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【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 ......
OpenSSL - Certificate Generation
We will use the OpenSSL (https://www.openssl.org/source/) tool to generate self-signed certificates. A certificate authority (CA) is responsible for s ......
解密Prompt系列19. LLM Agent之数据分析领域的应用：Data-Copilot & InsightPilot
这一章我们聊聊大模型在数据分析领域的应用。数据分析主要是指在获取数据之后的数据清洗，数据处理，建模，数据洞察和可视化的步骤。这里我们聊两篇论文：Data-Copilot 和 InsightPilot ......
[Javascript] Using Generator to create a number generate with condition
const generateTimeMs = (min, max) => Math.floor(Math.random() * (max - min + 1)) + min /** * A generator which can generate numbers based on settings ......
什么是人工智能领域的 SFT - Supervised Finetuning
在人工智能（AI）领域，Supervised Finetuning 是一个重要的概念。它涉及到在预训练模型的基础上，利用有标签的数据进行微调，以适应特定的任务或领域。这个过程可以被视为在更广泛的知识基础上进行特定任务的训练，从而在新任务上获得更好的性能。 Supervised Finetuning ......
《Deep learning for fine-grained image analysis: A survey》阅读笔记
论文标题 《Deep learning for fine-grained image analysis: A survey》 作者 魏秀参，旷世研究院 初读 摘要 细粒度图像分析（FGIA）的任务是分析从属类别的视觉对象。 细粒度性质引起的类间小变化和类内大变化使其成为一个具有挑战性的问题。 本文旨 ......
什么是计算机安全领域的渗透测试
渗透测试概述 渗透测试，又被称为Penetration Testing（或简称PenTest），是一种网络安全活动，旨在模拟恶意黑客的攻击行为，以评估计算机系统、网络或应用程序的安全性。渗透测试通过模拟各种攻击手法，验证潜在漏洞和弱点，为组织提供全面的安全评估。渗透测试的主要目的是发现潜在的安全漏洞 ......
什么是企业管理软件领域的 light-house 客户
Lighthouse customer，在中文环境中，我们通常将其称为“灯塔客户”。这是一种非常重要的商业术语，尤其在新产品开发和市场推广的阶段，灯塔客户的作用尤其显著。 首先，我们先来理解一下 Lighthouse customer 这个概念的含义。字面上理解，Lighthouse 是灯塔的意思， ......
计算机领域 "透明"的含义
在计算机术语中，"透明"通常指的是一种操作或过程对用户或其他系统的影响被隐藏或减轻到最小程度，以使其表现为无缝、不可察觉或无需用户干预。这种透明性的目标是使系统更易于使用、更具可靠性，并减少对终端用户或其他系统组件的干扰。 例如Linux内存配置中的的"透明巨大页面（THP）"中，"透明"的含义是系 ......
Conditional Probability Models for Deep Image Compression
\(\quad\)在自编码器中使用深度网络已成为有前途的研究方向，这种学习网络有两个挑战： 处理量化与控制reconstruction error (distortion) entropy (rate) of the latent image representation之间的权衡（rate都用熵表 ......
库存管理领域的 RFID（Radio-Frequency Identification）设备介绍
库存管理领域的RFID（Radio-Frequency Identification）设备是一种重要的技术工具，用于跟踪和管理库存、资产和物流的过程。RFID技术采用了射频识别技术，通过无线通信来捕捉、存储和检索数据。这种技术在医疗设备经销商、制造商和医院等医疗领域的库存管理中发挥了关键作用。 RF ......
[939] Generate a new shapefile based on a list of records and query polygons from a large shapefile
ref: arcpy.management.MakeFeatureLayer(in_features, out_layer, {where_clause}, {workspace}, {field_info}) ref: arcpy.management.SelectLayerByAttribute ......
（倒推2）E:\mmdetection-main\demo\image_demo.py 代码解读
# Copyright (c) OpenMMLab. All rights reserved. """Image Demo. This script adopts a new infenence class, currently supports image path, np.array and f ......
IT服务管理领域的最佳实践知识体系ITIL4
ITIL 4相对于前一个版本有了大幅的变化，尤其是引入的SVS、SVC的理论对大家理解和掌握这套管理方法论带来了不少的挑战。在阅读itil 4 foundation资料时，发现市面上的一些中文资料良莠不齐，错误很多，所以边阅读官方英文材料，边翻译和整理出一份中文材料，有一些概念和理念是需要反复学习思 ......
想快速进入人工智能领域的Java程序员？你准备好了吗？
本文介绍了作为Java程序员如何迅速融入人工智能领域，并探讨了LLMs的发展和应用。从初次体验到插件开发，再到知识库建立，作者指出了如何将LLMs应用于个人助理的过程。最后，强调了LLMs选择的重要性，以及如何灵活适应自己的需求。 ......
Natural Image Reconstruction from fMRI using Deep Learning: A Survey
Natural Image Reconstruction from fMRI using Deep Learning: A Survey Zarina Rakhimberdina 1,3, Quentin Jodelet 1,3, Xin Liu 2,3,∗, Tsuyoshi Murata 1,3 ......
【论文阅读笔记】【Image Retrieval】 Global Features are All You Need for Image Retrieval and Reranking
SuperGlobal ICCV 2023 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？ 图片检索方法通常由粗粒度图片检索和精确的结果重排列两个模块组成。人们通常认为图片的 local feature 在结果重排列中是不可或缺的，但对大量的 local feature 的计算需要较高的计算资源和时间 能 ......
AI智能网关在工业物联网领域有哪些应用优势
针对规模庞大、设备复杂、自动化智能化水平要求高的工业物联网应用，AI智能网关依托强劲处理器性能和内置多场景应用AI算法，助力工业物联网迈入智能化新高度。 ......
study of 'Missing data imputation framework for bridge structural health monitoring based on slim generative adversarial networks'
the Stochastic Gradient Descent (SGD):为了提高鲁棒性，SGAIN框架的优化器采用了随机梯度下降（SGD） 一，SGAIN框架有两个重要目的：鉴别器D的目的是最大化正确预测M矩阵的概率；生成器的目的是最小化D预测M矩阵的概率。此外，利用反向传播算法对发生器和鉴别器 ......
石原子科技亮相2023成都市信息领域新产品发布会
2023年11月13日至15日，由成都市互联网信息办公室、四川天府新区管委会、成都市经信局市新经济委、成都市农业农村局指导的以“信息创造价值 创新引领未来”为主题的成都市信息领域新产品发布会在科创生态岛1号馆举行。围绕人工智能、区块链、数字化绿色化、数字乡村等多项国家级试点，通过“会+展”的模式，搭 ......
MES在注塑制造领域的运用
MES系统在注塑制造领域的运用主要集中在几个关键领域: 1、为了确保生产数据流的准确性、实时性和无纸化，我们还可以实现双向的质量追踪，确保整个生产过程都是可视化、有序和可控的。 2、通过整合注塑、冲压以及组装车间的实时生产数据，我们可以避免复杂的手工操作，并在交货时间、成本和生产能力之间找到一个平衡 ......
DDD 领域驱动设计
一、简介 领域驱动设计（DDD）是由埃里克-埃文斯（Eric Evans）提出的，它是一套思想、原则和模式，有助于根据业务领域的基础模型设计软件系统。 二、实践架构 分层架构、整洁架构（洋葱架构）、六边形架构（端口适配器架构）、菱形对称架构 2.1、分层架构 架构图： 架构说明： 用户接口层。负责向 ......
Error: install profile containers-default-0.50.1: generate default profile into pipe: get AppArmor version: convert AppArmor patch version: strconv.Atoi: parsing "0~alpha2": invalid syntax
Bug #2040082 “error parsing AppArmor version” : Bugs : golang-github-containers-common package : Ubuntu Bug #2040082 “error parsing AppArmor version” ......
使用ES6生成器（Generators）和redux-saga与使用ES2017的async/await和redux-thunk相比的优缺点。
内容来自 DOC https://q.houxu6.top/?s=使用ES6生成器（Generators）和redux-saga与使用ES2017的async/await和redux-thunk相比的优缺点。 目前关于redux的最新讨论焦点是redux-saga/redux-saga。它使用生成器 ......
An invitation to 3-d vision: from images to geometric models英文pdf下载
Ma Y, Soatto S, Košecká J, et al. An invitation to 3-d vision: from images to geometric models[M]. New York: springer, 2004. https://www.eecis.udel.ed ......
DDD之领域服务与应用服务
领域服务： 聚合中的实体没有业务逻辑代码，只有对象的创建，对象的初始化，状态管理等个体相关的代码； 对于聚合内的业务逻辑，我们编写领域服务Domain service 而对于聚合协作以及聚合与外部系统协作的逻辑，我们编写应用服务 ； 应用服务协调多个领域服务，外部系统来完成一个用例 ； ......
解决 Fedora Live-CD 启动时出现 Invalid image 的问题
. . . . . 安装 Fedora 39 的时候， Live-CD 启动报如下错误： Invalid image Failed to read header: Unsupported Failed to load image: Unsupported start_image() returned ......
[论文阅读] Latent Consistency Models@ Synthesizing High-Resolution Images with Few-Step Inference
1. Pre title: Latent Consistency Models: Synthesizing High-Resolution Images with Few-Step Inference accepted: arXiv 2023 (ICLR 2024 Submission) paper ......
领域驱动 | 事件驱动 | 测试驱动 | 声明式设计 | 响应式编程 | 命令查询职责分离 | 事件溯源
Wow: 基于 DDD、EventSourcing 的现代响应式 CQRS 架构微服务开发框架 领域驱动 | 事件驱动 | 测试驱动 | 声明式设计 | 响应式编程 | 命令查询职责分离 | 事件溯源 架构图 事件源 可观测性 OpenAPI (Spring WebFlux 集成) 自动注册 命令 ......