简介 我们知道在大语言模型中, 不管模型的能力有多强大，他的输入和输出基本上都是文本格式的，文本格式的输入输出虽然对人来说非常的友好，但是如果我们想要进行一些结构化处理的话还是会有一点点的不方便。...这个基础类提供了对LLM大模型输出的格式化方法，是一个优秀的工具类。...就是把LLM的输出用逗号进行分割。...Datetime parser DatetimeOutputParser用来将LLM的输出进行时间的格式化。...然后在parse方法中对这个LLM的输出进行格式化，最后返回datetime。
简介我们知道在大语言模型中, 不管模型的能力有多强大，他的输入和输出基本上都是文本格式的，文本格式的输入输出虽然对人来说非常的友好，但是如果我们想要进行一些结构化处理的话还是会有一点点的不方便。...这个基础类提供了对LLM大模型输出的格式化方法，是一个优秀的工具类。...就是把LLM的输出用逗号进行分割。...Datetime parserDatetimeOutputParser用来将LLM的输出进行时间的格式化。...然后在parse方法中对这个LLM的输出进行格式化，最后返回datetime。
在连续优化中，A是欧氏空间Rn的某个子集，通常由一组约束、等式或不等式来指定，这些约束、等式或不等式是A的成员必须满足的。在组合优化中，A是离散空间的某个子集，如二进制字符串、排列或整数集。...这样就得到了一个清晰的关注点分离:不同的优化软件模块可以很容易地在同一个函数f上进行测试，或者给定的优化软件可以用于不同的函数f。 下表提供了根据许可证和业务模型类型组织的值得注意的优化软件列表。...OptimJ 基于java的建模语言。高级版包括对gu罗比，Mosek和CPLEX解决方案的支持。 Optimus平台- Noesis Solutions开发的流程集成与优化设计平台。...FICO Xpress Galahad library GEKKO Python Gurobi LIONsolver MIDACO一个基于进化计算的数值优化软件包。...OptimJ 基于java的建模语言;免费版包括对lp_solve、GLPK和LP或MPS文件格式的支持。 PottersWheel-常微分方程参数估计(学术用免费MATLAB工具箱)。
} else { fmt.Println("Gekko教授无法到达终点。") } } 在上述代码中，我们使用了Go语言进行模拟计算。...在实际应用中，你需要获取U.S. 2号高速公路上所有可以补充水的地点及其间的确切距离，并将这些信息编码到isAtWaterStop和refillWater函数中。...此外，waterConsumptionPerMile变量的值也需要根据实际情况进行调整。 灵小智： 为了解决这个问题，我们可以使用Go语言编写代码来计算教授在滑行过程中能喝到的水的距离。...其中，补充水源的地点和距离以示例为准，请根据实际情况进行调整。 kimi： 为了帮助Gekko教授规划他的直排轮滑之旅，我们可以编写一个Go语言的程序来计算在喝光两公升水之前他能滑行的最大距离。...最后，main函数创建了一个假设的水站位置切片，并调用maxDistance函数来计算并打印教授能够滑行的最远距离。 这个程序是基于假设的简化模型，实际情况可能需要考虑更多的因素，如天气、体力消耗等。
所谓混排，如图所示就是需要在保障用户体验前提下，通过对不同队列中的异构内容进行合理混合，实现收益最优，更好的服务广告主和用户。混排的核心挑战体现在：不同队列item建模目标不同，难以直接对比。...比如有的队列按照ctr建模，有的队列按照ecpm建模，无法直接对比。候选队列常受到大量产品规则约束，常见的有比如间隔位的约束、保量、首位等约束。...在考虑奖励设计时融合了广告价值（如收入等）与用户体验价值（比如下滑与离开）。通过调节超参对两者进行平衡。但是该方案对工程依赖较高且论文中已离线测试为主，缺乏线上的分析。...此外在序列match模块，我们引入先验信息，产生强交叉特征，对attention进行补充；对于match权值通过CTR、是否命中、时间权重、TF-IDF等方式进行信息提取。?...很多用户很长时间内才会有一次下载行为。游戏LTV预估是行业的难题，如何在混排侧为游戏LTV提供一定的容错空间？?
所谓混排，如图所示就是需要在保障用户体验前提下，通过对不同队列中的异构内容进行合理混合，实现收益最优，更好的服务广告主和用户。...在考虑奖励设计时融合了广告价值（如收入等）与用户体验价值（比如下滑与离开）。通过调节超参对两者进行平衡。 但是该方案对工程依赖较高且论文中已离线测试为主，缺乏线上的分析。...2.4 深度位置型混排 Qlearning 混排存在一定的局限性： Qtable 结构简单，信息容量小。 Qlearning 模型可使用特征有限，难以对如行为序列等细致化建模。...此外在序列 match 模块，我们引入先验信息，产生强交叉特征，对 attention 进行补充；对于 match 权值通过 CTR、是否命中、时间权重、TF-IDF 等方式进行信息提取。...很多用户很长时间内才会有一次下载行为。 4．游戏 LTV 预估是行业的难题，如何在混排侧为游戏 LTV 提供一定的容错空间？
UML：统一建模语言(Unified Modeling Language，UML)是一种为面向对象系统的产品进行说明、可视化和编制文档的一种标准语言，是非专利的第三代建模和规约语言。...说明的是谁要使用系统，以及他们使用该系统可以做些什么。一个用例图包含了多个模型元素，如系统、参与者和用例，并且显示了这些元素之间的各种关系，如泛化、关联和依赖。...2、类图 类图是描述系统中的类，以及各个类之间的关系的静态视图。能够让我们在正确编写代码以前对系统有一个全面的认识。类图是一种模型类型，确切的说，是一种静态模型类型。...4、活动图 描述用例要求所要进行的活动，以及活动间的约束关系，有利于识别并行活动。...可以捕获对象、子系统和系统的生命周期。他们可以告知一个对象可以拥有的状态，并且事件(如消息的接收、时间的流逝、错误、条件变为真等)会怎么随着时间的推移来影响这些状态。
参数关系用来表示系统的结构模型中属性之间的依赖关系，说明一个属性值的变化怎样影响其他的属性值，参数关系是没有方向的，可以是基本的数学操作符，也可以是和物理系统的性质有关的数学表达式如$F=m*a$等。...and Validation） 强调精确和完整的系统架构模型蓝图，通常使用具有多个视图/视点的架构框架组织，作为整个SDLC中的主要工件； 促进使用开放标准进行架构建模和工具互操作性（如，SysML，...表格比较 SYSML图 UML图 目的 活动图（ACT或行为）：一种行为图，主要关注控制流程，以及输入转化为输出的过程。 活动图：对系统中任何位置的流进行建模。...NA NA 对象图 对象图在运行时显示内存中的对象及其链接。因此，这些对象图还有助于在实践中可视化多重性。 NA 通信图 通信图显示对象在运行时如何在内存中相互通信（交互）。...这些图表为系统的架构决策增加价值。 NA 部署图 部署图对系统的硬件节点和处理器的体系结构进行建模，并提供显示软件组件所在节点的机会。
该模型的任务是在给定序列中某个位置之前的氨基酸的情况下，预测序列中该位置的氨基酸。模型的因果结构允许对一组序列进行有效训练，推断变异效应以及对新序列进行采样。...该模型的自回归性质消除了对结构比对的需要，并能够应用到建模和设计具有挑战性的蛋白质序列。 ? 图1 自回归模型学习基因型-表型图 预测序列的表型效应 该实验旨在验证新模型生成设计蛋白质序列的能力。...之后，作者根据深层突变扫描实验对模型预测能力进行基准测试，与在相同序列比对中训练的最新模型的Spearman的秩相关性进行比较。...作者通过将自回归模型与来自七个不同美洲驼的免疫谱的一组（约120万个）纳米抗体序列进行拟合，学习能够表征功能纳米抗体的限制条件，然后根据学习到的顺序约束，一次生成一个氨基酸，最终获得了约370万个序列。...图3 抗体库的生化特性分布 总结 该文章中，作者展示了如何在不依赖序列比对的情况下，使用神经网络驱动的自回归生成模型对序列约束进行建模，并为以前无法实现的应用（如纳米抗体）设计新颖的功能序列。
接着，来谈谈IMU时序数据的问题。众所周知，RNN和LSTM是DL领域数据驱动的时序建模大法。而IMU输出的高帧率角速度、加速度等惯性数据，在时序上有着严格的依赖关系，特别适合RNN这类的模型。...VINet中处理不同帧率输入数据的机制 值得一提的是，VIO问题中IMU数据的帧率与图像的帧率往往并不匹配，例如KITTI 数据中IMU的帧率是100Hz，图像数据的帧率是10Hz，这就要求神经网络能够对不同帧率的输入数据进行处理...利用LSTM对输入数据的不定长特性，完成了不同速率下的视觉和惯性数据的特征学习和融合。 有了融合的特征，那么问题来了，如何在神经网络中建模位姿呢？...有了这种建模手段，我们至少可以得到如下两种损失函数。 一种是建立在SE(3)群上位姿约束(Full pose)，另一种是建立在se(3)空间中的相对运动(Frame-to-frame)约束。...对于VINet这样的数据驱动的模型，往往有较大的潜力去学习来自于数据中的规律，因此对于标定误差这样的数据扰动，模型对其具有较强的建模和拟合能力，这也是数据驱动模型的最大魅力。 ?
高精度的车道级导航和定位是自动驾驶汽车的核心技术。常规的高精度定位手段，如差分GPS和惯性导航设备在一些GPS信号不佳的场合（如立交桥，隧道）误差较大。...接着，来谈谈IMU时序数据的问题。众所周知，RNN和LSTM是DL领域数据驱动的时序建模大法。而IMU输出的高帧率角速度、加速度等惯性数据，在时序上有着严格的依赖关系，特别适合RNN这类的模型。...VINet中处理不同帧率输入数据的机制 值得一提的是，VIO问题中IMU数据的帧率与图像的帧率往往并不匹配，例如KITTI 数据中IMU的帧率是100Hz，图像数据的帧率是10Hz，这就要求神经网络能够对不同帧率的输入数据进行处理...利用LSTM对输入数据的不定长特性，完成了不同速率下的视觉和惯性数据的特征学习和融合。 有了融合的特征，那么问题来了，如何在神经网络中建模位姿呢？ ?...对于VINet这样的数据驱动的模型，往往有较大的潜力去学习来自于数据中的规律，因此对于标定误差这样的数据扰动，模型对其具有较强的建模和拟合能力，这也是数据驱动模型的最大魅力。 ?
尝试使用uml图来帮助自己快速的构建稳健的程序 uml对理清自己的思路，应该是很有帮助的了 常见的图有那些，以及他们的功能 UML（统一建模语言）：是面向对象的可视化建模语言。...说明的是谁要使用系统，以及他们使用该系统可以做些什么。 2、类图 类图是描述系统中的类，以及各个类之间的关系的静态视图。能够让我们在正确编写代码以前对系统有一个全面的认识。...4、活动图 描述用例要求所要进行的活动，以及活动间的约束关系，有利于识别并行活动。能够演示出系统中哪些地方存在功能 5、状态图 描述类的对象所有可能的状态，以及事件发生时状态的转移条件。...可以捕获对象、子系统和系统的生命周期。他们可以告知一个对象可以拥有的状态，并且事件(如消息的接收、时间的流逝、错误、条件变为真等)会怎么随着时间的推移来影响这些状态。...8、构件图 （组件图） 描述代码构件的物理结构以及各种构建之间的依赖关系。用来建模软件的组件及其相互之间的关系，这些图由构件标记符和构件之间的关系构成。
在重建领域，基于大规模重建模型的方法显著降低了对密集多视角数据采集的依赖，同时生成模型被有效应用于稀疏输入视角下不可见区域的补全任务。...重建模型 重建模型主要通过从多视角输入中重建场景的几何结构和外观信息来实现新视角生成。...传统几何重建方法，如 NeRF 和 3D-GS，通过隐式或显式表示对场景进行建模，在生成高质量新视角方面表现优异，但其对密集视角输入的依赖限制了其适用性。...时空自回归框架 StarGen 通过滑动窗口的方式逐步实现长距离场景生成，每个窗口的生成既依赖于上一窗口的时间条件图像，也依赖于与当前窗口具有共视关系的空间相邻图像。...基于布局的城市生成：结合深度图和语义图，通过 ControlNet 对布局信息进行精准约束，生成具有大规模场景一致性的城市场景。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 UML中的图画完已经有一段时间了，前几天师父验收的时候，发现对这些图及其关系还需要进一步的理解，所以又整理了一下。...一个用例图包含了多个模型元素，如系统、参与者和用例，并且显示了这些元素之间的各种关系，如关联、依赖和泛化。...图例： 4.活动图 表示一个连续的活动流，用于描述某个操作执行时的活动状况。 描述用例要求所要进行的活动，以及活动间的约束关系，有利于识别并行活动。...能够演示出系统中哪些地方存在功能，以及这些功能和系统中其他组件的功能如何共同满足前面使用用例图建模的商务需求。...顺序图可以用来展示对象之间是如何进行交互的。顺序图将显示的重点放在消息序列上，即强调消息是如何在对象之间被发送和接收的。
与传统TDG假设的领域在时间轴上规律分布不同，实际中只能在特定事件（如总统辩论）发生时获得一个域，而这些事件的发生时间并不固定。...如何在高度非线性模型动态中捕捉主动态 领域数据的预测模型通常依赖过参数化（over-parametrized）的深度神经网络，模型动态因此呈现出高维、非线性的复杂特征，导致模型的主动态嵌藏在大量潜在维度中...联合优化模型与其动态 将单个领域的模型学习与各时间点上的连续动态进行联合优化，并设计了归纳偏置的约束接口，通过端到端优化保证泛化的稳定性和可控性。 解决方案 Step 1....直接对h建模不仅计算量大，且极易导致泛化不稳定。 然而，h受数据动态f的支配，而数据动态通常是简单、可预测的。...通过分析这些特征值的分布，可以预测系统的长期行为，识别模型在未来是否可能出现崩溃的风险。 - 泛化过程约束 可以通过对库普曼算子施加显式约束来调控模型的动态行为。例如： 1.
虽然诸如马尔可夫决策过程之类的形式主义已经提供了一种混合概率和非确定性的方法，但我们相信，更丰富的形式主义如概率规划范式，可以提供一种更具表达力和程序化的方式来对环境进行建模。...与其直接对难以形式化的任务进行规范，不如首先专注于精确地指定 AI 系统的端到端行为。从这种系统水平的规范中，可以获得对难以形式化的组件的输入-输出接口的约束。...形式化方法已被证明对系统的、基于约束的测试生成是有效的，但这与对人工智能系统的要求不同，约束类型可能要复杂得多——例如，对使用传感器从复杂环境（如交通状况）捕获的数据的“真实性”进行编码要求。...6.3 为弹性 AI 桥接设计时间和运行时间 正如“环境建模”部分所讨论的那样，许多 AI 系统在无法先验指定的环境中运行，因此总会有无法保证正确性的环境。...图 3 中的边显示了这些原则之间的依赖关系，例如运行时保证依赖于自省和数据驱动的环境建模，以提取可监测的假设和环境模型。
矩阵框架的两个维度为：问询沟通（如是什么、怎样做、在哪里、是谁、什么时间和为什么）在列中显示，重新定义转换（如识别、定义、描述、规范、配置和实例）在行中显示。...矩阵中的每一行代表不同的角色，具体的角色包括规划者、所有者、设计师、建造者、实施者和用户。每个角色对整个过程和不同问题的解决均持有不同的视角。这些不同的视角对应的内容在每行中进行显示。...在维护数据模型时一个好的习惯是对最新的物理数据模型进行逆向工程，并确保它与相应的逻辑数据模型保持一致。...3.2、逻辑模型LDM 对数据需求的详细描述，通常用于支持特定用法的语境中（如应用需求）。逻辑模型不受任何技术或特定实施条件的约束，逻辑数据模型通常是从概念数据模型扩展而来。...3）变更批准的时间（When）以及将此变更应用于模型的时间（不一定在系统中实施更改）。 4）谁（Who）做出了变更。 5）进行变更的位置（Where）在哪些模型中。
通过对7维用户数据建模，可以实现运营商在3个数据业务方向的升级：用户洞察、网络洞察和数据开放。...需要设计有效的算法研究如何在这种有时空约束的图中提取反映用户复杂社会关系的特征。...另一个挑战的技术方向是时间序列的挖掘，如何在数据流中快速捕捉数据在时序上的依赖关系(上下文关系)，做出准确的预测，仍然十分困难，需要持续研究。...如何有效地组合使用有效的算法，如时间序列和神经网络来有效地表述时空数据的时空强依赖性，是第3个技术挑战。...如何在时间和地点都有约束的网络中构建有效的并行分析算法，并将算法结果转化为模型分析的重要特征是一个技术挑战。如图10所示。 ?
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