导读 相对于传统的ID形式的推荐系统（IDRec），本文在模型中引入预训练模型，但预训练模型的参数很多，会导致延迟增加。因此，大部分无法在推荐系统中使用。本文提出一种即插即用的方法，即PPM。...PPM采用多模态特征作为输入，并利用大规模数据进行预训练。然后，将PPM插入到IDRec模型中，以提高统一模型的性能和迭代效率。...ResNet-101作为基础模型。...预训练的CTR模型可以集成到IDRec模型中，用于端到端训练。...为了加速训练过程并最大限度地减少在线延迟，这些表征被缓存在hdfs中，而其他参数则通过预加载预训练的CTR模型来初始化。
现有的方法主要是基于结构或基于描述的。基于结构的方法学习保留 KG 固有结构的表示。它们不能很好地代表结构信息有限的现实世界 KG 中丰富的长尾实体。基于描述的方法利用文本信息和语言模型。...在这个方向上的先前方法几乎没有优于基于结构的方法，并且受到诸如昂贵的负采样和限制性描述需求等问题的困扰。...在本文中，作者提出了LMKE，它采用语言模型来导出知识嵌入，旨在丰富长尾实体的表示并解决先前基于描述的方法的问题。作者使用对比学习框架制定基于描述的 KE 学习，以提高培训和评估的效率。...实验结果表明，LMKE 在链接预测和三重分类的 KE 基准上实现了最先进的性能，尤其是对于长尾实体。
根据 OpenAI 的说法： 作为我们在集体对齐和模型安全方面工作的延续，我们打算将模型规范作为研究人员和 AI 训练者进行人类反馈强化学习的指南。...我们还将探索我们的模型能够直接从模型规范中学习到怎样的程度。我们将这项工作视为正在进行的关于模型的行为、如何确定期望的模型行为以及如何让公众参与这些讨论的持续公开对话的一部分。...模型规范的部分目的是指导标注人员对输出进行排序。OpenAI 还声称正在研究直接根据模型规范自动化指令微调过程的方法。因此，模型规范的许多内容都是用户提示词以及“好”的和“坏”的响应的示例。...规范中的许多规则和默认设置旨在解决常见的 LLM 滥用问题。例如，遵循命令链规则旨在帮助防止简单的“越狱”行为，即提示模型忽略前面的指令。其他规范旨在指导模型做出响应，特别是在模型拒绝执行任务时。...沃顿商学院教授和 AI 研究员 Ethan Mollick 在 X 上发表了有关模型规范的帖子： 正如评论中的一些人指出的那样，Anthropic 有它自己的章程。
这是群里一个小伙伴的问题，数据在PQ里处理后，准备加载到数据模型，但结果发现： 【将此数据添加到数据模型】的选项是灰的！ 为什么会这样？...其实，出现这种情况，主要是因为当前的Excel不支持Power Pivot…… 但是……要注意，这里指的“当前Excel”，不仅仅是指你安装的Excel版本，还可能是，你打开的是xls格式的...同时，当你打开的是xls格式的Excel文件，虽然因为你安装的Excel版本支持PQ并可将数据放入PQ处理，但是，当你处理完毕准备将数据加载到Excel，你会发现： 数据无法完全加载到Excel...中！...反过来说，当你碰到类似的情况时，首先考虑，是不是自己正在操作的文件有问题？
本文探讨了预训练大语言模型（LLMs）在分子设计中的应用，特别是Claude 3 Opus LLM模型。...本文通过量化低维潜在空间中的分子修饰，深入分析了LLMs在不同提示条件下的行为，进一步验证了LLMs作为分子设计工具的巨大潜力。...数据集与表征学习 本研究选取了ZINC数据库中的约130万个小分子作为数据集，这些分子具有特定的化学特性，如含氮以及至少一个氢键供体或受体，且分子量低于200道尔顿。...通过K-means聚类方法，作者从PCA嵌入中选取了64个具有代表性的母分子作为评估LLM性能的基准。...图5 表1中每个子提示的所有10个子分子的平均位移（z） 进一步分析分子起源和轨迹，作者观察到从链状到环状的转变，这反映了模型在化学空间中的探索行为。
在linux中，想看某个目录下各个文件和目录大小的时候，还是很方便的，windows下怎么办呢。在powershell控制台下，到达要查看的路径下，将下面代码粘贴，点回车。...步骤2，打开ps控制台，转到自己想要去的路径以后，右击鼠标。图片图片步骤3，点【仍然粘贴】图片步骤4，敲回车图片======上述代码是从一个网站上抄来的，抱歉，没有保存那个网址。
最全最详细的PyTorch神经网络创建~ 话不多说直接开始~ 神经网络的创建步骤 定义模型类，需要继承nn.Module 定义各种层，包括卷积层、池化层、全连接层、激活函数等等 编写前向传播，..._ == '_main__': network = NeuralNetwork()# print( network) summary ( network，(10,)) 自定义输入到网络中，...，从而增强模型的泛化能力。...dilation=1, padding_mode=‘zeros’, device=None, dtype=None) 输入：(,,,)或者(,,) 输出：(,,,)或者(,,) 转置卷积是一种卷积神经网络中的操作...转置卷积通常用于生成器网络中，将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像。
在Java中应为不同的目的可以将java划分为两种内存模型：gc内存模型。并发内存模型。 gc内存模型 java与c++之间有一堵由内存动态分配与垃圾收集技术所围成的“高墙”。...java在执行java程序的过程中会把它管理的内存划分若干个不同功能的数据管理区域。如图： ? ? ? hotspot中的gc内存模型 整体上。...java内存模型主要目标是定义程序中各个变量的访问规则，即在虚拟机中将变量存储到内存和从内存中取出变量这样的底层细节。模型图如下： ?...java并发内存模型以及内存操作规则 java内存模型中规定了所有变量都存贮到主内存（如虚拟机物理内存中的一部分）中。每一个线程都有一个自己的工作内存(如cpu中的高速缓存)。...Java内存模型是通过在变量修改后将新值同步回主内存，在变量读取前从主内存刷新变量值这种依赖主内存作为传递媒介的方式来实现可见性的，无论是普通变量还是volatile变量都是如此，普通变量与volatile
时空潜在块 从压缩后的视频中提取时空块，这些块在模型中作为transformer的token。这一方法使模型可以使用视频和图像数据训练（图像可以看作单帧视频）。...图 2 让图片动起来示例 SDEdit等编辑方法也可以应用到Sora模型中实现视频编辑。此外Sora还支持将两个差别较大的视频无缝衔接。下面的三个视频中中间的视频是由其他两个视频合成而来的。...图 3 Sora生成的图片 模拟能力 3D连续 在训练过程中作者发现，Sora习得了一些新的模拟功能，可以生成运动机位的视频，在镜头移动、旋转过程中物体保持3D特性的连续。...模拟数字场景 Sora能模拟视频游戏中的画面，得到符合游戏场景的高保真画面。 多样化的应用场景表明，大视频模型可以通过大规模训练来实现物理世界和数字世界以及场景中的人、动物和物体实现模拟。...讨论 Sora对一些场景的物理交互模拟会出现失败现象，例如碎玻璃；此外还会出现一些不自然的状态，前面提到的食物咬痕问题并不是每次都能留下合理的痕迹；在长视频中不连续现象或物体自己出现也有发生。
这些技术提供了各自的编程模型，是开发人员从繁琐的完全基于通信的编程中解脱出来，使之仅仅需要关注具体的业务逻辑。...在整个绑定模型中，信道和信道栈位于最底层。信道栈是消息进行通信的通道，组成信道栈的各个信道处于各自的目的对消息进行相应的处理。按照功能划分，可以将信道分成三类：传输信道、消息编码信道和协议信道。...WCF中的绑定模型： [WCF中的Binding模型]之一: Binding模型简介 [WCF中的Binding模型]之二: 信道与信道栈（Channel and Channel Stack） [WCF...中的Binding模型]之三：信道监听器（Channel Listener） [WCF中的Binding模型]之四：信道工厂（Channel Factory） [WCF中的Binding模型]之五：绑定元素...（Binding Element） [WCF中的Binding模型]之六：从绑定元素认识系统预定义绑定
开发环境 VC6.0 编辑器 Cmd Markdown 关于C/C++中基本类型（如：int,int*等）作为函数参数时，是通过将该变量的值压栈来进行参数传递；本文通过C++反汇编代码分析了当对象作为函数参数时...对象作为函数参数时，参数传递过程(如：函数的声明为：void show(class Object obj);该函数的调用的为show(arg);其中实参arg的类型为class Object)：1,在栈顶上为...{ i=rhs.i; printf("拷贝构造函数=%d\n",i); } void show(CBase B1, CBase B2) //对象作为形参。...show函数的形参B2的this指针。...show函数的形参B1的this指针。
在之前的动态模型之动态增减【FunTester测试框架】中分享了动态的性能测试模型的实现，后面在实际工作中也是受益匪浅，有文为证动态压测模型让工作更轻松。...这个时候我又想起来了静态模型的好处来。就是过程不需要中途干预，可以按照预定的测试计划执行。 那么问题来了，如何才能将动态模型和静态模型结合在一起呢？...经过权衡，还是将静态的模型融入动态模型比较方便，毕竟还是先启动再说，后续过程随意设置参数调整压力比较方便。 思路 非常简单，就是在异步线程中增加对命令的支持即可。...这里我以动态QPS模型为案例，修改异步控制器。...; } } 这里我使用了Java自定义异步功能实践的功能，然后我留了一个终止的关键字/用来做终止的关键字符。这个主要是为了防止自动递增过程中触发阈值，作为暂停使用。
ARIMA是一种预测算法，其基于以下思想：时间序列的过去值中的信息可以单独用于预测未来值。 2. ARIMA模型简介 那么ARIMA模型到底是什么？...那么，“AR项的顺序”到底意味着什么？我们先来看一下“ d”。 3. ARIMA模型中的p，d和q是什么意思 建立ARIMA模型的第一步是 使时间序列平稳。 为什么？...因为ARIMA中的“自动回归”一词意味着它是一个 线性回归模型 ，使用自己的滞后作为预测因子。如您所知，线性回归模型在预测变量不相关且彼此独立时最有效。 那么如何使一序列平稳呢？...而且，我想看看如果我们将最近的季节性模式强加到训练和预测中，模型将如何显示。 其次，这是一个很好的演示目的变量。因此，你可以将其用作模板，并将任何变量插入代码中。...让我们计算季节性指数，以便可以将其作为SARIMAX模型的（外部）预测变量。 外生变量（季节指数）已准备就绪。让我们构建SARIMAX模型。
ARIMA是一种预测算法，其基于以下思想：时间序列的过去值中的信息可以单独用于预测未来值。 2. ARIMA模型简介 那么ARIMA模型到底是什么？...那么，“AR项的顺序”到底意味着什么？在我们去那里之前，我们先来看一下“ d”。 3. ARIMA模型中的p，d和q是什么意思 建立ARIMA模型的第一步是 使时间序列平稳。 为什么？...因为ARIMA中的“自动回归”一词意味着它是一个 线性回归模型 ，使用自己的滞后作为预测因子。如您所知，线性回归模型在预测变量不相关且彼此独立时最有效。 那么如何使一序列稳定呢？...你是对的。 而且，我想看看如果我们将最近的季节性模式强加到训练和预测中，模型将如何显示。 其次，这是一个很好的演示目的变量。因此，你可以将其用作模板，并将任何变量插入代码中。...让我们计算季节性指数，以便可以将其作为SARIMAX模型的（外部）预测变量。 外生变量（季节指数）已准备就绪。让我们构建SARIMAX模型。
文章目录 最简单的RNN回归模型入门（PyTorch版） RNN入门介绍 PyTorch中的RNN 代码实现与结果分析 版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明原文出处！...PyTorch中的RNN 下面我们以一个最简单的回归问题使用正弦sin函数预测余弦cos函数，介绍如何使用PyTorch实现RNN模型。...在咱们的回归案例中，一个序列中包含若干点，而每个点的所代表的函数值（Y）作为一个样本，则咱们案例中的input_size为1。这个参数需要根据自己的实际问题确定。...可选参数batch_first指定是否将batch_size作为输入输出张量的第一个维度，如果是，则输入的尺寸为（batch_size， seq_length，input_size），否则，默认的顺序是...我们自定义的RNN类包含两个模型：一个nn.RNN层，一个nn.Linear层，注意forward函数的实现，观察每个变量的尺寸（注释中给出了答案）。
PictureApplication * app = [[PictureApplication alloc] initWithDic:dic]; return app; } 这样字典转模型的方法存在一些问题...：1.当我们模型中的属性和字典的key不一致时会报错。 ...2.只能转换一级模型，当有多级模型嵌套的时候不再适用 推荐使用第三方：MJExtension 18.1.25更新： YYModel是一个效率更高的字典转模型的三方。
本文讨论了深度学习环境中的修剪技术。 本在本文中，我们将介绍深度学习背景下的模型修剪机制。模型修剪是一种丢弃那些不代表模型性能的权重的艺术。...本文的内容分为以下几节： 函数和神经网络中的“非重要性”概念 修剪训练好的神经网络 代码片段和不同模型之间的性能比较 现代修剪技术 最后的想法和结论 （我们将讨论的代码段将基于TensorFlow模型优化工具包...压缩率是修剪后的网络中剩余参数的分数的倒数。 这种量化的方式也称为训练后量化。因此，这里有一个简单的方法供您遵循，以优化您的部署模型： ? 在下一节中，我们将介绍一些现代修剪方法。...它提出了权重反卷积后作为修剪后初始化网络权重的一种潜在方法。之前，我们以最大的初始量来初始化它们。权重反卷积的作用是将剩余的权重倒带到原始网络训练中的某个位置。...作者还建议将其作为微调的替代方法。 这是一些令人兴奋的想法，主要围绕基于幅度的修剪而发展。在最后一节中，我们将看到一种比基于幅度的修剪效果更好的修剪方法，尤其是对于迁移学习机制而言。
什么是V模型？ V模型是SDLC模型，是瀑布模型中使每个开发阶段具有对应的测试阶段。它被称为“vee”模型。V模型是瀑布模型的扩展。V模型中测试与开发并行进行。...瀑布模型： 瀑布模型是一个顺序模型，分为软件开发活动的不同阶段。每个阶段都旨在执行特定的活动。仅在系统开发完成后，瀑布模型的测试阶段才开始。...瀑布模型问题 您可能会看到，在模型中，只有在软件开发完成之后才开始进行测试。 但是，如果您在系统复杂的大型项目中工作，很容易错过需求阶段本身的关键细节。...对数千个项目的评估表明，在需求和设计过程中引入的缺陷几乎占缺陷总数的一半。 ? 而且，修复缺陷的成本在整个开发生命周期中都会增加。生命周期中越早发现缺陷，修复它的成本就越低。...测试不是独立的活动，它必须适应为项目选择的开发模型 在任何模型中，都应在所有级别上进行测试，即从需求到维护为止。
keras中的主要数据结构是model（模型），它提供定义完整计算图的方法。通过将图层添加到现有模型/计算图，我们可以构建出复杂的神经网络。...Keras有两种不同的构建模型的方法： Sequential models Functional API 本文将要讨论的就是keras中的Sequential模型。...keras中的Sequential模型构建也包含这些步骤。 首先，网络的第一层是输入层，读取训练数据。...我们可以尝试修改迭代次数，看看不同迭代次数下得到的权重值。 这段例子仅仅作为一个简单的示例，所以没有做模型评估，有兴趣的同学可以构建测试数据自己尝试一下。...总结 keras中的Sequential模型其实非常强大，而且接口简单易懂，大部分情况下，我们只需要使用Sequential模型即可满足需求。
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