编码器和解码器都有一个多头自注意力机制，该机制允许模型对序列的不同部分进行不同的加权，以推断含义和上下文。此外，编码器利用掩码语言建模(MLM) 来理解单词之间的关系，并产生更易理解的反应。...虚构事实，反映不存在的或不正确的事实。 解释不通，使人难以理解模型是如何得出特定决策或预测的。 有毒/有偏见，包含有害或冒犯性内容，传播错误信息。...ChatGPT ChatGPT是InstructGPT的衍生版，它引入了一种新的方法，将人类反馈纳入训练过程，以更好地使模型输出与用户意图保持一致。...奖励模型的训练是为了利用强化学习（Reinforcement Learning），让模型学习如何产生输出以最大化其奖励值（见第三步）。...该策略代表机器学习的目标，即最大化它的奖励。基于第二步开发的奖励模型会为提示和响应对算出一个奖励值。奖励会反馈到模型中，以升级策略。
我们完全脱离这一点，与谷歌、广告或监视资本主义毫无关系。在隐私保护方面，我们建立了一种完全相反的观点。...我们没有需要最大化收入的股东或投资者，我们也乐于能够自己付账，所以现在只要我们能为其他一些事业做一点事情就更好了。 关于营销道德 这一理念，以及我们对谷歌和隐私的信念，都体现在我们的营销中。...在 Facebook 或谷歌的广告上花钱是一种简单的方式，但是这种方式并不真实，并且不符合我们的目标。我不能说我们反对 Facebook 和谷歌所有侵犯隐私的行为，然后我们就开始花钱让他们宣传我们。...现在网上大多数的教程都是简单地教我们创建新的数据库，对新的表进行管理。而当面对已经存在的企业系统，要添加管理后台时，就不知道该如何下手。...每个项目都只用 1、2 天时间开发完成，大幅提升了管理和企业运营效率。 去年订阅了他的视频课《Django 快速开发实战》，跟着学下来，收获超出预期。
如果您已经有 Web 开发经验并且觉得它的细节太多，您可以浏览图片以了解我们将要构建的内容，然后跳转到本教程的模型 部分。 但是，如果您不熟悉 Web 开发，我强烈建议您继续阅读。...我们将通过实现反向关系来实现这一点，其中 Django 将自动在数据库中执行查询以返回属于特定主题的所有帖子 的列表。 好的，现在足够的 UML！...在模型之间创建关系的一种方法是使用 ForeignKey字段。它将在模型之间创建链接并在数据库级别创建适当的关系。该 ForeignKey字段需要一个位置参数，其中包含对其将相关的模型的引用。...您可以在下面看到类图和使用 Django 生成模型的源代码之间的比较。绿线代表我们如何处理反向关系。 ? 类图模型定义 此时，您可能会问自己：“主键/ID 怎么样”？...如果我们不为模型指定主键，Django 会自动为我们生成它。所以我们现在很好。在下一节中，您将更好地了解它是如何工作的。 迁移模型 下一步是告诉 Django 创建数据库，以便我们可以开始使用它。
在技术领域，有太多的东西会迅速的过时，如何利用有限时间，最大化你的长期收益？这里我可以给出几条建议 打造你的工具箱 工欲善其事，必先利其器。...在做选择之前，我们先想想自己的目标。我们希望这是一个长期的投资，这款编缉器能被长期使用，在这个过程不断的打磨，使其能完全适合自己的习惯，最大化编缉效率。如果程序员是侠客，编缉器则是他手中的剑。...依据这个原则，你应该学NodeJS，因为它的异步IO模型在理念上与Django的同步模型差异很大，而RoR则与Django更多相似之处。...但更好的选择是不要去学另一个Web framework，去学习ZeroMQ或是Redis，这两者对于Web development也非常有帮助，这样就做到了最大化差异。...我不认为自己有能力把这些问题非常概括地说清楚，不过我可以给一条建议，那就是先学会和你的Manager沟通，让他来教你其余的部分。
一条狗可能会尝试学习，如何最大限度地通过它的吠叫来诱导主人抚摸它的肚皮，或一只猫可能会尝试学习，如何最大限度地通过它的跳跃“作”得一手好死。...你需要知道这些强化学习的概念，并以此了解DQN！ 深入深度Q网络 那么，我是如何让一台电脑学习如何比别人更好地玩电子游戏的（并在乒乓球中击败我的妹妹）？ 我使用DQN网络！...经验回放让深度学习和强化学习成为兄弟。 与标准Q学习相比，经验回放有三个优势： 更高数据利用 使数据不相关 平均数据分布 首先，每个经验都可能被用于对DQN的神经网络进行多次训练，从而提高数据效率。...起初，我的DQN只能随意地玩乒乓球，但经过3个小时的训练，它学会了如何比人类玩得更好！ ?...关键的收获 使用DQNs电脑可以学习如何比人类更好地玩电子游戏。 在DQNs中，经验回放让神经网络和强化学习协同工作。 DQN可以学习他们的创建者不知道的策略。
GNN模型由一个或多个层组成，而GNN模型的训练主要包括聚合操作和组合操作。在聚合步骤中，聚合函数用于为每个目标顶点聚合来自前一个GNN层的传入相邻顶点的特征向量。...在组合步骤中，组合函数使用神经网络操作变换每个顶点的聚合特征向量。最终的嵌入向量可以输入到其他机器学习技术中(例如，多层感知和强化学习，以进一步进行节点级的分析，例如设备的开/关预测。...其中，GNN 的目标是学习如何最好地近似RL中的Q函数。 ...此外，也有很多研究是关于如何优化Com从而更好的加速GNN，比如通信的丢失重传机制等。 第二点是有效的GNN训练策略：神经网络训练阶段通常需要大量时间和资源。...第三个是GNN推理的无线机制或协议：由于无线信道衰落和噪声等因素的影响，分布式 GNN 推理的精度会不可避免地受到影响。
也就是说，判别分析将预测变量作为输入，并找到这些变量的一种新的、低维的表示方式（即判别函数），以最大化类之间的分离。过程如 Fig 1 所示。 Fig 1....现在就可以很容易地将这两个新变量画在一起，并查看这三个类是如何分离的。 包括含有很少或没有预测信息的预测变量会增加噪声，这会对学习的模型性能产生负面影响。...当判别分析算法学习它们的判别函数时，就会赋予预测信息较大的预测变量更大的权重，从而更好地判别类。含有很少或没有预测信息的预测变量被赋予较少的权重，对最终模型的贡献也较少。...注：尽管可以通过设置权重减轻弱预测变量的影响，但判别分析模型在进行特征选择(删除弱预测变量)后仍然会表现得更好。...它不是试图最大化类质心之间的分离，而是最大化每个类质心和数据的大质心(所有数据的质心，忽略类成员关系)之间的分离。如 Fig 5 所示，每个类质心用三角表示，数据大质心用十字表示。 Fig 5.
因此，我相信通过这部分的讲解，大家将能更好地掌握Spring AI的核心功能。感兴趣的同学可以关注一下。...、转换和选择，以提高机器学习模型性能的过程。...它通过保持数据点间的相对距离来将高维数据映射到低维空间，适合于展示复杂数据的结构关系降维的作用提高计算效率：降维后的数据集维度较低，训练模型的计算复杂度大大减少防止过拟合：降维有助于去除冗余特征，减少噪音...接下来，我将使用一个已经公开的数据集来展示如何在案例分析中应用这些技术。...特征工程通过提取、转换和选择重要特征，为模型提供更有意义的数据；降维通过减少特征空间的维度，提高模型效率并防止过拟合；超参数调优则通过选择最佳配置，最大化模型的学习能力和预测准确度。
现在新的WEB开发框架很多都采用MVC模式 MVC模式介绍 Django中的MVC模式分为三个部分 Model（模型）：和数据库相关的，负责业务对象与数据库的对象（ORM） 在模型层次上...依据模型操作接口的不同，视图可能需要多次调用才能获得足够的显示数据。对未变化数据的不必要的频繁访问，也将损害操作性能。 (4) 目前，一般高级的界面工具或构造器不支持MVC模式。...改造这些工具以适应MVC需要和建立分离的部件的代价是很高的，从而造成使用MVC的困难。...Django框架的不同之处在于它拆分的三部分为：Model（模型）、Template（模板）和View（视图），也就是MTV框架。...Django的MTV模式 Model(模型)：负责业务对象与数据库的对象(ORM) Template(模版)：负责如何把页面展示给用户 View(视图)：负责业务逻辑
在本文中，我将分享在 Django 中使用数据库的 9 个技巧。 1....能不能做的更好呢？...一旦 ETL 在午夜锁定了后三个表，交易就开始失败。 一旦我们对问题有了更好的理解，我们就开始寻找只锁定必要表（事务表）的方法。...典型的例子是 M2M（多对多）关系的直通模型： class Membership(Model): group = ForeignKey(Group) user = ForeignKey(...创建索引时要考虑的要比索引的大小要多得多。但是现在，通过 Django 1.11 支持索引，我们可以轻松地将新类型的索引整合到我们的应用程序中，使它们更轻，更快。
但更广泛的人工智能应用场景要求一个模型能够很好地完成多个任务，反过来同时学习多任务也能极大提高训练效率和模型性能，从而形成一个正反馈。...但如果能同时预测好乒乓球的旋转和位置，则对于更好地推理出乒乓球的预测轨迹来说一定是有帮助的。所以如果一个深度学习模型能够同时训练并预测这三个任务，那肯定比单独预测三个任务来说准确率更高。...如果模型在运行过程中需要不断增加和删除任务的话，那情况将会更加复杂。由于任务是从所有任务集中添加或删除的，每次增加删除任务都需要重复测量才能确定新的任务组。...TAG使用类似的机制来使得多任务神经网络能够动态地训练。并且它只更新单个任务的模型参数来观察这一变化将如何影响多任务神经网络中的其他任务，然后取消这次更新。...通过对其他任务重复此过程，以收集关于网络中每个任务如何与任何其他任务交互的信息。然后通过更新网络中每个任务的模型共享参数，继续进行正常训练。
强化学习是机器学习的一个领域，它关注的是软件agent应该如何在某些环境中采取行动，以最大化累积奖励的概念。 ? 想象一下，你是一个机器人，在一个陌生的地方，你可以完成活动并从所处的环境中获得奖励。...你应该在一些向量上计算投影，以最大化你的数据的方差，并且尽可能地将信息丢失的概率降低。令人惊讶的是，这些向量是来自数据集的特征相关矩阵的特征向量。 ?...6.神经网络 当我们讨论逻辑回归的时候，我已经提到过神经网络。在非常具体的任务中，有许多不同的架构是有价值的。更常见的是，它由一系列的层或组件组成，它们之间有线性连接，并遵循非线性关系。...对于我们预先知道的维度，递归神经网络（RNNs）包含LSTM或GRU模块，并且可以与数据一起工作。 结论 我希望向大家解释最常用的机器学习算法，并就如何根据特定的问题选择一种算法给出建议。...为了简化你的工作，我已经准备好了它们的主要特征的结构化概述。 线性回归和线性分类器：尽管表面上看起来很简单，但它们在大量的特征上非常有用，在这些特征中，更好的算法会因过度拟合而受到影响。
在前面教程中小编我已经介绍了Django的Queryset特性及高级使用技巧以及Queryset的aggregate和annotate方法。...专业和业余之前的区别就在细节的处理上。为了让大家更直观地看到这两个方法的作用，我们将安装使用django-debug-toolbar这个流行的Django第三方包。...，如下图所示: 言归正传 假设我们有如下一个文章(Article)模型，其与类别(Category)是单对多地关系(ForeignKey), 与标签(Tag）是多对多的关系(ManyToMany)。...Django考虑到了这一点，所以提供select_related和prefetch_related方法来提升数据库查询效率，类似于SQL的JOIN方法。...对与单对单或单对多外键ForeignKey字段，使用select_related方法 对于多对多字段和反向外键关系，使用prefetch_related方法 两种方法均支持双下划线指定需要查询的关联对象的字段名
本教程将详细介绍如何通过 Django 更新模型字段，重点讨论了解决外键字段更新的方法，特别是使用 attrs 方式的实现。1. 简介Django 中的模型是应用程序中管理数据的核心部分。...在开发过程中，我们经常需要修改和更新模型的字段以适应应用程序的需求变化。当模型之间存在关系，特别是外键关系时，如何有效地更新这些关系是开发人员需要注意的重要问题之一。2....通过使用 attrs 方式，我们能够高效地更新模型中的外键关联，同时保持数据的一致性和性能的优化。这种方法对于开发复杂应用程序和处理大量数据操作时特别有用。...希望本教程能够帮助你理解和应用 Django 中模型字段更新的技巧，提升你在开发过程中的效率和数据管理能力。在实际应用中，根据具体情况选择合适的更新方法，以确保应用程序的稳定性和性能优化。6....进一步阅读Django 官方文档Django 模型字段参考Django 模型管理器与查询集通过深入学习和实践，你将更加熟练地掌握 Django 中模型字段更新的技术，并能够更好地应用于实际项目中。
Flask和Django是Python最流行的两个Web框架（尽管还有更多 ）。 在这篇文章中，我将讨论在Flask和Django之间进行选择时应该考虑的一些要点。...我们现在将更详细地讨论它们的不同之处。 快速比较 如果您在这里寻求快速解答，本节适合您！ 主要对比： Flask提供简单 ， 灵活和细粒度控制 。（它可以让你决定如何实现它）。...你应该选择： Flask，如果您专注于体验和学习机会，或者您想要更多地控制使用哪些组件（例如您想要使用哪些数据库以及如何与它们进行交互）。 Django，如果你专注于最终产品。...最后的评论 在这篇文章中，我介绍了Flask和Django，然后对两者进行了简短的比较，接着展示了如何使用每个框架构建一个“Hello World”应用程序。...如果您在阅读本指南后仍然怀疑使用哪个框架，我建议您使用Flask - 您将弄清楚这些部分如何更容易组合在一起，并且您将永远不会有功能你实际上并没有使用。
通过更好地了解限制以及如何克服它们，您将能够从模型中获得更多收益。 对于深度学习工程师和 AI 从业者来说，使用 Jetson 存在三个主要问题。首先，硬件非常严格。...在某些情况下，您希望连接尽可能多的物联网传感器或设备，以降低硬件成本。在其他情况下，例如自动驾驶汽车，您希望最大化可以安装在单个 Jetson 设备上并实时运行（就内存而言）的模型实例的数量。...接下来我想为 jetson 优化我的模型，那我如何做呢？...所以这第三个参数实际上是关于线程和进程两者的组合，我们自动化了这些步骤，我们推断操作系统和外部环境并选择运行的最佳组合，在这种情况下，我们发现三个process和六个线程是 ResNet18 的最佳选择...AI 的视频分析如何提高机场运营效率 更多讲座预告：
在Django开发中，经常遇到需要建立不同类型的模型之间的关系的情况。而使用多态模型可以帮助我们更好地管理这些复杂的关系。本文将介绍Django中的多态模型概念、使用场景以及如何实现多态模型。...商品系统：商品可以分为不同的类别，每个类别有不同的属性，使用多态模型可以方便地管理各类商品的数据。社交媒体：用户可以发布不同类型的内容，如文字、图片、链接等，使用多态模型可以有效地组织和展示这些内容。...多态模型的实现方法在Django中，我们可以使用两种方法来实现多态模型：抽象基类和第三方库。方法一：抽象基类Django的抽象基类是一种用于定义模型共享字段和行为的方式。...Article、Image 和 Video 分别是三个子类，每个子类都可以有自己的特定字段。方法二：第三方库除了使用抽象基类，我们还可以使用第三方库来实现多态模型。...本文介绍了多态模型的概念、使用场景以及两种实现方法：抽象基类和使用第三方库。通过灵活应用多态模型，在开发过程中可以更好地处理不同类型的数据。
如何高效并有效地在解决产品增长诉求的基础上，更好为我们的用户提供清晰有效的产品服务信息传达以及恰当的阅读体验呢？我希望本文可以提供另一种思路的可能性。...我回顾自己的思考思路，总结自己会经历以上三个思考阶段，每一个思考阶段都帮助我递进式地，前进式地思考设计导向与接近目标。当然，有时也会在其中一个环节投入过多，或者项目时间关系会比较难深入。...需要组织信息关系来引导用户，逐个递进地消除用户的疑惑。如果原有信息存在缺失，可以尝试补充这些有效信息。 与用户沟通的心智模型可以概括为递进与再递进模型。...信息特征：进行分类，组合，排序，借喻，对比，按照一定的规律展示，以符合用户理解的方式，并被内容引导影响，有效地完成任务，达到用户目标，最终达成业务目标。 ...如何提供更好一体的用户体验，品牌认知，帮助实现可持续的用户自身价值，业务价值是我持续思考的问题。比如adidas的务实主义，“最后点击”的归因模型，短期内可以获得对应的数据回报。
本次分享将围绕多技术栈的选择与组合展开，重点介绍常见的前端与后端技术栈，探讨如何选择合适的技术栈组合以提高开发效率、保证代码质量和满足业务需求。...JavaScript 用于网页交互和动态效果的实现，是前端开发的核心语言。2. 前端框架和库前端框架和库大大提升了开发效率，提供了更高层次的抽象，帮助开发者更快速地构建复杂的用户界面。...使用多栈架构，前端和后端的更新不会影响彼此，能有效减少系统之间的耦合度。利用技术栈的优势每个技术栈都有其特定的优势。通过组合多种技术栈，可以最大化利用它们各自的优势。...不同的技术栈能更好地发挥各自的 性能优势，如Node.js适合高并发、响应式应用，而Java适合大型企业应用的稳定性和性能。...前后端分离有助于 代码清晰度 和 责任明确，降低团队之间的沟通成本，提升开发效率。适应不同的需求和技术变革多栈使得系统可以更加灵活地应对变化。
当把核心体验放到不同的容器中时，充分利用该环境的优势，填充体验缝隙，对于腾讯文档这样的效率型产品则尤为重要。 我们可以从三个维度去考量和发现机会：平台环境 / 使用姿态 / 交互方式。...效益最大化的三个维度 1. 平台环境 1.1 屏幕尺寸 电脑、平板、手机的基础布局差异；异形屏、折叠屏，手机的横竖屏，浏览器窗口的拉伸适配。...使用姿态 用户在移动端的使用通常为临时态，短时间内聚焦单个任务。此时明确的导航和突出重点信息能够更好地帮助用户完成任务。 而用户在桌面端的姿态通常比较专注，可能持续一段时间。...下图汇总了三个端导航的映射关系以及功能上的差异点。 2. 布局的动态响应 系统的强健性：系统在一定参数扰动下，仍能维持某些性能的特性。 定义完各端的静态框架后开始考虑中间状态的响应过渡。...容器的动态响应 在页面的布局策略发生变化时，页面里的容器也需要进行一些形态变化以更好的适用当前场景。以菜单为例，在紧凑布局下通过增加蒙层的方式可以让用户更好地聚焦当前任务。
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