这么说吧，那些创建了数据集、让我们可以训练模型的人，都是我们的英雄，虽然这些人常常并没有得到足够的感谢。...ontology 来自 DBpedia 2014 的 14 个不重叠的分类的 40,000 个训练样本和 5,000 个测试样本。...本文提供 2017 版 COCO 数据集的所有文件，另外附带由 fast.ai 创建的子集数据集。...fast.ai 创建的子集数据集包含五个选定类别的所有图像，这五个选定类别分别为：椅子、沙发、电视遥控、书籍和花瓶。...fast.ai 创建的子集数据集：https://s3.amazonaws.com/fast-ai-coco/coco_sample.tgz 训练图像数据集：https://s3.amazonaws.com
我们发现纯线性注意力模型在执行精确的本地标记移位和标记比较方面存在困难，这些技能在召回（Fu 等，2023 年；Arora 等，2023a 年）以及密集注意力中很重要。...然而，我们发现这两个基元是互补的 - 线性注意力用于建模长距离标记交互，滑动窗口用于序列中的本地标记交互。我们将它们结合成一个称为 Based 的单一架构（图 2，右侧）。...尽管它很简单，在真实的语言建模实验中（至少达到 13 亿参数），Based 在整体 Pile 困惑度和来自LM eval harness的标准零-shot 基准方面与 Mamba 竞争力相当（显示在问答...例如，我们在论文中展示，我们可以用短卷积（滤波器大小为 3）替换滑动窗口注意力，并在 0.1 困惑度点内达到类似的性能。...您可以在Hugging Face上玩我们的检查点和评估，并在此代码库中查看：github.com/HazyResearch/based！
渐进式交付是持续交付的下一步，它将新版本部署到用户的一个子集，并在将其滚动到全部用户之前对其正确性和性能进行评估，如果不匹配某些关键指标，则进行回滚。...金丝雀发布包括向应用程序的新版本发送一小部分流量，并在向其他用户发布之前验证这里没有错误。...不久，当你从 Jenkins X 快速开始创建你的应用，将不再需要修改 canary.yaml 和 values.yaml 这两个文件，因为它们默认启用金丝雀部署。 就这样！...Scaling down jx-production-myapp.jx-production 仪表盘 为了可视化的目的，Flagger 包含一个 Grafana 面板，尽管它在金丝雀发布中不需要。...可以在本地通过 Kubernetes 端口转发访问它。
下面说一下如何创建本地版本库： （一）、首先在自己的电脑上创建一个空文件夹，当做示例； ?...创建示例文件夹 （二）、创建版本库的三种方式： 1、使用Git GUI Here建立； 在文件夹内右键； ? 创建本地版本库1.1 选择Git GUI Here; ?...创建本地版本库1.2 选择Create New Repository; ? 创建本地版本库1.3 点击Browse； ? 创建本地版本库1.4 默认是当前文件夹，点击选择文件夹； ?...创建本地版本库2.1 选择Git Bash Here； ? 创建本地版本库2.2 输入 git init; ? 创建本地版本库2.3 点击叉号，第二种方式建立本地版本库就成功了。...创建本地版本库3.1 选择Git在这里创建版本库； ? 创建本地版本库3.2 不要选择制作纯版本库（没有工作目录）； 点击确定就可以了。 ? 创建本地版本库3.2 第三种方式建立本地版本库就成功了。
“帕累托”曲线 这占我们看到的大多数情况。...图3：使用广义帕累托CDF拟合的nDCG曲线 从视觉上看，广义帕累托CDF很好地拟合了观察到的曲线，这支持了我们的假设。...模式概览 总体而言，不同场景下模式（P → “帕累托”曲线，U → “单峰”曲线，B → “不适合”）的分布如下： 图6：所有场景下的模式分布 关于最常见的“帕累托”模式，我们注意到一些相关工作的观察。...我们将在即将发布的博客文章中回到为模型创建可解释分数的过程，这被称为校准。然而，在此处，我们希望了解分数随深度变化的一般趋势，因为这提供了关于nDCG@10如何演变的进一步见解。...我们创建图表如下： 在X轴上，我们绘制延迟，在Y轴上绘制nDCG@10 数据点对应于重排深度的10倍增量，因此更高效的模型在延迟上具有更高密度的数据点 垂直线显示与不同“T恤”尺寸相关的延迟阈值 对于每个模型
第一种策略，称为“最优策略”（BestUp），在传统的帕累托最优 NAS 之后，研究一种帕累托最佳前沿感知采样策略，将更多的训练预算用于改进当前的帕累托最佳前沿。...它可以带来更多的信息梯度，并在体系结构空间中进行更好的探索，从而产生更好的性能。...帕累托感知预训练 在公式(2)，所有候选 DNN 的优化概率相等。用帕累托感知目标重新表述(2)，使优化集中在帕累托最佳或最差集合上。...一旦训练完成，随机抽样1024个子网，并在次抽样测试数据划分上评估它们的性能;3)将1024对子网络及其精度划分为同等大小的训练和评估子集。...如下图所示，在评价子集上，预测精度与实际精度之间的Kendall 's τ为0.89，表明秩相关性非常高。 ? 精度预测器的相关性测试结果 与 SOTA 的 NAS 结果比较 ?
这能使模型能够从有关学生本地化社交群体的（如教室）实时信息中获益。 STUDY算法 STUDY算法采用了将推荐内容问题建模为点击率预测问题的方法。...然而，由于输入进STUDY模型的序列不是按时间顺序的，尽管它的每个组成子序列都是按时间顺序，传统的因果解码器也不再适合这种序列。...与普通转换器相比，STUDY 模型在一个序列中保持一个因果三角注意矩阵，并在不同序列中具有灵活的值，这些值取决于时间戳。...然后试验了由同一年级和同一学区的所有学生定义的分组，以及将所有学生归入一个组中，并在每次前向传递时使用随机子集的分组。 研究人员还将这些模型与 「个人」模型进行了比较，以供参考。...研究发现，使用更本地化的小组更有效，即学校和年级分组优于学区和年级分组。 这支持了一个假设，即研究模式之所以成功，是因为阅读等活动具有社会性：人们的阅读选择很可能与周围人的阅读选择相关联。
作者：布奇·昆托（Butch Quinto） 来源：大数据DT（ID：hzdashuju） 有监督学习 有监督学习是利用训练数据集进行预测的机器学习任务。有监督学习可以分为分类和回归。...卷积神经网络 卷积神经网络（convnet或CNN）是一种特别擅长分析图的神经网络（尽管它们也可以应用于音频和文本数据）。卷积神经网络各层中的神经元按高度、宽度和深度三个维度排列。...防止过拟合的几种方法包括使用更多的数据或特征子集、交叉验证、删除、修剪、提前停止和正则化。对于深度学习，数据增强是一种常见的正则化形式。 为了减少欠拟合，建议选择添加更多相关的特征。...关于作者：布奇·昆托（Butch Quinto），在银行与金融、电信、政府部门、公共事业、交通运输、电子商务、零售业、制造业和生物信息学等多个行业拥有20多年的技术和领导经验。
R8 and R52[10] R8和R52是路透社新闻的两个子集。R8有8个类别，分为2189个测试样本和5485个训练样本。R52有52个类别，分为6,532个训练样本和2,568个测试样本。...话题标签数据集 DBpedia[12] DBpedia是使用Wikipedia最常用的信息框生成的大规模多语言知识库。每个月都会发布新版本的DBpedia，并在每个版本中添加或删除类和属性。...DBpedia最流行的版本有14个类别，包含560,000个训练数据和70,000个测试数据。 Ohsumed[13] Ohsumed隶属于MEDLINE数据库。...尽管它对模型进行了改进和优化，但是却缺乏明确的指导。此外，我们无法准确解释为什么该模型可以提高性能。...textmining/datasets/ [11] Sogou News (Sogou) 搜狗新闻: https://dblp.org/rec/conf/cncl/SunQXH19.bib [12] DBpedia
林纳斯·托瓦兹决定自行开发版本控制系统替代BitKeeper，以十天的时间，编写出第一个git版本 3....hard # 恢复最近一次提交过的状态，即放弃上次提交后的所有本次修改 git ci git ci . git ci -a # 将git add, git rm和git ci等操作都合并在一起做...# 将远程主分支合并到本地当前分支 git co --track origin/branch # 跟踪某个远程分支创建相应的本地分支 git co -b origin/... # 基于远程分支创建本地分支，功能同上 git push # push所有分支 git push origin master # 将本地主分支推到远程主分支 git...push -u origin master # 将本地主分支推到远程(如无远程主分支则创建，用于初始化远程仓库) git push origin # 创建远程分支， origin
(W3C) 的两个创建可移植、可查询、网络友好的数据的标准。...您现在已经知道了如何通过 HTTP 为本地查询接入 RDF 数据，或者向符合标准的服务器推送查询来避免传输不相关的数据。...首先，命名模式的用途是在共享的上下文中创建引用。这些引用应该一致、清楚明白而且无冲突。URI 标准提供了一种命名模式模式：一种创建命名模式的模式。...现在可以想象，让来源数据原封不动，但将标识符链接存储在一个文件中，就像 清单 1 中一样，并在 SPARQL 查询中引用该链接，就像 清单 2 中一样。...应该很容易想象从这样一个查询检索信息，并在 Google Maps 上显示它。完成此查询的结果如 图 3 中所示，您可以在 此处 与结果进行交互。
主题分类数据集 DBpedia。DBpedia数据集[19]是大规模的多语言知识库，它是根据Wikipedia中最常用的信息框创建的。...DBpedia每月发布一次，并且在每个发行版中添加或删除一些类和属性。DBpedia最受欢迎的版本包含560,000个训练样本和70,000个测试样本，每个样本都带有14类标签。 Ohsumed。...Ohsumed集合[20]是MEDLINE数据库的子集。总计包含7,400个文档。每个文档都是医学摘要，用从23种心血管疾病类别中选择的一个或多个类别来标记。 EUR-Lex。...为此，作者提出了Quora数据的子集，该子集包含超过40万个问题对。为每个问题对分配一个二进制值，指示两个问题是否相同。...概述了40多个流行的文本分类数据集，并在几个公共基准上对这些模型的性能进行了定量分析。 最后，讨论了一些文本分类挑战和未来的研究方向。 该论文最后附录中还附上了深度神经网络的概述，包括：1.
作者证明了盲-VaLM 在视觉语言理解（VLU）、自然语言理解（NLU）和语言模型任务上的表现与 VaLM 相当，尽管它比 VaLM 更高效且更简单。...作者在以下数据集上评估颜色知识：记忆颜色（Norlund等人，2021年），颜色术语（Bruni等人，2012年）和ViComTe（颜色子集）(Zhang等人，2022)。...在NLU 能力方面，作者在四个下游任务上评估：在SST-2和MPQA数据集上的两个情感分析任务(Socher等人，2013年；Wiebe等人，2005年)，以及在AGNews和DBPedia数据集上的两个主题分类任务
尽管它们在功能上几乎是等效的，但我认为这两种工具对于数据科学家有效地工作都是必不可少的。从我在熊猫的经历中，我注意到了以下几点： 当探索不同的功能时，我最终得到许多CSV文件。...您可以通过安装本地桌面服务器之一（例如MAMP，WAMP或XAMPP）来获得MySQL服务器。在线上有许多教程，值得一试。 设置服务器后，请确保准备好三个项目：用户名，密码，端口号。...第一个代码段创建了一些必要的索引，以加快联接操作。接下来的四个代码片段将创建四个特征表。使用索引，大约需要20分钟（在本地计算机上还不错）。 现在，您应该在数据库中具有以下表格。...如果只需要数据的子集，则该函数将表名称“ trn_set”（训练集）或“ tst_set”（测试集）作为输入，并使用可选的 limit 子句。 删除唯一列和缺少大多数值的列。...尽管我不主张使用另一种方法，但有必要了解每种方法的优点和局限性，并在我们的工具包中准备好这两种方法。因此，我们可以应用在约束条件下最有效的方法。
否则，算法会继续进行配体准备并在感兴趣的结合位点上进行对接，同时使用PLANTS和GLIDE检索相应的适应度分数。...帕累托前沿，也就是在所有目标上都没有被“支配”的项目的子集，将会由帕累托前沿工具输出，然后被重命名为新的“最佳”项目池。...基于这些证据，作者挑战使用GENERA将PLANTS和GLIDE进行组合，两者均作为帕累托前沿的输入。...作者使用了与之前相同的活性化合物参考集，并生成了一个新的8336个独特且化学上有效的分子集（从现在起称为Gen2集）。值得注意的是，Gen2集平均来说由较重的化合物组成。...当根据计算出的支配读（Dom）选择子集时，这一点尤为明显（图4）。 图 4 结论 作者的研究引入了GENERA，这是一种新颖的算法，将深度学习生成模型DeLA-Drug与遗传算法框架相结合。
我们在PAN-OS XML API 请求类型和操作以及运行操作模式命令 (API) 的帕洛阿尔托网络官方文档中找到了这些请求的描述。这些信息极大地促进了我们的分析。...通过查看官方文档并在二进制文件上运行字符串，我们能够找到负责解析和分析系统命令的库。现在我们知道了感兴趣的处理程序。...这阻止了我们直接执行我们发送的命令，尽管它们仍在不受任何限制地被提取。 我们最终克服了这一挫折，这要归功于处理 XML 内容的某种微妙之处，最终允许我们调用任意系统命令。...最后，请求被代理到 http://$gohost$gohostExt (http://127.0.0.1:28250)，结果是本地 Apache Web 服务器。...这很可能是因为 PHP 无法在磁盘上创建会话文件，因为可用磁盘空间不足。 因此，我们能够以未经身份验证的用户身份对 Palo Alto NGFW 组件进行 DoS 攻击。
例如在Wikidata中Berlin的URL是https://www.wikidata.org/entity/Q64，而DBpedia中Berlin的URL是http://dbpedia.org/resource...如果你有一个由这些异质URL组成的知识图谱，尽管它们两个都是在描述同一个真实的Berlin，但知识图谱中却会将它们视为各自独自的实体；当然你也可以编写/查找自定义映射，以显式的方式将这些URL进行匹配成对...AliNet在DBpedia多语言版、DBpedia -Wikidata、 DBpedia -YAGO等数据集上都进行了评估。众所周知，DBpedia、Wikipedia、YAGO有着完全不同的模式。...NTPs 是一个端到端的可微系统，学习规则并在给定知识图谱剩余部分的情况下尝试证明事实。...作者通过 Skeleton 理解一系列最小化的语义单元（如VP、NP、PP等等）和一些依附关系，其中依附关系创建了查询树的原型（随后会被实例化并发送到一个知识图谱查询引擎中）。
托朋友买的，因为淘宝上的更贵要880好像。...不管它是Windows、Mac或Android系统，键盘就是老大。...地址是：https://ducktoolkit.com/ 编译界面： 反编译界面： Github上面也有很多的payload可以用，也可以下载本地编译的java包。...语法介绍和本地编译文件下载： https://github.com/hak5darren/USB-Rubber-Ducky/wiki/Duckyscript 各种payload下载： https...（3）执行这个txt文件，并在执行完以后删除这个文件。 注：考虑到电脑的执行速度不同，以上步骤要设置一些延时。 （4）关闭刚才的cmd并打开一个新的cmd。
Triplex 可将知识图谱创建成本降低 98%，性能优于 GPT-4，成本仅为 GPT-4 的 1/60。 并且可以使用 SciPhi 的 R2R 框架快捷构建本地图谱。...▲ 知识图谱结构图解 Triplex 是 SciPhi.AI 开发的 Phi3-3.8B 的微调版本，用于从非结构化数据创建知识图谱。...为了演示 Triplex 如何创建这些图谱，观察一下它如何处理简单的句子： 对于更复杂的输入： 性能测量表明，Triplex 在成本和性能方面明显优于 gpt-4o。...Triplex模型利用了来自权威来源（例如 DBPedia 和 Wikidata）以及基于网络的文本来源和合成生成的数据集生成的专有数据集。...R2R构建知识图谱是使用新发布的Triplex 模型与本地系统一起创建的 他还支持本地Ollama，你必须在本地拥有 Triplex 模型。
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