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text-to-image reinforcement pre-trained generate

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

《Span-Based Joint Entity and Relation Extraction with Transformer Pre-Training》阅读笔记

代码 原文地址 预备知识： 1.什么是束搜索算法（beam search）? beam search是一种用于许多自然语言处理和语音识别模型的算法，作为最终决策层，用于在给定目标变量(如最大概率或下一个输出字符)的情况下选择最佳输出。 2.什么是条件随机场（Conditional Random Fi ......
Pre-Training Transformer Span-Based Extraction Relation

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

《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

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

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 ......
研究方向 研究领域 Reinforcement Probably Learning

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

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

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

Open-World Object Manipulation using Pre-trained Vision-Language Models

概述 提出MOO: Manipulation of Open-World Objects 用预训练的VLM在图像中标记instruction的object的坐标，传入policy进行控制，可以zero-shot泛化到novel object，还支持手指、点击输入指令。 问题 机器人泛化到训练中没有见 ......
Vision-Language Manipulation Pre-trained Open-World Language

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

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

【论文阅读笔记】【多模态-Referring & Grounding】 Grounded Language-Image Pre-training

GLIP CVPR 2022 (Oral, Best Paper Finalist) 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： 如何将视觉-语言预训练技术应用在以目标检测为代表的 fine-grained image understanding 上面？ 如何在增加训练数据的同 ......
模态 Language-Image Pre-training Referring Grounding

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

GLIP:Grounded Language-Image Pre-training

Grounded Language-Image Pre-training 目录Grounded Language-Image Pre-training简介摘要Introduction统一的损失函数方法总结参考资料 GLIPv1: Grounded Language-Image Pre-trainin ......
Language-Image Pre-training Grounded Language training

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

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 ......
Models UtilizeWorld Pre-trained Model-based Leveraging

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 ......
TensorFlow TensorFlow-Explanation 使用方法 Explanation pre-trained

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

《Visual Analytics for RNN-Based Deep Reinforcement Learning》

摘要 准备开题报告，整理一篇 2022 年TOP 论文。 论文介绍 该论文是一篇 2022 年，有关可视化分析基于RNN 的深度强化学习训练过程的文章。一作是 Junpeng Wang ，作者主要研究领域就是：visualization, visual analytics, explainable ......
Reinforcement Analytics RNN-Based Learning Visual
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