multiinstruct instruction multi-modal improving
SHARPNESS-AWARE MINIMIZATION FOR EFFICIENTLY IMPROVING GENERALIZATION论文阅读笔记
Intro 在训练集上最小化损失很可能导致泛化性低，因为当今模型的过参数化会导致training loss的landscape异常复杂且非凸，包含很多local/global minima，因此优化器的选择至关重要。loss landscape的几何性质（特别是minima的flatness）与泛化 ......
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 ......
基于融合语义信息改进的内容推荐算法。Improved content recommendation algorithm integrating semantic information.
引言 路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。每天一篇论文，做更好的自己。 本文读的这篇论文为发表于2023年5月28日的一篇名为《基于融合语义信息改进的内容推荐算法》（基于融合语义信息改进的内容推荐算法）的文章，文章主要介绍了基于内容的推荐技术在电子商务和教育领域的广泛应用，以及传统基于内容推荐技术在语义 ......
[ABC273D] LRUD Instructions 题解
[ABC273D] LRUD Instructions 题解 很好的一道大模拟，使我爆 \(0\)。 思路解析 大模拟，我们只需要用一个 \(x,y\) 表示我们当前的位置，而对于每一个移动，我们就判断在当前移动方向上离当前点最近的点，若该点在当前行进路线上，则把当前位置设为该点前面的一个。 其中判 ......
初中英语优秀范文100篇-048My English Has Improved-我的英文水平提高了
PDF格式公众号回复关键字:SHCZFW048 记忆树 1 When I entered junior middle school,there were so many subjects that I had to stay up every night to review what I had l ......
MMGCN: Multi-modal Graph Convolution Network for Personalized Recommendation of Micro-video
目录概符号说明MMGCN代码 Wei Y., Wang X., Nie L., He X., Hong R. and Chua T. MMGCN: Multi-modal graph convolution network for personalized recommendation of mic ......
初中英语优秀范文100篇-041Computer Improves My English Study-电脑有助于我英语学习
PDF格式公众号回复关键字:SHCZFW041 记忆树 1 Nowadays, we cannot live without computers for one day. 翻译 现在，我们一天都无法离开电脑。 简化记忆 电脑 句子结构 1Nowadays是副词，表示“现在”，作状语。 2we can ......
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 ......
GPT-1论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》解读
背景 GPT-1 采用了两阶段训练的方式： 1. 第一阶段 pre-training，在海量文本上训练，无需label，根据前k-1个词预测第k个单词是什么，第一阶段的训练让模型拥有了很多的先验知识，模型具有非常强的泛化性 2. 第二阶段在特定任务上fine-tuning，让模型能适应不同的任务，提 ......
《X-LLM: Bootstrapping Advanced Large Language Models by Treating Multi-Modalities as Foreign Languages》论文学习
《X-LLM: Bootstrapping Advanced Large Language Models by Treating Multi-Modalities as Foreign Languages》论文学习 ......
Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer: ViT中的位置编码
Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer * Authors: [[Kan Wu]], [[Houwen Peng]], [[Minghao Chen]], [[Jianlong Fu]], ......
Instruction-Following Agents with Multimodal Transformer
概述 提出了InstructRL，包含一个multimodal transformer用来将视觉obs和语言的instruction进行编码，以及一个transformer-based policy，可以基于编码的表示来输出actions。 前者在1M的image-text对和NL的text上进行训 ......
Performance Improvements in .NET 8 & 7 & 6 -- Thread【翻译】
线程 .NET 的最近版本在线程、并行、并发和异步等方面做出了巨大的改进，例如 ThreadPool 的完全重写（在 .NET 6 和 .NET 7 中），异步方法基础设施的完全重写（在 .NET Core 2.1 中），ConcurrentQueue 的完全重写（在 .NET Core 2.0 中 ......
Dependency injection framework -- Decoupled packages example (multiple containers) -- ADD DIP IMPROVEMENT
Dependency injection framework https://python-dependency-injector.ets-labs.org/index.html Dependency Injector is a dependency injection framework for ......
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 ......
LPI-IBWA: Predicting lncRNA-protein interactions based on an improved Bi-Random walk algorithm
LPI-IBWA: Predicting lncRNA-protein interactions based on an improved Bi-Random walk algorithm Minzhu Xie 1, Ruijie Xie 2, Hao Wang 3 Affiliations exp ......
B4185. LPI-IBWA:Predicting lncRNA-protein Interactions Based on Improved Bi-Random Walk Algorithm
B4185. LPI-IBWA:Predicting lncRNA-protein Interactions Based on Improved Bi-Random Walk Algorithm Minzhu Xie1, Hao Wang1 and Ruijie Xi1 1Hunan Normal ......
Improving Computer Vision Accuracy using Convolutions
Improving Computer Vision Accuracy using Convolutions 在前面的课程中，你们了解了如何使用包含三层的深度神经网络（DNN）进行时装识别，这三层分别是输入层（数据的形状）、输出层（所需输出的形状）和隐藏层。你试验了不同大小的隐藏层、训练epoch ......
【论文阅读】Improving language understanding by generative pre-training
原始题目：Improving language understanding by generative pre-training 中文翻译：通过生成预训练提高语言理解能力 发表时间：2018年 平台：Preprint 文章链接：https://www.mikecaptain.com/resource ......
Performance Improvements in .NET 8 -- Exceptions & Reflection & Primitives【翻译】
Exceptions 在 .NET 6 中，ArgumentNullException 增加了一个 ThrowIfNull 方法，我们开始尝试提供“抛出助手”。该方法的目的是简洁地表达正在验证的约束，让系统在未满足约束时抛出一致的异常，同时也优化了成功和99.999%的情况，无需抛出异常。该方法的结 ......
浅谈JVM Instruction Set (Opcode)
浅谈JVM Instruction Set (Opcode) 1. 背景 日常开发中，遇到一个潜藏bug的java代码，借此简单回顾一下JVM Instruction Set (Opcode)知识。 问题demo代码如下： public class BugDemo { public static v ......
Performance Improvements in .NET 8 -- Native AOT & VM & GC & Mono
原生 AOT 原生 AOT 在 .NET 7 中发布。它使 .NET 程序在构建时被编译成一个完全由原生代码组成的自包含可执行文件或库：在执行时不需要 JIT 来编译任何东西，实际上，编译的程序中没有包含 JIT。结果是一个可以有非常小的磁盘占用，小的内存占用，和非常快的启动时间的应用程序。在 .N ......
Soil salinization improvement土壤盐渍化改良
Soil salinization improvement土壤盐渍化改良 1.Chemical improvement measures 化学改良措施 Chemical improvement measures are the methods of improving saline soil by ......
Improving The Fetch XML Performance using Latematerialize -如何使用Latematerialize提高Fetch XML 查询性能
假设要从包含 100,000 条记录、100 多列的表中提取 500 个，根据过滤条件，需要几分钟才能获取记录。 原因是应用程序传统上 fetchxml 首先获取所有 100,000 条记录和数百列。然后它根据查询执行过滤器以获取记录。 为了克服这一挑战，如果我们一个查询，首先提取所需 500 条记 ......
论文阅读：InstructIE： A Chinese Instruction-based Information Extraction Dataset
主要提出了一种数据集Instruction-based IE，要求模型根据指令来提取信息。 1. Instruction 为IE任务创建特定的数据集式消耗事时间与资源的。 面对这些挑战的常见方法： Seq2seq提出 TANL将其视为自然语言增强的翻译任务。 UIE提出一种text-to-struc ......
Performance Improvements in .NET 8 -- JIT部分翻译
相关视频 动态PGO 基准测试设置 在本文中，我包括微基准测试以突出讨论的各个方面。其中大部分基准测试都是使用BenchmarkDotNet v0.13.8实现的，除非另有说明，否则每个基准测试都有一个简单的设置。 要跟随本文，首先确保已安装.NET 7和.NET 8。对于本文，我使用了.NET 8 ......
ST12 Trace – Step by step instruction on how to use it for analysis
ST12介绍 ST12性能分析工具的使用分如下三个步骤： 设置跟踪参数 开始跟踪收集跟踪数据 分析跟踪数据 跟踪参数分类： 跟踪对象（Trace For） 跟踪类型（Type of Trace） 跟踪对象 ST12可以捕获4种类型的数据 “User/Tasks”, “Work Process”, “ ......
QT编程解决Error: no such instruction: `swpb %cl,%dl,[%edi]'
原文：https://blog.csdn.net/memory_exception/article/details/50886337 可能是arm 交叉环境有问题,如果配置好了一般reconfigure下就ok. 如果总是有问题，可以修改qatomic_arm.h,将汇编用c code写可以避过这个 ......
利用不可识别的人脸来增强人脸识别性能Harnessing Unrecognizable Faces for Improving Face Recognition
灰色标记：可以日后引用的观点 红色标记：好的写法、语句、单词 紫色标记：文章重点 黄色标记：寻常突出 文章评论：： 创新点：： 主要内容：： gallery中的样本通常是人为采集并精心挑选的，它们具有较好的可识别性；然而，query通常来自于真实场景，它们受多种因素干扰如像素等等。 针对“检测器能检 ......
[论文速览] SDXL@ Improving Latent Diffusion Models for High-Resolution Image Synthesis
Pre title: SDXL: Improving Latent Diffusion Models for High-Resolution Image Synthesis accepted: arXiv 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2307.01952 co ......