让我们通过一个简单的例子来理解温度对概率的影响。假设我们有一个模型，这个模型只有两个可能的输出：A和B。...温度越低，模型选择最明显的值的可能性就越高，这会使模型输出更加一致，但同时也会使模型输出更加单一。 下图展示了不同温度下，词元B的softmax概率。...随着温度接近于0，模型选择词元B的概率越来越接近1。在我们的例子中，当温度低于0.1时，模型几乎总是输出B。模型提供者通常会将温度限制在0到2之间。如果有自己的模型，你可以使用任何非负的温度值。...查看模型对给定输入计算的概率是常见的AI模型调试技术。例如，如果概率看起来是随机的，那么该模型并没有学到太多内容。OpenAI返回其模型生成的概率作为logprobs。...例如，对于分类任务，可以将分类器head加到基础模型的架构中，以确保模型仅输出预先指定的类别之一。在微调过程中，你可以重新训练整个架构或仅训练这个分类器head。
概率时间序列预测是在广泛应用中出现的一个重要实际问题，包括金融、天气预报、脑成像和计算机系统性能管理等领域。针对这一任务，已经提出了各种方法，从传统的自回归模型到最近基于深度学习架构的神经预测方法。...这些以前的方法大多集中在用来自相同领域的数据训练模型，以执行预测任务。 然而，在过去的几年里，由于基础模型的兴起，机器学习正在经历一场范式转变。...基础模型是一种大规模、通用的神经网络，以无监督的方式在大量多样化的数据上进行预训练。这些模型在广泛的下游任务上展示出了显著的少量样本泛化能力，通常优于特定于任务的模型。...研究者的贡献如下： 提出了Lag-Llama模型，这是一种适用于时间序列基础模型扩展定律分析的单变量概率时间序列预测模型。...最后，研究者计划扩大模型规模和多样化时间序列训练数据的数量，同时比较这种架构和其他候选架构用于时间序列基础模型的缩放定律。
而差不多在 WWDC 2017 大会开幕时，XMART LABS 在 GitHub 上开源了 Bender——一个基于 Metal 的现代机器学习框架，而值得一提的是，Bender 也是著名动画《飞出个未来...Importing 解释了如何将 TensorFlow 等其它框架的模型导入进来。...我们希望能加载在 TensorFlow 或 Caffe2 等框架上训练好的模型。...我们还发现我们需要将使用 TensorFlow 训练的模型翻译成 iOS 上可用，为此我们需要编写脚本，使之可以将权重转换成 MPSCNN 格式，并将 TensorFlow 的层中不同类型的参数映射成...使用方法 你可以使用我们自定义的算子在 Bender 中定义你自己的网络，或者你可以加载从 TensorFlow 导出的模型。
PictureApplication * app = [[PictureApplication alloc] initWithDic:dic]; return app; } 这样字典转模型的方法存在一些问题...：1.当我们模型中的属性和字典的key不一致时会报错。 ...2.只能转换一级模型，当有多级模型嵌套的时候不再适用 推荐使用第三方：MJExtension 18.1.25更新： YYModel是一个效率更高的字典转模型的三方。
基于隐变量的推荐模型 ?...，但是实际中有一些用户会给出偏高的评分；有一些物品也会收到偏高的评分，甚至整个平台所有的物品的评分都会有个偏置，基于此，我们修正下我们的损失函数： ?...在加入了偏置信息的基础上，我们在加入引入用户的一些隐性行为，将这种隐反馈考虑进来，特别适合一直浏览，但是不怎么进行评价的用户。此时我们建模得到下面的式子： ?...，下一步是我们在正样本的基础上加入置信度，这个置信度是通过统计用户浏览物品的次数得到，用户如果反复浏览，说明用户对这个物品就越感兴趣，所以我们假设 用户没有浏览，分数为0（负采样得到） 浏览一次，得分为...总结 本文介绍了基于隐变量原理两种算法：矩阵分解svd和分解机FM，其求解方法有：梯度下降和交替最小二乘法；在介绍完求解方法后，我们讨论svd的一些变种，以及集大成者FM是如何进行多模型融合的。
文中有提到在iOS 8 上，CIFilter 的API 里有126种滤镜可用，在 同时期 Mac OS 上有160多种滤镜可用；而在iOS 9.3 上，我测试可以使用的滤镜已经达到174种，Mac OS...attributes) } // Objective-C版 （因转换成OC版的太简单，略?） 准备工作 在iOS 中使用滤镜效果，需要用到的重要类有三个： CIContext....基础用法 对一张图使用一个滤镜效果，总结起来需要四步： 创建一个CIImage对象 .CImage 有很多初始化方法。...CIContext 可能是基于CPU，也可能是基于GPU的。所以创建CIContext会消耗资源，影响性能，我们应该尽可能多的复用它。...ALAssetsLibrary 提供了将CGImage直接保存到相册的示例方法：writeImageToSavedPhotosAlbum,只可惜它到iOS 9.0 就弃用了☹️，当工程的最低兼容版本大于
由于CSS可以与XUL和SVG等任何类型的XML一起使用，因此CSS框架就像带有文件的现成软件包一样，可以用作网站的构建基础。...ZURB Foundation 如果您正在寻找一种响应迅速的前端框架，那么ZURB Foundation就比较适合。该框架将允许您为所有的设备创建各种生产环境的代码和原型。...Ionic 该开源的移动UI框架，可以让用户在不更改代码库的情况下，开发出适用于Android和iOS原生的，以及具有网络高性能的应用。...作为号称“坚如磐石”的响应框架，Base基于Normalize.css提供了基本的可自定义样式。您可以按需用它来实现简单的应用。 14....由于Mobi.css内置了主题和插件系统，而且可以按需扩展，因此用户可以采用模块化的方法，在其基础上进行构建。 总结 各类CSS框架为用户提供了项目正常运行所需的基础。
而且iOS中执行界面跳转的时候，很容易产生模块间的耦合。...这种方案有极大的灵活性。 而且此种方案最容易跨平台实现的，iOS, Android,PC都可以按照URL来进行路由。...iOS中可以通过URL Scheme进行进程间的通信，同App外面打开App中的某个页面，此方案可以完美兼容URL Router。...当然这种方案缺点也是很明显的： 第一、基于URL的设计只适合与UI界面，功能性的模块是不能采用这种方案的，所以这种方案只适用于视图驱动的模块。...基于Protocol的设计方案不会引起耦合，我们可以轻易替换掉相同功能的目的模块，这种方案也适用于各种解耦，例如Appdelegate的解耦。
https://blog.csdn.net/u010105969/article/details/51200710 之前写过一篇博客，内容就是字典转模型的代码，这里要介绍一个字典转模型的第三方库...废话不说，直接说这个第三方库，MJExtension.这是李明杰写的一个第三方库，实际也是对我们字典转模型的基本代码的封装。...那字典转模型的一句代码就是：objectArrayWithKeyValuesArray:。这是一个类方法，参数是一个字典数组。...字典中的数据直接转成模型，而字典中的数组不会直接转成模型，需要遵守协议，并实现协议中的方法 < 协议：MJKeyVale 实现方法： + (NSDictionary *)objectClassInArray...{ return @{@"pic_urls":[LSPhonto class]}; // pic_urls是当前类的一个属性，属性类型是数组 }
主流的点击模型大都基于点击模型方面最基础的研究，认为用户在浏览搜索引擎时采用的是沿着搜索结果列表从上到下依次浏览的方式，根据这个假设，用户的浏览顺序与搜索结果的位置顺序是一致的。...因此大多数的点击模型都是基于位置的构建方式(我们称作基于位置的点击模型)。...点击模型的基础是概率图模型，不同假设带来不同的模型。常见行为（event）注明如下： E：某条搜索结果被用户检验的行为。 A ：某条搜索结果吸引到用户的行为。...PBM(Position-based Model )基于位置模型 Position-based Model 的假设：各搜索 Session 可产生多次点击行为，而文档是否被点击，由两个因素决定： 文档是否被检验...可以看到，以上的一系列的点击模型都是基于用户的检验顺序严格从上到下进行一遍以及所有结果具有同质属性这两个基本的假设进行研究的。
通过 DeepEval 基准，我们评估了 9 个前沿开源的多模态大模型和闭源的多模态大模型 GPT-4V（ison）。我们的评估显示，现有多模态大模型在图像深意理解能力方面与人类存在显著差距。...深度标题匹配任务：评估模型理解图像整体深意的能力。 深意理解任务：评估模型理解图像详细深意的能力。 可以看出，这三项任务逐步增强了对图像的理解，每个任务都建立在前一个任务的基础上，以加深理解的层次。...分析 （1）通过分析模型在不同类别图像中的理解能力，我们可以明确模型在特定图像类别中的优缺点。不同模型在各图像类别中的表现如图 3 所示，三张雷达图展示了模型在理解图像描述、标题和深意方面的能力。...（3）参数数量的增加对模型的图像深意理解能力有积极的影响，参数多的模型通常表现有更好的性能，且表现的性能也更加稳定，结果由图 4 所示。...DeepEval 包括一个严谨标注的数据集和三个递进的子任务：细粒度描述选择任务、深度标题匹配任务和深意理解任务。 我们对多个多模态大模型进行了评估，揭示了 AI 与人类在理解图像深意方面的显著差距。
苹果iOS开发的基础语言是objective-c，有Java基础学起来更加轻松。iOS开发的标准语言是objective-c。是c的一种超集， 它是对c的扩展，支持面向对象编程。...像后来的一些高级语言java，c#等都借鉴了该语言的面向对象特性。 当然在iOS开发过程中，也支持c/c++语言与原生的objective-c混编。...扩展：Objective-C的优点和特点Objective-C是非常“实际”的语言。...它使用一个用C写成、很小的运行库，只会令应用程序的大小增加很小，和大部分OO系统使用极大的VM执行时间会取代了整个系统的运作相反，ObjC写成的程序通常不会比其原始码大很多。...而其库函数（通常没附在软件发行本）亦和Smalltalk系统要使用极大的内存来开启一个窗口的情况相反。Objective-C的最初版本并不支持垃圾回收。
ZURB Foundation 如果您正在寻找的是一个快速且响应迅速的前端框架，那么ZURB Foundation可能正是您要的。它允许您为所有设备创建生产环境的代码和原型。...目前华盛顿邮报和国家地理等网站均使用了ZURB Foundation框架。 UI Kit UI Kit以具有高度可定制的轻量级元素而著称。基于使用它提供的模板，您将可以轻松创建各种Web界面。...Picnic CSS还提供了基于Flexbox的网格布局和许多UI元素，还包括了适合初学者使用的模态窗口和导航栏，您可以使用它们来启动您的Web开发项目。...Ionic 这个开源的移动UI框架可用于为原生Android和iOS开发出高网络性能的应用程序。它带有直观的UI组件，有助于加快网站或应用程序的开发过程。...不过，和其他模块化框架一样，如果您需要的不只是它们提供的基本样式和功能，您可以在其基础上以模块化方式进行构建。
对iOS系统的APP测试而言，Xcode集成的XCTest是再好不过的测试框架了，下面小编来分享一些基于XCTest的自动化测试的认识，希望能对做iOS自动化测试的各位同学有所帮助。...UI Test一般会考虑到用户的交互流程，模拟用户的交互操作，利用XCTest的UI记录特性来获取界面上的一些列视图元素和操作事件，然后在测试方法中触发事件。...那么基于XCTest的自动化测试是怎么执行的呢？ 1....3）性能测试 XCTest提供性能测试，主要是针对某个代码块执行的时长，XCTest的性能的测试利用如下格式： ? 也可以自己设定Baseline来作为测试是否通过的基准，方法如下： ? ?...其中，Baseline是计算标准差的参考值，Max STDDEV是最大允许的标准差，底部点击1，2…10可以看到每次运行的结果。
该APP是基于iOS平台下Objective-C开发语言实现，利用系统原生和第三方类库实现数据加载、视频播放和数据处理，主要实现各类视频信息的展示与播放功能，并具备观看视频信息与搜索视频信息的功能，具有简单...对于本课题而言，主要通过对使用对象模型的分析设计，Model View Controller模式的设计来完成系统的设计纲要[13]。...Full use of iOS development [M]. 北京: 清华大学出版社. 2014. [5] 关东升. iOS开发指南(从零基础到APP Store上架第二版) [M]....基于iOS平台播放器的设计与实现[D].河北师范大学.2014 [12] 曹森, 苏贵斌, 软件开发中的设计原则[J]....基于架构的软件设计方法[D]. 上海师范大学. 2009. [15] 夏梦. 基于iOS的车联网手机客户端的设计与实现[D]. 南昌大学. 2014.
作者研究结果确定了DMN的频率特异的神经生理学特征，使其能够在本质上和基于任务的认知期间保持稳定性和灵活性，为人类DMN的电生理基础提供新的见解，并阐明其支持认知的网络机制。1....更一般地说，来自功能磁共振成像研究的越来越多的证据表明，DMN在多个认知领域的认知中具有直接作用，正如其后扣带皮层，角回和中颞回节点的任务相关调节所揭示的那样。...更一般地说，作者的发现推进了对DMN神经生理学基础的认识，并阐明了其在基于任务的认知中的作用的动态神经机制。图 7.本研究中报告的主要结果的可视化。...与这一观点一致，对相转移熵的分析揭示了在存储器编码和回忆过程中从DMN到其他大规模网络的因果相互作用增强。...4.7 统计分析使用混合效应分析对网络内和跨网络交互进行，该软件包在R软件（版本4.0.2，R统计计算基础）中实现。混合效应模型现在是iEEG研究的推荐程序。
Netty的线程模型是其设计中的重要组成部分，它采用了基于Reactor模型的线程模型，为开发者提供了高度可扩展、高并发的网络编程能力。...本文将首先介绍Netty的线程模型，然后详细解析Netty如何基于Reactor模型实现高性能的网络通信。最后，我们将通过一个简单的代码示例来演示Netty的线程模型和Reactor模型的实际应用。...Worker线程池 |+------------------------+Netty基于Reactor模型的实现Netty的线程模型是基于Reactor模型实现的，Reactor模型是一种事件驱动的设计模式...代码示例下面我们通过一个简单的代码示例来演示Netty的线程模型和基于Reactor模型的实现。...基于Reactor模型的设计思想，使得Netty能够以事件驱动的方式处理并发请求，提高了系统的并发处理能力。通过一个简单的代码示例，我们演示了Netty的线程模型和基于Reactor模型的实际应用。
1.1 .1 并发编程模型的两个关键问题 a：线程之间如何通信(交换信息) b :线程之间如何同步 在命令式编程中，线程之间的通信机制有两种：共享内存和消息传递。...同步：是指程序中用户控制不同线程间操作发生相对顺序的机制。在共享内存并发模型里，同步时显示进行的。程序员必须制定某个方法需要在线程之间互斥执行。...在消息传递的并发模型里，由于消息的发送必须在消息的接收之前，因此同步时隐式进行的。 重点理解：隐式进行的线程之间的通信工作机制。...1.1.2 java 内存模型的抽象结构、 堆内存在线程之间共享(共享变量：指：实例，静态，数组元素) Java内存模型简称JMM，JMM决定一个线程堆共享变量的写入何时对另一个线程可见。
引言 正在进行的AI革命正在给我们带来各个方向的创新。OpenAI的GPT(s)模型正在领导发展，并展示了基础模型实际上可以使我们的日常任务变得更加简单。...在这篇博客文章中，我将PLIP（病理学语言和图像预训练）描述为病理学的第一批基础模型之一。PLIP是一种视觉语言模型，可以用于将图像和文本嵌入到相同的向量空间中，从而实现多模态应用。...我们训练了许多不同的模型（数百个），并比较了参数和优化技术。最终，我们能够找到一个我们满意的模型。...在论文中有更多的细节，但在构建这种对比模型时，其中一个最重要的组成部分是在训练过程中确保批处理大小尽可能大，这允许模型学习尽可能多的元素。...医疗AI的病理语言和图像预训练 现在是时候测试一下我们的PLIP了。这个基础模型在标准基准测试中表现如何？ 我们进行了不同的测试，以评估我们的PLIP模型的性能。
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