大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 前言 好久没用正儿八经地写博客了，csdn居然也有了markdown的编辑器了，最近花了不少时间看RNN以及LSTM的论文，在组内『夜校』分享过了，再在这里总结一下发出来吧...（Recurrent Neural Network） 今天我这里讲到的RNN主要是上图这种结构的，即是Hidden Layer会有连向下一时间Hidden Layer的边，还有一种结构是Bidirectional...后向传播 这里主要给出的是计算隐藏层的累积残差的公式，因为输出层和经典的NN是一回事，可以看到第一个公式括号中的两个部分，一个是接收当前时间输出层传回的残差，第二个是接收下一时间隐藏层传回的残差...，看着上面的图其实非常好理解。...与其说LSTM是一种RNN结构，倒不如说LSTM是RNN的一个魔改组件，把上面看到的网络中的小圆圈换成LSTM的block，就是所谓的LSTM了。那它的block长什么样子呢？
上期我们一起学习来了OpenCV中的绘图与注释， 机器视觉算法(第11期)----OpenCV中的绘图与注释 我们知道，图像处理以及深度学习的卷积神经网络中，都会有一个卷积的概念，但是这个卷积操作真的是在做卷积吗...今天我们一起揭开这个蛊惑人心的“卷积”操作！ 我们常说的，对图像进行滤波就是一个卷积核在图像上进行滑动求和的过程，也就是图像和卷积核进行求卷积的过程, 如下图。但是真的是这样吗？ ?...奔着追根求源的精神，从冈萨雷斯的图像处理书籍中找到了答案，翻译过来如下： “在图像处理文献中，您很可能会遇到卷积滤波器，卷积模板或者卷积核等这样的术语。...按照惯例，这些术语用于描述一种空间滤波器，并且滤波器未必用于真正的卷积。类似的，模板与图像的卷积通常用于表示模板滑动乘积求和的相关处理，而不必区分相关与卷积间的具体差别。...更符合的是，它通常用于表示两种操作（相关和卷积）之一。这一不太严谨的术语是产生混淆的根源。” 好了，至此，我们一起揭开了图像处理中卷积的真正面纱，希望对我们的学习有所帮助，感觉对您有帮助，就点个赞吧。
在贝叶斯方法中，我们寻找的概率是p(model|data)，即我们“假设”模型，“知道”数据。我们的模型是不确定的，而数据是我们的基本事实——我们所知道的唯一确定的就是手头上的数据。...但这里有一个很大的问题:归纳偏差（不管它是否有用）仍然是一种偏差。 当选择一个特定的架构时，也限制了从数据中学到的东西。...研究人员观察到的一件重要的事情是，添加的数据越多所需的归纳偏差就越少。例如，对试图学习的领域，transformer只需要很小的归纳偏差，但是却需要更大的数据（还记得VIT吗）。...例如一个项目经过一周的更改之后，终于看到了改进效果。但你应该把它归因于什么呢?是因为清理数据的工作吗?还是因为在模型架构上的工作?是两者的结合吗?你还是只能猜测。...需要管理的不仅是超参数和模型，而且还需要使用清晰的名称标记数据集的不同版本，这样才可以更清晰的查看哪些更改导致了哪些改进，所以使用git进行版本管理是一个非常好方法。
只有将这些变量重构到视图模型中去这一种方式？A：如果在同一个视图中，有多个相互关联的 @State 属性，将他们提取到一个结构中或许是好的选择。...如果你需要知道路径的内容，一个好的方法是使用一个同质（ 同一类型 ）的 PATH，比如 @State private var path: [MyEnum] ，然后使用 navigationDestination...通用导航模型Q：我们正在使用带有路径参数的 NavigationStack，但当用户在 stage manager 中把窗口的大小从 Regular 调整为 Compact 时，我们在 “转换” 路径方面遇到了麻烦...A：目前最好的方法是建立一个导航状态模型对象，它持有导航状态的规范表示，它可以为你的正常和紧凑显示提供专门的程序绑定。...例如，在你的模型中，有多个路径，每个标签都有一个，但在 split view 中，只投射其中一个路径的细节。
predicting protein subcellular localization from immunohistochemistry images 论文摘要 动机：识别蛋白质亚细胞分布模式和识别癌症组织中的定位生物标记蛋白质对于了解蛋白质功能和相关疾病非常重要...免疫组织化学(IHC)图像可以实现蛋白质在组织水平的分布的可视化，为蛋白质定位研究提供了重要的资源。...在过去的几十年里，已经发展了几种基于图像的蛋白质亚细胞位置预测方法，但由于多标记蛋白质产生的蛋白质模式的复杂性以及不同细胞类型或状态的位置模式的变化，预测精度仍有很大的提高空间。...结果：本文提出了一种基于深度图卷积神经网络的多标签多实例模型来识别蛋白质亚细胞定位模式。...我们的结果表明，GraphLoc是一个具有模型可解释性的基于图像的蛋白质亚细胞位置预测的很有前途的模型。 此外，我们将GraphLoc应用于识别蛋白质网络的候选位置生物标记物和潜在成员。
，按照给定的相机路径，合成照片级真实的输出视图集。...下图是使用 InfiniteNature-Zero 生成的飞行效果示例：仅输入单个自然场景图像，模型运行时就能生成「飞入」该场景的新内容，体验非常真实。...具体来说，该研究从数据集中采样视频，再从视频中采样一帧，然后使用上述方法渲染几个新的视图，沿着与地面实况视频相同的摄像机轨迹移动到场景中，并将这些渲染帧与相应的地面实况视频帧进行比较，以得出训练信号。...这种循环一致性提供了一个训练约束，帮助模型在视图生成的每个步骤中学习填充缺失的区域并提高图像分辨率。...然而，使用相机周期进行训练不足以生成长而稳定的视图序列，因此该研究在原始工作中包含了一种对抗策略，考虑长的、非循环的相机路径，如下图所示。
解方程的答案是错的，模型不擅长数学问题 用户：我有一个孩子，我刚怎么教他做减法，还有带括号的减法呢，请说的有童趣一些，简单易懂 ChatGLM-6B：���孩子做减法是一种很有童趣的事情，下面是一些有趣味的方法...Transformer 模型：Transformer 是用于自然语言处理的一种神经网络模型， ChatGPT 使用了 Transformer 模型来对输入的文本数据进行建模，并输出回复。 2....卷积神经网络 (CNN):CNN 是一种用于图像识别的神经网络结构，ChatGPT 中的 CNN 用来对图像数据进行特征提取，从而也能够对文本数据进行特征提取。 4....学习计算机视觉和图像处理：大模型在计算机视觉和图像处理领域也有广泛的应用，因此需要了解计算机视觉的基础知识、图像处理的基础知识以及相关的技术，如卷积神经网络、循环神经网络等。 4....鸡肉是一种营养丰富、味道不错的食材，可以用来制作各种菜肴。以下是一些可以用鸡肉代替猪肉的做法： 1. 鸡肉炒饭：将鸡肉切成小块，和米饭一起炒，口感香脆，营养丰富。 2.
通过使用模板，我们可以把model和controller中的数据组装起来呈现给浏览器，还可以通过数据绑定，实时更新视图，让我们的页面变成动态的。ng的模板真是让我爱不释手。...学习ng道路还很漫长，从模板开始入手是个不错方式，因为这部分内容相对简单好理解，而且是视图层的东西，大家都喜欢可以立马看得见的东西嘛。...在ng表达式中不可以使用循环语句、判断语句，事实上在模板中使用复杂的表达式也是一个不推荐的做法，这样视图与逻辑就混杂在一起了。...对于ng的这种设计，一些人有所质疑，视图与事件绑定混在一起到底好不好？我们不是要讲究视图与逻辑分离吗？如此一来，把事件的绑定又变回了内联的，岂不是历史的倒退。...学英语有两种方法，一种是先做题，遇到不会的单词再查，另一种是先拿着单词本背。尽管专家好像更推荐前者，但如果你现在一窍不通，还是老老实实先背单词吧~
1.2、标准MVC模型概述 MVC模型：是一种架构型的模式，本身不引入新功能，只是帮助我们将开发的结构组织的更加合理，使展示与模型分离、流程控制逻辑、业务逻辑调用与展示逻辑分离。如图1-2 ?...从图1-1我们还看到，在标准的MVC中模型能主动推数据给视图进行更新（观察者设计模式，在模型上注册视图，当模型更新时自动更新视图），但在Web开发中模型是无法主动推给视图（无法主动更新用户界面），因为在...1.4.3、JSP：（Java Server Page）：一种在服务器端执行的web组件，是一种运行在标准的HTML页面中嵌入脚本语言（现在只支持Java）的模板页面技术。...Context：上下文，还记得Model2中为视图准备要展示的模型数据吗，我们直接放在request中（Servlet API相关），有了上下文之后，我们就可以将相关数据放置在上下文，从而与协议无关（如...到此，我们回顾了整个web开发架构的发展历程，可能不同的web层框架在细节处理方面不同，但的目的是一样的： 干净的web表现层： 模型和视图的分离； 控制器中的控制逻辑与功能处理分离（收集并封装参数到模型对象
大家好，我是程序员牛肉。 Spring MVC作为Java Spring下的一个热门框架，一直被广泛的应用在构建web应用程序中。...请看下图，你认为它是Spring MVC架构吗？ 这是Spring MVC架构吗？如果你认为图片中的这种架构是Spring MVC，那就说明你对Spring MVC有明显的误解。...图片中的这种三层架构模式的设计，是一种软件架构模式。他与Spring MVC没有任何关系。不要想当然的认为这种架构就是Spring MVC。 到底什么是Spring MVC？...控制器：控制器在 Spring MVC 中充当用户的请求处理器，它通过注解与特定的 URL 模式绑定，拦截请求并根据请求类型调用相应的业务逻辑处理方法。...视图：视图在 Spring MVC 中负责呈现逻辑，它根据控制器提供的模型数据渲染最终的输出。
为什么 Transformer 也是多模态模型的基础架构 多模态数据的最大挑战之一就是要汇总多种模式（或视图）中的信息，以便在过滤掉模式的冗余部分的同时，又能将补充信息考虑进来。...在Transformer，特别是Vision Transformer出来打破CV和NLP的模型壁垒之前，CV的主要模型是CNN，NLP的主要模型是RNN，那个时代的多模态任务，主要就是通过CNN拿到图像的特征...对比学习通过同时最大化同一图像的不同变换视图(例如剪裁，翻转，颜色变换等)之间的一致性，以及最小化不同图像的变换视图之间的一致性来学习的。...”成为通用的做法 多模态定义： 多模态生成， 指将一种模态转换成另一种模态， 同时保持模态间语义一致性 。...✓ “CLIP+其他模型”在跨模态生成领域成为较通用的做法， 如Disco Diffusion， 其原理为CLIP模型持续计算Diffusion模型随机生成噪声与文本表征的 相似度， 持续迭代修改， 直至生成可达到要求的图像
Angular 2 里面并没有设计一种通用的机制来实现双向数据绑定（但是，你仍然可以实现双向绑定行为以及ng-model特性。更多内容请点这里。）。...，并且组件构成的是一颗平衡树，那么使用可观察对象会把复杂度从O(N)降低到O(logN)，其中N是系统中数据绑定的总数量。...最后，在检测过程中的某个不确定的地方，视图会被更新。这种系统非常难以debug。 如上面的例子所示，在Angular 2 里面使用可观察对象不会出现这种问题。...当可观察对象触发事件的时候，只是标记出一条路径，从组件一直延伸到根，在下次检测的过程中会沿着这条路径进行。然后，普通的变更检测过程开始介入，以深度优先顺序开始遍历组件树中的节点。...● 与Angular 1.x不同，Angular 2中的变更检测路径是一颗有向树。结果就是，整个系统性能更高并且可预测性更好。 ● 默认情况下，变更检测系统会遍历整棵组件树。
WPF的数据绑定与Presentation Model相结合是非常好的做法,使得开发人员可以将View和逻辑分离出来,但这种数据绑定技术非常简单实用，也是WPF所特有的，所以我们又称之为Model-View-ViewModel...数据绑定系统还支持提供了标准化的方式传输到视图的验证错误的输入的验证。 在视图（View）部分，通常也就是一个Aspx页面。...MVP 里的M 其实和MVC里的M是一个，都是封装了核心数据、逻辑和功能的计算关系的模型，而V是视图（窗体），P就是封装了窗体中的所有操作、响应用户的输入输出、事件等，与MVC里的C差不多，区别是MVC...有一句话说的好：当物体受到接力的时候，凡是有界面的地方就是最容易被撕下来的地方。因此，IView作为公共视图接口约束（契约）的一层意思；View则能传达解耦的一层意思。...MVVM的优点 MVVM已在微软WPF/Silverlight/WP7中广泛应用，和MVC模式一样，主要目的是分离视图（View）和模型（Model），有几大优点 1. 低耦合。
，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将目标页面展示到屏幕。...一方面，文字在海报的信息传递中扮演了重要的作用；另一方面，一个好的布局不仅要考虑单个元素的坐标是否准确，也要考虑到元素之间的坐标关系。...，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将目标页面展示到屏幕...，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将目标页面展示到屏幕。...，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将目标页面展示到屏幕。
LoRA的做法是冻结预训练好的模型参数，然后在每个Transformer块里注入可训练的层，由于不需要对模型的参数重新计算梯度，所以，会大大的减少计算量。...LoRA的最大优势是训练速度更快，使用的内存更少。 图1.LoRA的做法 本文进行本地化部署实践的Alpaca-lora模型就是Alpaca模型的低阶适配版本。...，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将目标页面展示到屏幕。...CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题）。...，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将目 模型训练好后，就可以测试一下模型的训练效果了，由于是多个GPU显卡，所以想把模型参数加载到多个GPU
而且，在系统设计的早期阶段就应该考虑到这一点。写路径专注于数据的持久化；而读路径则专注于数据的查询。 然而，这个系统设计模型有两个主要问题： 贫血模型，也被称为 CRUD 模型。...写应该专注于持久化，各种读视图不应该在写路径上处理。但是，读路径上只有读，谁该准备那些读视图？ 因此，完整的解决方案是这样的： 左边的写路径和右边的读路径已经在 CQS 部分介绍过了。...在数据写入主节点后，Redis 会立即在后台将数据发送到的副本中。 消息队列加工作者。这是异步数据复制的一种常见做法。在写入数据库时，会创建一个事件并发送到消息队列，然后由工作者处理。...因此，最好是采用一种混合方法。在写路径上，将状态和事件都保留，转换过程可以根据实际情况选择数据源。 总结一下 CQRS 中数据的整个生命周期： 数据从客户端开始，以命令格式进入后端。...每一种技术选择都有它的权衡，只要了解每个选项背后的所有威胁因素，就可以选出相对可以接受的方法。 即使你选择了 CQRS，在实践中，实现最终的一致性仍然有三种方法可以选择。系统设计是不断选择的结果。
新智元报道 编辑：拉燕 【新智元导读】文生3D模型进步！分数蒸馏采样下的MVDream，真的有这么神奇吗？真的有。 不得了了！ 现在只用打几个字就能创造精美、高质量的3D模型出来了？...在了解分数蒸馏采样技术之前，我们需要先了解一下该方法所使用的架构。 简而言之，这其实只是另一种二维图像的扩散模型，同类的还有DALLE、MidJourney和Stable Diffusion模型。...具体做法是将下图中的蓝色自注意块改为三维自注意块，也就是说，研究人员只需要增加一个维度来重建多个图像，而不是一个图像。...在下图中，我们可以看到摄像机和时间步（timestep）也都被输入到了每个视图的模型中，以帮助模型了解哪个图像将用在哪里，以及需要生成的是哪种视图。 现在，所有图像都连接在一起，生成也同样在一起完成。...团队还注意到，如果将图像大小减小到256，视图数减小到4，这些模块之间的差异会小得多。然而，为了达到最佳一致性，研究人员在以下实验中根据初步观察做出了选择。
在该文件中，路径以先列后行格式一个路径，并且该路径可以是绝对路径或相对路径。 在本章中，我们将交替使用短语负面样本图像和背景图像，因为它们在上下文中是相同的。...正如我们所提到的，在我们的例子中是no-entry.png。 -bg参数用于指定背景图像的描述文件。 我们的是bg.txt，其中包含四个选定背景的相对路径。 -num参数是要生成的正样本数。...该图像应该是感兴趣的图像，具有我们在创建样本和训练分类器时使用的尺寸，即，波士顿牛头犬脸的32 x 32图像。 --model参数是新训练模型的路径。 --data是输出目录。...好的，模型和类名都已加载。...不要忘记使用-I和-L选项指定 GLFW 和 GLEW 库的包含路径和库路径。 好的，我们的第一个 OpenGL 应用完成了。
此次的Razor Page是否能带来不一样的体验呢，让我们一起来看看吧。 什么是Razor Page 我们都知道在Asp.Net MVC中，Razor是其一种视图引擎。...多了好多模板，好兴奋啊！我们在这里无法找到Razor Page，那是因为Razor Page已经变成默认的【Web应用程序模板】了，而传统的MVC方式已经变成【Web应用程序（模型视图控制器）】。...，它只会在当前路径后面添加映射，也就是说我们的url变成了/users/user/{id}，目前最佳的解决方式是建立两个目录，如下： ?...模型绑定 在Razor Page中，数据绑定是非常简单的， 您只要在需要绑定的属性上添加[BindProperty]特性即可。...遇到的一些问题 Q:自定义routing的时候，无法支持绝对路径和相对路径 A:应该可以通过重写某个接口达到目的，稍后我会看下 Q:不支持多个handler在同一个pageModel中，比如OnGet,
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