https://www.tensorflow.org/guide/using_gpu 一个过程，很多GPU 这是最常见的情况，因为大多数深度学习社区正在进行监督学习，具有大数据集（图像，文本，声音......代理 将使用一个简单的卷积神经网络，但可以使用任何想要的模型。例如也可以使用密集神经网络或决策树。 这个游戏不是“动态的”：代理人需要采取的政策只取决于最后一帧。...需要与要启动的进程一样多的内核（有时内核可以处理多个“线程”，因此这是最后关注的数字）。 将使用AWS的实例p3.8xlarge，提供32个vCores和4个V100显卡。...GPU分配和内存 默认情况下，Tensorflow会为模型选择第一个可用GPU，并在设备上为进程分配完整内存。不想要两个！希望工作进程共享一个模型，但是为自己的用法分配自己的GPU集部分。...增加每个进程的内存可以提高运行模型的进程速度。但内存有限，所以必须手动进行非常严格的优化......训练由主进程完成，需要大量内存，因此为他分配了几乎一整个GPU。
1、介绍 近年来，图像生成模型快速发展。虽然这些模型以前仅限于具有单模或多模的结构域，生成的图像结构简单，分辨率低，但随着模型和硬件的发展，已有生成复杂、多模态，高分辨率图像的能力。 ?...作者基于该方法，使用BigGAN作为生成器，能够捕获ImageNet图像中存在的多模态和出现的大部分结构。...和相应的每个样本的损失值 ? 定义如下： ? 其中 ? 是用于规范鉴别器的“铰链”，也用于BigGAN模型中 。鉴别器 ? 包括三个子模块：F，H和J。...3.1 消融 作者先评估了多种模型，见表1。作者使用不同的种子对每个变体进行三次运行并记录每个度量的平均值和标准差。 潜在分布 ? 和随机值 ? ： ? ，其中在给定 ? 和线性输出 ?...每行中基本设置的更改用蓝色突出显示。具有误差范围的结果（写为“μ±σ”）是具有不同随机种子的三次运行的平均值和标准偏差。 ?
软件质量模型的 6 大特性 27 个子特性 一、功能性： 1、适合性：软件是否提供了相应的功能 2、准确性：软件提供的功能是否正确（用户需要的） 3、互操作性：产品与产品之间交互数据的能力...,例如word对其他文档的支持能力 4、保密安全性：允许经过授权的用户和系统能够正常的访问相应的数据和信息，禁止未授权的用户访问....... 5、功能性的依从性：国际/国家/行业/企业...标准规范一致性 二、可靠性：产品在规定的条件下，在规定的时间内完成规定功能的能力 1、成熟性：软件产品为避免软件内部的错误扩散而导至系统失效的能力（主要是对内错误的隔离）,exception...3、效率依从性： 五、软件维护性："四规"， 在规定条件下，规定的时间内，使用规定的工具或方法修复规定功能的能力 1、易分析性：分析定位问题的难易程度 2、易改变性：软件产品使指定的修改可以被实现的能力...4、易替换性: 软件产品在同样的环境下，替代另一个相同用途的软件产品的能力。
在上周末的博客中，我们谈到了list view，今天能够看看效果图怎样。...假设大家细心一点，能够发现list中的item有点差异，有兴趣的朋友能够思考一下原因是什么，事实上能够代码中看出来的。 今天，我们聊的是多窗体的问题。 大多数app。...非常少是一个窗体上完毕全部的功能的。 闲话不多说，先看代码。...这个函数不仅出如今系统初始的流程中，并且出如今button_open_clicked这个函数中。...这说明系统在初始执行的时候，就会创建一个窗体，并且以后每次单击“创建窗体”按钮的时候，也会在当前的窗体之上添加一个窗体。 当然假设想关闭当前窗体，直接单击“关闭窗体”这个按钮就能够了。
KMM.m function [laKMM, laMM, BiGraph, A, OBJ, Ah, laKMMh] = KMM_mmconv(X, c, m,...
技术的更迭是有加速度的，特别是Salesforce作为SaaS领域的标杆，更是保持着每年发布3次release的速度。Spring 20' 的新功能太多，打算看一些，记一些！...欢迎大家跟我一起来学习 功能点：DeleteEvent Spring '20提供一个名为DeleteEvent的新sObject，可用于查询和过滤回收站中的记录。...DeleteEvent可与支持回收站的所有标准对象和自定义对象一起使用。这对开发人员有很大帮助。因为以前，必须使用SOQL来利用ALL ROWS，并且要使用isDeleted属性。...WHERE IsDeleted = TRUE ALL ROWS]; system.debug(‘deletedAccounts is: ‘ + deletedAccounts); 但是，根据此处的文档...API中的替代方法是调用queryAll（）。另外，不能在开发者控制台的查询编辑器中使用它。 因此，拥有一个新的sObject来专门查询已删除的记录将更加容易、快捷。
下面是因INFORnotes的分享 与其他绘制森林图的包相比，forestploter将森林图视为表格，元素按行和列对齐。可以调整森林图中显示的内容和方式，并且可以分组多列显示置信区间。...森林图的布局由所提供的数据集决定。 基本的森林图 森林图中的文本 数据的列名将绘制为表头，数据中的内容将显示在森林图中。应提供一个或多个不带任何内容的空白列以绘制置信区间（CI）。...绘制 CI 的空间由此列的宽度确定。...", theme = tm) # Print plot plot(pt) 编辑森林图 edit_plot可用于更改某些列或行的颜色或字体。...如果提供的est、lower和upper的数目大于绘制CI的列号，则est、lower和upper将被重用。如下例所示，est_gp1和est_gp2将画在第3列和第5列中。
Robust 多模态模型：寻找遗失的模态！ 近年来，随着网络视频的大量涌现，各种多模态任务日益备受关注。...然而，这两种方法都无法科普非对齐序列中随机模态特征的缺失。 本文提出了一种 Robust 的多模态模型来提高模型对非对齐模态序列随机缺失的鲁棒性。...同时，我在流行的多模态任务–多模态情感计算的数据集上对模型进行了测试，得到了不错的效果，证明了该模型的可靠性。...在这种情况下，需要一种能够处理随机模态特征缺失（RMFM）的模型。因此，在多模态任务中构建能够处理RMFM的模型仍然是一个开放的研究。...DDS数据集是从患者临床访谈的视听记录中获得的。
1、业务场景，使用Maven来构建项目，创建一个父工程，然后创建多个子模块，子模块data-runtime模块作为启动模块，同时将前端界面放到该模块。...这里需要注意的是springboot项目开发，启动类放到的位置，由于是不同的模块，分为了不同的子模块，这里启动类所在的包，和各个子模块所在的包位置要必须一致，如下面类似结构： ?...同级子模块如何被同级的启动类扫描到呢，确保包名称和启动类所在的包名称要一致的。 ? 越学越不懂，越不懂越学！！！
Representations via Large Scale Multi-task Learning（https://arxiv.org/abs/1804.00079）一文发表在 ICLR 2018，中，该论文提出的模型能够在各种各样的任务中泛化句子表征...，且设计了一个一对多的多任务学习框架。...其主要贡献的描述如文中所述。...2）vocab文件在python3中的打开存在编码不对应的问题（gensen.py)。...2）senteval中集成的测试 ?
与最近关注large dense kernels的CNN不同，InternImage以可变形卷积为核心算子，使我们的模型不仅具有检测和分割等下游任务所需的大有效感受野，而且具有受输入和任务信息约束的自适应空间聚合...我们的模型的有效性在ImageNet、COCO和ADE20K等具有挑战性的基准测试中得到了验证。...尽管最近的工作已经做出了有意义的尝试，通过使用具有非常大内核（例如，31×31）的密集卷积将长程依赖引入到CNN中，如图(c)所示，在性能和模型规模方面与最先进的大型ViT仍有相当大的差距。...此外，在具有挑战性的下游基准COCO上，最佳模型InternImage-H以21.8亿个参数实现了最先进的65.4%的boxmAP，比SwinV2-G高2.3个点（65.4对63.1），参数减少了27%...为了进一步测试该能力，构建了一个具有10亿个参数的更大的InternImage-H，并且为了适应非常大的模型宽度，还将组维度C‘更改为32。上表总结了配置。
通用的多模态模型 (GMM) 能够轻松地跨不同模态学习，并在不同类型的任务中表现良好。...正是由于多模态AI潜在的下游影响，现在人们更加关注构建真正“通用”的多模态AI模型。这种通用多模态模型 (GMMs) 能够轻松地跨不同模态学习，并在面对不同类型任务时适应并表现良好。...当前通用多模态AI模型的示例包括： NExT-GPT OneLLM Meta-Transformer OFA+ Unified-IO 基础模型铺平道路 当前通向通用多模态模型的轨迹源于预训练的深度学习基础模型...最值得注意的是，2018年引入的基础语言模型 (FLMs)，例如BERT（来自Transformer的双向编码器表示），在为能够使用基于注意力的架构在海量文本数据集上进行预训练的模型奠定基础方面具有关键作用...典型的模型流程 根据最近太平洋西北国家实验室的一项调查，该调查考察了GMMs 的发展，一个具有通用能力的多模态模型通常具有以下组件： 输入数据预处理器； 通用学习模块（编码器、解码器）；以及 输出数据后处理器
11年11月我主要对 OEA 框架中 WPF 自动界面生成模块中多类型树型表格控件进行重构，并同时支持更多的功能。...这样，整个 OEA 就不再使用 DataGrid，结束了 DataGrid 与树型表格控件混用的情况。 ? 树型表格、一般表格统一为一个控件： ? 另外，附上对重构前的控件类结构设计分析图： ? ?
深度神经网络→一种分段的线性模型→无法解释→我们永远无法得到100%的神经网络信息的精确解释 解释中间层的特征 语义上的 量化的 什么模式学习？比如，给定一个图像，哪些模式被触发。...例如：90%的信息是可解释的，其中83%表示目标部件，7%表示纹理，10%不能被解释。 如何使用语义图形模型来表示CNN？ 如何学习中间层的解耦、可解释的特性？...如何在不损害区分能力的情况下提高可解释性？ 如何学习具有功能可解释结构的网络？ 今天我们先说说第一条：如何使用语义图形模型来表示CNN？ 学习CNN的解释性图 假设CNN是预训练的用于目标分类。...该图形具有多层 → CNN的多个conv层 每个节点 → 一个目标的模式 过滤器可以编码多个模式(节点) → 从滤波器的特征映射中分离出一个混合模式 每个边缘 → 共激活关系和两个模式之间的空间关系 输入...学习节点连接，学习节点间的空间关系。 挖掘多个聚类：一个具有多个父节点的节点V，它在不同的图像之间保持一定的空间关系。
Style，是参考业界实践对 Git 提交记录格式和分支模型所做的总结。...本文在 Git Style 基础上，再次描述提交记录的格式和分支模型，并介绍两个工具 commitizen 和 gitflow，分别处理维护提交记录格式和分支切换的工作。...Commit Message 在 Git Style 中已经介绍了提交记录（Commit Message）的格式，但是没有说明为什么要遵循这样的约定。...Branching Model Vincent Driessen 的分支模型（Branching Model）介绍 Git 分支和开发，部署，问题修复时的工作流程， ?...=> 开发环境 gitflow Vincent Driessen 的分支模型将开发流程和Git分支很好的结合起来，但在实际使用中涉及复杂的分支切换，gitflow 可以简化这些工作。
ex5.m %% Machine Learning Online Class % Exercise 5 | Regularized Linear Regres...
,并优化具有足够特征的位姿,以及一种建模和减少数据不确定性的方法.我们通过对十个序列(总长度为4.60公里)的校准和SLAM的广泛实验来验证我们的方法的性能,并将它们与最新技术进行比较,我们证明了所提出的工作对于各种多激光雷达设置来说是一个完整...具有一般收敛标准的在线自校准与里程计同时执行.它能够以完全无监督的方式监控收敛并触发终止 基于滑动窗口的里程计可以联合利用来自多个激光雷达的信息.这种实现被解释为small-scale frame-to-map...从传感器噪声、退化姿态估计和外部扰动中捕获并propagates点的不确定性.这种方法使地图绘制过程具有不确定性,有助于我们保持全球地图的一致性,并增强系统对长期导航任务的鲁棒性.....绘图的轨迹(绿色)比里程计的轨迹(红色)更精确. 3 系统 下图是室内测试手持设备.两台VLP-16分别安装在左侧和右侧.附带的摄像头用于记录测试场景.校准点云由左(红色)和右(粉色)激光雷达点组成...其他实验结果: 5 结论 在本文中,我们提出了一个完整和稳健的解决方案,用于多激光雷达SLAM,这种方法包含几个理想的特征,包括噪声去除的快速分割、运动和外部初始化、具有收敛识别的在线外部校准
多模态：文本、音频、视频、图像等多形态的展现形式。 目前部门内业务要求领域大模型需要是多模态——支持音频/文本。从个人思考的角度来审视下，审视下多模态大模型的实现方式。...多模态基座模型 即原生基座模型，比如GLM、LlaMa2、QWen、文心一言等基座模型支持多模态的输入输出，从个人调研来看，GLM、文心一言对这方面的支持比较弱，仅支持文本/图像；LlaMa2有开源的实现支持文本...魔塔社区/HuggingFace上，已经开源了很多高质量的多模态模型，截个图展示下： 文本化处理 使用开源/商务组件处理输入的内容，将其文本化，再输入到模型中；然后再经历输入部分的流程。...总结 最终来看，第一个方案肯定是最合适的；但如果对于选型的大模型不支持多模态的情况下，考虑开源实现或是第二张方案，但要综合调研其带来的影响，并不是简单的转文本就行。...第三种，目前我没有找到合适的Embedding模型支持多模态，后续继续探讨挖掘下。 转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote
Robust 多模态模型：寻找遗失的模态！ 近年来，随着网络视频的大量涌现，各种多模态任务日益备受关注。...然而，这两种方法都无法科普非对齐序列中随机模态特征的缺失。 本文提出了一种 Robust 的多模态模型来提高模型对非对齐模态序列随机缺失的鲁棒性。...同时，我在流行的多模态任务–多模态情感计算的数据集上对模型进行了测试，得到了不错的效果，证明了该模型的可靠性。...在这种情况下，需要一种能够处理随机模态特征缺失（RMFM）的模型。因此，在多模态任务中构建能够处理RMFM的模型仍然是一个开放的研究。...多模态抑郁检测数据集： AVEC2019: AVEC2019 DDS数据集是从患者临床访谈的视听记录中获得的。访谈由虚拟代理进行，以排除人为干扰。
大模型的多模态能力到底是怎么来的？今天来分享一下多模态相关的一些工作和个人的理解。...BEITv3：图片也是一种语言 BEITv3 的主要想法就是希望统一多模态学习中的模型结构、预训练任务以及模型规模。...Q-Former 由两个子模块组成，这两个子模块共享相同的自注意力层: 与冻结的图像编码器交互的图像 transformer，用于视觉特征提取 文本 transformer，用作文本编码器和解码器 图像...MiniGPT-4：LLM 助力多模态 对于 GPT4 能够具有超强的图文理解能力，作者们的理解是这是得益于大语言模型的能力，因此考虑将最新的一些能跟 ChatGPT “媲美”的语言模型引入其中，这里采用了...此时的感受就是：大语言模型牛 X、高质量数据牛 X，一些基于开源 LLM 进行修改的多模态大模型也开始百花齐放。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
