，LinkedIn为会员们创造了一个独特的环境，使会员们可以联网、学习、共享知识，并找到工作。...有一种提高富媒体可访问性的方法，就是在上传图像时提供替代的文本描述。一个好的替代文本描述可以彻底的描述图像，同时把观看者的注意力带到重要的细节上。...为什么要使用替代性文本描述？ 对于图像的替代文本描述可以通过若干种方式来改善feed中富媒体的可访问性。对于使用辅助技术(例如屏幕阅读器)的会员，替代文本描述提供了图像内容的文本描述。...此外，如果我们将这些技术应用于更具体的数据类型(例如，经常在LinkedIn feed上共享的专业主题的富媒体)，那么它的准确性将继续下降。...表2:不恰当的替代文本示例以及元分类器如何帮助提高评分 下一步 在这篇文章中，我们简要概述了我们如何探索改进在LinkedIn上的内容可访问性的方法。
前言 前面有文章，讲述了Vue中封装Echarts组件，但都是直接上代码，没有具体对代码进行讲述。今天我们就来看看，如何使Echarts图表更美观，都是那部分属性使其更惊艳的。 ?...同时下方代码加了柱子数值label配置。barWidth是柱子宽度。...柱形图柱子阴影 从上方series可以看出，接收的数组类型的。所以我们在加一个，同样的type，不过数据，我们在每个值上+100，做成阴影即可。...axisPointer，坐标轴指示器配置项，实际上坐标轴指示器的全部功能，都可以通过轴上的 axisPointer 配置项完成。...总结 总的来讲，颜色搭配是具有观赏性的主要因素。同时，精简不需要的组件和功能，能够一目了然看懂的图表，不要添加无用的元素说明信息。这样反而让用户看不懂，不知道图表要表达什么主题了。
陈述事先的假设也非常重要,如参数代表什么,函数是否有返回值(因为这不能从函 数定义中推断出来)。 大段代码——用于完成单个任务的多行代码应该在前面放一个描述任务的注释。 ...复杂的算法——如果使用了一种独特的方式解决某个问题,则要在注释中解释你是如何做的。...(这不仅仅可以帮助其他浏览你代码的人,也能在下次你自己查阅代码的时候帮助理解) 二.合理的变量和函数命名 适当给变量和函数起名字对于增加代码可理解性是非常重要的。...必须避免出现无法表示所包含的数据类型的无用变量名。有了合适的命名,代码阅读起来就像讲述故事一样,更容易理解。 命名的一般规则如下: 变量名应为名词如 car 或 person。...但它的缺点是让代码某种程度上难 以阅读,阻碍了没有用它时代码的直观性和句子式的特质。因此,匈牙利标记法失去了一些开发者的宠爱。 最后一种指定变量类型的方式是使用类型注释。
在本周举行的USENIX安全会议上发表的一篇论文中，麻省理工学院的研究人员描述了一种系统，它融合了两种传统技术，同态加密和乱码电路（homomorphic encryption and garbled...研究人员在两方图像分类任务上测试了这个名为GAZELLE的系统。用户将加密的图像数据发送到评估在GAZELLE上运行的CNN的在线服务器。在此之后，双方来回共享加密信息以便对用户的图像进行分类。...Juvekar说，“在表面上，似乎解决了这个问题，但它们使复杂的神经网络效率低下，所以你不会将它们用于任何现实的应用程序。”...在多个层上，噪声累积，并且过滤噪声所需的计算变得越来越复杂，从而降低了计算速度。 乱码电路是一种安全的双方计算形式。该技术接受来自双方的输入，进行一些计算，并向每一方发送两个单独的输入。...通过这种方式，各方相互发送数据，但他们从未看到对方的数据，只看到他们身边的相关输出。然而，在各方之间传递数据所需的带宽与计算复杂性成比例，而不是与输入的大小成比例。
对于在多云环境中运营业务的组织来说，数据治理和挑战的复杂性是巨大的。数据治理既具有内在的复杂性，又具有挑战性，因为它不会增加收入。这使得在组织内创建和执行一个有效的政策很难获得认可。...因此，组织在多云环境中的数据治理既面临挑战，也面临复杂性。 ? 解决这一问题对组织的长期发展至关重要，没有适当的政策可能导致灾难性的后果。...除了那些在多云环境中运营具有严格的数据治理法律和法规(医疗、金融、法律、制药等)的IT领导者之外，其他领域的IT领导者可以采取一些措施，使其组织在这一领域的治理更具管理性和一致性。...•评估云计算提供商的数据治理能力。这听起来也很简单，但实际上并不是这样。许多云计算提供商没有明确说明其数据治理能力。...虽然制定正确的政策和程序是使数据治理在多云环境中更易于管理和保持一致的一个重要组成部分，但如果没有得到制定预算和分配资源的企业主管的认同，IT主管将无法做到这一点。
实验证实，但疑惑的是为什么最开始可以，这问题还需要排查。 重新启动浏览器后恢复正常。Safari和Firefox也正常。 ？？Chrome的问题？？ 缓存的问题？我把draggable删了就出问题了。
：https://github.com/nicolas-dufour/SCAM 论文：https://arxiv.org/pdf/2210.04883v1.pdf 最近的大量工作以语义条件下的图像生成为目标...大多数这类方法只关注较窄的姿势转移任务，而忽略了更具挑战性的对象转移任务，即不仅转移姿势，还转移外观和背景。...在这项工作中，我们引入了SCAM（Semantic Cross Attention Modulation，语义交叉注意调制），这是一个系统，它对图像的每个语义区域（包括前景和背景）中丰富多样的信息进行编码...我们的分析表明，我们提出的架构在编码每个语义区域的外观多样性方面是成功的。...iDesigner和CelebAMask HD数据集上的大量实验表明，SCAM优于SEAN和SPADE；此外，它还开创了学科转移的新境界。
如果你对这些APIs不了解，你可以通过探索tensorflow.org/tutorials（http://tensorflow.org/tutorials）上的序列来了解更多信息，其中包含最近更新的示例...您可以使用上面的链接在Colaboratory上运行它（或者您也可以从GitHub下载它作为Jupyter笔记本）。代码在笔记本中详细解释。...基于莎士比亚的大量作品，这个例子学会了生成听起来和风格相似的文字： ? 在训练莎士比亚写作集合的30个时期的后，笔记本生成了示例文本。...（这是一个基于角色的模型，在训练的短时间内 - 它已经成功地从头开始学习这两件事）。如果您愿意，可以通过更改单行代码来更改数据集。...生成器的工作是创建令人信服的图像以欺骗鉴别器。鉴别器的工作是在真实图像和伪图像（由生成器创建）之间进行分类。
利用该算法训练的模型具有较强的鲁棒性和泛化性，在多个图像定位数据集上进行了验证，Recall@1准确度大幅超越最先进技术高达5.7%，代码和模型均已公开。...其中基于图像检索（Image Retrieval）的方案在大规模（Large-scale）的长期图像定位（Long-term Localization）上可行性更高，所以该工作针对基于图像检索的定位问题展开了研究...但是，如下图所示，当地理位置上较近（GPS较近）的图像在面向不同方向时，并不会拍摄到同样的场景，所以仅靠GPS进行过滤的潜在正样本中仍然具有很多假性正样本（False Positives）。...3）实验结果 下图是实验结果，我们的模型只在一个数据集（Pitts30k-train）上进行了训练，可以很好地泛化到不同的测试集上，例如在Tokyo 24/7和Pitts250k-test上均取得了最先进的精度...上图中的模型及训练测试代码均已开源在 https://github.com/yxgeee/OpenIBgithub.com 同时，我们还开源了基于PyTorch的NetVLAD和SARE复现（官方代码基于
提供了很多独特的滤镜算法，工具箱中的透视变形工具很给力，是用JAVA开发图像值得借鉴的好代码。算法的执行速度一般。...文件，但需要机器上安装了JAVA运行环境方可正常运行。...其算法很多是取自GIMP的代码，如果认为GIMP的代码过于复杂，可以从该软件中很轻松分解出你需要的部分。...7、一款VB值得爱好者学习的软件：iBmp 开发工具：VB6 虽然在提供的算法上没有什么太多值得说明的地方，但在图像缩放的坐标计算、偏移、图像导航器方面的代码确实值得大家学习。...下载地址：http://files.cnblogs.com/Imageshop/PhotoSprite.rar （2）FilterExplorer： 一个小的VC写的图像处理代码，有一些比较好的滤镜代码
能看得出来这个功能重要且有其特殊性。引起了高度的重视。因为这是修改之前几年前编写的几经易手、十分核心且之前没怎么敢改动的代码。...详细方案设计在别人写的代码上做修改，做详细设计时，第一步要做的是充分评估改动影响；第二步是画流程图梳理改动前后的调用链和数据流，列出修改点；第三步是定好测试关键案例，确保结果的正确性。...第一境界表达的本意是高瞻远瞩，立志高远。在读代码这件事上，可以理解为了解基本框架结构和代码基本实现的功能。第二境界是刻苦钻研深入的过程。第三境界是顿悟，了解之前梳理中没有想明白或忽略的细节或问题。...逻辑是没有问题的。但是他觉得代码上层不加，语义上不连贯。我觉得逻辑应该内聚，自己做好的事情不应该让上层来做。这种问题，我统归为风格问题。每个人写文章的思路是不同的，写代码的思路也是不同的。...其实本质上我同事的意思就是：“我和你一起保证修改的正确性”。用心是非常好的。 最终提的7条每条我们都争论了，那是因为每一条我们两个都真正思考过。这种氛围我觉得是非常好的。
如果句子可以通过相同的答案来回答，那么句子在语义上是相似的。否则，它们在语义上是不同的。...但是，任务的最终目标是学习一个可以返回表示各种自然语言关系（包括相似性和相关性）的编码模型。我们提出了另一预测任务（此处是指 SNLI 蕴含数据集），并通过共享的编码层同时推进两项任务。...利用这种方式，模型训练时间大大减少，同时还能保证各类迁移学习任务（包括情感和语义相似度分类）的性能。这种模型的目的是为尽可能多的应用（释义检测、相关性、聚类和自定义文本分类）提供一种通用的编码器。...Tensorflow 模型，给定长度不定的文本输入，返回一个语义编码。...这些编码可用于语义相似性度量、相关性度量、分类或自然语言文本的聚类。 大型通用句型编码器模型是用我们介绍的第二篇文章中提到的 Transformer 编码器训练的。
1.Guiding Image Captioning Models Toward More Specific Captions(ICCV 2023) 标题：指导图像描述模型走向更具体的描述 作者：...然而，标准字幕数据集中的参考字幕很短，并且可能无法唯一地标识它们所描述的图像。当模型直接在从互联网收集的图像-替代文本对上进行训练时，这些问题会进一步加剧。...虽然在海量数据集上训练的大型模型（例如 Flamingo（Alayrac 等人，2022））可以支持两种以上的模态，但当前的中小型统一模型仍然仅限于 2 种模态，通常是图像文本或视频-text.我们提出的问题是...从图像和视频文本模式中学习的特征表示，使模型在音频文本任务上进行微调时能够实现竞争性能，尽管没有正在对音频进行预训练。...，其中大型语言模型（LLM）被增强为能够自行执行面向目标的多步骤任务的自主语言代理，而不仅仅是响应人类用户的查询。
它是一个强大的人工智能工具，可以处理涉及不同类型数据的各种任务，而并不简单的用于处理文本内容。 特性 多模式能力：与大多数主要专注于文本的LLM不同，Gemini可以无缝处理文本、图像、音频甚至代码。...top_p=0.6：根据其概率影响选择下一个最佳单词的可能性。0.6的值强调更可能的单词，而更高的值倾向于可能性较小但可能更具创造性的选择。...它处理输入列表，使gemini-pro-vision 模型能够生成相应响应。 解释图片中的内容 在以下代码中，我们要求 Gemini LLM 对给定的图片进行解释。...Gemini 的多模态能力：Gemini AI 由谷歌开发，具有处理文本、图像、音频和代码等多种数据类型的能力，能够理解和响应复杂的多模态提示。...生成文本和安全性：通过示例代码展示了如何使用 Gemini 模型生成文本响应，并且模型内置的安全功能可以防止不当查询，如入侵电子邮件或制造武器的请求。
作者简介，愚公搬代码 《头衔》：华为云特约编辑，华为云云享专家，华为开发者专家，华为产品云测专家，CSDN博客专家，阿里云专家博主，腾讯云优秀博主，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。...一、Border控件详解 WPF（Windows Presentation Foundation）中的Border控件是一种常用的容器控件，可以用来包含其它UI元素，如文本、图像、按钮等。...CornerRadius属性指定了边框的圆角半径。最后，我们设置了Border的Background属性为白色，并在其中放置了一个TextBlock控件，显示文本“Hello, World!”。...2.常用场景 WPF中Border控件常用场景包括： 装饰性边框：Border控件可以为元素提供装饰性边框，使其在视觉上更具吸引力和焦点。...鼠标事件：Border控件可以用于定义鼠标悬停、鼠标按下和鼠标释放等事件，使元素在用户与其交互时更具响应性。 文本框：Border控件可以用于创建文本框，而不必编写额外的代码。
经验结果显示，EMMA通过提高多个任务的表现，最多可达到9.3%，同时显著提高对幻觉的鲁棒性。 作者的代码可在https://github.com/SaraGhazanfari/EMMA中找到。...MMVP 通过识别微小差异的相似图像并手动指出CLIP视觉编码器忽视的视觉细节来评估鲁棒性，这导致MLLM产生错误响应。对于幻觉，POPE（Li等人，2023）检查了三个COCO子集上的幻觉程度。...由于文本 Token 的权重低于 1，而视觉 Token 的权重高于 1，权重范数成为 Token 重要性的更具有指示性的度量。...作者关注具有视觉相似编码但细微差异的图像，如图4所示。EMMA在这个基准上的提升为9.3%，强调了它为这类图像生成更具有区分度的视觉表示的能力。...图4(b)中的范数直方图显示出了明显的转变，表明对齐后的表示在聚焦于指令相关 Token 的情况下，在这些图像之间进行区分的能力更好。 互相关性在齐次视觉 Token 和响应 Token 之间的作用。
RAG（检索增强生成）是一种突破性技术，它将信息检索与文本生成相结合，以提高人工智能系统的知识和准确性。...RAG 对查询有更深入的了解，并能对这些查询做出更精确、更详细和更及时的响应。 内容创作。RAG 使 LLM 能够访问更及时和准确的数据，从而提高文章、报告和其他书面内容的质量。 研究与开发。...RAG 解决方案：高级索引技术和向量数据库优化了大型数据集搜索，促进了快速准确的信息检索。 处理多种数据类型。许多应用程序处理多种数据类型，包括文本、图像、音频和视频。...RAG 解决方案：RAG 现在可以扩展到传统的文本之外，还可以检索其他类型的数据，例如图像、音频剪辑等等。 保护隐私和数据。如今，人工智能应用程序需要满足严格的数据和隐私保护法规。...通过解决这些限制，RAG 提供了几个优势，可以提高系统性能和用户体验，包括提高对开放式查询的响应能力，提供更具信息量和上下文相关性的响应。
但是，在插件上具有以下功能对于为网站创建美观且引人入胜的时间表非常有帮助： 支持媒体和文本文件 社交分享选项 预制模板，轻松入门 所有这些元素都可以使您的时间表与听众分享更具吸引力的故事。...您可以将这些短代码粘贴到您想要显示它们的帖子和页面中。 该插件可让您在时间轴上使用各种字体，图标和图像，以使其看起来更有趣。 该插件是跨浏览器兼容的，并且在所有设备上看起来都很棒。...5.时间轴快递 时间轴特快 使您轻松为WordPress网站创建精美的时间表。 它使您可以提供动画的垂直布局，该布局将使用户迅速了解您的故事。...您还可以添加数百个图标，视频横幅和不同的动画样式，以使时间线更具交互性。 该插件非常易于设置和使用。 它还具有15天的退款保证。...由于使用了清晰的代码来设计插件，因此在所有设备上看起来都很棒。
到2023年，像GPT-4这样的「多模态模型」整合了文本、图像和音频处理能力，使LLM能够以更接近人类的「听」、「说」、「看」能力。...RLHF：通过整合RLHF，ChatGPT学会了生成不仅有用而且诚实和无害的响应。人类培训师根据质量对响应进行排名，使模型能够逐步改进其表现。...例子：Meta AI的LLaMA系列和Mistral AI的Mistral 7B / Mixtral 8x7B 开源LLMs：开源模型使底层代码和结构公开可用。...— GRPO），根据预定义规则计算奖励，使训练过程更简单且更具可扩展性。...8.3 对AI行业的影响 DeepSeek-R1的引入挑战了AI领域的既定规范，使先进LLMs得以「普及化」，并促进了一个更具竞争力的生态系统。其可负担性和可访问性预计将推动各行各业的采用和创新增加。
引入的代码如下： 响应式设计 1.1 什么是响应式设计 响应式设计是一种通过使用 CSS 媒体查询和弹性网格布局等技术，使网站可以在不同设备上的浏览器中以最佳方式显示的设计方法。...您可以使用 CSS3 的 flexbox 属性来创建列和行，并使它们自适应变化。 图像：在响应式设计中，图像应该使用具有不同尺寸的多个版本。...这样可以确保在不同设备上使用正确大小的图片，从而提高网站的性能。同时，还可以使用 CSS 中的 max-width 属性来确保图像可以自适应缩放。...文本：字体应该使用相对单位而不是固定单位，以便在不同设备上呈现相同的大小。可以使用 rem、em 或百分比等相对单位来实现这一点。...响应式设计能够让您的网站适应不同设备，提高用户体验和用户满意度；而添加免责声明则可以保护您和用户的权益。同时，好的主题也能让您的博客网站更具吸引力。
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