在做的一个小项目，页面加载后使用ajax读取本地REST数据，保存在状态中，稍后在form的选择下拉框中显示，代码如下： 150 componentDidMount() { 151...、火狐浏览器访问，数据都能加载，在手机端使用谷歌浏览器访问，选择下拉框始终为空，这说明手机端浏览器ajax获取数据时出了问题。...165 console.log(err.Message); 166 }, 167 })}) // 此处添加}) 168 } 修改后手机谷歌浏览器显示正常...，即在页面加载完成后才执行某个函数，如果函数中要操作 DOM，在页面加载完成后再执行会更安全，所以在使用 jQuery 时这样的写法很常见。...可能的原因是手机端刘览器与电脑端浏览器页面加载中处理脚本时间不同，前者是未等页面加载结束即执行jquery脚本，后者则相反，所以后者不需$(function(){}也可正常显示。
0.26% 贵州省 13 0.26% 台湾省 8 0.16% 宁夏回族自治区 7 0.14% 海南省 5 0.10% 青海省 4 0.08% 香港 2 0.04% 将用户数显示在中国地图上...第一步：获取excel数据 import pandas as pd # 读取Excel文件 df= pd.read_excel('user.xlsx') 第二步：获取china-shapefiles-master...数据，将其读取出来，然后FCNAME为china中省列，去除重复。...第三步：合并Excel数据和地图信息，地图信息中的，FCNAME列与Excel数据中的省列相同，作为关键字，将NaN变为0 #合并excel文件与地图文件，将NaN变为0 merged = china.set_index...('FCNAME').join(df.set_index('省')).fillna(0) 第四步：画图，将将用户数显示在中国地图上。
引言 本次将在vue中使用axios的get方法实现API数据的显示。...一、问题 在一个实践项目中，要创建一个网站就需要引入服务器数据，本次将一步步的实现vue中使用get请求来显示服务器的数据显示。...2.第二步，拿到Api中的数据，在App.vue中引入Axios依赖，再写入methods，并创建一个方法，如图所示，为其更为直观，需要看到服务器返回的数据，判断数组中所要的目标字符串，为api中所需要在页面上显示数据相对应的字符串的时候...可以在该方法中写入console.log（res）即可看到json数据，或在检查页面中找到network选项卡，并刷新页面，待刷新完成后即可看到api是否请求，注意：若正常请求，那么code status...创建一个methods，设置一个发送服务器请求并向服务器获取数据 getFirstCategory() { get(url).then((res) => { if (res.status
即使下游企业可以获取LLM的模型参数，他们也常常面临严重的资源约束。微调这些LLM需要大量的计算和存储资源，对于资源有限的中小企业来说，这构成了采用的障碍。...增强数据隐私。通过利用FL框架微调SLM，FedCoLLM充分利用了FL的安全保护机制（如SecureAggregation[2]）来保护客户的数据隐私。这确保了在微调过程中，敏感信息得到保护。...服务器通过基于辅助数据集 的监督微调和对相互知识蒸馏，在 LLM 和全局 SLM 之间进行相互知识转移。...然后，每个客户端k将用接收到的全局 Adapter θ替换其本地 Adapter θk。 在本地训练过程中，个客户端使用他们的私有数据来微调各自的本地 Adapter 。...Table 1的顶级子表格显示，FedCoLLM在三个设置下显著优于Zero-Shot在服务器的LLM上。它还显示FedCoLLM在集中式场景上实现了可比的性能。
在校园使用安防视频流媒体服务器目前来说是非常必要的，把传统分散的校园监控汇总到EasyNVR系统，实现把传统的本地监控提升到随时随地的远程监控，把传统的纯粹的监控上升到管理，使视频监控成为学校教学管理的有力工具...安防视频流媒体服务器EasyNVR目前也已经运用到了一些幼儿园移动监控项目中，此项目开发了安卓APP，但是偶尔会出现软件存在“数据任意备份风险”的提示。...出现这个提示的原因，是因为在AndroidManifest.xml配置文件中有一allowBackup属性，此属性的默认值为true。...因为如果有黑客或者病毒侵入，黑客可能会对App的数据进行备份和回复，进而获取用户的身份证件号、密码、银行卡等隐私信息。要修复此风险，只需要将该属性值改为false即可。 ?...如此就可以阻断黑客入侵的途径，从而达到保护数据的目的。 ?
左侧显示每个 Adapter 在聚合前的时间步的状态，右侧显示每个 Adapter 在聚合后的状态。在聚合过程中，蓝色和红色参数的平均值生成紫色参数，用于非零红色（客户端）参数。...微调每个客户 SLM 在 LEGO 中，使用非 i.i.d. 任务相关数据 的效果是什么？ LEGO是否能使不同形状的积木堆叠？在每次实验中，作者遵循图1中显示的LEGO工作流程。...在作者进行实验的过程中，作者观察到在SparseGPT生成的稀疏模型与0%稀疏LLM进行比较时，推理速度提高了1.6倍，微调速度提高了1.4倍。...每轮，一个客户端将对其本地数据进行微调，然后与全局0%稀疏度的LLM聚合。然后得出并应用全局更新到所有客户端模型。 表1中显示了使用4个SLM和i.i.d.数据进行微调的实验结果。...与之前的实验类似，在每个回合中，一个客户端将在本地数据上进行微调并与全局LLM聚合。将得出并应用全球更新到客户端模型。 表1的最后两行显示了8个任务相关的SLM的结果。
在这一方向上，预训练设计将与微调需求解耦，上游与下游任务的独立性将保持，就像基于 ConvNet 的研究一样。这一方向也在一定程度上遵循了 ViT 的理念，即在追求通用特征的过程中减少归纳偏置。...他们使用少量的跨窗口块来传播信息，这些块可以是全局注意力或卷积。这些调整只在微调过程中进行，不会改变预训练。 这种简单的设计收获了令人惊讶的结果。...在 COCO 数据集上的实验结果表明，一个使用无标签 ImageNet-1K 预训练、带有普通 ViT-Huge 主干的 ViTDet 检测器的 AP^box 可以达到 61.3。...该研究重点关注预训练主干网络执行全局自注意力的场景，然后在微调期间适应更高分辨率的输入。这与最近使用主干网络预训练直接修改注意力计算的方法形成对比。...下图 3 显示了几种模型的准确率与模型尺寸、FLOPs 和测试时间三者的关系。 与之前系统的对比 下表 6 给出了几种方法在 COCO 数据集上的系统级比较结果。
在后面的章节中，我们将显示修剪候选者的选择存在问题，并且经过选择的修剪网络在微调后不一定能够提供最高的准确性。 其他一些作品在训练阶段出于修剪目的而减轻了重量。...方法 典型的神经网络训练和修剪管道在图2中得到了概括和可视化。出于消除冗余的目的，修剪通常应用于经过训练的完整网络。 然后进行微调过程，以从丢失经过精调的滤波器中的参数后获得精度。...图3右显示，权重可能不会在评估阶段影响准确性，因为在微调过程中只能观察到权重分布的平缓变化，但所提供的推断准确性却大不相同。...视觉观察表明，自适应BN提供的统计值与真实值更接近，而全局BN则更远。 可能的解释是，全局BN统计信息已过时且不适合修剪的网络连接。 因此，它们会在修剪后的网络评估过程中混淆推理准确性。...ResNet 表3左侧显示，在CIFAR-10数据集的Top-1准确性方面，EagleEye优于所有比较方法。
然而，传统的GNN预训练方法遵循两步范式：1)对丰富的未标记数据进行预训练，2)对下游标记数据进行微调，由于两步优化目标的差异，两者之间存在明显的差距。...在本文中，作者进行了分析来显示预训练和微调之间的差异，并为了缓解这种差异，作者提出了L2P-GNN，一种自监督的预训练策略。...关键的见解是，L2PGNN试图学习如何在训练前的过程中以可转移的先验知识的形式进行微调。为了将局部和全局信息编码到先验中，L2P-GNN进一步在节点和图级上设计了双重适应机制。...在本文中，作者提出了一种在训练，自动优化网络架构及其参数过程中动态增长GAN的方法。该方法将结构搜索技术嵌入为基于梯度的训练的交替步骤，以定期为生成器和鉴别器寻找最优的结构增长策略。...在搜索过程中的观察也为GAN模型设计提供了建设性的见解，如生成器鉴别器平衡和卷积层选择。
有两种情况：零样本学习和微调。在零样本学习中，直接转移预训练模型；在微调中，则在新数据集上进一步训练模型。...5.2 训练数据集 TimeGPT在训练过程中，使用了规模最大的公开时间序列数据集，该数据集包含了高达1000亿个数据点，覆盖了金融、经济等多个领域。...为了确保数值的稳定性和评估的一致性，对这些指标进行了全局归一化处理。具体的计算方式详见方程2。 6.1 零样本推理 TimeGPT在零样本推理测试中表现出色，无需额外微调即可在测试集上表现出色。...每个频率和度量的最佳模型以粗体突出显示，第二个最佳模型以下划线突出显示，而第三个最佳模型则以虚线突出显示。 6.2 微调 微调是利用基础模型和基于transformer架构的关键步骤。...图5显示TimeGPT在测试集上针对时间序列子集的微调步骤数与准确度提高的关系。
静态/动态量化：静态量化在推理过程中使用固定的量化参数，而动态量化在推理过程中根据输入数据动态调整量化参数。...尽管剪枝在CNN中显示出显著效果，但在LLMs中效果不太稳定。剪枝效果不那么有效的原因在于微调成本高昂，但剪枝对于模型压缩至关重要，需要进一步探索以增强和改进其效果。...动态剪枝在训练过程中实时调整模型结构，适应数据分布的变化，但计算复杂度较高；静态剪枝在训练结束后一次性剪枝，计算复杂度较低，但可能无法充分利用数据分布的信息。...上/下游剪枝：语言模型训练包括预训练和微调两个阶段。上游修剪在微调前对模型进行修剪，保留模型对多种任务的适应性，确保其多功能性；下游修剪在微调过程中进行修剪，指导模型专注于一个明确的任务。...稀疏注意力方法可以分为基于全局、基于窗口和基于数据三种方法。基于全局的方法包括全局注意力、基于窗口的方法包括局部注意力和固定注意力模式，基于数据的方法包括随机注意力和数据驱动的稀疏注意力。
生成器尝试生成与真实数据相似的样本,而判别器尝试将生成器生成的样本与真实数据区分开来。这种自博弈关系可以帮助生成器学会更加逼真的数据表示。...N-grams微调。 有时，当局部块无法识别时，预训练MLLM会生成与全局图像无关的描述。...在图像生成过程中，局部和全局描述控制高和低空间频率分量的控制。如图3下部所示，在进行逆去噪过程时，作者利用分级的提示来估计噪声，然后将噪声汇总以去噪图像。...每个滤波器将噪声图像 转换，提供转换图像的噪声估计。这些噪声估计随后被汇总，生成组合估计，然后在其后的扩散采样过程中应用。...如表4所示，第一行显示了联接LLAVA Liu等人（2024）的HiPrompt，而第二行显示了联接LLAVA和N-grams微调的HiPrompt。
如果当前时间步长在用户指定的全局细化步长 (T ^∗) 范围内，则会使用循环潜码传播模块来提高推理过程中各视频片段之间的一致性。最后，微调 VAE 解码器用于减少剩余的闪烁伪影。...重要的是，本方法在训练过程中保持预训练的空间层固定不变，仅插入的时间层进行优化。这种训练策略的好处是可以利用从大量高质量图像数据集中学习到的预训练空间层。...微调VAE Decoder 即使在视频数据上对 U-Net 进行了微调，LDM 框架内的 VAE-Decoder 在解码时仍会产生闪烁伪影。...图7 消融性实验 图8 微调 VAE 解码器的有效性 首先研究了微调 VAE 解码器的重要性。用原始解码器替换我们的微调 VAE 解码器会导致更差的 PSNR、SSIM 和 E_{warp}^∗ 。...文本提示 Upscale-A-Video 是在带有文本提示或空提示的视频数据上进行训练的，因此可以处理这两种情况。本方法研究了使用无分类器引导来改善采样期间的视觉质量。
可控制的生成 文本+布局/框架 文本在典型的文本图像生成中指的是整个图像的全局描述。在某些情况下，将这种全局文本描述与其他形式的可选附加输入条件相结合可能会很有帮助。...这一点很重要，因为它显示在微调阶段，一开始并不影响或恶化原来的文本到图像生成，它只是在模型微调过程中逐渐起作用。...此方向的一个代表性工作是 control net，其结构显示在右侧。核心思想是复制预训练的stable diffusion的编码器部分，作为一个额外的条件分支，这个分支还接受额外的条件作为输入。...但是，如果我们只是简单地看所谓的数据循环，文本和图像生成模型已经显示了一个非常有前途的循环，来帮助彼此生成数据。...对于反向中断，最近也有一些很大的进展，使用合成数据来帮助分析任务，这在未来设置和数据不容易获取的设置中都是有效的。
作者的实现可在https://github.com/SLDGroup/PP-SAM获取。 1 Introduction 基于深度学习算法在结肠镜检查过程中检测癌前病变已显示出巨大潜力。...尽管在广泛的SA-1B数据集上训练，SAM显示出强大的零样本泛化能力。SAM包含三个关键组件：图像编码器、 Mask 解码器和提示编码器。下面将描述这些组件。...作者不使用任何数据增强和学习率调度器。 在微调过程中，作者优化了加权交叉熵和平均交并比（mIoU）的复合损失函数。...如图所示，随着推理过程中边界框扰动大小的增加，DICE分数明显下降，这一趋势与作者的预期一致。值得注意的是，在整个推理过程中，作者微调后的模型在面对这些即时扰动时显示出增强的鲁棒性。...从这个图中，作者可以得出结论，带有ViT-L的SAM在零样本息肉分割方面超过了ViT-B。然而，两种ViT编码器微调后的模型显示出相似的性能。
对于所提出的模型，我们采用一种称为“局部到全局”的策略，即 CNN 能够获取局部图像的识别决策，而全局的识别决策可通过简单的投票方式获得。我们通过大量的实验来评估模型的性能。...这种由局部到全局的策略是一种基于数据增强的思想，也是扩展训练中的常用技巧，尤其是在深度学习领域。...微调 CaffeNet 和卷积滤波器层的性能分析 微调后的 CaffeNet 的测试结果如下表 1 所示。...图4 不同分类方法在后处理数据上的分类精度表现 局部到全局策略的分析 进一步地，我们还分析了局部到全局策略在全尺寸图像上的分类精度表现。...表3 局部到全局策略对六种方法的分类准确率的影响 ▌可视化 在计算机视觉任务中，CNN 的训练普遍存在一种现象：即模型在第一层学习的卷积核类似于 Gabor 滤波器和 color blobs。
近日，来自北京邮电大学和腾讯等机构的研究者进行了分析研究以显示预训练和微调之间的差异。为了缓解这种差异，研究者提出了 L2PGNN，这是一种针对 GNN 的自监督预训练策略。 ?...L2P-GNN 方法 该研究首先提出了一个自监督 GNN 模型，在模型无关元学习（MAML）设置中学习图结构，然后是节点和图级双重适应，以模拟预训练过程中的微调。...双重适应 为了缩小预训练和微调过程之间的差距，在预训练过程中优化模型快速适应新任务的能力是至关重要的。...研究者认为这么大的性能提升归功于预训练过程中的微调模拟，缩小了预训练和微调目标之间的差距。 2. 此外，使用大量未标注数据对 GNN 进行预训练显然对下游任务有所帮助。...如图 3(a) 所示，在两个数据集上的结果表明 L2P-GNN 优于这两个变体。这说明，局部节点级结构和全局图级信息都是有用的，有利于进行联合建模。 ?
尽管当前的PEFT方法在达到参数效率的同时，却忽略了在微调和推理过程中GPU内存和时间的效率，这是由于在ViT架构中重复计算了冗余的标记。 这不符合下游任务适配的实际要求。...由于大多数加速方法在ViT的编码器层中逐步剪枝标记，作者考虑建立浅层编码器层（捕捉局部信息）与深层编码器层（捕捉全局信息）之间的互动。...在VTAB-1K上的实证结果显示，仅使用11.65 GFLOPs，约**66%**的原始ViT-B的计算成本，Sparse-Tuning在性能、微调和推理效率方面均超过了所有现有最佳方法。...此外，与需要计算所有标记以更新所 Proposal 的标记分发器参数的DyT不同，作者的方法在标记稀疏化过程中不引入任何附加模块。...作者发现，在第4、第7和第10个编码器层采用 Token 稀疏化可以获得最佳性能。这表明在ViT的相对中间编码器层进行多次密集交互在 Token 稀疏化时能更有效地平衡局部和全局特征。
在这一方向上，预训练设计将与微调需求解耦，上游与下游任务的独立性将保持，就像基于 ConvNet 的研究一样。这一方向也在一定程度上遵循了 ViT 的理念，即在追求通用特征的过程中减少归纳偏置。...他们使用少量的跨窗口块来传播信息，这些块可以是全局注意力或卷积。这些调整只在微调过程中进行，不会改变预训练。 这种简单的设计收获了令人惊讶的结果。...在 COCO 数据集上的实验结果表明，一个使用无标签 ImageNet-1K 预训练、带有普通 ViT-Huge 主干的 ViTDet 检测器的 AP^box 可以达到 61.3。...该研究重点关注预训练主干网络执行全局自注意力的场景，然后在微调期间适应更高分辨率的输入。这与最近使用主干网络预训练直接修改注意力计算的方法形成对比。...下图 3 显示了几种模型的准确率与模型尺寸、FLOPs 和测试时间三者的关系。 与之前系统的对比 下表 6 给出了几种方法在 COCO 数据集上的系统级比较结果。 编辑：王菁
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