model_view_delegate delegate model view
Recommendation as Instruction Following: A Large Language Model Empowered Recommendation Approach
目录概InstructRecInstruction Generation Zhang J., Xie R., Hou Y., Zhao W. X., Lin L., Wen J. Recommendation as instruction following: a large language mo ......
什么是 Web 开发的 Server Side Model
在 Web 开发中，"Server-Side Model" 是指在服务器端进行数据处理和运算的模型。这种模型的主要优点是可以处理大量数据，同时也可以利用服务器的强大计算能力。与客户端模型（如 JavaScript 中的 MVC 模型）相比，服务器端模型可以更好地保护数据和算法，因为它们不会被发送到客 ......
A Novel Approach Based on Bipartite Network Recommendation and KATZ Model to Predict Potential Micro-Disease Associations
A Novel Approach Based on Bipartite Network Recommendation and KATZ Model to Predict Potential Micro-Disease Associations Shiru Li 1, Minzhu Xie 1, Xi ......
GMMSeg: Gaussian Mixture based Generative Semantic Segmentation Models
前置知识：【EM算法深度解析 - CSDN App】http://t.csdnimg.cn/r6TXM Motivation 目前的语义分割通常采用判别式分类器，然而这存在三个问题：这种方式仅仅学习了决策边界，而没有对数据分布进行建模；每个类仅学习一个向量，没有考虑到类内差异；OOD数据效果不好。生 ......
使用 std::string_view 提升字符串处理性能
C++标准库提供了一个非常优秀的字符串处理类std::string，我们可以通过该类完成各种字符串操作。但是std::string有一个缺点，它的很多操作都是针对字符串实体，存在不必要的内存拷贝的代码，导致字符串的处理性能不尽如人意。 针对这种情况C++17标准引入了std::string_view ......
models补充
一、字段 1.字段列表 1 AutoField(Field) 2 - int自增列，必须填入参数 primary_key=True 3 4 BigAutoField(AutoField) 5 - bigint自增列，必须填入参数 primary_key=True 6 7 注：当model中如果没有自 ......
models简略总结
models.py文件 1 from django.db import models 2 3 # Create your models here. 4 5 class Classes(models.Model): 6 """ 7 班级表 8 """ 9 name = models.CharField ......
gerrit 反向代理从 apache 换成 nginx 之后项目页报错“The page you requested was not found, or you do not have permission to view this page”
每次配置 gerrit 需要用反向代理来实现auth_basic_user_file,以前用apache 进行配置，但不喜欢 apache 要换成 nginx，结果换成 nginx 之后，登录后打开project页报错“The page you requested was not found, or ......
scroll-view回到顶部的使用（scroll-top）
<scroll-view scroll-y class="right-box" :scroll-top="scrollRightTop" @scrolltolower="onreachBottom" :refresher-enabled="true" :refresher-triggered="tr ......
Multi-view Information Integration and Propagation for Occluded Person Re-identification
这篇从多视角这个思路出发，提出多视图信息集成模块，包括定位、量化和集成。 给定具有相同身份的多个图像，MVI2P：i）定位特征图中的空间辨别区域以过滤掉噪声信息。 ii）量化不同图像的显着性信息的相对重要性。 iii) 通过执行逐元素加法来集成多视图信息。 iv)通过知识蒸馏将多个图像隐含的综合信息 ......
SPSS modeler利用类神经网络对茅台股价涨跌幅度进行预测
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34459 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Xu Zhang 数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为各个行业以及产业变革的重要力量。对于股市来说，用人工智能来对股价进行预测成为量化投资的一个重要手段。本项目帮助客户运用powerBI获取 ......
BMR论文阅读笔记（Bootstrapping Multi-view Representations for Fake News Detection）
以往的多媒体假新闻检测研究包括一系列复杂的特征提取和融合网络，从新闻中收集有用的信息。然而，跨模态一致性如何影响新闻的保真度以及不同模态的特征如何影响决策仍然是一个悬而未决的问题。本文提出了一种基于自举多视图表示(BMR)的假新闻检测方案。对于一篇多模态新闻，我们分别从文本、图像模式和图像语义的角度... ......
Python报错：WARNING conda.models.version:get_matcher(542): Using .* with relational operator is superfluous and deprecated and will be removed in a future version of conda.
参考： https://blog.csdn.net/weixin_45685859/article/details/132916216 报错： [23:59:14](pytorch) devil@OMEN:~$ [23:59:14](pytorch) deviconda install pytorc ......
执行SQL 获取一个Model 集合 List<Model>
/// <summary> /// 获取最新的24条数据 /// </summary> /// <returns></returns> public List<WeldResultModel> GetListByLase24() { var sql = @"SELECT TOP 24 * FROM ......
MySQL Model SQL
USE INFORMATION_SCHEMA; SELECT CONCAT( '/// <summary>\r\n/// ', COLUMN_COMMENT, '\r\n/// </summary>\r\npublic ', CASE DATA_TYPE WHEN 'bigint' THEN IF( ......
ENTROFORMER: A TRANSFORMER-BASED ENTROPY MODEL基于transformer的熵模型
目录简介模型核心代码性能实验 简介 \(\quad\)由于cnn在捕获全局依赖关系方面效率低，因此该文章提出了基于tansformer的熵模型——Entoformer；并针对图像压缩进行了top-k self-attention和a diamond relative position encodin ......
Leveraging Pre-trained Large Language Models to Construct and UtilizeWorld Models for Model-based Task Planning
0 Abstract 将LLM直接作为planner的方法实用性不足的几个原因：plan的正确率有限，严重依赖于feedback（与sim或者真实环境的交互），利用人类feedback的效率低下。 作者在两个IPC域和一个Household域证实了GPT-4可以用来生成高质量的PDDL模型（执行超过 ......
Towards Reasoning in Large Language Models A Survey
Reasoning 定义 推理：以逻辑和系统的方式进行思考，利用证据和过往经验来得出结论或作出抉择。 演绎推理Deductive Reasoning 结论来源于前提假设的阳性 前提假设：哺乳动物都有肾脏 前提假设：鲸是哺乳动物 结论：鲸有肾脏 归纳推理Inductive Reasoning 结论来源 ......
TensorFlow-深度学习预训练模型的使用方法讲解（TensorFlow-Explanation on how to use deep learning pre-trained models）
在运用深度学习模型时，掌握运用预训练模型的方法是必不可少的一步。为什么要使用与训练的模型，原因归纳如下： （1）使用大量高质量的数据（如 ImageNet 是普林斯顿大学与斯坦福大学所主导的项目）又加上设计较复杂的模型结构（如ResNet模型高达150层）设计出来的模型，准确率会大大提高。 （2）可 ......
在web-view加载的本地及远程HTML中调用uni的API及网页和vue页面通讯
转载于在web-view加载的本地及远程HTML中调用uni的API及网页和vue页面通讯 - DCloud问答 uni-app的web-view组件，支持加载远程网页，在app环境下，还支持加载本地HTML页面。 在web-view加载页面中，会涉及wx、plus、uni等对象的使用。 在小程序下 ......
uniapp中scroll-view滚动到指定组件位置
最近做一个uniapp的聊天室界面，当获取聊天信息之后需要下滑到底部最新消息处，当上拉刷新的时候需要再往上一格移动到下面的消息 通过scroll-view的滚动和下拉刷新来实现 在scroll-view的属性中设置 :scroll-into-view="state.scrollIntoMessage ......
手撕Vue-Router-实现router-view
前言 在上一篇 [手撕Vue-Router-实现router-link] 中，我们实现了 router-link 组件，这一篇我们来实现 router-view 组件。 实现思路 router-view 其实与 router-link 是同一个世界，同一个梦想的，那么我就废话不多说了，直接上代码。 ......
ElasticSearch之cat trained model API
命令样例如下： curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/ml/trained_models?v=true&pretty" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPH=QBE+s5 ......
论文：Multistep ahead prediction of temperature and humidity in solar greenhouse based on FAM-LSTM model
Multistep ahead prediction of temperature and humidity in solar greenhouse based on FAM-LSTM model 基于 FAM-LSTM 模型的日光温室温湿度多步提前预测 题目：“Multistep ahead pr ......
第二章 使用string和string_view
第二章 使用string和string_view C风格字符串 在C语言中,字符串为字符类型的数组.字符串中的最后一个字符是 null('\0') 字符,官方将这个字符定义为 NUL .目前,程序员使用C字符串最常犯的错误是忘记为NUL分配空间 C++中有一些从C语言的字符串操作函数,它们在 <cs ......
Can Pre-Trained Text-to-Image Models Generate Visual Goals for Reinforcement Learning
概述 Learning form the Void (LfVoid) 根据给定的language instruction对observation进行appearance-based and structure-based修改得到goal images，为RL提供奖励信号。提升了example-bas ......
直播系统代码，Android自定义View实现呼吸灯效果
直播系统代码，Android自定义View实现呼吸灯效果 自定义View的属性定义 attrs.xml 如下： <resources> <declare-styleable name="BreathView"> <attr name="centerCircleRadius" format="dime ......
C# action,delegate,func的用法和区别
举个委托的例子： 小明去书店买一本书。 1、 买书： private delegate void BuyBook(); 2、附近书店 （委托的方法）： public static void Book() { MessageBox.Show("提供书籍"); } 3、小明和书店建立关系（给委托绑定方法 ......
Computer vision: models, learning and inference
http://www.computervisionmodels.com/ 13.2.3 SIFT detector SIFT 尺度不变特征转换 s a second method for identifying interest points 一个尺度和对应兴趣点定位 14 15 16 ......
django 创建model 并迁移生成表 在创建记录的写法流程
django 创建model 并迁移生成表 在创建记录的写法流程 在Django中，创建一个新的模型并迁移生成表的步骤如下： 在你的应用的models.py文件中定义模型。例如，我们创建一个名为Person的模型，它有name和age两个字段： from django.db import model ......