使用角度2正确设置基础6是指在构建应用程序或系统时,正确地设置和配置基础设施的六个方面,以确保系统的稳定性、可靠性和安全性。
基于以上设置,可以构建一个稳定、安全、高效的云计算系统。在构建过程中,可以使用以下腾讯云相关产品:
通过合理配置和使用这些腾讯云产品,可以满足不同应用场景下的需求,构建高效、安全的云计算系统。
刚性机械臂建模方法已经可以有效地求解出机械臂各部分之间的耦合情况,但是对于柔性机械臂的动力学建模其侧重点在于基于刚性机械臂建模方法的基础上如何有效的处理机械臂关节柔性以及臂杆柔性的问题。由于机械臂的截面相对于其长度而言很小,可以将柔性杆作为Euler-Bernouli梁,柔性机械臂可以视为一个具有无限自由度的连续系统。相对于刚性机械臂杆件之间的耦合,柔性机械臂还需要考虑关节的柔性以及臂杆弹性变形的耦合。因而,柔性机械臂的运动方程具有高度非线性。
【新智元导读】Hinton 上周发表的一篇论文 Dynamic Routing Between Capsules 提出用 Capsule 这个概念代替反向传播,引起广泛关注,大数医达创始人,CMU计算机学院暨机器人研究所博士邓侃用浅显的语言梳理解读了论文。邓侃认为,capsule 作为视觉数学表征,很可能是为了把视觉,听觉、阅读的原本相互独立的数学向量,统一起来,完成多模态机器学习的终极目标。 邓侃也是 AI WORLD 2017 世界人工智能大会智能医疗论坛的讲者,届时他将以《多模态智能疾病诊断系统的四
面向对象系统的单元测试包括方法层次的测试、类层次的测试和类树层次的测试。方法层次的测试类似于传统软件测试中对单个函数的测试;
一、测试方法 以测试过程中程序执行状态为依据可分为静态测试(ST)和动态测试(DT) 以具体实现算法细节和系统内部结构的相关情况为根据可分为黑盒测试、白盒测试和灰盒测试 从程序执行的方式来分类,人工测试和自动化测试
写在前面的话:本来觉得这么手打一下回顾回顾或者作为预习还挺好的,通过实践表明,除了浪费时间以外一点用处也没有=- -,第一个长篇连载到此完结,哈哈哈XD
允许多个进程共享一个给定的存储区, 因为数据不需要在进程之间复制, 所以这是一种最快的IPC.
将业务逻辑从客户端软件中抽取出来,封装在一个组件中。这个组件运行在一个独立的服务器上,客户端软件通过网络调用组件提供的服务以实现业务逻辑,而客户端软件的功能单纯到只负责发送调用请求和显示处理结果。在J2EE中,这个运行在一个独立的服务器上,并封装了业务逻辑的组件就是EJB(Enterprise JavaBean)组件。
A、正交实验设计法,就是使用已经造好了的正交表格来安排实验并进行数据分析的一种方法,目的就是最少的测试用例达到最高的测试覆盖率
***本文源自一篇读者来信,是关于业务架构实施的问题,而且问题很有共性,所以我征得了读者的同意,保留原文并将我的答复以红字写在方括号中进行分享,以方便大家结合问题和问题的语境来阅读。有些圆括号中没有涂红的是读者来信内容,别读混了***
随着大模型的发展,尤其是近来各种开源大模型的发布,如何对各种模型进行充分并且准确的评估变得越来越重要。其中一个越来越受到认可的方向就是利用人类考题来检验模型,从而可以测试模型的知识及推理能力。例如对于英文模型,MMLU 已经被广泛用来评估模型在多个学科上的表现。类似的,最近中文社区也涌现了例如 C-Eval 以及 GAOKAO 这种利用中文试题来测试模型,特别是中文模型的表现。
欧拉公式的推导中应用了线弹性小变形微分方程,因此欧拉公式只适用于弹性稳定问题。另外,上述各种长度系数都是对理想约束而言的,实际工程中的约束往往是比较复杂的,例如压杆两端若与其他构件连接在一起,则杆端的约束是弹性的,长度系数一般在0.5与1之间。
在软件设计领域,Duplication is root of all evil【重复是万恶之源】。 我们一直在不停地寻找避免重复的方法。设计的重复、编码的重复、文档的重复,当然也有项目构建的重复。 Maven可以最大化消除项目构建的重复。构建?编译、跑UT、生成文档、打包和部署 Maven的核心作用是编译、测试、打包,它抽象了构建生命周期,并且为绝大部分的构建任务提供了已实现的插件,我们不再需要定义过程,甚至不需要再去实现这些过程中的一些任务。 最简单的例子就是测试,我们没必要告诉Maven去测试,更不需要告诉 Maven如何运行测试,只需要遵循Maven的约定编写好测试用例,当我们运行构建的时候,这些测试便会自动运行。
Dockerfile是一个包含用于组合映像的命令的文本文档。可以使用在命令行中调用任何命令。 Docker通过读取Dockerfile中的指令自动生成映像。
数据集蒸馏能够在保留其基本信息和模型训练性能的同时,合成一个更小且更紧凑的数据集。由于它具有很高的压缩比,在机器学习和大规模模型数据的背景下尤其值得关注。然而,当前的算法在图像领域的应用受到限制,很少有研究涉及到其他单一模态的数据,如文本(Li和Li,2021年)、视频(Wang等人,2023年)或图形数据(Xu等人,2023b年)。随着视觉-语言预训练模型(VLP)和多模态大型语言模型(MLLM)(Li等人,2023年;Liu等人,2023a年)变得占主导地位,作者将注意力转向配对的图像-文本数据。
论文作者:Yunze Liu, Qingnan Fan, Shanghang Zhang, Hao Dong, Thomas Funkhouser, Li Yi
摘要:行为识别是当前计算机视觉方向中视频理解领域的重要研究课题。从视频中准确提取人体动作的特征并识别动作,能为医疗、安防等领域提供重要的信息,是一个十分具有前景的方向。
像学写文章一样,在学会字、词、句之后,就应上升到段落,就应追求文章的“布局谋篇”,这就是架构。通俗地讲,软件架构设计就是软件系统的“布局谋篇”。
作者:Jesper L. Andersen 原文:How to build stable systems 译者:孙薇 准备工作 第一个决策是最简单却最为重要的,属于意识形态的一种:那就是软件是由开发者控制的。开发者需要控制软件,而不是反过来,让管理者、产生负责人控制软件。 唯一能控制软件的人就是编写它们的人。 第二个决策就是必须拥有能够掌控的小型工作单元。先解决整个问题的一小部分,并部署到生产环境中,显然比让整个大型项目挂掉要好得多。将初期的小型工作单元作为后面探索的测试平台。 开发者有责任一直掌控软件,
镜像可以看成是由多个镜像层叠加起来的一个文件系统(通过UnionFS与AUFS文件联合系统实现),镜像层也可以简单理解为一个基本的镜像,而每个镜像层之间通过指针的形式进行叠加。
---- 新智元报道 来源:专知 编辑:好困 【新智元导读】最近,ChatGPT与DALL-E-2和Codex一起受到了社会的广泛关注。因此,许多人对相关资源感兴趣,并试图揭开其令人印象深刻的性能背后的背景和秘密。 ChatGPT和其他生成式AI (GAI)技术属于人工智能生成内容(AIGC)的范畴,它涉及通过AI模型创建数字内容,如图像、音乐和自然语言。AIGC的目标是使内容创建过程更加高效和可访问,允许以更快的速度生产高质量的内容。AIGC是通过从人类提供的指令中提取和理解意图信息,并根据其知
标 题: 步入J2EE架构和过程 发信站: BBS 水木清华站 (Fri Apr 26 16:02:08 2002)
在Maven中,任何一个依赖、插件或者项目构建的输出,都可以称之为构件。 Maven在某个统一的位置存储所有项目的共享的构件,这个统一的位置,我们就称之为仓库。(仓库就是存放依赖和插件的地方) 任何的构件都有唯一的坐标,Maven根据这个坐标定义了构件在仓库中的唯一存储路径, 解读Maven在仓库中的存储路径: 1.基于groupId准备路径,将句点分隔符转成路径分隔符,就是将 "." 转换成 "/" ; example: org.testng --->org/testng 2.基于artifact
这是一套 张风捷特烈 出品的 Flutter&Flame 系列教程,发布于掘金社区。如果你在其他平台看到本文,可以根据对于链接移步到掘金中查看。因为文章可能会更新、修正,一切以掘金文章版本为准。本系列文章一览:
机器人的动力学仿真软件有很多,在之前的文章中【Robot-走近机器人动力学建模与仿真】也有详细的分类介绍,在众多的机器人仿真软件中,Adams 是科学研究中关于动力学仿真求解最稳定的。这主要是由于adams 具有强大的动力学微分仿真求解器.本文旨在详细介绍adams在机器人研发领域内的应用。
这一年来,由于各种原因,需要不断地学新东西。于是如何高效地学习,就成了一个随之而来的问题。最近看了一些书和公开课,包括 Scott H Young 的 Learn More, Study Less[1](以下简称 LMSL),和 Coursera 上的公开课学会如何学习[2](Learning How to Learn,以下简称 LHL),发现了一些有意思的观点,趁着热乎(虽然都还没看完),记下来梳理一下,也希望能对大家有所启发。
本文系投稿作品 作者 | 杜圣东 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 前段时间有报道称,有学者质疑“大数据”理论,也有硅谷公司负责人质疑大数据应用的效果。结合2011年Gartner关于BI(Business Intelligence)应用70%-80%都失败的一个调查结论(这里的fail是夸张的说法,更确切地讲应该是没有达到预期效果),本文就来谈谈为什么会出现这样的问题,大数据应用落地的瓶颈是什么?为什么大数据应用容易失败?为什么大数据应用需要敏捷?敏捷
Bert模型自18年10月推出,到目前为止快两年了。它卜一问世即引起轰动,之后,各种改进版本的预训练模型(Pre-Training Model, PTM)与应用如过江之鲫,层出不穷。Bert及它的继任者们,确实也不负众望,在NLP各个领域攻城略地,所向披靡,多种NLP数据集竞赛榜单,连续多年被各种新出现的预训练模型霸榜,有些榜单,个别模型已经把指标刷到超过人类。
本文分享论文『Towards a Unified Foundation Model: Jointly Pre-Training Transformers on Unpaired Images and Text』,由谷歌& UCLA 联合提出统一的基础模型,是一个既能做 CV 任务,也能做 NLP 任务的 Transformer 模型!
UML这三个字母的全称是Unified Modeling Language,直接翻译就是统一建模语言,简单地说就是一种有特殊用途的语言。
分布式系统主要的目的之一就是解决大量用户的高并发问题。自己做过几个业务系统,也和别人聊过他们所做过的业务系统,其实大家都使用了相同的数据库,有的系统会使用 Redis 缓存,会使用 MQ 做系统解耦,有的也会使用搜索引擎。这些系统的构件相同的地方都是在处理数据,只不过职责不同罢了。归纳有以下几类:
一、BIM相关介绍 1.1、BIM相关概念 BIM是英文BuildingInformationModeling的缩写,常被译为“建筑信息模型”。是以三维数字技术为基础,集成了建筑工程项目各种相关信息的工程数据模型,是对工程项目设施实体与功能特性的数字化表达。它具有可视化,协调性,模拟性,优化性和可出图性五大特点。 1.2、BIM数据的属性 (1)客观性。BIM是一个完善的信息模型,能够连接建筑项目生命期不同阶段的数据、过程和资源,是对电力工程对象的完整描述,能够真实的反映电力工程中的实际生产力水平。通
笔者在上一篇文章《关于架构演进发展的探讨》(又名《中台辨析:架构的演化趋势》)中,总结了架构方法发展的三个趋势:
机器之心报道 机器之心编辑部 1 月 11 日,在机器之心 AI 科技年会上,清华大学惠妍讲席教授、电子系长聘教授 、清华大学电子系协同交互智能研究中心主任、衔远科技创始人,首席科学家周伯文发表了主题演讲《AI 与人和环境的协同与交互:多模态学习的新机遇》,在演讲中,他主要介绍了协同交互智能与多模态学习领域内的最新进展与对未来研究突破的展望。 以下为周伯文在机器之心 AI 科技年会上的演讲内容,机器之心进行了不改变原意的编辑、整理: 谢谢机器之心的邀请,我是来自清华大学的周伯文。现在正是农历年底,也是公历
随着 NLP 和 CV 的日益融合,多模态学习越来越受到学界和业界的重视。在 DALL-E、Stable Diffusion 等文本生成图像跨模态应用成熟之后,围绕多模态学习、AIGC 等议题的讨论热度持续攀升。
在全球疫情的大环境下,推动智能时代所带来的体验性经济,服务机器人在解决劳动力成本、提高效率之上协同工作。疫情后带来更多思考,安全智能、人与人无接触服务,解决居民生活场景问题而加快投入市场。本文从机器人的系统设计与构建,到在公共场景的中的用户与机器人之交互设计,以及机器人提供的服务设计,探讨了对服务机器人体验设计要点,实践中解决硬件与软件设计师的配合,由复杂到简单,满足体验从而提高设计质量。在未来智能机器人的体验创新设计中得到运用。
建筑结构在进行结构分析计算之前必须首先确定结构嵌固端的所在位置,而嵌固端的选取按照《高层建筑混凝土结构技术规程》JGJ3-2010(以下简称“高规”)和《建筑抗震设计规范》GB5011-2010(以下简称“抗规”)都要满足一定的条件,比如在地下室顶板嵌固需要满足相关范围内地下一层构件剪切刚度与上层构件剪切刚度比大于2,同时地下室顶板还需满足一定的构造要求,如果地下室顶板达不到嵌固条件,嵌固端下移,下移之后的嵌固端位置一般为地下室底板。实际工程中也由于各种特殊的情况,比如错层、夹层、坡地建筑、大底盘多塔结构等导致嵌固部位不太好确定,当然嵌固部位的确定也与是否有地下室、地下室层数的多少及基础形式都均有关系。不同的嵌固端位置会影响结构梁柱构件内力的调整、底部加强区的高度、梁柱构件配筋放大的处理等,对于经济性会产生一定的影响。本文结合规范嵌固端相关要求,对当前设计中存在的一些问题进一步分析,加深设计师对于结构嵌固相关问题的理解及对提高设计师对实际工程问题的处理能力。
***本文源自一篇读者来信,是关于业务架构实施的问题,而且问题很有共性,所以我征得了读者的同意,保留原文并将我的答复以写在方括号中进行分享,以方便大家结合问题和问题的语境来阅读。有些圆括号中没有涂红的是读者来信内容,别读混了***
正像陆奇博士所说的那样,大型语言模型为从文本生成到问题回答的各种任务提供了令人印象深刻的能力,不仅彻底改变了自然语言处理(NLP)领域,而且作为基础模型会改变整个软件生态。
随着大型语言模型(LLM)展现出强大的性能,其在解决数学问题方面的应用变得越来越流行(Toshniwal等人,2024年;Wang等人,2023年;Gou等人,2023年;Wang等人,2023a年)。先前的研究表明,人类在没有视觉辅助的情况下解决几何问题时,准确性会显著降低(Chen等人,2021年)。因此,将图像中的视觉信息整合进来对于准确解决这类数学问题至关重要,这需要多模态大型语言模型(MLLM)的视觉感知能力。然而,即使是现在可用的最好的MLLM,Gemini 在几何能力方面仍显著落后于人类表现。因此,研究行人正急于探索提升MLLM几何能力的方法。
文章作者依次为:马杰(助理教授)、王平辉(教授)、孔德辰(硕士生)、王泽伟(硕士生)、刘均(教授)、裴红斌(助理教授)、赵俊舟(副教授)。
视觉语言定位旨在识别由自然语言描述的视觉内容中的区域或目标[7, 21]。它作为当前具身代理连接符号概念与可感知现实世界的重要桥梁,使得代理的智能可以从感知决策发展到认知决策[16, 5]。例如,代理可以根据来自大型语言模型的计划器提供的一系列原始指令,包括对目标目标的详细描述,来制作一杯咖啡。在这一过程中,视觉语言定位在将每步指令与物理观察到的目标连接起来方面发挥着关键作用[3, 36]。因此,与3D目标的视觉语言定位是使代理能够与真实世界互动的不可或缺手段。有限的、高质量的视觉-语言配对数据阻碍了视觉语言定位技术的发展,尤其是3D视觉语言定位。为了解决这个问题,现有工作尝试[9, 28, 38, 42]使用多视角感知或外部先验,这需要额外的数据成本以及由于在固定设置中预训练的特征编码器引起的现有领域差距。在本文中,作者从领域适应的角度对语言定位任务进行了探索,受到了大型语言模型参数高效调整的领域适应的启发。
在科学研究中,从方法论上来讲,都应“先见森林,再见树木”。当前,人工智能学术研究方兴未艾,技术迅猛发展,可谓万木争荣,日新月异。对于AI从业者来说,在广袤的知识森林中,系统梳理脉络,才能更好地把握趋势。为此,我们精选国内外优秀的综述文章,开辟“综述专栏”,敬请关注。
对称加密算法中,由于加密解密都是有同样的秘钥,所以秘钥是需要进行共享的,所以也被称为共享秘钥算法。三重DES加密是使用了2个DES,进行多次操作来完成的,所以其秘钥长度为:56*2=112
OpenAI 最近官宣的多模态大模型 GPT-4o 再一次引发了热议,近年来对多模态的处理能力被认为是通往 AGI 的必经之路。虽然关于 GPT-4o 的训练方法尚未公布,但从 CLIP 双模态模型的训练上我们可以窥见端倪,将不同模态但相互关联的数据提取特征,转为固定维度的向量输入给模型,然后通过对比学习的方式调整模型参数进行模态间融合。
如果Linux硬件配置比较低的话,建议修改为合适的大小,否则会出现运行崩溃的现象
智能的真正标志不是知识,而是想象力。 作者 | Gadi Singer 编译 | 王玥 编辑 | 陈彩娴 什么知识让我们变得聪明?我们用来理解世界、解释新体验和做出深思熟虑的选择的认知结构是什么?定义一个阐明给人类或人工智能更深入理解和更高认知的知识的框架,将有助于我们对此话题进行结构化的讨论。 近日,英特尔实验室副总裁兼紧急人工智能研究主任Gadi Singer介绍了这种赋予人工智能更高认知的知识构建(knowledge constructs)的数个维度,并指出一条通往更高智能机器的道路。 图为英特尔实
近年来,大型语言模型取得了显著进展。通过扩大数据大小和模型大小,这些LLM提高了惊人的涌现能力,通常包括上下文学习(ICL)、指令跟随和思想链(CoT)。尽管LLM在大多数自然语言处理(NLP)任务中表现出了令人惊讶的Zero/Few-Shot推理性能,但它们天生对视觉“视而不见”,因为它们只能理解离散文本。
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