-7/ 译者微博：@从流域到海域 译者博客：blog.csdn.net/solo95 在CentOS 7上安装Magento 在这篇教程中，您将学习如何在CentOS 7上安装Magent。...安装Magento 下载Magento社区版 在本节中，我们将解释如何在您的Linode上获取Magento Community Edition（CE）软件。...请注意，Magento脚本要求您在密码中使用字母和数字字符，如果不这样做，则会返回错误。 - db-name - 这是您在MySQL中设置的数据库的名称。...在我们的示例中，我们将它命名为magento，但如果您选择了其他名称，请在此处使用。 - db-password - 这是您为magento的MySQL用户配置的密码。...实际上，一些支付供应商（如PayPal）需要SSL证书才能用于客户交易。 有关如何在商店中使用SSL证书的说明，请参阅有关获取商业签名SSL证书和使用Apache 证书的教程。
Install Magento on CentOS 7 译者微博：@从流域到海域 译者博客：blog.csdn.net/solo95 在CentOS 7上安装Magento 在这篇教程中，您将学习如何在...安装Magento 下载Magento社区版 在本节中，我们将解释如何在您的Linode上获取Magento Community Edition（CE）软件。...请注意，Magento脚本要求您在密码中使用字母和数字字符，如果不这样做，则会返回错误。 db-name - 这是您在MySQL中设置的数据库的名称。...在我们的示例中，我们将它命名为magento，但如果您选择了其他名称，请在此处使用。 db-password - 这是您为magento的MySQL用户配置的密码。...实际上，一些支付供应商（如PayPal）需要SSL证书才能用于客户交易。 有关如何在商店中使用SSL证书的说明，请参阅有关获取商业签名SSL证书和使用Apache 证书的教程。
借助以下改进和创新，新的Magento CMS已取得了更好的性能： Magento 1可以将CSS和JS文件合并为一个文件，以提高网站性能并降低加载速度，而Magento 2使用JavaScript和...Magento 2中的图像大小是通过XML定义的。这对你来说代表着什么？...XML标记语言预先知道要显示的位置和内容，这意味着要在关键页面（例如类别或产品页面）上获得最佳外观，必须具有必要大小的确定图片。...另一方面，Magento 2中的开箱即用的代码编译功能使您可以从每种方法中收集必要代码的各个部分，以获取最终的可执行代码。...由于这些方面中的每一个都需要其自己的处理和管理方式，因此Magento 2通过拆分数据库性能解决方案解决了这一问题。 当您需要增加网站容量时，这特别方便。
TinyPNG检索密钥后，可以立即开始缩小图像。官方客户端库可用于Ruby，PHP，Node.js，Python，Java和.NET，还可以使用WordPress插件压缩JPEG和PNG图像。...如果拥有Magento商店，您只需安装Magento 1 CE，Magento 1 EE或Magento 2 CE的扩展，即可优化JPEG和PNG图片。 ?...开始上传JPEG / PNG文件，它们将自动调整大小（如果您已选择允许在“设置>媒体”页面中自动收缩上传）。...进入“API获取地址”，输入你的姓名与邮箱，点击“Get your API key”，即可收到一封来自TinyPNG的邮件，然后点击邮箱中的链接，进入API获取地址，复制API到下图内保存。 ?...安装填写密匙即可使用 下载信息 资源名称：TinyClient 应用平台： 资源版本： 资源大小：37.36MB 下载地址 cambrian.render('tail')
团队协作：安全内部和跨公司合作的单一点 全渠道客服：与顾客进行无缝互动，无论他们如何连接到你 聊天引擎：在移动应用程序或 Web 应用程序中创建自定义消息体验 市场：选择各种帮助企业更有效地沟通的 app...该项目旨在帮助开发人员和研究者更好地理解大型语言模型（LLMs）的能力和局限性，并通过prompt engineering技术来改进LLMs在各种任务上的表现，如问答和算术推理等。...采用标签来帮助参与者获取额外信息，如进展情况、组件分配或发布线路。...此外，在 Adobe Commerce 中还包含了云架构和托管服务以及 AI 驱动的商品推销和分析等高级电子商务解决方案。...提供用于摄取和预处理图像和文本文件 (如 PDF、HTML、Word 文档等) 的开源组件。 适用场景是优化 LML 数据处理工作流程，使非结构化数据转换为结构化输出更加简单高效。
图像内容“野餐”的搜索结果 在这篇文章中，我们将基于机器学习中的技术描述图像内容搜索方法背后的核心思想，然后讨论如何在 Dropbox 现有的搜索基础架构上构建高效的实现。...我们使用机器学习领域中的两个关键成果来构建这个函数：准确的图像分类和词向量。 图像分类 图像分类器读取图像并输出一个描述其内容的类别打分列表。较高的分数表示图像属于该类别的可能性较高。...该向量不在图像分类器向量的类别空间中，但是我们可以参考图像类别的名称将其转换为类别空间，如下所示： 对于查询词 q，获取归一化为一个单位向量的 d 维词向量 q「w」。...我们将在词空间中对向量使用一个 w 下标，对类别空间中的向量使用 c 下标。 对于每个类别，获取类别名称 c【i】「w」的归一化词向量。...然后定义 m̂【i】=q「w」·c【i】「w」，即查询向量和第 i 个类别向量之间的余弦相似度。介于 -1 和 1 之间的分数表示查询词与类别名称的匹配程度。
视觉描述是具有挑战性的，因为它不仅需要识别对象（熊），还需要识别其他视觉元素，如动作（站立）和属性（棕色），并构建一个流畅的句子来描述图像中的对象，动作和属性如何相关（如棕熊站在森林中的一块岩石上）。...为了学习如何在上下文中描述诸如“狐狼”或“食蚁兽”的对象，大多数描述模型需要许多狐狼或食蚁兽图像的例子以及相应的描述。然而，目前的视觉描述数据集，如MSCOCO，不包含关于所有对象的描述。...虽然物体识别模型可以识别狐狼和食蚁兽，但描述模型不能构成句子来正确描述这些动物的上下文。在我们的工作中，我们通过构建可以描述新对象的视觉描述系统来克服这个问题，而不需要关于这些对象的图像和句子。...我们的目标是描述不具有说明的训练图像的各种物体。 使用外部数据源 为了针对图像标题训练数据之外的不同类别对象能够标记名称，我们利用了外部的数据源。...由于数据在三个部分之间是共享的，所以这个网络就被训练出可以识别图像中的对象，描述图像和生成句子。这种联合训练有助于网络克服遗忘问题，并使模型能够产生对许多新对象类别的描述。 下一步是什么？
设置root账号密码 mysql_secure_installation - Enter password for user root: #输入上一步中获取的root用户密码 The 'validate_password...DATABASE magento; #根据实际情况将magento替换为您需要创建的数据库名称 为magento数据库创建用户 mysql> GRANT ALL ON magento.* TO YourUser...运行命令composer install安装Magento 七、配置Magento客户端 打开浏览器，在浏览器地址栏中输入http://IP地址 如果出现以下界面，说明Magento安装成功 单击Agree...本教程中创建的示例数据库名字为magento 单击Next 填写Web访问设置，并单击Next 填写定制商店，并单击Next 填写管理员账号信息，并单击Next 单击Install Now进行安装...访问http://IP地址/admin，输入在安装过程中设置的用户名和密码，成功登录管理面板后可看到如下界面
一些专门设计的硬件加速器，如Google的Tensor Processing Unit（TPU）和NVIDIA的Jetson系列，可以进一步提高神经网络的性能。...神经网络在嵌入式系统中的应用神经网络在嵌入式系统中的应用广泛，包括但不限于以下领域：1. 图像识别神经网络在边缘设备上用于图像识别，如智能摄像头、自动驾驶汽车和无人机。...自然语言处理嵌入式设备可以通过神经网络实现自然语言处理任务，如语音助手、实时翻译和智能对话。这些应用需要处理大量的文本和语音数据。...视觉感知边缘设备还可以通过神经网络实现视觉感知任务，如人体姿态估计、手势识别和虚拟现实。这些应用可以提供更丰富的用户体验。...): class_name = get_class_name(idx) # 获取类别名称 score = output_data[0][idx] # 获取类别得分 print(f"Class
VLMs被训练以将图像与相关的文本描述相联系。在标准协议（图1(a)）中，原始图像和类别名称被投射到一个联合视觉语言嵌入空间中，选择距离图像表示最近的类别作为预测结果。...首先，需要评估每个增强图像和描述的跨模态重要性，因为不是所有的视角对类别识别的贡献都是相等的——有些可能是无关的背景元素或非视觉描述符，如猫的性格。...利用在网页级文本-图像对上的广泛预训练，如CLIP [1] 和ALIGN [2] 这样的视觉-语言模型 (VLM) 在获取涵盖多种模态的多样化表征方面表现出色。...例如，给定一个图像 和一组候选类别名称 ，其中 表示类别数量。CLIP计算图像的嵌入 和所有类别名称的嵌入 ，其中 是特征维度。...作者的方法不是直接使用原始图像和类别名称，而是通过增加多样的视觉角度和详细的类别描述来丰富输入。
对于检测数据， y_{j} 包括类别名称及其定义（如 [58, 60] 中所述），适用于训练和测试阶段。负概念是从数据集中的类别中抽取的。...目标描述器。 目标描述器使DetCLIPV3能够为物体生成详细和分层的标签。为了获取图像-文本对中包含的丰富知识，作者在训练过程中进一步结合了图像级字幕目标以增强生成能力。...一个理想的图像-文本对数据集对于视觉描述（OVD）应当包含对图像的准确和全面的描述，提供从详细到粗略不同粒度 Level 的图像中目标的信息。...为了解决第(2)个问题，在评估过程中，作者使用评估模型的文本编码器计算生成类别与COCO类别名称之间的相似性，并用最佳匹配的COCO类别替换生成的目标类别。...（4）整合第2阶段字幕生成器预训练高效地从GranuCap50M的大量图像-文本对中获取广泛的视觉概念知识。
人类可以很容易地推断出给定图像中最突出的物体,并能描述出场景内容,如物体所处于的环境或是物体特征。而且,重要的是,物体与物体之间如何在同一个场景中互动。...视觉描述是具有挑战性的,因为它不仅需要识别对象目标,还有其他视觉元素,如行动和属性,然后构建一个流利的句子去描述图像中的对象,其属性及行动(如：棕熊站森林里的一颗石头上)。 视觉描述现状 ?...给定一个数据集，包括一对图像和描述(配对的图像-句子数据，例如：MSCOCO)，以及带有对象标签的图像，但是没有描述(没有配对的图像数据，如：ImageNet)，我们希望学习如何描述在配对的图像-句子数据中看不见的对象...我们的目标是描述不同的物体，这些物体没有训练图片的说明。 使用外部数据来源 为了在图像的说明训练数据之外生成不同类别的对象的描述，我们利用了外部数据源。...由于这些参数是在三个组件之间共享的，因此网络被联合训练来识别图像中的对象、说明图像和生成句子。这种联合训练可以帮助网络克服遗忘的问题，并使模型能够为许多新的对象类别生成描述。 接下来做什么？
其中，文件名为Magento.png的文件会尝试将其以“image/png”传递，但该文件并没有正确的合法图像文件PNG格式内容。...Web Shell是一种非常流行的恶意软件类型，它允许攻击者实现针对目标主机的远程访问和管理，它们通常会在攻击者利用漏洞实现针对目标主机的入侵之后加载进一台Web服务器中。...我们看到，它会从一台域名为zolo[.]ow的外部主机获取数据。 在对m1_2021_force目录进行深入分析之后，我们发现了专门针对信用卡数据窃取的专用代码。...Magecart Group 12 因为我们在Magento 1.x网站上发现了favicon Webshell，所以我们认为可能与去年发现的Magento 1分支（不再维护）漏洞攻击事件有关。...尽管犯罪分子会不断扩展他们的基础设施，但对于那些使用域/IP数据库的skimmer来说，阻止和屏蔽还是相对容易的。 相比之下，本文所介绍的skimmer会将代码动态地注入到商家网站中。
现有的方法通过利用视觉-语言模型（VLMs）（如CLIP）强大的开放词汇识别能力来增强开放词汇目标检测，然而出现了两个主要挑战：（1）概念表示不足，CLIP文本空间中的类别名称缺乏文本和视觉知识。...(2) 基于抽象类别名称或定义的现有概念表示未能考虑视觉特征。图1b展示了这个问题，尽管海狮和儒艮在视觉上相似，但它们被分配到了不同的聚类中。...给定一个图像输入，使用预训练的CLIP图像编码器中的ConvNext主干网络 $\left(\Phi{\texttt{backbone}}\right)$ 获取空间特征图，该主干在训练期间保持不变。...如图3所示，给定一个类别名称 $c \in \mathcal{C}$ ，使用描述的方法提取其细粒度视觉特征描述符 $d$ 。...LaMI-DETR基于DINO，采用了 $900$ 个查询，具体参数如detrex所述。严格遵循detrex中详细描述的原始训练配置，除了采用指数移动平均（EMA）策略以增强训练稳定性。
我们只能为少数类别收集大脑活动数据，但是可以很容易地收集几乎所有类别的图像和 / 或文本数据。...因此，对于已知类别，我们假设大脑活动、视觉图像和相应的文本描述都可用于训练，而对于新类别，仅视觉图像和文本描述可用于训练。测试数据是来自新类别的大脑活动数据。...此外，BraVL 模型可以在各种半监督学习场景下进行训练，以纳入额外的大规模图像类别的视觉和文本特征。 在图 3B 中，作者从新类别的视觉和文本特征的潜在表示中训练 SVM 分类器。...现有的神经编解码数据集往往只有图像刺激和脑响应。为了获取视觉概念对应的语言描述，作者采用了一种半自动的维基百科文章抽取方法。...半自动视觉概念描述获取 实验结果 作者在多个「脑 - 图 - 文」三模态匹配数据集上进行了广泛的零样本神经解码实验，实验结果如下表所示。
有研究仅使用来自Stable Diffusion生成的图像对下游分类器进行监督训练，还有的研究仅使用合成图像和提示训练自监督模型（如SimCLR）和多模态模型（如CLIP）。...Background: Synthetic Clones 在下面分析各种合成克隆模型之前，简要回顾一下如何使用Diffusion模型生成合成图像，以及各种类别的模型是如何在这些合成图像上进行训练的。...这里，c 是从数据集（例如ImageNet-1K）的所有类标签中随机采样得到的真实类别名称， $\text{h}\text{c}$ 是与 c 相关联的上义词(hypernym)，b 表示Places365...表7显示了使用不同提示（例如：（i）类别名称，（ii）80个CLIP模板，例如“{类别名称}的高质量照片”，用于评估CLIP模型的零样本分类性能，以及（iii）类别名称与来自BLIP2生成的标题组合，例如...从表6可以看出，与仅使用类别名称相比，标题和CLIP模板更适合创建稳健的合成克隆模型。这可以归因于生成了更多描述性文本的多样化图像。
为解决此问题，来自微软的研究者提出了将语言 - 图像预训练模型拓展到通用视频识别的方法，在建模时序信息的同时，利用类别标签文本中的语义信息。...，充分利用每个类别标签中的语义信息并提升了性能； 方法简单、高效且通用：无缝衔接至不同的语言 - 图像模型，可用于多种数据分布场景，如全样本、少样本和零样本。...同样，由于视频的获取成本通常更加高昂，少样本和零样本的识别能力也被期待。...因此，研究者需要解决两个关键问题： 如何在语言 - 图像预训练模型中建模视频的时序信息？ 如何利用视频类别标签中的文本信息？...但是，获取这样的提示信息是困难的，原因有二： 数据中通常只有类别标签，即「跑步」、「游泳」、「拳击」等名称，缺乏必要的上下文描述； 同一个类别下的视频共享相同的标签信息，但它们的关键视觉线索可能是不同。
它包含超过 330,000 张图像，每个都注释有 80 个对象类别 和 5 个字幕 描述场景。...； 关键点及其位置（如果有） 描述场景的五个标题 COCO 数据集还提供附加信息，例如图像超级类别、许可证和 coco-stuff（除了 80 个对象类之外，还为东西类提供像素级注释）。...，包括每个类别的名称和ID JSON 中的每个字段代表： info: 信息，有关数据集的元数据，例如版本、创建日期和贡献者信息 licenses: 许可证，与数据集中的图像关联的许可证 images:...图片，包含文件路径、高度、宽度和其他元数据等详细信息 annotations: 注释，包含对象类别、边界框坐标和分割掩模 categories: 类别，包含数据集中所有对象类别的名称和ID...列表中的每个对象包含以下字段： "id": 类别的唯一整数标识符 "name": 类别名称 "supercategory"：可选字段，指定比当前类别更广泛的类别 例如，在包含不同类型车辆的图像的
类别嵌入（class embeddings）是描述类别语义和视觉特征的向量，能够实现知识在类别间的转移，因而在零样本学习中发挥着不可替代的作用。...并在其他计算机视觉任务（如面部识别、细粒度分类、时尚趋势预测）中被广泛用作辅助信息。 然而属性标注过程需要大量人力投入和专家知识，限制了零样本学习在新数据集上的拓展。...：（1）如何从可见类图像中自动发掘具有语义和视觉特征的类别嵌入；（2）如何在没有训练样本的情况下，为不可见类别预测类别嵌入。...为实现这个目标，通过学习全连接层S，将每张图片的嵌入映射为类别的语义标签（此处使用类别名称的 w2v 向量）。...但现实情况中存在着大量不可见类，其类别嵌入无法通过图像进行预测。由于语义相关的类别通常共享部分属性，例如熊猫和斑马共享 “黑白相间“属性，麋鹿和公牛都包含“角” 这一属性。
要学习如何在语境中描述类似「豺」或「食蚁兽」的物体，大多数视觉描述模型需要大量带有对应描述的豺或食蚁兽样本。但是，当前的视觉描述数据集，如 MSCOCO，不包含对所有物体的描述。...与之相反的是，近期使用卷积神经网络（CNN）的目标识别工作能够识别出数百种类别的物体。尽管目标识别模型能够识别豺和食蚁兽，但是描述模型不能生成这些识别动物在语境中的准确描述语句。...给定一个包含成对图像和描述（图像-句子对数据，如 MSCOCO）的数据集以及带有物体标签但没有描述的图像（非成对图像数据，如 ImageNet），我们希望能够学习如何描述在图像-句子对数据中未出现的物体...为此我们必须构建一个模型，该模型能够识别不同的视觉要素（如豺、棕色、站立和地面），并用新的方式将其组合成流畅的描述。以下是我们的描述模型的关键模块。 ? 我们的目标是描述训练图像中的多种物体。...它们分别用于训练我们的视觉识别 CNN 和语言模型。 ? 在外部资源上进行高效训练 捕捉语义相似度 我们希望能够描述在图像-句子对训练数据中未见过但与之类似的物体（如 ImageNet 中的物体）。
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