使用合适的工具，您可以将想法转化为创意，通过将文本转换为生成的图像并使用数字媒体管理工具Cloudinary将其存储在云中。 OpenAI的高智能图像API使得显示AI生成的图像成为可能。...在本指南中，我将详细介绍如何构建一个基于用户输入的动态高效图像生成应用程序，并在Jupyter Notebook中显示图像输出。 什么是Jupyter Notebook？...如果他们没有输入提示，则当用户在空白输入上按下回车键时，提供的提示将显示图像。...以上代码中的导入语句将使用存储的Cloudinary AI生成的图像的URL以可视方式显示图像，而不是仅显示图像的URL。requests库发出HTTP请求。...有很多用例，本教程展示了一种使用文字生成自定义个性化图像的方法。此外，Cloudinary为其增添了最终润色，以便您可以重温创作非凡事物的记忆，并将图像安全地存储在云中的位置。
typora中的公式怎么在word里面正常显示，怎么问可以让chatgpt的公式在word里面正常显示 简介：本文讲解typora中的公式怎么在word里面正常显示，怎么问可以让chatgpt的公式在word...原理 想要让typora里面的公司在word里面正常显示本质用的是MathJax语法。 比如我们这个公式，双氧水分解的。...所以我们只需要在源码的基础上加上 就好了，需要注意的是需要在typora查看源码的基础上加才可以，也就是通过快捷键ctrl + \进入，在同时按一次就是退出。...然后我们的typora安装了word插件之后就可以导出对应的word了 导出结果就可以正常显示了。...Chatgpt要怎么问了 重点在于这句话你给我的公式以mathJax的代码格式发我，代码要有$$包裹，在tyopra里面可以正常显示 然后直接复制代码到typora中 可以看出可以正常显示
问：未来几年，你认为机器学习会在什么问题上产生重大的影响？ John Langford： 在未来几年，我不大认为机器学习会解决超级重大难题。...总体上，在下列情形中，机器学习是一个让人叫好的工具： 1、正确的答案还不明确时； 2、数字化环境中； 3、相同的决策要多次重复时。 机器学习改变世界的进程不会是一帆风顺的。...高校还有一点非常好的就是不会过度功利化，在高校中，一定会有一些人在某些地方干正确的事，不管这项研究是不是很热。 问：在机器学习领域，你认为哪一家实验室的研究最有意思？...2、其它的微软实验室也做了很多有趣的事，比如图像识别或者GPUs上的并行计算。 3、谷歌至少有两个实验室做了很有意思的研究，一个是伦敦的DeepMind。...现在，这已经很容易做到了，因为教授们公开的个人信息很容易获得。 问：本年度读到最有意思的论文有哪些？
图 1：Kaggle 冰山分类挑战赛的任务目标是建立一个图像分类器，将输入卫星图像划分为冰山或者船 问：你好，David，十分感谢你能接受我的采访，也恭喜你们在冰山图像分类挑战赛中取得第一名的好成绩。...问：你在参加这次比赛之前，在计算机视觉和机器学习领域的学术背景如何？你之前参加过其他 Kaggle 竞赛吗？...图 5：过拟合是它们在本次比赛中遇到的最棘手的问题 问：对于你们来说，本次比赛中遇到的最大难题是什么？ 答：在比赛中最困难的部分当属验证模型没有过拟合。...现成的算法如今更加易于获得和引用，我们往往会不假思索、简单粗暴地将这些算法应用于待解决的问题上。...如果参赛选手愿意，他们可以将自己的代码分享出来。当你试着学习通用的方法并将代码应用于具体问题上时，这将十分有帮助。
李杉 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 从图像和语音识别到自然语言分析，神经网络已经在很多领域大展身手。过去几年，它们的精确度已经几乎可以与人类媲美。...Goodfellow拥有计算机科学本科学位，他在美国国家卫生研究院的神经科学实验室当实习生时开始从事人工智能方面的工作。 以下为采访概要： 问：深度学习最近有什么重要进步？具体是怎么实现的？...问：你的工作在神经网络/GAN领域都有哪些实际应用？哪些领域最有可能受到影响？ 答：生成式对抗网络的一个实际应用是半监督式学习。...当今的多数深度学习算法都需要使用数千或数百万的标记样例——这种样例会显示具体的输入信息，以及在模型再次看到这个输入信息时所应生成的具体的输出信息。...答：我想强调一些别人可能忽视的进展： 我认为在如何提升机器学习算法公平新这个问题上，我们开始看到了一些最佳实践建议，毕竟这类技术已经开始对我们的生活产生重大影响。
即使图像更清晰，这个问题也需要很多步骤来推理：不是简单地识别图像中的主要对象，模型必须首先找到蓝色圆柱体，定位相同大小的其他对象，然后确定其颜色。...我们可以画出这样的示意图： [layout1.jpg] 不同的问题可能涉及不同的一系列步骤。如果我们问“有多少东西和球一样大小？”...NMNs背后的关键思想是让这个共享变得更加明确:我们使用两个不同的网络结构来回答上述两个问题，但我们在涉及相同基本操作的网络之间共享权重： [tying.jpg] 我们如何学习这样的模型？...在我们对这些模型的初步研究中（1,2），我们在设计特定于问题的神经网络的问题和分析语法结构的问题上得出了惊人的联系。语言学家早已观察到，一个问题的语法与回答它所需的计算步骤的顺序密切相关。...NMNs已经在视觉和文本推理任务上取得了一些成功，我们也很兴奋地开始将它们应用到其他人工智能问题上。
哪怕我们的图像更加清楚简洁，这个问题也还是需要多步的推理：它不是简单识别图像中主要对象的问题，模型必须先找到蓝色的圆柱体，然后找到跟它大小一致的另一个物体，然后确定这个物体的颜色。...前文提到，在回答上述问题时涉及3个不同的步骤：找到一个蓝色圆柱体，找到与它大小相同的其他物体，确定这个物体的颜色。这个过程可以用下图表示： ? 一旦问题发生改变，就可能导致一系列不同的步骤。...比如说，假如我们问“图中与球的大小相同的物体有多少个？”，步骤就会变成： ? 基本的操作，例如“比较大小”，在不同的问题中是共享的，但是使用的方式不同。...当我们想在新的问题上使用已经训练的模型时，我们可以动态地组合这些模块，使之成为一个针对该问题的新的网络结构。...更令人惊讶的是，当我们采用模仿人类专家的模式训练，并允许模型对这些专家的预测进行自己的修改，它可能在许多问题上找到比专家们的更好的解决方案。
可以用有趣的方式将文本与图像、音频或视频结合起来。 ? 我们已经在这方面做了一些工作，社区的其他成员也做了一些工作，但我认为这在未来会变得更加重要。我相信，人们会基于BERT进行改进。...但我确实认为，大家有点过分强调在某些特定问题上取得前所未有的、稍微好一点的、最先进的结果。 以及对完全不同的解决问题的方法有点缺乏欣赏。...基本上，现在在设计过程中，已经有一些工具可以帮助布局，但也需要有人工布局和布线专家，来完成多次迭代。...我们内部一直在试验的一些芯片上，这也取得了不错的结果。 ? 谈2020年：多任务学习和多模态学习会有大进展 问：你认为在2020年人工智能领域会出现哪些趋势或里程碑？...问：比如日常的机器人？ Jeff Dean：是的，我们在机器人研究方面做了大量的工作。我认为，让机器人在某种随意的环境中工作，真的是一个很难解决的问题。
为此，作者提出了一种基于图像的对抗设置，该设置将重点放在给定图像的局部上下文中，并选择出现在图像中但无法描述所问目标的属性。...作者的评估表明，模型在这种设置下采样的问题上倾向于产生最糟糕的幻觉，这表明现有的LVLMs在将属性正确匹配到具有它们的目标上存在困难。 最后，值得注意的是，当前的工作将评估指标集中在模型的文本输出上。...3 Method H-POPE Benchmark 作者的H-POPE基准扩展了POPE [5]到包括属性评估。给定输入图像，H-POPE从标注中提取一组真实物体，并从中样本相同数量的负面物体。...作者的结果也显示了类似趋势（见表2），普遍观察到“是”与“否”的比例较高。然而，这种正面答案偏差仅适用于关于目标存在的问题。对于关于属性的问题，模型在大多数情况下更可能回答“否”。...作者的基准表明，当前的LVLMs在属性问题上比关于目标存在的问题上的幻觉更严重。 此外，作者的新负样本策略表明，这些模型可能会将属性错误地分配给图像中的错误目标。
这说明提出的 KRVQA 数据集能很好体现现有深度模型在知识推理问题上的不足。...在合并所有名称相同的项之后，可以得到一个与图像相关的知识图。研究者利用其中包含的三元组来生成复杂的问题——答案对。 然后从图中提取一条路径并根据路径提出一阶或二阶问题。...所有的方法在两步问题上的表现都与一步问题有较大差距，在知识相关问题上的准确率也更低。这些结果表明，KRVQA 数据集中的问题需要结合图像上下文和知识进行推理回答，多跳推理对现有方法仍具有挑战性。...图 5 用以隐式编码知识库的预训练任务示意 在表三上所示的 KRVQA 结果显示，在给定标定的三元组或查询实体时，模型能大幅提高在知识相关问题上的结果。...两个预训练任务则仅仅相对基线方法有稍微的提高。这显示了 KRVQA 中知识库的重要性，同时说明当前模型在正确感知图像内容以及编码知识库上的不足。 ?
后来也在这个问题上越走越深，近三年在 CVPR，AAAI，IJCAI，TPAMI 等顶级会议与期刊上，先后发表了 15 篇与 vision-language 相关的论文，近期我们又将这个问题延伸到了与...Visual Question Answering with Knowledge Base 看到 attributes 在 image captioning 上的作用之后，我们开始考虑，相同的思路是否可以扩展到更多的...vision-and-language 的问题上？...而一个基于图片的问题，可能会问物体之间的关系，物体中的文字等等，而这其实是需要多种的计算机视觉算法来解决的。 第二个局限指的是，在回答问题的过程当中，我们没有办法给出一个合理的解释。...每一条指令都描述了一条跨越多个房间的指令。如图 18 所示。图 19 显示了我们导航指令的用词分布。
在完成 KeyInfo dataset 的构建之后，该研究便可以在其基础上设计每一个病人的单次或多次访问对应的问题和答案，最终构成了 MIMIC-Diff-VQA 数据集。...由于 MMQ 无法处理多张图像，该研究仅在除了 Difference 类问题以外的其他六种问题上将它与所提模型作对比。...对比结果如表 3 和表 4 所示，该模型在 Difference VQA 上显示出了更优越的性能。...表 3：该研究提出的方法与 MMQ 在 non-difference 类问题上的准确率对比 表 4：几种方法与差异描述方法在 Difference 类问题上的对比 总结与讨论 该研究提出了一个医学 Difference...此外，所提模型也会产生一些错误，包括：1、对同一异常的不同呈现方面的混淆，例如肺不张和肺浸润被互相误认。2、相同类型异常的不同名称，例如心影增大被错误分类为心脏肥大。
答案是肯定的，视觉 Transformers诞生了，经过对图像的一些初步修改，他们成功地开发了Transformers的经典结构，并很快在这个领域的许多问题上达到了 state of the art 。...让我们举一个例句问问自己，把注意力集中在“gave”这个词上，我应该把注意力放在这个句子中的哪些词上，来增加这个词的意思？我可能会问自己一系列问题，例如，谁给的？...在这种情况下，我会把注意力集中在“I”这个词上，然后我可能会问给谁了？把我的注意力放在查理这个词上，最后，我可能会问，你给了我什么？最后集中在食物这个词上。...为了计算每个单词相对于所有其他单词的注意力，我必须执行N²计算，即使部分可并行，仍然非常昂贵。有了这样的复杂性，让我们想象一下，在一段几百字的文字上，多次计算注意力意味着什么。...至于帧数，同样随着帧数的增加，精确度也会增加。有趣的是，不可能用比图中显示的帧数更多的帧数进行测试，因此潜在的精确度仍然可以提高，我们还没有找到这种提高的上限。 ?
但我们在交流方面做得很糟糕，与现在运行在数字计算机上的计算机模型相比，我们的交流能力差得多。计算机模型之间的沟通带宽非常大，因为它们是相同模型的克隆，运行在不同的计算机上。...在2015年左右，我曾经声称，在未来五年内，计算机将在图像识别方面超越放射科医生，因此教他们识别图像中的东西已经没有意义了。事实证明，我的预测错误了，实际上需要10年，而不是5年。...这正是这些大型语言模型所做的，它们在共享。但这种方法只适用于数字计算机，因为它们必须能够模拟相同的事物。而不同的生物大脑无法相互模拟，因此它们无法共享连接。 问：为什么我们不坚持使用数字计算机呢？...问：那么这个问题是不是因为，你和我可能都相信（除非你是一个极端的相对主义者），实际上在很多话题上，甚至在大多数话题上，确实存在一个事实真相，比如地球实际上并不是平的，只是看起来平而已，对吧？...问：也许我们需要时间准备，或者也许如果它发生得很快，那么人们会在问题上感到紧迫，而不是像现在这样慢慢发展。你对此有什么看法？ 答：我认为有时间准备是好的。
对单张图像循环进行多次超分辨，图像增强，去模糊等图像处理是否合理？以及如何评价图像质量？...如果从深度学习领域回答，那题主可能是在问，涉及重复多次进行超分辨率，增强，去模糊这类操作的深度学习模型的合理性与可行性？ 我第一眼看到这个问题，想到的是对图像循环多次进行滤波是否合理？...为什么这样想呢，因为题目问的是图像处理也没提深度学习，而滤波也可以实现平滑，锐化，增强等效果。 本文主要探讨，对图像循环多次进行滤波是否合理？ 所以在回答这个问题之前，先捋一下图像滤波的分类。...所以，对图像循环多次进行滤波是否合理？ 以均值滤波为例，均值滤波器输出的是包含在滤波器窗口内的像素的简单平均值，可以实现平滑的作用，是一种低通滤波器。...【原图】【100次膨胀操作】【1000次膨胀操作】 所以多次进行同一操作达到预期效果是合理的，但无限循环是没有意义的。
基于此，我们提出了高分辨率深度神经网络（High-Resolution Network，HRNet），在网络整个过程中始终保持高分辨率表征，同时多次在高低分辨率表征之间进行信息交换，从而学到足够丰富的高分辨率表征...实验证明HRNet在人体姿态估计，以及图像分割、人脸对齐和目标检测等问题上取得了不错的结果。我们相信HRNet将取代分类深度神经网络成为计算机视觉识别等应用的新的标准结构。...相同分辨率的表征则采用恒等映射的形式。 ? 图4. 多分辨率表征信息交换 实验 HRNet保持高分辨率表征，利用重复的多分辨率表征信息交换增强其表达能力，使模型所学的表征在空间精度上有显著的提升。...COCO test-dev上与最先进方法的性能比较 我们可以看到，在相同的输入图像大小下，我们的小模型HRNet-W32在参数量和计算量都小于SimpleBaseline（ResNet-152）一半的情况下...HRNet在多个数据集的人体姿态估计任务中取得了当前最好的性能，也在图像分割、人脸对齐和目标检测等问题上取得了不错的结果。
在小程序中可以使用标签嵌入地图，那么可能很多同学会问，嵌入的是哪家的地图呢？这还用问，自然是腾讯的地图了，而且不能换成其他的地图（百度、高德等）。...：显示带有方向的当前定位点 bindcontroltap：点击控件时触发的事件 bindmarkertap：点击标记点时触发的事件 bindregionchange：视野发生变化时触发的事件 下面的布局文件中放置了一个...图1显示腾讯地图 在地图上，显示了一个标记（笑脸图像）和一个控件图像（蓝精灵图像）。可能很多同学会问，标记和控件到底有什么区别呢？不都可以放置图像吗？...实际上，标记和控件是基本相同的，主要区别只有一点，标记会随着地图移动，而控件不会随着地图移动。...点击控件和标记都可以点击，点击后，Console中输出的日志信息如图2所示。在日志信息中分别输出了在markers和controls数组中定义的id属性值。 ? 图2 点击标记和控件输出的日志信息
在深度学习领域，一种经典方法是通过收集大量问题、图像和对应的答案，构成数据集，来训练一个能直接从问题和图像映射到答案的神经网络。...对于“这是什么”一类的问题，其实我们需要解决的是一个经典的图像识别任务，这类整体方法非常有效： ? △ 问：这是什么？答：猫。 但对于图1右侧的问题，这种方法效果不佳。 ?...即使是一张更简洁的图片，回答这样的问题仍需要多步推理。模型不能简单地识别图像中的主要物体，而是先要找到蓝色圆柱体，然后找到具有相同大小的另一个物体，再确定其颜色。...当问题为“有多少与球尺寸相同的物体？”，流程图会变成这样： ? 像“比较尺寸”这种基本运算，在很多问题上都能共用，不过是用在不一样的地方。...NMN的核心思想是让这种“共用”更加明确：回答上面两个问题，我们用了不同结构的网络，但是在设计相同的基本运算时，两个网络相关部分共用了同样的权重。 ?
这里我对题目进行进一步描述 希望对name相同的数据进行合并处理，name相同的合并到一起用'|'进行拼接，id取组内最大值； 希望对相邻name相同的数据进行合并，name相同的合并到一起用'|'进行拼接...，id取组内最大值； 题目第1问考察聚合函数、字符串拼接，以及同时对两列完成不同形式的分组“聚合”操作，这里使用开窗函数实现；题目第2问是在第一问的基础上考察连续问题； 维度 评分 题目难度 ⭐️⭐️⭐️...即：题目目标为：聚合name，显示最大ID，根据最小ID进行排序,可是这里的排序并不是强制排序，并不能确定有序，想要确定有序则在结果中必须增加min_id序号。...| | 9 | f | | 10 | g | +-----+-----------------+ 2.生成C数据 第2问属于是连续问题上进行数据拼接...注意，第一步给flag 相同为0 不同为 1，叠加本步骤累积求和是一个常见解决连续问题的方式 注意，第一步给flag 相同为0 不同为 1，叠加本步骤累积求和是一个常见解决连续问题的方式 注意，第一步给
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。...3D生成框架，可以在1分钟内从文本生成高质量的3D图像。...对视觉语言模型(vlm)日益增长的研究是由大型语言模型和VIT的改进所驱动的。尽管在这个主题上有大量的文献，但论文观察到，关于vlm设计的关键决策通常是不合理的。...当通过llm增强时，我们的方法在合成图像生成基准上显示出优越的数值和空间正确性。...Grounding DINO 1.5 Edge模型虽然是为降低特征尺度的效率而设计的，但通过在相同的综合数据集上进行训练，保持了强大的检测能力。
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