使用大型数据集从产品标题中删除不需要的变体 - 腾讯云开发者社区

注意:本主题中的示例是经过组织的，因此管理电子邮件的方法可以用于不同的电子邮件服务器，这在测试和演示期间非常有用。这不一定是最适合生产需要的代码组织。...还可以通过POP3从电子邮件服务器检索电子邮件，POP3是从远程服务器检索电子邮件的最常用标准。注意：InterSystems IRIS不提供邮件服务器。...多个消息部分，每个消息部分由以下部分组成：一组内容标头，包括Content-Type标头和特定于此部件的其他标头。一种正文，它可以是文本或二进制，并且可以使用与其它部分的正文不同的字符集。...不需要指定此流的TranslateTable属性；当指定邮件的字符集时，该属性会自动发生。对于二进制数据，请使用BinaryData属性，该属性是%FileBinaryStream的实例。...给定消息部分的标头使用由该部分的CharSet属性指定的字符集。注意：应该了解正在使用的SMTP服务器的要求。例如，某些SMTP服务器要求包含主题标头。

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大数据能为您做什么？

因此，在关系数据库管理系统中的结构化数据与用于分析的非结构化数据之间进行转换时，可能会阻碍端到端的处理。在这些问题中，与正在生成的惊人的数据量相关的问题包括数据的传输速度，数据的多样性以及安全问题。...这实际上有助于那些分析大数据集的人有效使用分析后得到的结果。如果一组特定数据包含不同种类的数据，那么我们可以将其视为大数据。速度：当我们将某些东西归类为大数据时，数据生成的速度也是一个重要因素。...数据生成和进一步处理以得出结果供后续分析使用的速度是大数据的重要属性之一。可变性：当我们谈论大数据时，与之伴随总会有不一致的地方。如果数据集没有特定的模式或结构，我们认为它是不一致的。...它实际上指的是一种特定类型的随机实验，在该实验中，一组用户面对相同产品（广告，电子邮件，网页等）的两种变体 — 让我们称之为变体 A 和变体 B。...所有面对变体 A 的使用者通常被称为对照组，因为其表现被认为是衡量从加入变体 B 观察到的任何性能改善的基线。此外，有时候，变体 A 本身就是产品的原始版本，受测试与之前存在的产品进行对照。

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在毫米波雷达里程计中是否需要扫描帧匹配？

我们比较了几种里程计估计方法，从多普勒/IMU数据的直接积分和卡尔曼滤波传感器融合到三维点云间的扫描帧对扫描帧和扫描帧对地图的配准。使用两个最新的4D雷达和两个IMU的三个数据集进行了实验。...为此将它们部署到包含两种不同的现代成像雷达的三个数据集中。两个数据集是使用我们的移动传感器装置记录的：一个在地下矿山（图1）中，另一个在用于大型轮式装载机的室外测试场地（图3和图4）中。...传感器测量以EKF的宽松耦合方式进行融合。有几个算法扩展可用。我们选择原始的ekf-rio版本，因为它不需要精确的雷达触发信号，不幸的是我们无法从雷达中获取该信号。...图2：穿越矿山的皮卡车，车顶安装有多传感器装置（上图），传感器装置的详细信息（下图） Eskilstuna户外测试场地由沃尔沃CE用于其产品的开发和测试，包括如图3所示的大型轮式装载机。...RPE对这一指标进行了补充，指示误差累积的速率。图6：使用Sensrad Hugin雷达记录的矿井环境。

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谷歌大神Quoc Le团队新作：用简单合成数据微调即可解决

添加合成数据，降低10%马屁行为在此，作者提出使用合成数据进行干预，让模型不受用户观点的影响。...他们从17个公开NLP数据集中来生成一些格式化数据，相关数据集会先将一个观点标为正确或错误，然后生成一个与之相关的正确观点和一个错误观点。...如果模型回答错误，就代表它没有掌握这个知识，就把它从数据集中删除。由此得到了一个保证模型能100%回答正确的示范数据集，然后用它们来进行微调。...最终再拿上一段测马屁指数的那些模型和数据集再来进行测试，结果：所有不同参数规模的模型都明显减少了拍马屁行为，其中62B参数的Flan-cont-PaLM减幅最大，为10%；Flan-PaLM-62B则减少了...而在简单的加法测试题中，用户的错误答案也已不再对模型造成影响：不过，作者发现，这个干预方法对参数最少的Flan-PaLM-8B并不好使，说明还是得有一个足够大的模型才有效。

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ComponentOne 2018V2正式发布，提供轻量级的 .NET

HeatMap chart（热力图）此图表使用颜色表示数据值，尤其适用于绘制大型复杂数据。用户可自定义渐变色标，渐变色轴和离散色标。...全新专业的直方图频数分布直方图，直方图的变体，其中列由多组数据的曲线替换。高斯/贝尔曲线，直方图中的钟形曲线，显示连续随机变量的概率分布。...和其他 .NET控件集相比，ComponentOne 体量更加轻盈、功能更加全面、产品更加安全。...葡萄城公司成立于 1980 年，是全球领先的集开发工具、商业智能解决方案、管理系统设计工具于一身的软件和服务提供商。...葡萄城的控件和软件产品在国内外屡获殊荣，在全球被数十万家企业、学校和政府机构广泛应用。

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人脸识别、情感分析，开发者必备50个机器学习API|值得收藏

这个 API 还可以添加或删除可检索图库中的主题，也可添加或删除主题中的人脸。 Betaface：提供在线人脸识别和检测服务。...用户可以调用训练程序、检测人脸、识别人脸、人脸聚类、操纵人脸、创建人脸数据集、创建分组和获取信息。...可以使用此 API 完成的操作：检索单词数量、发布翻译文档、检索已翻译的文档和文本。 Houndify：通过一个始终在学习的独立平台，将智能语音和智能对话集成到产品中。...indico 的 API 可以免费使用，不需要训练数据。...该 API 允许开发人员使用原始算法，将多个区域（包括层次结构）串联起来，还支持使用其它平台的功能。 PredicSis：从大数据中洞见趋势，通过预测分析来提高营销业绩。

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ACL 2024 | 对25个开闭源模型数学评测，GPT-3.5-Turbo才勉强及格

我们不禁要问：大型语言模型是否真的掌握了数学知识的精髓？它们是如何在这些测试中取得如此高分的？难道仅仅是因为模仿了大量训练数据中的表面推理模式吗？...基于 GSM8K 的 1,319 个测试问题，本文为每个问题创建了八个变体，从而生成了包含 10,552 个问题变体的 GSM-Plus 数据集（本文还提供了一个包含 2,400 个问题变体的测试子集，...通过使用每个问题及其八个变体测试 LLMs，GSM-Plus 可以帮助研究人员全面评估 LLMs 在解决数学问题中的鲁棒性。图 2：基于一个种子数学题，使用 5 个角度的 8 种扰动生成问题变体。...主要发现如下：任务特定的优化，即在数学相关的数据集上微调，通常可以提高下游任务准确性；而鲁棒性的高低更多地取决于基础模型和微调数据集的选择。...细粒度评估：对于主流评测数据集 GSM8K 的每个测试题，GSM-Plus 提供了 8 个扰动方向的变体问题，充分测试了在不同上下文下，大模型灵活解决数学应用题的能力。

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超越BP算法：增量预测编码: 并行且全自动的学习算法

该算法被证明更快, 不需要控制信号在两个步骤之间切换, 并且具有可靠的收敛保证 [Neal and Hinton, 1998, Karimi et al., 2019]。...结果是我们称之为增量预测编码 (iPC) 的训练算法, 它是 PC 的简单变体, 解决了PC 的主要缺点(即效率), 从学习的角度来看没有缺点, 因为它已被正式证明具有与标准 PC 等效的收敛特性...然而, 需要额外的工程努力来实现这一目标, 这超出了这项工作的重点: 我们的实验是使用 PyTorch [Paszke et al., 2017] 进行的, 它并不是为了在 GPU 上跨层并行计算而设计的...本文的贡献简要总结如下: 1.我们首先使用增量 EM 方法从分层生成模型的变分自由能开发 iPC 的更新规则。...iPC 消除了所有这些缺点, 它能够在没有其他算法所需的控制信号的情况下学习数据集: 给定数据集D, iPC 同时运行推理和权重更新, 直到能量 F 最小化。能量最小化收敛, 训练就结束了。

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人脸识别技术的真相

人脸识别技术还可以用于推断人的特征和行为，如情绪、年龄或健康状况。斯坦福大学最近一项颇具争议的研究表明，基于一个从Tinder抽取的数据集，使用人脸分析方法预测一个人的性取向时准确率可达81%。...你可以把手机忘家里，但你不能删除你的脸，你不能把它忘家里”。人脸识别是一种不需要同意的生物认证工具。...英国大都会警察局最近在节日期间使用人脸识别的情况就可以说明在现场人群中推广实验室实验还存在困难，超过95%的匹配都是误报。可靠起见，人脸识别需要大型的训练数据集和强大的匹配模型。...谷歌和Facebook利用人们上传到其平台的照片构造了大型的专有数据集。也有开源的大型数据集可供使用。...从90年代开始，人脸识别就已经不再以手工创建的局部特征为基础，而是转而使用深度学习模型。Facebook的Deepface模型是在LFW数据集上训练的，这是第一个达到人类效率的模型。

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Power BI: 理解SUMMARIZE

在我们的场景中，Sales[Color] 是集群标头。簇头是 SUMMARIZE 的 groupby 部分中使用的一组列。簇头可以包含多列，当前场景中我们只有一列。...数据源：如果您依赖直观的行为，您会假设 REMOVEFILTERS (Sales[Color]) 从 Sales[Color] 列中删除了筛选器，从而使 Sales 的所有行都可见。...实际上，REMOVEFILTERS 会从 Sales[Color] 中删除筛选器，但不会从集群中的所有其他列中删除筛选器。...例如，我们可以稍微改变查询以获得变体。...它只会造成一些混乱，因为当您在 SUMMARIZE 中使用 CALCULATE 时，您不仅会更改筛选上下文，还会对簇标题中的所有列调用上下文转换。

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20分钟微调羊驼大模型，从数据收集到训练全包了

就有一系列AI自己当“模型训练师”，帮你完成从生成数据集到微调的所有工作。比如让70亿参数羊驼大模型学会优化GPT-4提示词，整个过程只要20分钟。...3、无脑“下一步”，运行所有cell，完成“生成数据集”、“自动分为训练集和验证集”、“安装各种必备库”、“定义超参数”、“加载数据集并训练”这一系列自动步骤。...值得一提的是，作者已经盘点出了一些待改进的地方，比如：改进示例生成pipeline，让生成效率更高，成本更低；添加示例修剪功能，删除相似的样本从而提高性能；根据示例和数据集的详细信息（比如示例数量...），利用GPT-4自动选择超参数，甚至是要微调的模型；训练多个变体，推出评估损失（eval loss）最少的那个； …… 大家也可以浅浅期待一波。...只需上传一个产品文档，就能自动训练出一个可以回答有关该产品问题的聊天机器人。

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谷歌发布离线强化学习新范式，训练集相当于200多个ImageNet

这些算法在现实问题中的应用困难重重，因为从现实世界中进一步搜集的数据可能样本效率极低，还会带来意想不到的行为。而那些在仿真环境中运行的算法需要高保真模拟器，因此构建起来非常困难。...这个 DQN 回溯数据集之后被用于训练离线 RL 智能体，训练过程中并不需要任何与环境的交互。...在 DQN 回溯数据集上训练离线智能体研究者在 DQN 回溯数据集上对 DQN 和值函数分布 QR-DQN 的变体进行训练。...这表明我们可以利用从 DQN 回溯数据集和离线 RL 设置中获得的 insight 来构建有效的在线 RL 方法。 ? 在线 REM 与基线方法的性能比较。...然而，谷歌研究者发现，最近的连续控制智能体（如 TD3）在大型、多样化离线数据集上训练时，其性能与复杂离线智能体相当。 ? 用较低质量数据集在离线设置下训练强化学习智能体。

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Meta对Transformer架构下手了：新注意力机制更懂推理

大型语言模型（LLM）很强已经是一个不争的事实，但它们有时仍然容易犯一些简单的错误，表现出较弱的推理能力。举个例子，LLM 可能会因不相关的上下文或者输入提示中固有的偏好或意见做出错误的判断。...特别是在问题中包含干扰性观点的修正后 TriviQA 数据集上，与 LLaMA-2-70B-chat 相比，S2A 将事实性从 62.8% 提高到 80.3%；在包含干扰性输入情绪的长格式参数生成任务重...给定 x ′ ，然后使用重新生成的上下文而不是原始上下文生成 LLM 的最终响应：y ∼ LLM (x ′ )。替代实现和变体本文考虑了 S2A 方法的几种变体。无上下文和问题分离。...图 2 中给出的 S2A 提示鼓励从上下文中删除固执己见的文本，并使用步骤 2（图 13）中的说明要求响应不固执己见。强调相关性与不相关性。...此外，本文还使用 LLaMA-2-70B-chat 作为基础模型，在两种设置下进行评估：基线：数据集中提供的输入提示被馈送到模型，并以零样本方式回答。

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迁移学习：如何在自然语言处理和计算机视觉中应用？

销售人员想要接收那些可能对他们正在销售的产品感兴趣的公司的新闻。在新闻文章中使用的词汇一般是相当通用的，这意味着使用了大多数词嵌入所支持的词汇表(取决于它们所接受的语料库)。...为了提高这些大型数据集的性能，研究人员发现了网络架构的深度和复杂性。这些架构导致了数百万个参数(通常)不能扩展到小的图像数据集的模型。...在不超过5000张图片的数据集上训练诸如ResNet或VGG net这样的架构，只会导致明显的过度拟合。最近的深度学习趋势已经取得了显著的进步，但似乎只有使用少量数据集的数据科学家被冷落了。...无论如何，只要数据与大型数据集中的图像相似，就可以使用一个大型的预先训练过的网络(在大型数据集上进行训练)。...更具体地说，你删除了大型网络的最后N个层(通常是N=1或N=2)，并使用大型预先训练网络的输出作为图像的特征表示。这是基于预先训练的网络中的第一个层学习问题独立特征的假设。

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数据污染迫在眉睫！GSM8k测试基准将不再可靠，Mistral、Phi等系列模型出现过拟合！

点击上方“AINLPer“，设为星标更多干货，第一时间送达引言大模型数学推理评测基本上都绕不开GSM8k测试基准，当前很多大模型在该数据集上都展现出较强的性能。...这包括移除与基准测试数据高度相似的样本、使用嵌入相似性技术排除过于相似的数据，以及通过变体问题来检测模型是否偏好原始措辞。...此外，研究结果表明，即使是前沿模型，在MATH数据集上也可能存在严重的数据过拟合问题，这进一步凸显了数据污染问题的严重性。...具体过程如下：「首先」，标注人员审查GSM8k数据集的示例问题，随后根据这些示例创建全新的问题，遵循步骤指导并避免重复使用问题设定。...问题中的计算步骤需简单，以便8年级学生能够使用纸和笔完成，且只使用基本的算术运算。最终答案应为单一整数，且在问题中明确单位。

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比GPT-4还强，20亿参数模型做算术题，准确率几乎100%

为了增强 MathGLM 的算术能力，本文采用了基于 Transformer 的仅解码器架构，并使用自回归目标（autoregressive objective）在生成的算术数据集上从头开始训练它。...数据集规模大小不一，范围从 100 万到 5000 万条记录不等。...图 3 为从算术数据集中提取的一些训练示例：表 2 概述了 MathGLM 模型的不同规模，包括 4 种不同类型的模型，每种模型都有不同的参数大小。...训练过程使用了公开的 Chinese Ape210K 数据集，该数据集包含 21 万道中文小学数学题，每个题的答案都是直接计算得出的。...此外，本文还使用 ChatGLM-6B 和 ChatGLM2-6B 主干网络训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。

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APT 组织的聚类和攻击者活动关联

最后将主题相似性组合成一个单一的集合（图 5 ）。这个单一指标允许我们快速查询我们的数据 “类似于 X 的组” 或 “X 和 Y 之间的相似性”。...5．构建标记数据集 FireEye 起初的建模概念是：首先找到一个标记对的大型数据集，然后拟合一个回归模型来准确地对它们进行分类。如果成功，这个模型应该能给出正确的权重。...图 8：使用从已知 APT 组派生的“假”集群进行的相似性测试此外，这些合成创建的聚类为 FireEye 提供了一个数据集，可以在其上测试模型的各种迭代。如果我们删除主题怎么办？...如果我们改变捕获术语的方式怎么办？使用大型标记数据集，FireEye 现在可以在更新和改进模型时对性能进行基准测试和评估。...21 世纪，信息时代大家都在热议：“大数据”、“人工智能”，貌似我的产品不具备这样的能力就会被市场淘汰，要进行分析，首先得有数据，有了数据怎样将关键的信息挖掘出来？

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HotNets 2023 | PROSPER:使用LLM提取协议规范

初步的过滤过程包括三个阶段：基于 BERT 的主题模型，将 RFC 聚类到不同的主题中，从不同的主题中选择的RFC 每个 RFC 提供它废弃、更新或依赖于的其他 RFC，并将这些信息转换为连通组件图。...本文制定了以下清理RFC的一般规则：所有包含作者姓名、页码、出版年份信息和跟踪信息的RFC 标头都被删除删除了 RFC 的目录，避免 LLM 判断 RFC 中存在相关控制语句删除参考文献和附录以及虚假的换行符和空白字符...从文本图中提取状态变量和数据包头描述 RFC 规范中定义了几种变量，它们构成了在发起连接时发送的数据包的一部分，或者存储在本地并根据接收到的某些信号递增。...协议规范中使用的大多数变量都以文本图的形式解释。使用XML Miner从文本工件中提取信息利用开发的工件提取器（MyMiner），从 RFC 中提取文本图。...图3 示例生成的FSM图 generalizability：基础模型是在互联网的大数据集上训练的（包括技术论坛，博客，研究论文和规范文档），可以理解大多数 RFC 格式。

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Kafka Streams - 抑制

◆架构一个典型的CDC架构可以表示为：。使用Kafka及其组件的CDC架构在上述架构中。单独的表交易信息被存储在Kafka的独立主题中。...我的要求是将CDC事件流从多个表中加入，并每天创建统计。为了做到这一点，我们不得不使用Kafka Streams的抑制功能。...你可以在KStream或KTable上运行groupBy（或其变体），这将分别产生一个KGroupedStream和KGroupedTable。要在Kafka流中进行聚合，可以使用。 Count。...当收到第一条记录时，初始化器被调用，并作为聚合器的起点。对于随后的记录，聚合器使用当前的记录和计算的聚合（直到现在）进行计算。从概念上讲，这是一个在无限数据集上进行的有状态计算。...对于分享的非原创文章，有些因为无法找到真正来源，如果标错来源或者对于文章中所使用的图片、链接等所包含但不限于软件、资料等，如有侵权，请直接联系后台，说明具体的文章，后台会尽快删除。

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算法金 | 一个强大的算法模型，GP ！！

非参数特性：不需要预设数据的分布形式，灵活应对各种数据特征。处理小样本数据：在样本较少的情况下，高斯过程仍能提供准确的预测。2....非参数特性：不需要预设数据的分布形式，灵活应对各种数据特征。小样本数据处理：在样本较少的情况下，高斯过程仍能提供准确的预测。...然而，许多实际问题中，数据的协方差结构可能随空间或时间变化。...代码示例及可视化我们生成一个包含 30 天数据的小规模数据集，其中包括武林高手的功力、武器熟练度以及战斗胜率。接下来，我们使用高斯过程回归模型对战斗胜率进行建模和预测。...通过实际案例分析，我们展示了高斯过程在武侠数据集上的应用效果，并进行了详细的结果解读和可视化。希望本文能够帮助大侠们更好地理解和应用高斯过程算法，提高在实际问题中的分析和预测能力。

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