编辑本期文章以轮播图、Tab栏、列表为例，配合栅格布局与媒体查询，进行 UI 的一多开发。...本期完整代码已提交至gitee：one2More: 【HarmonyOS NEXT】一次开发多端部署（以轮播图、Tab栏、列表为例，配合栅格布局与媒体查询，进行 UI 的一多开发） 目录效果预览1....配合栅格布局做列表展示数量控制总结效果预览编辑编辑 普通屏编辑 折叠屏编辑 大屏1....配合栅格布局做列表展示数量控制栅格布局拥有独立的断点能力，不依赖与媒体查询接口，所以直接使用栅格布局的特性进行开发即可。...栅格布局主要由行和列组成，每一行可以分为若干列，在不同断点状态下展示不同数量的列数，根据这一特性，即可制作成在小屏幕上展示一列文本，在大屏幕上展示两列甚至多列文本。
下面分别介绍这几个部分： Utterance Encoder 话语编码器以当前用户的话语以及对话中之前的话语（用户和系统话语）作为输入，并使用 BERT 构建一系列话语嵌入序列。...首先，编码器可以在不同的领域中进行训练。不同域中的架构描述可以一起使用。其次，一旦对编码器进行了 微调，它就可以用于处理具有新意图、插槽和插槽值的未见过的模式。...注意力模块还将矩阵 A 的每一列归一化为概率分布，以得到矩阵 \widetilde{A}。每一列表示话语标记相对于一个模式元素的注意权重。...实验 数据集 SGD Multi WOZ2.0 Multi WOZ2.1 Multi WOZ2.2 主要结果 消融实验 Find or Classify?...每个分类槽都有 L 个可能的候选值（选择列表），即 {V_1，…，V_L} 其中 L 是选择列表的大小，V_i = {v_1，…，v_c}。
研究人员提出iTransformer，将每个变量的整个时间序列独立地嵌入到一个token中，以扩大局部感受野，更好地利用注意力机制进行多变量关联。...(c)通过共享的前馈网络提取每个标记的序列表示。(d)采用层归一化来减少变量之间的差异。 将整个序列作为标记。...3.1 预测结果 本文进行了广泛的实验，评估提出的模型与先进深度预测器的预测性能。选择10个广为人知的预测模型作为基准，包括基于Transformer、线性和TCN的方法。...3.3 模型分析 消融研究。为验证Transformers组件的合理性，进行了消融实验，包括更换组件（Replace）和移除组件（w/o）实验。...表3 在iTransformer上进行消融。除了删除组件外，我们还替换各个维度上的不同组件，以学习多元相关性（变量）和序列表示（时间）。此处列出了所有预测长度的平均结果。 分析序列表示。
时间序列表示学习：研究者们探索了不同层次的表示学习，以捕获时间序列数据中的复杂依赖关系。例如，Crossformer通过两阶段注意力机制来捕获跨时间和跨变量的依赖性。...iTransformer利用全局序列表示来捕获多变量相关性。...扩展到多变量预测：TimeXer的设计允许它扩展到多变量预测场景，其中每个变量都可以被视为内部变量，而其他所有变量作为外部变量来辅助预测。...(b) 外部序列嵌入：每个外部变量通过变量嵌入作为变量token嵌入。 (c) 内部自注意力：将自注意力应用于内生时间token以捕获补丁式依赖关系。...消融研究：进行了一系列消融实验来分析模型的不同组成部分对预测性能的影响，例如改变嵌入层的设计、调整补丁长度、以及分析交叉注意力和自注意力的作用。
我们按照[8]的方法，将当前帧与之后的第10帧作为一对点云进行配准。我们还随机抽取了训练数据的20%作为验证集。...此外，我们也计算了了所有配对的平均RTE和RRE，以进行更全面的比较。...4.4 消融实验我们进行了丰富的消融实验，以分析所提出的SDMNet的不同模块和参数。所有的消融实验都是在[8]提供的KITTI数据集上进行的。...（5）对于优化传输算法的消融研究，我们还使用Sinkhorn算法作为进行实验，以展示在我们的场景中IPOT算法的有效性。...第一列和第二列分别显示了稀疏匹配阶段和局部密集匹配阶段估计的对应关系。我们对置信度低于阈值的对应关系进行了过滤，以便更好地展示。
他们还进行了广泛的消融研究，以证明所提出方法的有效性。总之，该研究有三个贡献：首先，提出了一种可扩展的端到端自动驾驶解码器范式，强调扩展解码器容量在这一领域的重要性。...最后，他们在两个竞争基准测试中展示了最先进的性能，并进行了广泛的消融研究，以验证所提出的模块的有效性。他们相信，在端到端自动驾驶中，解码器（决策部分）与编码器（感知部分）同等重要。...他们总共收集了189K帧用于进行大部分实验和消融研究。作者使用ResNet-18架构提取图像特征，使用PointNet++架构提取LiDAR特征。...他们总共收集了189K帧以进行大多数实验和消融研究。如表格所示，不同模型在Town05 Long基准测试中的表现。...最终，作者采用Model6作为ThinkTwice的最终模型，并通过消融实验验证了其解码器设计的有效性，特别是通过密集监督的堆叠解码器层可以得到SOTA的性能。
基于来自小红书的真实文本数据，WSDM Cup 20241提出了“对话式多文档QA”的挑战，以鼓励对问题的进一步探索。...：字符串列表，最多5个参考文档 question：字符串，用户问题 answer：字符串，参考答案（未在评估/测试数据中给出） keywords：字符串列表，最好在参考答案中提及的参考关键字（训练/评估...在第二阶段，我们建议利用精调的模型为评估数据集生成（伪）答案，然后将它们添加到原始训练集以从头开始微调新模型。...模型融合 模型集成已被证明在判别任务中是有效的，但是，很少在生成环境下进行探索。 在这项工作中，我们建议近似评估不同模型生成的答案的质量，然后选择最好的作为最终结果。...消融实验 文档过滤的消融实验：表 4 显示了我们的单一模型在使用和不使用噪声文档过滤的情况下推断的实验结果。
Motivation 视觉语言BERT模型扩展了BERT架构，以生成多模态输入的跨模态上下文表示。当对一系列下游任务进行微调时，这些模型已被证明是非常有效的。...相比于以前的一些研究方法，本文的交叉模态输入消融方法具有以下优点： 1）它执行起来很简单，也很容易解释，不需要对模型进行干预，只需要对数据进行最小的干预。...2）作为一种内在的诊断，它直接检查模型，而不需要添加学习参数。 3）它不需要解释激活或attention。 在本文中，作者对现有模型上的交叉模态输入消融进行了研究，以证明其在理解模型行为方面的实用性。...Initialisation and Pretraining Order 所有被测试的模型共享相同的预训练序列：它们首先使用BERT权重初始化，然后在CC上进行预训练，以建模视觉和语言。...如上图所示，使用LabelMatch作为gold labels进行评估并不会导致消融MRC性能的任何明显差异。
在排序阶段，引入用户历史搜索查询与浏览内容等多种视图的行为序列信息作为模型决策依据，从而更准确地预测用户的搜索意图，提升结果列表的排序个性化程度。...为了减少预测阶段的信息冗余，我们引入了一个多头注意力模块，以用户已输入前缀的表示作为查询，对历史行为序列中的信息进行筛选，将一些相关性强的信息表示进行加权合并后与前缀表示整合到一起，作为后续模型预测的依据...我们选取前7天日志数据作为训练集、第8天作为验证集、最后2天作为测试集进行模型的训练与评价。...下表为生成模型的消融实验结果，可以看出，引入主动输入的查询日志作为训练数据，虽然会给模型在Seen场景下的性能带来一些损失，但却能给Unseen场景上的性能带来大幅度提升，取得了一个较好的整体增益。...在未来的工作中，我们将考虑建模更长的用户行为序列，以提升模型预测准确率；同时也会考虑开发出更快的查询生成模型或方法，以实现在线实时生成候选查询。
作为第一个视觉深度MLP网络，MLP-Mixer引入了两种类型的MLP层： 通道混合MLP（CMM） Token 混合MLP（TMM） 对于CMM，该模块主要在每个 Token 的不同通道之间混合信息。...对于 Token 交互模块，本文作者开发了通道级组混合CGSMM，使得一行（或一列）中的 Token 能够对相邻但不同行（或列）的条带中的信息聚合做出贡献，以解决空间特征大小减小但通道数量增加的问题。...为了更好地展示本文作者提出方法的有效性，本文作者对模型设计的关键组件进行了消融实验。...由于GPU资源有限，本文作者在Caltech-101和CIFAR-100两个数据集上进行了消融研究。...在其他消融研究中，本文作者一致将Patch数量设置为C/4。
我们将两种传感器模态嵌入到一个稠密地图中，并计算空间向量相似性以及偏移，以查找候选地点索引的对应位置，并计算旋转和平移。我们使用ICP算法在激光雷达子地图上进行精确匹配，基于粗略对齐。...描述符可以根据DOF分为两类： • 极坐标投影（PP）：PP利用极坐标，角度作为水平轴，半径r作为垂直轴。计算落入每个弧线中的点的数量以填充描述符。它在航向方向上存储1个DOF。...• 笛卡尔投影（CP）：以传感器坐标的x轴作为垂直轴，y轴作为水平轴。计算落入矩形框中的点的数量。它在y方向上包含1个DOF。 扫描帧投影估计 整个初始对准过程可以参考图3。...将提出的系统与两个公共数据集以及来自浙江大学的数据进行了比较。这些竞争性方法包括RO 、带有回环检测的RO 和Rall，还通过消融实验验证了所提出的描述符的有效性。结果在表I中呈现出来。...每一列代表不同序列的结果。 总结 本文提出了一种异构定位系统RoLM，可以实时校正雷达测程的累积误差，而无需回环： • 点云被转换为极坐标和笛卡尔坐标的密度图。
该编码器(图1A)利用多视图的图神经网络分别对分子的边(键)和节点(原子)进行编码，即分别以节点和边为中心进行消息传递。在读出阶段，将节点和边的嵌入连接在一起，得到整个分子嵌入。...利用基于图的神经网络对分子骨架和侧链进行编码，实现信息传递。当侧链保持不变时，骨架嵌入从隐藏空间重新采样。这两个嵌入作为初始隐藏向量输入到RNN中。然后使用RNN模型的自回归特性对骨架进行采样。...分别采用去除节点中心网络(模型1)和去除边缘中心网络(模型2)作为消融实验。此外，模型中使用变分自编码器来编码分子和解码骨架，这与一般的分子到分子生成方法不同。...作为比较，在消融实验中也测试了这两种策略，分别对应不侧链嵌入(模型3)和不侧链添加(模型4)。最后，模型中涉及的高斯混合分布对骨架跳跃非常重要。...模型5为不含高斯混合分布的消融模型，即一般的基于图的VAE。模型6包含了所有这些组件。 本研究所进行的消融实验总结如表2所示。
作为部门经理，你需要分别计算出这三款新产品在未来开发期、运营期每一年的工作量，以便配备相应的资源，比如增加人员扩大预算等。 我们将基于以上较简单案例-三个产品，三个里程碑进行实践。...4.生成周列表 下面在数据分析表中我们新建一列日期，使这列日期的每一行数据代表了一周的时间段。而这列日期的区间就是从产品的筹备日期开始到产品的下市日期，即产品的全生命周期。...其中Date.EndOfWeek([筹备日期])用以计算筹备日期当周的周日（因为公司每周以周一开始，周日作为最后一天）。...以上完成后则再添加一个自定义列，并输入：Date.Year([周列表])，此步骤是将周列表中的年新增一列提出来单独放在一列中，并重命名列名为年。...再进一步，如果新产品有上百种，项目计划分了10多个阶段并且每个阶段的工作量权重不同，只要在此基础上新生成一列权重，并生成资源计算公式的度量值去代替周列表的计数即可。
如图1所示，以药物-靶点对为输入，DrugLAMP的总体框架如图1a所示。首先，作者利用图卷积网络（GCN）、1D卷积神经网络和两个PLM对输入分子图和目标蛋白序列进行编码。...作者将DrugLAMP与6种消融模型进行比较。首先，作者研究了一个排除对比损失的消融模型（消融I (w/o 2C2P)）。...随后，作者开发了消融II （w/o PGCA）来说明口袋结构信息的融合使得模型性能增强。此外，作者调整了多模态输入以去除PLM，并在使用相同的特征提取器的同时引入了消融III （w/o PLM）。...作者还试图消除特征提取器作为消融IV （w/o FE）的一部分。...此外，作者进行了消融V （w/o repeat）来说明重复蛋白质序列的重要性，以及消融VI （w/o PMMA）来反映不同提取方法融合特征对模型性能的贡献。 表2 消融实验 作者还进行了案例分析。
构建prompt: 得到prompt-guided的老师，即将得到的prompt整合进老师的特征编码层中: 进行soft-prompt tuning: 将冗余的多模态老师作为pre-trained model...为了在减少任务无关部分影响的同时进行精确和细粒度的蒸馏，模型设计了一个去噪的模态感知知识蒸馏。具体而言，模型使用 f_m^u, f_m^i 计算列表式分数来进行模态感知排名知识蒸馏。...消融实验 消融实验说明了知识蒸馏和soft prompt-tuning的效用。如表5所示：（1）对于没有Prompt的变体，其在所有三个数据集上的性能都比PromptMM要差。...（3）模态感知列表式蒸馏可以精确地提取质量良好的模态感知协作关系，有助于多模态推荐。因此，没有ListKD的变体不如PromptMM的结果。（4）以物品为中心的模态特征对用户的偏好存在严重偏差。...资源消耗实验 工作研究了老师、学生和几个基线（LATTICE）在训练时间、存储、参数数量和学生与教师参数比等方面的资源利用情况，以进行模型压缩。
1.列筛选 （1）某一列&某几列 对于一个表单里面的数据，如果我们想要对于这个表单里面的数据进行处理，我们可以一列一列进行处理，也可以多列一起进行处理； 一列一列处理： 只需要在这个dataframe变量的后面添加上这个中括号和对应想要处理的索引...，也是可以一列一列的进行运算的； 例如我们下面进行的运算就是每一列的数据都要除以100； # 将变量data中的 "payment" 列修改为以元为单位的数据 data["payment"] = data...，第一个中括号就是表示的对于这个data的索引值，第二个表示的就是这个中括号里面的内容就是一个简单的列表，对于这个列表里面的数据进行操作； # TODO 将变量data中的"payment", "price...", "cutdown_price"]]/100 # 使用print()输出变量data print(data) 2.按照index访问数据 一行多列，单个多个数据 使用下面的这个表达作为例子，这个时候我们就可以使用...字符串类型转换为时间类型并且进行这个筛选： # TODO 将data中"购药时间"这一列数据从字符串类型转换为日期类型 data["购药时间"]=pd.to_datetime(data["购药时间"]
来自清华大学、西安交大、微软亚研的研究者提出了一种称为 MoBY 的自监督学习方法，其中以 Vision Transformer 作为其主干架构，将 MoCo v2 和 BYOL 结合，并在 ImageNet...而在近日，来自清华大学、西安交通大学以及微软亚洲研究院的研究者也在计算机视觉领域发力，提出了名为 MoBY 自监督学习方法，以 Vision Transformers 作为其主干架构，将 MoCo v2...1.与使用 Transformer 架构的其他 SSL 方法进行比较 MoCo v3、DINO 等方法采用 ViT/DeiT 作为主干网络架构，该研究首先给出了使用 DeiT-S 的 MoBY 的性能结果...消融实验 研究者又进一步使用 ImageNet-1K 线性评估进行了消融实验，其中 Swin-T 为主干网络架构。...该方法在不同 K（从 1024 到 16384）下都能够稳定执行，其中采用 4096 作为默认值。 第二组消融实验探究了温度（temperature）τ的影响，实验结果如表 6(b) 所示。
然后，根据相似度得分对候选样本进行排序，并检索 n 个相同间隔的样本集，以保证样本集的多样性。...用一个随机和基于数据多样性的算法作为基准，用于示例增强，并研究了策略差异的影响。两种方法都是从候选列表中迭代采样 k 次 m-示例集 ，其中基于多样性的增强策略使用上述策略。...消融实验 使用Mistral-7B和性能最佳的设置: n = 100 和 k = 10 。从3个NLI数据集中随机采样3000和1000数据作为训练集和测试集。...还研究了不同样本数量和ICL组合量的影响，然后进一步进行消融实验，以说明基于ICS简单但有效的数据多样性采样策略的有用性。 限制 本文的主要重点是提出并证明ICS的有效性。...此外，只进行了一项基于数据多样性的候选采样和组合增强策略的小规模消融研究。并且我们的实验原本打算由三个SOTA LLM组成，但由于LLaMA-2倾向于预测“中性”类别，因此不包括它。
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