conditional compression probability models
An improved LSTM-based model for identifying high working intensity load segments of the tractor load spectrum
一区top Computers and Electronics in Agriculture 题目: “基于改进 lstm 的拖拉机载荷谱高工作强度载荷段识别模型” (pdf) “An improved LSTM-based model for identifying high working in ......
[论文阅读] Self-conditioned Image Generation via Generating Representations
Pre title: Self-conditioned Image Generation via Generating Representations accepted: arXiv 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2312.03701 code: https:/ ......
Conditional Git Configuration 有条件配置Git信息
本文学习自 Blog 本文介绍Git的一个特性,具有潜在的实用性。该特性就是“有条件地为Git项目配置Git信息”。这意味着开发者能根据简单的条件设置,为Git项目仓库自动添加或覆盖添加Git配置信息。 下面通过一个简单的例子进行说明。在系统层面的Git配置中,添加如下内容: [includeIf ......
【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models
时间:2023 学校:慕尼黑大学 创新点: 1.据我们所知,这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM,并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明,zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
@Conditional+@Configuration有没有搞头?
日拱一卒,功不唐捐。 在了解 @Conditional 之前先花 10 秒钟复习一下 @Configuration 这个注解。 @Configuration 是干什么? 是配合 @Bean 注解来配置 Spring 容器的 bean 的。 那它为什么会出现呢? 因为配置 bean 的另一种方式是 x ......
CF1523C Compression and Expansion
前言 多测不清零,亲人两行泪。 题意 对于一个空的数字串,有两种操作: 删除末尾的 \(n\) 个 \((n \ge 0)\) 元素,并将修改后数字串的最后一个元素加一; 在数字串末尾添加一个数字 \(1\)。 输入 \(n\) 个元素,表示第 \(n\) 次操作后数字串末尾的元素。 思路 首先考虑 ......
《An End-to-end Model for Entity-level Relation Extraction using Multi-instance Learning》阅读笔记
代码 原文地址 预备知识: 1.什么是MIL? 多示例学习(MIL)是一种机器学习的方法,它的特点是每个训练数据不是一个单独的实例,而是一个包含多个实例的集合(称为包)。每个包有一个标签,但是包中的实例没有标签。MIL的目的是根据包的标签来学习实例的特征和分类规则,或者根据实例的特征来预测包的标签。 ......
sqlalchemy 查询已存在表(无model定义)
已存在的表信息,该表不是由sqlalchemy创建。想要对该表做CRUD,可以通过sqlalchemy提供的一个解析方法完成。 ......
Diffusion Model理解
Diffusion Model理解 整体理解 拆楼(正向过程)可以直接一步步加噪声做,建楼(反向过程)需要使用模型来学习 苏剑林. (Jun. 13, 2022). 《生成扩散模型漫谈(一):DDPM = 拆楼 + 建楼 》文章中截图 从右向左是正向过程,\(q(x_t|x_{t-1})\) 是加噪 ......
learned_inertial_model_odometry 复现
据集 BlackBrid 数据集,总大小4.9TB,但是可以按需获取 其下载程序 python sequenceDownloader.py FLIGHT ENVIRONMENT DATASETFOLDER 举例说明 FLIGHT clover/yawForward/maxSpeed5p0 ENVIR ......
SciTech-BigDataAIML-Tensorflow-Introduction to modules, layers, and models
Introduction to modules, layers, and models Model: To do machine learning in TensorFlow, you are likely to need to define, save, and restore a model. ......
大模型评测-微软亚洲研究院:A Survey on Evaluation of Large Language Models论文分享
《A Survey on Evaluation of Large Language Models》 一、论文介绍:微软亚洲研究院公开了介绍大模型评测领域的论文《A Survey on Evaluation of Large Language Models》。该论文一共调研了219篇文献,以评测内容 ......
10.基于模型的测试方法 Model-based Testing
Model-based Testing 介绍 Model-based Testing is an application of model-based design for designing and optionally also executing artifacts to perform so ......
SPSS modeler用关联规则Apriori模型对笔记本电脑购买事务销量数据研究
全文链接:https://tecdat.cn/?p=34709 原文出处:拓端数据部落公众号 自2011年全球PC出货量达到历史最高的3.64亿台后,全球PC市场出货量已经连续四年下滑。市场调研公司Gartner最新数据显示,2015年Q3全球PC销量同比降低7.7%,至7370万台。IDC数据更加 ......
Language Models are Unsupervised Multitask Learners
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! OpenAI blog, 2019 ......
InstructGPT《InstructGPT: Training language models to follow instructions with human feedback》解读
背景 GPT-3 虽然在各大 NLP 任务以及文本生成的能力上令人惊艳,但是他仍然还是会生成一些带有偏见的,不真实的,有害的造成负面社会影响的信息,而且很多时候,他并不按人类喜欢的表达方式去说话。在这个背景下,OpenAI 提出了一个概念“Alignment”,意思是模型输出与人类真实意图对齐,符合 ......
QARV: Quantization-Aware ResNet VAE for Lossy Image Compression
目录简介创新之处模型结构实验结果 什么是Quantization-Aware量化感知? 简介 该文章基于VAE提出一种新的有损图像压缩方法,起名叫quantization-aware ResNet VAE (QARV). 这种方法集成了测试时间量化和量化感知训练,没有它就无法进行熵编码? 除此之外还 ......
【Mathematical Model】Python拟合多元方程(线性回归)
Python中可以使用多种库进行拟合方程,其中最常用的是NumPy和SciPy。NumPy是一个用于处理数组和矩阵的库,而SciPy则提供了大量的科学计算函数,包括拟合算法。之前已经分享过一元一/二次方程的拟合,有兴趣的可以查看:Python拟合一元方程。今天给大家分享下如何使用Python拟合多元... ......
GPT-3《Language Models are Few-Shot Learners》解读
GPT-3 和 GPT-2差别 1. 效果上,超出 GPT-2 非常多,能生成人类难以区分的新闻文章;2. 主推 few-shot,相比于 GPT-2 的 zero-shot,具有很强的创新性;3. 模型结构略微变化,采用 sparse attention 模块;4. 海量训练语料 45TB(清洗后 ......
django项目中存在多个app时models 表没有创建成功
场景 使用django 创建的项目,项目下有多个app,在第二个app中的models中创建表,执行生成表的命令没有生效。 解决 #1、执行命令需要指定app名称 python manage.py makemigrations --empty team # team 为app名称 #2、 再次正常运 ......
GPT-2 《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》解读
背景 GPT1采用了pre-train + fine-tuning训练方式,也就是说为了适应不同的训练任务,模型还是需要在特定任务的数据集上微调,仍然存在较多人工干预的成本。GPT-2 想彻底解决这个问题,通过 zero-shot,在迁移到其他任务上的时候不需要额外的标注数据,也不需要额外的模型训练 ......
【Mathematical Model】Python拟合一元一/二次方程(线性回归)
Python中可以使用多种库进行拟合方程,其中最常用的是NumPy和SciPy。NumPy是一个用于处理数组和矩阵的库,而SciPy则提供了大量的科学计算函数,包括拟合算法。 ......
无法获得数据库 'model' 上的排他锁。请稍后重试该操作
标题: Microsoft SQL Server Management Studio 数据库 "XXXX" 的 创建 失败。 (Microsoft.SqlServer.Smo) 有关帮助信息,请单击: https://go.microsoft.com/fwlink?ProdName=Microsof ......
【Mathematical Model】Ransac线性回归&Python代码
Ransac算法,也称为随机抽样一致性算法,是一种迭代方法,用于从一组包含噪声或异常值的数据中估计数学模型。Ransac算法特别适用于线性回归问题,因为它能够处理包含异常值的数据集,并能够估计出最佳的线性模型。 ......
强化学习研究方向(研究领域)现有的不足(短板、无法落地性) —— Why You (Probably) Shouldn’t Use Reinforcement Learning
外文原文: Why You (Probably) Shouldn’t Use Reinforcement Learning 地址: https://towardsdatascience.com/why-you-shouldnt-use-reinforcement-learning-163bae193 ......
FLAC: Federated Learning with Autoencoder Compression and Convergence Guarantee-2022
目的:减少通信量(成本),例如VGGNet架构具有大约1.38亿个参数(4264 Mb) 方法:具有自动编码器压缩(Autoencoder Compression)且具有收敛保证(Convergence Guarantee);利用冗余信息(the redundant information)和FL的 ......
A novel local-global dependency deep learning model for soil mapping
程哥的一区文章 “A novel local-global dependency deep learning model for soil mapping” (Li 和 Zhang, 2022, pp. -) (pdf) 研究问题:“工 程 “ discrete” 特征不能反映环境协变量 之间 的相 ......
《Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision》论文学习
一、Abstract 最先进的计算机视觉系统被训练用以预测一组预定的固定目标类别。这种受限的监督方式限制了它们的通用性和可用性,因为需要额外的标记数据来指定任何新的视觉概念。因此,直接从关于图像的原始描述文本中学习是一个有希望的替代方法,它利用了更广泛的因特网监督来源。 我们证明了预测哪个标题与哪张 ......