项工作中，我们提出了一个从语言模型自动抽取知识图谱的框架。它可以处理任意用户输入的关系，并且以高效和可扩展的方式进行知识抽取。
微调后的模型完全保留了Zero123++的生成能力，并能一致地生成白色背景的图像。3.2 稀疏视图大规模重建模型我们介绍了稀疏视图重建模型 的详细信息，该模型根据生成的多视图图像预测网格。...具体而言，我们为数据集中的每个对象从32个随机视点渲染512×512的图像、深度和法线。此外，我们使用一个经过筛选的高质量子集来训练我们的模型。...在第二阶段，我们切换到网格表示来进行高效的训练，并应用额外的几何监督。我们将FlexiCubes [40]集成到我们的重建模型中，从triplane隐式场中提取网格表面。...；(iii) CRM [54]：基于unet的卷积重建模型，从生成的多视图图像和规范化坐标映射（CCM）中重建3D网格；(iv) sv3D [47]：基于稳定视频扩散的图像条件扩散模型，生成对象的轨道视频...（ii）我们的3D生成质量不可避免地受到扩散模型的多视图不一致性的影响，但我们相信未来可以通过使用更先进的多视图扩散架构来减轻这个问题。
然而，随着模型变得越来越大，以及跨各种应用持续更新的需求增加[7; 8]，对高效训练的需求迅速上升。...（HLA）应用于反向传播，旨在通过降低更新成本来替代LoRA[8]，以实现对ViT模型的参数高效微调。...\hat{g}_{w}\in\mathbb{r}^{o\times="" i}\hat{g}_{x}\in\mathbb{r}^{r\times="" i} 由于与目标权重具有相同的维度，梯度可以无缝地整合到权重更新中...相比之下，在更新过程中自然地在空间和批量维度上进行平均。因此，在这些维度上降低秩似乎造成的损害可以忽略不计。为了最大化使用LBP-WHT的更新质量，避免对应用低秩近似至关重要。...对于微调，模型使用AdamW优化器以0.001的学习率更新50个周期。与完全训练中的ViT情况类似，作者采用了余弦退火调度器。
IncrementalPCA 仅存储成分和噪声方差的估计值，并按顺序递增地更新解释方差比（explained_variance_ratio_）。...词典学习是通过交替更新稀疏编码来解决的优化问题，作为解决多个 Lasso 问题的一个解决方案，考虑到字典固定，然后更新字典以最好地适合稀疏编码。 ?...以下图像显示了字典学习是如何从浣熊脸部的部分图像中提取的4x4像素图像补丁中进行词典学习的。 ?...隐 Dirichlet 分配（LDA） 隐 Dirichlet 分配是离散数据集（如文本语料库）的集合的生成概率模型。 它也是一个主题模型，用于从文档集合中发现抽象主题。...LDA 的图形模型是一个三层贝叶斯模型: ? Screenshot (38).png LatentDirichletAllocation 实现在线变体贝叶斯算法，支持在线和批量更新方法。
://blog.csdn.net/yanshuanche3765/article/details/78917507 在对集合进行操作时，我们会发现，如果我们用迭代器迭代，但是在迭代器过程中如果使用集合对象去删除...Iterator 支持从源集合中安全地删除对象，只需在 Iterator 上调用remove()即可。...Iterator 被创建之后会建立一个指向原来对象的单链索引表，当原来的对象数量发生变化时，这个索引表的内容不会同步改变，所以当索引指针往后移动的时候就找不到要迭代的对象，所以按照 fail-fast...所以 Iterator 在工作的时候是不允许被迭代的对象被改变的。...但你可以使用 Iterator 本身的方法 remove() 来删除对象， Iterator.remove() 方法会在删除当前迭代对象的同时维护索引的一致性。
数据字典还可在模型工作区中使用。 img 固定查询结果 点击任一个查询结果上的固定按钮，即可将其保留以供稍后参考。 img 使用“取消固定”按钮也可以轻松地丢弃查询结果。...全新的模型工作区 模型工作区已经完全重新设计，它包含增强型的图表设计、更强大的同步工具、数据字典的支持以及更多其他功能。...体验更快、更高效的复杂模型设计。 无缝同步 比较模型工作区并将数据库与模型同步，或者反向操作，自动地将其中一方的更改应用到另一方中。...Navicat URI（统一资源标识符） 这个功能让团队成员轻松地共享和定位服务器对象。 直接访问，实现无缝协作 共享服务器对象URI可促进团队成员之间的协作。...img 一个接口中的多连接属性 “管理连接”提供了一种从集中位置同时管理多个连接属性的全新方法，允许你执行高效的批处理操作。
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