作者的关键创新在于将 Box 级和像素级信号转换为文本序列，使模型可以在一个统一的训练 Pipeline 中训练多种视觉定位任务。...所有模型在8块NVIDIA V100 GPU（32GB）（128个全局批量大小）上进行训练，共5个周期。推理批量大小设置为1，所有实验中均为1。...由于需要学习参数的数量增加，该任务比标准REC更具挑战性，导致OBB任务相对于HBB任务的分数较低，即使是在相同的测试集上也是如此。...实验表明，将 Mask 映射到二进制矩阵不仅使Text4Seg的文本长度减少40%，而且提高了其性能18%。...GeoGround不是添加额外的编码器或解码器，而是使大型视觉语言模型（VLMs）通过将分割 Mask 视为文本，使用作者的Text-Mask方法在像素 Level 上执行视觉定位。
这方面的一个例子可能是分数显示。 对于分数，可显示的字符是从众所周知的字形集（数字0-9）中提取的，不会跨地方变化，并且彼此之间的距离固定。 将整数分解为数字并显示适当的数字精灵是相对微不足道的。...Best Fit and performance（字体适配与性能） "Best FIt"启用后，动态适配字体的大小在最大字号与最小字号之间动态调整，可以显示在文本组件中不会超出边界。...将TextMeshProUGUI组件中的文本变动最小化并且将其发生变化的组件放置到专门的画布上，使画布重建效率达到最高。...在TMP上使用适配的时候，唯一要考虑的使二叉树查找合适的大小。在使用自动大小时候最好进行最长最大文本块测试。一旦确定了合适的石村，就该禁用组件的自动尺寸，并手动设置其他文本对象的最佳字号。...简单的Scroll View 元素池 最简单的实现Scroll View中的对象池，同时保留ScrollView的原生便利性，最简单的方法使采用混合： 为了在UI中布置元素，使布局系统正确的计算滚动视图内容的大小
❝总而言之，宽高比在图片的布局、显示和响应式设计方面都起到重要作用，它能够确保图片在不同环境下呈现出正确的比例和外观，并避免布局偏移的问题。...样式将其应用于图片本身，以确保在渲染和布局过程中正确显示图片的宽高比。...❞ 当使用Web字体时，浏览器在下载字体文件时，会显示一段时间的空白文本，直到字体文件完全加载完成。这段时间内，用户可能会看到页面上出现了空白文本，然后突然闪现出字体样式。这种体验被称为FOIT。...为了解决FOIT和FOUT问题，可以使用CSS属性，如font-display，来控制字体加载和显示的方式，以平滑地呈现文本内容，提高用户体验。...它允许我们设置多个图片尺寸，并让浏览器显示最合适的尺寸。 当处理响应式图像时，可以使用srcset属性来指定不同大小和分辨率的图像源，让浏览器根据需要选择最合适的图像进行加载和显示。
DeepSpeed with ZeRO库使我们可以降低模型并行度（从16降低到4），将每个节点的批处理大小增加4倍，并将训练时间减少3倍。...最终的T-NLG模型具有78个Transformer层，其隐藏层的节点大小为4256，并包含28个注意力头。...由于ROUGE分数与真实答案相符，无法反映其他方面，如事实正确性和语法正确性，因此我们要求人工标注者为我们之前的基准系统（类似于CopyNet的LSTM模型）和当前的T NLG模型进行评判。...为了使T-NLG尽可能通用，以汇总不同类型的文本，我们在几乎所有公开可用的汇总数据集中以多任务方式微调了T-NLG模型，总计约有400万个训练样本。...我们给出了ROUGE分数，以便与另一种最新的基于Transformer的语言模型（称为PEGASUS）和以前的最新模型进行比较。 以多任务方式训练T-NLG，同时使用所有数据集对其进行训练。
如果长行在到达终端边界时没有正确换行时可能需要该选项 -hN, --max-back-scroll=N 指定向后滚动的行数为 N -i, --ignore-case 搜索时忽略大小写。...与 -r 不同的是，屏幕外观在大多数情况下都得到了正确的维护 -s, --squeeze-blank-lines 显示连续空行为一行 -S, --chop-long-lines 显示长行时进行截断（...此选项使文件结束后的行显示为空行 -#, --shift 指定要在 RIGHTARROW 和 LEFTARROW 命令中水平滚动的默认位置数。如果指定的数字为零，则将默认位置数设置为屏幕宽度的一半。...如果将数字指定为分数，则在调整终端窗口的大小时将重新计算滚动条位置的实际数量，从而使实际滚动条保持在屏幕宽度的指定分数 --follow-name 通常，如果在执行 F 命令时重命名输入文件，less...选项的设置没有改变 __ 两个下划线，类似于命令 _，但是后跟长选项的名称 +CMD 使指定的命令 CMD 在每次检查新文件时执行 V 显示 less 的版本号 q, Q, :q, :Q, ZZ
这显然体现在流行的LLM框架如[20]中，该系统使LM Agent 能够应对软件工程任务。这个系统通过大写字母和感叹号强调关键指令，例如“请勿这样做！”或“编辑命令需要正确的缩进。”...LLM提供的文本输入中突出显示关键指令。...为了进行这个实验，作者从OpenWebText [2]数据集[2]中随机选择了200篇文本，每个上下文窗口大小为500，从0到6000个 Token 。...在法语摘要实验中，作者通过将法语文本的分数设为1，而将其他语言的文本的分数设为0来完成这一转换。...表格1展示了每个指标与正确输出之间的相关性和ROC AUC值。作者注意到，注意力滚筒在三个实验中有两个显示出负相关性和ROC AUC值低于0.5。
这里可以应用一种称为强化学习（RL）的不同类型的训练。首先，强化学习算法使模型生成自己的摘要，然后使用外部评分器（scorer）来比较生成的摘要与正确摘要。...尽管 ROUGE 分数与人类判断总体上有很好的相关性，但 ROUGE 最高分的总结不一定是最可读或最自然的。当我们仅通过强化学习来训练模型使 ROUGE 得分最大化时，这就成为一个问题。...我们观察到我们具有最高 ROUGE 分数的模型也会生成几乎不可读的摘要。 为了发挥两个领域的优势，我们的模式同时受到教师强迫和强化学习的训练，能够利用词级和整个摘要层面的监督使摘要具有连贯性和可读性。...结合解码器内部注意 RNN 模型的联合监督和强化学习训练，这个分数提高到了 39.87，并且，如果仅是强化学习，该分数为 41.16。图 9 显示了我们和其他的现有模型的摘要分数。...图 10：我们的模型生成的更多的摘要例子，对比同一篇文章的人工撰写的摘要 为了说明我们在文本摘要方面的主要贡献带来的影响，图 11 显示了如果不考虑内部注意力和强化学习训练，我们模型的输出是如何离题的。
大语言模型（LLM），如GPT和LLaMA系列，随着上下文窗口大小的增加，在处理复杂长文本任务方面的能力得到了提升，但这也导致了推理效率的降低，特别是在内存和计算复杂性方面的成本。...作者解决了两个挑战： 1）研究上下文中文本中重要Token的分布情况，发现近来的Token比远期的Token更具有重要性； 2）通过跨层共享注意力分数优化远程Token的资源分配。...实验结果显示，作者的方法在不牺牲性能的情况下节省了35%的KV缓存。 注意力模块随上下文窗口大小呈二次增长。...作者发现PoD在不同输入文本长度的情况下，最大批量大小增加了超过30%，这与作者理论预测的KV缓存节省率35%非常接近，表明PoD有效地减少了内存使用。...对于案例(a)，正确答案位于相邻Token的窗口内，使所有方法在解码过程中都能注意到它，因此所有三种方法都能做出准确的预测。
由于CLRS-30的标准图结构表达，这样训练出来的NAR有很强的分布外（OOD）泛化能力，有时在4倍大小的图上仍保持竞争力，这种丰富的知识表达正是文本模型可资利用的。...论文选择的性能指标包括以下三个： 1. 形状分数：一个二元指标，用于判断输出是否具有正确的形状。例如，在排序任务中，输出应与输入有完全相同的元素数量。...形状分数为0时，CLRS分数也会自动置零。 这种多方面的指标设计能够捕捉到LLM在文本上进行推理任务的各种失败模式。...比如在某个问题规模上过度专门化训练（导致输出的形状不正确）、无法处理看不见的数字组合（导致解析错误），由于推理错误造成的答案不一致则由CLRS分数反映。...结果 实验结果显示，TransNAR整体上显著优于Transformer模型，在动态规划、几何、图、贪心算法、排序、字符串等任务上的OOD推理能力都有大幅提升。
对于 Node.js，我们之前已经有了 node-ffi 等方式来调用 C++ 库，但是 node-ffi 并不能用在浏览器里，WebAssembly 使在浏览器环境使用 C/C++ 库成为可能。...-O3 为生产环境的优化级别。 ALLOW_MEMORY_GROWTH=1 允许 wasm 使用的堆动态增加，如果现有的大小不足，可以重新改变堆的大小，以满足程序运行过程中不断扩充的内存使用。...DJPEG_INCLUDE_DIR=/wasm/libjpeg emmake make 提示： libwebp 在编译时会生成 webp_wasm.js 和 webp_wasm.wasm，使用此模块能够使不支持...webp的浏览器显示webp图片，我把此模块和官方示例也提取了出来，地址为 https://mk33mk333.github.io/wasm-im/webp-wasm.html，有兴趣的同学可以研究。...--with-rsvg=$with_rsvg $have_rsvg TIFF --with-tiff=$with_tiff $have_tiff
数据探索揭示了隐藏的趋势和见解，并且数据预处理使数据可供机器学习算法使用。 首先，我们加载数据集并检查书籍、用户和评分数据集的格式如下： ?...出版时间 现在我们检查这个属性的值。 ? 出版时间中有一些不正确的条目。...年龄 在检查值时，userID看起来是正确的。然而，年龄栏有一个NaN和一些非常高的值。在我看来，5岁以下和90岁以上的年龄没有太大意义，因此，这些会被NaN取代。...但是，如果你你希望处理位置数据，可以进一步将其拆分为城市，州和国家，并使用文本处理模型进行一些处理。 评分数据集 我们检查评分数据集的大小和前几行。...它显示我们的用户-书籍评分矩阵将非常稀疏，因为与评分矩阵的大小（用户数量×书籍数量）相比，实际评分相当低。 ? 现在评分数据集应该具有各自表格中存在的用户ID和ISBN，即，用户和书籍。 ?
按钮类（Button） 初始化方法（__init__） 定义按钮的位置（x、y）、大小（width、height）、颜色（color）和文本（text）等属性。...显示结束界面（show_end_screen函数） 不断绘制结束背景图、“Game Over”文本、得分文本和重试按钮。...如果飞机生命值小于等于0，显示结束界面，重置分数、清空敌机和子弹精灵组、恢复飞机生命值并显示开始界面。 检测子弹与敌机的碰撞，如果碰撞，移除敌机和子弹，增加分数。同时更新最高分显示。...得分与生命值显示 渲染得分文本和生命值文本，并在屏幕上绘制显示。 屏幕更新与帧率控制 pygame.display.flip()：更新屏幕显示。...适配不同屏幕分辨率：目前游戏窗口大小固定，可以增加代码来适应不同的屏幕分辨率，使游戏在更多设备上有更好的显示效果。
如果长行在到达终端边界时没有正确换行时可能需要该选项 -hN, --max-back-scroll=N 指定向后滚动的行数为 N -i, --ignore-case 搜索时忽略大小写。...与 -r 不同的是，屏幕外观在大多数情况下都得到了正确的维护 -s, --squeeze-blank-lines 显示连续空行为一行 -S, --chop-long-lines 显示长行时进行截断（...此选项使文件结束后的行显示为空行 -#, --shift 指定要在 RIGHTARROW 和 LEFTARROW 命令中水平滚动的默认位置数。如果指定的数字为零，则将默认位置数设置为屏幕宽度的一半。...如果将数字指定为分数，则在调整终端窗口的大小时将重新计算滚动条位置的实际数量，从而使实际滚动条保持在屏幕宽度的指定分数 --follow-name 通常，如果在执行 F 命令时重命名输入文件，less...如果当前文件没有匹配的行，搜索 less 命令行指定的下一个文件 ^F 或 @ 命令行列表中第一个文件的第一行开始搜索，不管当前屏幕上显示的是什么，也不管-a或-j选项的设置是什么 ^K 突出显示与当前屏幕上的模式匹配的任何文本
(#lint/SetTextI18n) (Ctrl+F1 Alt+T) 请勿使用setText方法连接显示文本.用占位符使用字符串资源(提示我们尽量使用strings.xml的字符串来显示文本)。...；它不会正确地处理分数分隔符和特定于地区的数字。...Hardcoded text can not be properly translated to 不要通过字符串文字(例如:“你好”)来显示文本。硬编码的文本不能被正确地翻译成其他语言。...不要通过连接建立消息文本块。这样的信息不能被正确的翻译。...字符串资源； 不建议通过连接的方式显示消息文本块。
数据探索揭示了隐藏的趋势和见解，并且数据预处理使数据可供机器学习算法使用。 首先，我们加载数据集并检查书籍、用户和评分数据集的格式如下： ?...出版时间 现在我们检查这个属性的值。 ? 出版时间中有一些不正确的条目。...用户数据集 ---- ---- 现在我们探索用户数据集，首先检查它的大小，前几列和数据类型。 ? 年龄 在检查值时，userID看起来是正确的。然而，年龄栏有一个NaN和一些非常高的值。...但是，如果你你希望处理位置数据，可以进一步将其拆分为城市，州和国家，并使用文本处理模型进行一些处理。 评分数据集 ---- ---- 我们检查评分数据集的大小和前几行。...它显示我们的用户-书籍评分矩阵将非常稀疏，因为与评分矩阵的大小（用户数量×书籍数量）相比，实际评分相当低。 ? 现在评分数据集应该具有各自表格中存在的用户ID和ISBN，即，用户和书籍。 ?
通过比较这两个分数，我们可以看到一个像素是支持还是反对正确的类。图3显示了图像中的像素与ground-truth文本“are”的相关性。红色像素投票给文本“是”，蓝色像素投票反对它。 ?....- 3.都是正确的，而且明确是什么意思，4.是通过改变这些区域内的一些像素值。在图4中显示了原始和更改后的图像、正确文本的评分和识别文本。第一行显示原始图像，文本“are”的得分为0.87。...图5显示了文本的三个不同水平翻译。我们希望神经网络能够识别“to”的所有三个位置。 ? 让我们再次从包含文本“are”的第一个实验中获取图像。...我们将它一个像素一个像素地向右移动，查看正确的类的分数，以及预测的文本，如图6所示。 ? 可以看出，系统不是平移不变量。原始图像的得分为0.87。通过将图像向右移动一个像素，分数降低到0.53。...将它向右移动一个像素将把分数降低到0.28。神经网络能够识别正确的文本，直到四个像素的平移。之后，系统偶尔会输出错误的结果，从右边的“aare”五个像素开始。
这些问题基于文本，有的附带文件（例如图像或电子表格）。它们涵盖各种辅助性质的任务，例如日常个人任务、科学或常识。 这些问题指向一个简短的、单一的正确答案，因此易于验证。...因为根据设计，当前预训练数据中没有以纯文本形式生成结果答案。准确性的进步反映了系统的实际进步。由于它们的多样性和行动空间的大小，这些任务不能在不作弊的情况下被暴力破解，例如通过记住基本事实。...尽管数据污染可能导致额外的正确率，但答案所需的准确性、答案在预训练数据中的缺失以及检查推理轨迹的可能性减轻了这种风险。 相反，多项选择答案使污染评估变得困难，因为错误的推理痕迹仍然可以得出正确的选择。...总体而言，人类和带有插件的 GPT-4 之间的协作似乎是「性能」最好的。 图 5 显示了按功能划分的模型获得的分数。...在给定位置，点的大小与问题数量成正比，并且仅显示问题数量最多的级别。这两个数字都是基于人类注释者在回答问题时报告的信息，人工智能系统的处理方式可能会有所不同。
这一框架有三大优势：（1）效果好——其成功率和扰动率表现优于之前的攻击框架；（2）效用可得到保留——其会保留人类分类的语义内容、语法以及正确的拼写；（3）效率高——其生成对抗文本时的计算复杂度与文本长度呈线性关系...新构建的样本应该具有与源文本一样的语义；（3）语言流畅度——新生成的样本应当表达自然且语法正确。...这一步是为了确保文本的语法正确（算法 1 第 10 行）。 语义相似度检查：对于候选词集 Candidates 中的每个词 c，将其替换到句子 X 中 w_i 的位置，得到对抗样本。...然后，研究者又生成了与测试集语义相似的对抗样本来攻击训练后的模型，并使它们得到了不同的结果。 ?...WordCNN 模型的配置是使用了三种窗口大小：3、4、5，每种窗口大小 100 个过滤器，dropout 设为 0.3。
如果程序的语法与Python版本不兼容，或者数据类型有错误，又或者没有使用库，合成程序在执行中可能无法得到正确的答案。 面板C中显示了概率和统计学中的一个例子，原始问题被转化为生成模拟的概率编程任务。...应用他们的方法，对于难度较低的课程，修改少量原始问题（高余弦相似度分数），就可以达到Codex提示，输出一个提供正确答案的程序。...而每个框图左边的线代表每门课程的基准相似度分数，通过平均每门课程中所有这样的问题组之间的相似度计算得出。 他们还做了原始问题和产生正确答案的转换版本之间的相似性分数的直方图，用来评估。...B组显示的是人工编写的和机器生成的问题被评为适合和不适合该课程的百分比。C组显示了被评为人写的或机器生成的问题的百分比。...他们的研究证实了，用现代编程语言进行的神经网络合成是更有活力和广泛适用的，有可能解决更广泛的问题。尽管任何有限的计算都可以被表示为足够大的表达式树，但人们可能会看到所需的表达式树的大小可能是任意大的。
例如，扩展LLMs的上下文大小并不一定改善模型性能。StreamingLLM框架主要集中在第一个方向，不扩展LLMs的注意力窗口大小，也不增强其对长文本的记忆和利用。 1....长度外推：旨在使训练于较短文本的语言模型在测试时处理更长的文本。主要方法是为Transformer模型开发相对位置编码方法。RoPE和ALiBi是此方向的两种方法，但都存在限制。 2....，使模型的性能不适于流式应用中的部署。...图-3显示StreamingLLM可以在跨越 20K tokens的文本上匹配oracle基线的困惑度。...结果显示，随着缓存大小的增加，StreamingLLM的解码速度呈线性增长，而滑动窗口的解码延迟呈二次增长。
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