526互联

self-supervised interpretable adversarial generative

mybatis-generator:generate生成器将另外的数据库内同名表生成

问题： 在使用mybatis-generator:generate生成器时，会生成别的数据库内同表名； 因为是相同表名。 解决： 在生成器的配置文件中的数据库连接地址内添加： <!--放置生成其他库同名表--> <property name="nullCatalogMeansCurrent" val ......
生成器 mybatis-generator generator generate mybatis

[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:/ ......
Self-conditioned Representations conditioned Generation Generating

开课吧前端1期.阶段5：generator，模块化与babel

复习：ES6 变量let、箭头function、参数等、map、reduce、filter、forEach Promise消除回调，Promise.all([p1,p2,p3]).then() 单独Promise并不能帮我们解决所有问题，还有2个兄弟是从Promise过度出来的，generator ......
前端 generator 模块 阶段 babel

3_5 Interpreters for Languages with Abstraction

3_5 Interpreters for Languages with Abstraction The Calculator language provides a means of combination through nested call expressions. However, ther ......
Interpreters Abstraction Languages with for

《A Novel Table-to-Graph Generation Approach for Document-Level Joint Entity and Relation Extraction》阅读笔记

代码 原文地址 文档级关系抽取（DocRE）的目的是从文档中提取实体之间的关系，这对于知识图谱构建等应用非常重要。然而，现有的方法通常需要预先识别出文档中的实体及其提及，这与实际应用场景不一致。为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的表格到图生成模型（TAG），它能够在文档级别上同时抽取实体和关系。T ......
Document-Level Table-to-Graph Generation Extraction Approach

Pycharm：添加Python interpreter

1、起因 在编写完一个py文件之后，点击执行，出现以下错误： Error:Python interpreter is not selected. Please setup Python interpreter first. 原因在于，我们还未设置Python解释器 2、解决 ①为pycharm设置一 ......
interpreter Pycharm Python

python生成器generator的用法

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。 所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不 ......
生成器 generator python

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 ......
Understanding Pre-Training Generative Improving Language

POLIR-Int-Generative AI in 2024: The 6 most important consumer tech trends for next year

Generative AI in 2024: The 6 most important consumer tech trends for next year Qualcomm executives reveal key trends in AI, consumer technology and mo ......
POLIR-Int-Generative Generative important consumer trends

Generative AI generates tricky choices for managers

Generative AI generates tricky choices for managers Transformational technologies can be very trying THE REMARKABLE capabilities of generative artific ......
Generative generates managers choices tricky

[论文阅读] Learning Component-Level and Inter-Class Glyph Representation for few-shot Font Generation

Pre title: Learning Component-Level and Inter-Class Glyph Representation for few-shot Font Generation accepted: ICME 2023 paper: https://ieeexplore.ie ......
Component-Level Representation Inter-Class Generation Component

解释器模式 Interpreter

一、定义 给定一个语言，定义他的文法的一种表示 并定义一个解释器，这个解释器使用该表示来解释语言中的句子 二、适用场景 某个特定类型问题发生频率足够高 三、优缺点 1、优点 语法由很多类表示，容易改变及扩展此“语言” 2、缺点 需要预知规则 当语法规则数目太多时，增加了系统复杂度 四、代码实现 ht ......
解释器 Interpreter 模式

论文阅读-Self-supervised and Interpretable Data Cleaning with Sequence Generative Adversarial Networks

1. GARF 简介 代码地址：https://github.com/PJinfeng/Garf-master 基于 SeqGAN 提出了一种自监督、数据驱动的数据清洗框架——GARF。 GARF 的数据清洗分为两个步骤： 规则生成 (Rule generation with SeqGAN)：利用 ......
Self-supervised Interpretable Adversarial Generative supervised

sans sec 565 Red Team Operations and Adversary Emulation - 红队运营和对手仿真 之 565.1 Lab 1.4：奖金！用户名枚举和密码喷射

565.1 Lab 1.4：用户名枚举和密码喷射 目标 用户名枚举以发现其他有效用户 使用已知密码对新发现的账户进行喷洒 本实验室模拟的 TTP T1594 - Search Victim-Owned Websites T1078 - Valid Accounts T1087.003 - Accou ......
红队 Operations 奖金 565 Adversary

sans sec 565 Red Team Operations and Adversary Emulation - 红队运营和对手仿真 之 565.1 Lab 1.3：侦察和密码攻击

sans sec 565 Red Team Operations and Adversary Emulation - 红队运营和对手仿真 之 565.1 Lab 1.3：侦察和密码攻击 目标 通过分析 Draconem.io 网站进行侦察 确定密码攻击的目标对象 通过收集电子邮件地址发现有效的用户名 ......
红队 Operations 565 Adversary Emulation

Ansor：Generating High-Performance Tensor Program for Deep Learning

Ansor：Generating High-Performance Tensor Program for Deep Learning Abstract 高性能的张量程序对于保证深度神经网络的高效执行十分关键，但是在不同硬件平台上获取高性能的张量程序并不容易。近年的研究中，深度学习系统依赖硬件供应商提 ......
High-Performance Performance Generating Learning Program

generative AI

Welcome to generative AI for everyone. Since the release of ChatGPT, AI specifically, generative AI has caught the attention of many individuals, corp ......
generative AI

Generative AI: Friend or Foe?

Generative AI: Friend or Foe? Introduction Artificial intelligence (AI) is rapidly changing the world around us, and the writing and publishing indust ......
Generative Friend Foe AI or

【论文阅读笔记】【多模态-Vision-Language Pretraining】 BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation

BLIP ICML 2022 (Spotlight) 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？写作背景是什么？ 问题： 在视觉-语言预训练（VLP）中，如何更加高效地利用充斥着噪声的海量图文对数据，提升预训练效果？ 如何设计模型，使得预训练后的模型在理解（understanding-based）任务 ......
Language Vision-Language 模态 Vision Language-Image

sans sec 564 Red Team Operations and Adversary Emulation - 红队运营和对手仿真

564.1 红队演习介绍与规划 混乱的术语定义： 不需要知道这些词语的分别含义，只需要知道你在搞渗透 • Ethical Hacking • Vulnerability Scanning • Vulnerability Assessment（SEC460: Enterprise Threat and ......
红队 Operations Adversary Emulation 对手

pycharm中三种解释器：virtual Enviroment、conda Enviroment、system interpreter

1、system interpreter不推荐使用 2、Virtual Environment—Python的虚拟环境可以使一个Python程序拥有独立的库library和解释器interpreter，而不用与其他Python程序共享统一个library和interpreter。虚拟环境的好处是避免 ......
Enviroment 解释器 interpreter pycharm virtual

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 ......
Segmentation Generative Gaussian Semantic Mixture

Class-Incremental Learning with Generative Classifiers(CVPR2021W)

前置知识：VAE（可以参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/348498294） Motivation 之前的方法通常使用判别式分类器，对条件分布\(p(y|\textbf{x})\)进行建模（classifier+softmax+ce）。其问题在于分类器会偏向最新学的类别， ......
Class-Incremental Incremental Classifiers Generative Learning

MemGPT中_generate_reply_for_user_message报错TypeError: cannot unpack non-iterable coroutine object

memgpt/autogen/memgpt_agent.py", line 230, in _generate_reply_for_user_message (TypeError: cannot unpack non-iterable coroutine object 解决 将memgpt/auto ......
generate_reply_for_user_message non-iterable TypeError coroutine generate

《REBEL Relation Extraction By End-to-end Language generation》阅读笔记

论文来源 代码地址 相关视频（YouTube） 相关概念： 1.What is natural language understanding (NLU)? Natural language understanding (NLU) is a branch of artificial intellige ......
Extraction End-to-end generation Language Relation

[论文速览] Randomized Quantization@ A Generic Augmentation for Data Agnostic Self-supervised Learning

Pre title: Randomized Quantization: A Generic Augmentation for Data Agnostic Self-supervised Learning accepted: ICCV 2023 paper: https://arxiv.org/abs ......
Self-supervised Quantization Augmentation Randomized supervised

Generative-Contrastive Graph Learning for Recommendation论文阅读笔记

Abstract 首先介绍了一下GCL的一些缺点，GCL是通过数据增强来构造对比视图，然后通过最大化对比视图之间的互信息来提供自监督信号。但是目前的数据增强技术都有着一定的缺点 结构增强随机退出节点或边，容易破坏用户项目的内在本质 特征增强对每个节点施加相同的尺度噪声增强，忽略的节点的独特特征 所以 ......
Generative-Contrastive Recommendation Contrastive Generative Learning

乘风破浪，遇见生成式人工智能(Generative AI)洪流之初学者入门课程，十二章系列By微软云技术布道师团队

课程资源 https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners 课程学习环境设置 Fork课程仓库到自己的账号 https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork 点击 ......
乘风破浪 人工智能 洪流 初学者 Generative

Python——第四章：生成器(generator)

生成器(generator): 生成器的本质就是迭代器 创建生成器的两种方案: 1. 生成器函数 2. 生成器表达式 生成器函数 生成器函数中有一个关键字yield 生成器函数执行的时候, 并不会执行函数, 得到的是生成器. yield: 只要函数中出现了yield. 它就是一个生成器函数 作用: ......
生成器 generator Python

ES6 Generator

Generator Generator 函数是一个状态机，封装了多个内部状态。 执行 Generator 函数会返回一个遍历器对象，返回的遍历器对象可以依次遍历 Generator 函数内部的每一个状态。 函数特征：1. function 关键字与函数名之间有一个星号。2. 函数体内部使用 yiel ......
Generator ES6 ES
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