模型、训练、算法这几个概念是机器学习和深度学习的最基础，现在看来有必要说明一下。 以下所有解释均仅限于人工智能领域。 模型 模型是什么？...模型这种“程序”接受输入，经过一系列内部处理，给出输出——在这一点上它和普通意义上的程序一样。 ?...模型和普通程序不一样的是：后者是人类直接编写出来的，而前者则是经有另外一个人类编写的训练程序训练出来的。 从某种意义上可以说，模型是程序产生的程序。...A（普通程序）和C（训练程序）都是人类编写出来的；而B（模型）则是C运行的结果（输出）。 2. A和B对输入输出的处理是静态的；而C对输入输出的处理是动态的。...顺便说一下，方式 ii）又叫做迁移学习（Transfer Learning），是不是有点耳熟？ ? 造成这样差异的原因不是数据，也不是训练程序本身，而是训练的方式不同。这就是训练程序的特色啦！
三、迁移学习在语义匹配网络中的应用 在智能客服对接各个业务线且需要不定时更新 QA模型的情况下，我们不断探索缩短训练时间和提升准确率的方法。...3.1 迁移学习 通俗来讲，迁移学习就是运用已有的知识来学习新的知识。具体地，在迁移学习中，将已有的知识叫作源域，需要学习的新知识叫作目标域。...世间万事万物皆有共性，如何找寻它们之间的相似性，进而利用这种相似性来辅助学习新知识，是迁移学习的核心问题。 在智能客服场景中，不同业务线的业务需求和含义不同，我们需要为每个业务线分别训练 QA模型。...例如，NLP领域的句法分析和依存分析工具辅助解决比较复杂和深度学习模型无法解决的问题；命名实体识别等模型用来对句子进行预处理；其他分类模型参与最终的Q排序打分。...4.4 多语言问题 在国际化进程中，携程面向多语言的场景也会越来越多，目前如何把现有中文场景的模型迁移到英文、日文、韩文和其他语种场景中也是携程所面临的挑战，甚至遇到更复杂的场景如多语言夹杂混合输入，携程又该如何调整模型
Active Record重要的功能有： 表示模型和其中的数据 表示模型之间的关系 通过相关联的模型表示继承层次结构 持久存入数据之前，验证模型 以面向对象的形式操作数据库...Active Record 的约定 命名约定 Rails把模型的类名转换为复数，然后查找对应的数据表，Rails提供的单复数转换功能非常强大，类名应该使用驼峰命名： ?...Product < ApplicationRecord end 如果应用需要使用其他的命名约定，或者在 Rails 中使用已有的数据库，则可以覆盖默认的命名约定，如修改表名和主键名： class...class User < ApplicationRecord validates :name, presence: true end 迁移 Rails提供了一个DSL来处理数据库模式，叫做迁移，...迁移的代码储存在特定的文件中，可以通过rails命令执行。
学界针对上述隐私泄露问题提出了多种针对性的保护方法，基于差分隐私和同态加密的联邦学习是一种常见的隐私保护方法。...但由谷歌所提出的联邦学习，不仅必须保证数据集特征空间一致，且引入噪声对模型精确度造成影响，此外，还存在部分敏感信息传递等问题，这些不足限制了联邦学习在实际生产中的应用前景。...除此之外，该体系还存在噪声对模型精确度造成影响、仍存在部分敏感信息传递等问题，这就限制了联邦学习在实际生产中的应用前景。...但是联邦迁移学习在实际使用中遭遇了严重的性能不足问题。 联邦迁移学习的典型工作流程如图一所示，其中需要三个不同的参与者：Guest、Host和Arbiter。...图二为分布式机器学习和联邦迁移学习在使用相同数据集训练相同模型的性能对比图。图（a）代表模型训练端到端性能对比，根据测试结果，两种系统的运行时间差距在18倍以上。
Transformers，哪种预训练模型的可迁移性更好？ 一文献给还在ConvNets和Transformer之间犹豫的小伙伴们：也许是时候倒向Vision Transformer预训练模型了！...在此基础上，我们在各种下游任务上进行微调以评估预训练模型的迁移性能。...下一个是（c）跨领域识别问题， 这里我们选择了两个对模型迁移性能比较有挑战性的问题，即艺术风格和新冠肺炎识别。...我们认为这个结果可以在某种程度上有力地说明Vision Transformer组的预训练模型可以提供更有迁移能力的预训练特征。...对此我们的解释是Vision Transformer在迁移到下游任务时可能更依赖于模型的全局微调操作, 因为在这组实验里我们直接使用了预训练模型的特征，而没有对预训练模型进行微调。
风格迁移 1、DEADiff: An Efficient Stylization Diffusion Model with Disentangled Representations 基于文本到图像扩散模型在迁移参考风格方面具有巨大潜力...然而，当前基于编码器的方法在迁移风格时显著损害了文本到图像模型的文本可控性。本文提出DEADiff来解决这个问题，采用以下两种策略：1）一种解耦参考图像的风格和语义的机制。...这使得在不同阶段解耦细粒度外貌和姿势信息控制成为可能，从而避免潜在的过拟合问题。 为生成更真实的纹理细节，提出一种混合粒度注意力模块，用于将多尺度的细粒度外貌特征编码为偏差项，以增强粗粒度提示。...具体而言，首先开发两种专门的预训练扩散模型，即文本驱动扩散模型（TDM）和主体增强扩散模型（SDM），用于场景和人物的生成。采样过程分为三个顺序阶段，即语义场景构建、主体-场景融合和主体增强。...现有方法大多通过在模型微调阶段添加额外的图像或人体中心先验（例如姿势或深度图）来解决这个问题。本文探讨的是将这些人体中心先验直接集成到模型微调阶段，从而在推理阶段消除额外条件的需求。
设置问题和定义模型 现在有一些关于广告费和点击量的数据，将广告费作为横坐标轴，点击量作为纵坐标轴，其对应关系如下所示。 根据上图我们可以非常容易的根据已有的广告费找到对应的点击量。...当然机器学习实际解决的问题要比这个复杂的多，至少不能从图中直观的看出结果来。 要想能够计算出任意广告费（尤其是未知点）的点击量，我们需要为其找出一个关系，也就是所谓的函数。...这个函数需要能够从已知点中找出，根据这些已知点我们大概能够感觉应该是一条直线，这就是所谓的定义模型。 图片 图片 References： 《白话机器学习的数学》
Rust 的语言特性，如并发性、安全性、强类型和性能，是该框架优于 Rails 或其衍生方案的部分优势。...不过，这么做的代价是可能缺乏灵活性，而且这种实现风格在很大程度上依赖于约定和模式。 就 Rails 框架而言，这种方式多年以来广受赞誉。Rails 的普及率非常高，并启发了其他许多框架。...Loco 使用“sea_orm”来生成模型。...此外，它还提供了数据库迁移功能。...它与 Rust 生态系统完美集成，提供模型生成、行为定义、迁移、测试等功能。该项目相对较新，但它是 Rust web 框架中又一个令人兴奋的新成员。
各个目录的作用为： app：存放web应用的控制器、视图、模型、helpers等，开发主要集中在这里 bin*：各种脚本 config：路由、数据库等的配置文件 db：数据库的schema...和数据库的迁移文件 log：日志文件 package.json：npm包记录，使用yarn管理 public：静态文件 test：测试 使用 rails server 命令启动服务器即可在本地...的视图文件，将视图文件写入以下内容 hello, rails 此时，浏览器中打开 / 和 /hello/index/ 路径都将返回同样的内容 ?...文章的增加 使用以下生成数据库模型： rails generate model Article title:string content:text 使用以下迁移数据库： rails db:migrate...迁移成功会出现类似内容： ?
尽管Baeyer-Villiger反应的表现形式简单，但是该反应过程会面临着将要发生迁移基团的区域选择性等问题，如图1（B）所示，这对计算机模型的预测来说会具有一定的挑战性。...所有的SMILES字符串表示同一反应 3.研究结果 模型性能的表现 实验结果证明迁移学习和数据增强两种方法对解决数据集的量不足的问题大有益处，引入迁移学习方法后，Transformer模型对Baeyer-Villiger...作者还将Transformer基线模型和Transformer+迁移学习+1倍SMILES数据增强的模型的具体错误进行了对比（图4）。...事实证明，迁移学习和数据增强两种技术能够在反应预测任务中获取足够的化学知识，有效地处理化学反应数据稀缺的问题，从更广泛的意义上说，迁移学习和数据增强更加妥善的解决了以数据为驱动的模型在小数据领域的应用困局...不仅如此，作者还对反应预测结果中不正确的数据进行了讨论和分析，尽管增加了数据扩充的Transformer+迁移学习模型中出现的错误与Transformer基线模型相同，但是观察到的性能改善仍能够强劲而有力的证明转移学习和数据扩增方法在解决小数据集的问题上具有很强的通用性
另一支团队开发的系统被称为“EHR Model Transfer” ，即“EHR 模型迁移”。意思是说用一套 EHR 的数据训练出来的预测模型，能够迁移到另一套 EHR 系统上进行应用，做出有效预测。...该团队发现，该系统能对病人的死亡率和出院延长时间做出有效的预测。 两套系统都使用病危护理数据库 MIMIC 进行训练，前者能根据学习 ICU 的病例数据，做出预测以及治疗建议。...后者能对 EHR 预测模型做迁移。
在Ruby on Rails 2.1版本发布的前夕，Rails开发团队也准备将代码的存储库从Subversion迁移到Git之上。...在Ruby on Rails的官方博客里，DHH写到： 我们准备将Rails开发的代码存储库从Subversion迁移到Git之上，迁移过程将会在近期内完成。...在版本存储库迁移的同时，我们也会将问题跟踪系统转移到基于Rails开发的Lighthouse应用之上，于是到目前为止，我们的存储库和问题跟踪系统都是使用的Rails应用，这对我们是一个很好的鼓励。...在代码存储库迁移之后，我们将冻结现有Subversion的存储库以及Trac问题跟踪系统。这两个系统都会保留较长一段时 间，但是我们并不建议使用者再去访问它们。...Git的绝大部分操作都在本地完成，不用和集中的SCM服务器交互，使用者可以放心的随时随地提交代码。
机器上没安装ROR开发环境的朋友，请先参看 ruby on rails + mysql 开发环境搭建 架好环境 注：ROR的经典著作“Web开发敏捷之道--应用Rails进行敏捷Web开发”目前中文的只有第二版...，作者写书的环境是rails 1.x，现在rails的版本已经更新至2.3.5，很多东西已经变了，如果参考第二版的书上一步步来做的话，根本做不下去。...363605 这里可以下载该书英文电子版) 以下操作命令，均在windows 命令行模式下完成 1.进入工作目录(本例为d:\mydoc\ror\) d: cd mydoc\ror 2.创建带mysql的rails...，同时在mysql中把database.yml对应的数据库建好(注意编码建议选择为utf8) 注意：mysql不要安装最新的5.1版本，建议用5.0版本，否则rake在做数据库迁移时，可能会出现问题....5.添加product产品实体模型 D:\MyDoc\Ror\depot>ruby script/generate scaffold product title:string description:text
文件/文件夹 作用 app/ 存放程序的控制器、模型、视图、帮助方法、邮件和静态资源文件。本文主要关注的是这个文件夹。 bin/ 存放运行程序的 rails 脚本，以及其他用来部署或运行程序的脚本。...详情参阅 “设置 Rails 程序” 一文。 config.ru 基于 Rack 服务器的程序设置，用来启动程序。 db/ 存放当前数据库的模式，以及数据库迁移文件。...public/ 唯一对外开放的文件夹，存放静态文件和编译后的资源文件。 Rakefile 保存并加载可在命令行中执行的任务。任务在 Rails 的各组件中定义。...详情参阅 “测试 Rails 程序” 一文。 tmp/ 临时文件，例如缓存，PID，会话文件。 vendor/ 存放第三方代码。经常用来放第三方 gem。
gitlab迁移 了解机器的环境（操作系统，配置，网络等） 保持迁移时的一致性 迁移时保持操作系统一致性 迁移时gitlab版本一致性 gitlab安装方式也要保持一致（安装时建议用清华镜像）...正式迁移前先预演 gitlab备份与恢复（需要停机） gitlab迁移时问题处理（如：git project（非空的）界面不显示branches、files、commits等相关信息【需要清理redis...... no Try fixing it: sudo chown -R git /var/opt/gitlab/gitlab-rails/uploads sudo find /var/opt.../gitlab/gitlab-rails/uploads -type f -exec chmod 0644 {} \; sudo find /var/opt/gitlab/gitlab-rails/...uploads -type d -not -path /var/opt/gitlab/gitlab-rails/uploads -exec chmod 0700 {} \; Repo base access
本节学习内容 1.降低锯齿闪烁 2.如何让模型重叠时不闪烁 下面我们正式开始 问题1: 为什么差生锯齿?...如果要表现出多边形的位置时，因技术所限，使用绝对坐标定位法是无法做到的，只能使用在近似位置采样来进行相对定位 Scenekit中采用的解决方案 多重采样抗锯齿,具体是MSAA只对Z缓存[Z-Buffer]和模板缓存
Android中消息系统模型和Handler Looper 作为Android中大量使用的Handler，结合Thread使其具有众多的使用形式和方法， 让我一时感觉这个东西有些玄乎，不明所以然...——建立消息处理模型/系统。 要学习Handler，看到肯定是和消息有关，可能还是需要先熟悉一下消息系统的构成和简单原理。 下面就先学习一下消息系统的基本原理。...从前面文档的分析中我们知道Handler就是用来建立消息处理的系统模型，那么和这里基本消息 系统模型相比，那么Handler又是如何囊括这七个部分的呢？ ...和MessageQueue； 但是消息系统的建立和交互，是Thread将Looper和MessageQueue交给某个Handler维护建立消息系统模型。 ...int sPoolSize = 0; private static final int MAX_POOL_SIZE = 10; } 看到提供了很丰富的属性来描述消息，针对具体问题选择使用那些属性去怎么样描述消息了
01 前言 在上一期的《手把手教你如何由浅入深地理解线性SVM模型》中我们分享了线性SVM模型的来龙去脉，得到很多读者朋友的点赞和支持，本期我们继续分享SVM模型的其他知识，即两个实战的案例，分别用于解决分类问题和预测问题...72%，说明线性可分SVM模型并不太适合该数据集的拟合和预测。...03 预测问题的解决 本实战部分所使用的数据集来源于UCI网站，是一个关于森林火灾方面的预测，该数据集一共包含517条火灾记录和13个变量，其中变量area为因变量，表示火灾产生的森林毁坏面积，其余变量主要包含火灾发生的坐标位置...和y做调优处理，因为默认的SVM模型参数并不一定是最好的。...进而可以说明，在利用SVM模型解决分类或预测问题时，需要对模型的参数做必要的优化。 04 结语 OK，本文的案例实战分享就到这里，如果你有任何问题，欢迎在公众号的留言区域表达你的疑问。
大规模自制城市模型和webgis对齐一直是一个高频问题。首先复现问题：一、复现问题如图cesium加载了一个天津市gltf模型，整体尺寸较大。...拉近地图，在模型中心位置，建筑物和地面影像很好的重叠，并且贴合地面。当拉到模型边缘位置时，发现建筑物是悬浮的（没有贴合地面）！并且没有和卫星影像重合！...二、哪些软件存在这种问题在实际使用中，发现blenderGIS、blenderOSM、Cityengine、fme+skecthup 转换的GIS建筑物模型时都存在该问题。...进而我们需要解决4个问题1、要对GIS数据进行自动化分割2、将分割的小块gis数据转模型，并且有经纬度信息3、最好还能对模型进行压缩4、生成的模型可以拼接在webgis上浏览使用Geobuilding软件自动分割...由于模型是分块的，所有距离城市边缘的模型也能很好的对齐影像，并且贴合地面。同时软件还导出了调度加载页面demo3.html，可以在cesium可见视域内动态加载模型和销毁模型，保障了性能。
accessible, yet powerful, providing tools needed for large, robust applications. laravel这个框架很有意思，定时任务，数据迁移...，大概你能在web中想到的功能这个框架都可以提供，它的路由借鉴了Ruby on Rails 和Python的flask框架，但是还提供了web方面其它的一些功能，你可以把它想象成PHP中像Java一样强大的...Web中的瑞士军刀，前提是你不考虑性能，因为它的实现使用了大量的闭包和反射，大概在PHP里严格引入设计模式的也只有这个了。...The framework is easy to adjust to meet your needs, because Yii has been designed to be flexible....从MVC，DAO/ActiveRecord，widgets，caching，等级式RBAC，Web服务，到主体化，I18N和L10N，Yii提供了今日Web 2.0应用开发所需要的几乎一切功能。
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