如何以独立于机器的方式创建掩模？ - 腾讯云开发者社区

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CVPR2018 | 摆好Pose却没管理好面部表情？腾讯优图Facelet-Bank人脸处理技术了解一下

选自arXiv 作者：Ying-Cong Chen等机器之心编译参与：乾树、王淑婷拍的照片看起来太严肃？蓄着胡子有点老？没关系，Facelet-Bank 可以通通帮你解决。...项目链接：https://github.com/yingcong/Facelet_Bank 引言数字人脸处理技术旨在改变语义表达和有意义的特征，如微笑和悲伤，或给人脸添加虚拟妆容/配饰，例如小胡子和眼镜...但是，这一过程需要标注好的配对数据，而很多情况下没有这些数据或者需要大量人力来创建。对于任何以前没有的效果，这些处理都不易建立。...注意力掩模由对应于添加胡须、制作笑脸和改变年龄的操作等式（8）、（a）、（b）和（c）计算得来。注意，对于胡子效果，facelet-bank 专注于嘴巴区域。...论文链接：https://arxiv.org/abs/1803.05576 摘要：随着智能手机和社交网络的普及，数字人脸处理技术已成为美图的热门方式。

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CVPR 2020丨MaskFlownet：基于可学习遮挡掩模的非对称特征匹配

如图1，目标图像通过流场形变之后，可学习遮挡掩模预测的遮挡（黑色）区域准确地过滤了重影部分的干扰信息，得到了干净的掩模图像（masked image）。...可学习遮挡掩模的非对称特征匹配模块可以轻松结合到任何已有的基础网络上，通过端到端的方式自动学习到遮挡掩模，仅仅引入可忽略不计的额外计算量就可以显著提升网络的表现。...图2：可学习遮挡掩模的非对称特征匹配模块（AsymOFMM）可学习遮挡掩模的非对称特征匹配模块的结构如图2所示。...此时，网络预测的可学习遮挡掩模作用在形变后的特征图上（相乘），过滤重影现象带来的干扰信息，得到掩模特征图。...凭借其整体表现的优越性、不带来额外计算开销的便捷性、无需遮挡区域真值的普遍适用性、以及独立于基础网络的一般性，我们期望该模块可以在光流预测与特征匹配任务中得到广泛的应用。

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印度裔Kaggle大神自述：我是如何获得所有4个类别的Grandmaster

对于喜欢数据科学和机器学习的人来说，这是一生的经历。除此之外，他还是一个数独爱好者，多次获得国家冠军，最高排名第8。...一般是在完成自己深度EDA后再看别人的工作。按照这样的方式，他就获得了15枚金牌，4枚银牌以及6枚铜牌，达到大师级别。 ?...2020年亚洲数独锦标赛银牌得主来介绍一下作者本作——Vopani，真名叫做Rohan Rao，来自印度，是H2O.ai的数据科学家，毕业于印度孟买理工学院应用统计学专业。 ?...而H2O.ai是一家成立于2012年，总部位于硅谷的开源软件公，该公司拥有一个数据科学和机器学习的开源平台H2O。据介绍称，一半的世界五百强公司都在使用这个平台。除此之外，他还是一个数独爱好者。...他曾获得7次全国数独冠军，5次全国拼图类冠军，4次时代数独国家冠军，2020年亚洲数独锦标赛银牌得主。目前数独世界排名在第23名，最佳成绩到过第8名。 ? 果然，优秀的人一定不只一个地方优秀。

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Nature | 光学CNN层替换传统CNN层，超省电

选自Nature 作者：Julie Chang 等机器之心编译参与：高璇、刘晓坤 CNN 计算效率的研究一直备受关注，但由于功率和带宽的严格限制，CNN 仍难以应用在嵌入式系统如移动视觉、自动驾驶中...硬件方面，有很多机器学习的专门处理单元，如如 IBM 的 TrueNorth 芯片、Movidius 视觉处理单元（VPU）、谷歌的张量处理单元（TPU）。...CNN 计算效率的研究一直备受关注，但由于功率和带宽的严格限制，CNN 仍难以应用在嵌入式系统如移动视觉、自动驾驶和机器人、无线智能传感器中。...同时另一项研究将优化的元素结合到神经网络启发的多层光学系统中，但并没有创建出新的 CNN。...最后研究者通过创建优化的相位掩模并构建双层混合光电网络原型，在灰度 CIFAR-10 数据集上进行分类，验证了模拟结果。

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一文搞懂 One-Hot Encoding（独热编码）

特征数字化为每个分类特征的每个可能值创建一个新的二进制特征（即“独热”特征），其中只有一个特征在任何给定时间被激活（标记为1），而其他所有特征都被标记为0。...模型适应性：某些机器学习模型（如决策树和随机森林）能够隐式地处理序数关系，即使使用独热编码，也可能表现出良好的性能。...另一种方法是创建额外的特征来表示类别间的相对关系，如通过比较或计算不同类别之间的距离。...模型适用性：选择理由：选择独热编码是因为许多机器学习算法（如逻辑回归、支持向量机、决策树）在处理数值型输入时表现更好。注意事项：并非所有算法都需要或受益于独热编码。...独热编码是将这些分类特征转换为机器学习模型能够理解的数值格式的一种有效方法。

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Uber AI 研究院深度解构 ICLR 2019 最佳论文「彩票假设」！

剪枝掩模和初始权重集合为何如此紧密的耦合，而重新初始化的网络较难训练？为什么直接选择较大的权重是选择掩模的有效标准？其它创建掩模的标准是否也有效呢？...这很奇怪，然而在使用选择具有较大最终值权重的 LT 论文中的步骤（我们称之为「large final」的掩模准则）来应用创建好的掩模时，确实发生了这样的情况：图 1：未经训练的网络随机运行的结果...为了分开上述两个因素，我们进行了一个简单的实验：我们复现了 LT 迭代剪枝实验，其中网络权重在交替的「训练/掩模/重置」的循环中被掩模处理，但我们还尝试了其它的处理方式：将「零掩模」处理的权重冻结为其初始值...「large final, same sign」的掩码可以创建性能远高于其他方法的「超级掩模」。...Heckman、中外院士、世界顶会主席、知名Fellow，多位重磅嘉宾将亲自坐阵，一起探讨人工智能和机器人领域学、产、投等复杂的生存态势。

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训练网络像是买彩票？神经网络剪枝最新进展之彩票假设解读

深度神经网络已经在计算机视觉领域取得了巨大的成功，如 AlexNet、VGG 等。...如 2012 年 ImageNet 比赛中夺冠的 AlexNet 模型使用了 5 个卷积层和 3 个全连接层的 6000 万参数的网络，即使使用当时顶级的 K40 来训练整个模型，仍需要花费两到三天时间...将剩下的子网络用第 1 步的权重进行初始化，创建中奖彩票 5....总结本文中，作者提出了彩票假设并给出一种寻找中奖彩票的方法，通过迭代非结构化剪枝的方式可以找到一个子网络，用原始网络的初始化参数来初始化，可以在性能不下降的情况下更快的训练这个子网络，但是如果用随机初始化方法却达不到同样的性能...爱好科研，喜欢分享，希望能通过机器之心和大家一起学习交流。本文为机器之心原创，转载请联系本公众号获得授权。

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Opera跟进引入ChatGPT，侧边栏生成文章简短摘要

机器之心报道机器之心编辑部 ChatGPT 这把火越烧越旺！最近这两天，关于 ChatGPT 的消息是一个比一个劲爆，两大科技巨头谷歌和微软更是为此到了剑拔弩张的地步。...当大家都以为两家对话模型势均力敌的时候，谷歌却来了个首秀大翻车，导致股票一夜之间暴跌 7000 亿人民币。而微软那边，风景独好。这就是 Bard 的翻车首秀，包含一个事实错误。...Opera 即将推出的 AI 集成功能可以追踪浏览器记录，使用户直接访问互联网最受欢迎的平台，如 TikTok、Telegram 和 WhatsApp。...此外，Web 内容会不断地被我们无法处理的大量内容所淹没。生成式 AI 帮助人们更快地创建书面资料，导致内容越来越多。...最后关于 Opera，其成立于 1995 年，源自挪威最大的电信公司 Telenor 于 1994 年的研究项目，最初由 Jon Stephenson von Tetzchner 和 Geir Ivarsøy

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清华汪玉等电子设计自动化ML论文综述：180篇文献、ACM TODAES接收

、布线、版图、设计规则检查等）等流程的设计方式。...逻辑综合与物理设计在逻辑综合与物理设计阶段，很多关键的子问题都可以从机器学习模型中获益，如光刻热点检测、路径分类、拥塞预测、布局指导、快速时序分析、逻辑综合调度等。...下表 3 汇总了用于逻辑综合与物理设计的机器学习算法： ? 光刻与掩模分析光刻是半导体制造中的关键步骤，它将设计的电路及其布局转化为实物（real object）。...利用机器学习进行光刻模拟此外还有一些研究致力于冗长光刻流程的快速模拟。传统光刻模拟包含多个步骤，如光学模型构建、抗蚀模型构建和抗蚀图案生成等。...近来机器学习算法的发展促进了该问题的研究，下表 6 是相关研究的总结。 ? 验证和测试加快验证和测试过程的方式主要有两种：1）减少测试集冗余；2）降低测试、验证和诊断过程的复杂性。

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印度裔Kaggle大神自述：我是如何获得所有4个类别的Grandmaster

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AI 技术讲座精选：OpenAI 最新成果——利用对抗样本攻击机器学习

该概率由更早期的模型提供，、而此模型是基于同一任务，使用较难的类别标签训练而成的。这就创建了一种模型——其表面在对手通常会加以利用的方向上是平滑的，使其难以发现导致错误分类的对抗式输入调整。...执行梯度掩模的防御策略通常会导致另一个模型，即：在特定方向和训练点的邻域非常平滑的模型，这会使得对手更难用破坏性的方式找到那些表明能够干扰输入候选方向的梯度。...然后对手也可以使用这种替代模型的梯度来寻找被该被保护模型错误分类的对抗样本。在上述出自《关于机器学习中的安全和隐私科学》中关于梯度掩模的讨论中，我们以一个一维机器学习问题阐明了这种攻击策略。...这两种算法明显都不是为执行梯度掩模而设计的，但当机器学习算法要进行自我防御的训练且未被给出具体的方法指令时，梯度掩模显然是该机器学习算法能相对轻松地创造的一种防御。...结论对抗样本表明许多现代机器学习算法能以惊人的方式被打破。机器学习上的这些失败说明了即使是简单的算法也能表现的与设计者初衷迥然相异。

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Linux守护进程的编程实现

大家好，又见面了，我是全栈君 Linux 守护进程的编程方法守护进程（Daemon）是执行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端而且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。...这些环境包含未关闭的文件描写叙述符，控制终端，会话和进程组，工作文件夹以及文件创建掩模等。这些环境一般是守护进程从执行它的父进程（特别是shell）中继承下来的。最后，守护进程的启动方式有其特殊之处。...对于须要转储核心，写执行日志的进程将工作文件夹改变到特定文件夹如/tmpchdir(“/”) 6. 重设文件创建掩模进程从创建它的父进程那里继承了文件创建掩模。...它可能改动守护进程所创建的文件的存取位。为防止这一点，将文件创建掩模清除：umask(0); 7. 处理SIGCHLD信号处理SIGCHLD信号并非必须的。...close(i); chdir(“/tmp”);//改变工作文件夹到/tmp umask(0);//重设文件创建掩模 return; } 2． test.c清单 #include < stdio.h

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Java中的上下文对象设计模式

我们可以使用上下文对象以独立于协议的方式封装状态，以便在整个应用程序中共享。在上下文对象中封装系统数据的上下文对象模式允许它与应用程序的其他部分共享，而无需将应用程序耦合到特定的协议。...例如，HTML表单的每个字段都存在一个HTTP请求参数，上下文对象可以以独立于协议的方式存储这些数据，同时促进其转换和验证。然后应用程序的其他部分只访问上下文对象中的信息，而无需了解HTTP协议。...协议中的任何更改都由上下文对象处理，而应用程序的任何其他部分都不需要更改。上下文对象的主要目标是以独立于协议的方式共享系统信息，从而提高应用程序的可重用性和可维护性。...让我们看看这种模式如何以独立于协议的方式共享系统信息，从而提高应用程序的可重用性和可维护性。为简单起见，这种模式分为若干部分，如问题，力量，解决方案，结构，实现，适用性等。...解决方案使用上下文对象以独立于协议的方式封装状态，以便在整个应用程序中共享。结构类图 ? 序列图 ?

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人脸识别的可解释性

先前的工作已经构建了与特定类别相关联的显著图，方法是通过掩模来随机扰动输入图像，然后使用黑盒系统对其进行评估。但是这些方法生成的掩模会均匀地遮挡输入图像，像这种采样过程是低效的。...使用这个显著图作为生成随机掩模的先验概率，允许对最显著的空间进行采样比在整个图像上假设均匀概率更有效地影响损失的掩模，这可以进一步有效地消除了掩模不重要的背景元素的可能性。...设为probe的编码向量，为mate图像嵌向量，为nonmate图像向量，为掩模的probe向量。...图像修复游戏使用四个（或更多）图像进行每次评估:probe图像、mate图像、修复的probe图像和修复的nonmate图像，其中面部固定区域(如眼睛、鼻子或嘴)的probe会有细微的不同。...考虑补充材料中的眉毛子协议结果，这表明子树EBP不能独立于眼睛表示眉毛。DISE可以独立于底层目标网络掩蔽图像区域，并正确定位眉毛效果。 ?

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【机器学习数据预处理】特征工程

（二）独热编码在机器学习中，经常会遇到类型数据，如性别分为男、女，手机运营商分为移动、联通和电信，这种情况下，通常会选择将其转化为数值代入模型，如0、1和–1、0、1，这个时候往往默认为连续型数值进行处理...使用独热编码后，将创建三个新的二进制特征：“红色”，“蓝色"和"绿色”。对于每个样本，在相应的特征中，属于该类别的取值为1，其他特征都为0。 ...独热编码可以通过多种方式进行实现，其中最常见的是使用sklearn库中的OneHotEncoder类。在进行独热编码之前，需要先将字符串类型的数据转换为数值类型。...独热编码常用于机器学习中对分类特征的处理，它可以将分类变量转换为数值变量，使得机器学习算法能够更好地处理这些特征。...部分只能接收离散型数据的算法，需要将数据离散化后才能正常运行，如ID3、Apriori算法等。而使用离散化搭配独热编码的方法，还能够降低数据的复杂度，将其变得稀疏，增加算法运行速度。

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Python 自动化指南（繁琐工作自动化）第二版：零、前言

许多人花几个小时点击和打字来完成重复的任务，没有意识到如果给他们正确的指令，他们正在使用的机器可以在几秒钟内完成工作。这本书是给谁的？...尽管使用数字，数独并不涉及太多数学。（图片维基共享资源）数独涉及数字并不意味着你必须擅长数学才能算出答案。编程也是如此。就像解决数独难题一样，编写程序包括将问题分解成单独的、详细的步骤。...第十六章：使用 CSV 文件和 JSON 数据继续解释如何以编程方式操作文档，现在讨论 CSV 和 JSON 文件。...第十八章：发送电子邮件和短信解释了如何编写可以代表你发送电子邮件和短信的程序。第十九章：操作图像解释了如何以编程方式操作图像，如 JPEG 或 PNG 文件。...其中一些模块是 Python 自带的，但其他模块是由 Python 核心开发团队之外的开发人员创建的第三方模块。

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序列数据和文本的深度学习

与其他机器学习模型一样，深度学习模型并不能理解文本，因此需要将文本转换为数值的表示形式。...将文本转换为数值表示形式的过程称为向量化过程，可以用不同的方式来完成，概括如下： · 将文本转换为词并将每个词表示为向量； · 将文本转换为字符并将每个字符表示为向量； · 创建词的n-gram并将其表示为向量...因为句子中有9个唯一的单词，所以这里的向量长度为9。许多机器学习库已经简化了创建独热编码变量的过程。...以下代码包含Dictionary类，这个类包含了创建唯一词词表的功能，以及为特定词返回其独热编码向量的函数。让我们来看代码，然后详解每个功能：上述代码提供了3个重要功能。...一种方法是为每个包含随机数字的token从密集向量开始创建词向量，然后训练诸如文档分类器或情感分类器的模型。表示token的浮点数以一种可以使语义上更接近的单词具有相似表示的方式进行调整。

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“ 一网打尽 ” 二进制、格雷码、独热码编码方式

格雷码属于可靠性编码，是一种错误最小化的编码方式。...另外，它的速度独立于状态数量。与之相比，压缩状态编码在状态增加时速度会明显下降。...独热码值每个码元值只有一位是'1',其他位都是'0', 如S0=3'b001,S1=3'b010,S2=3'b100 一般的，在Verilog中最常用的编码方式有二进制编码(Binary...二进制编码也可称连续编码，也就是码元值的大小是连续变化的。如S0=3'd0,S1=3'd1,S2=3'd2,S3=3'd3.......格雷码的相邻码元值间只有一位是不同的，如S0=3'b000,S1=3'b001,S2=3'b011,S3=3'b010....

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AirPlay Deamon学习（Linux Daemon）

它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。它不需要用户输入就能运行而且提供某种服务，不是对整个系统就是对某个用户程序提供服务。...setsid()函数可以建立一个对话期：如果，调用setsid的进程不是一个进程组的组长，此函数创建一个新的会话期。...(4)为了保证这一点，我们先调用fork()然后exit()，此时只有子进程在运行（创建）编写守护进程的步骤：（1）在父进程中执行fork并exit推出；（2）在子进程中调用setsid函数创建新的会话...对于需要转储核心，写运行日志的进程将工作目录改变到特定目录如/tmpchdir(“/”) 重设文件创建掩模进程从创建它的父进程那里继承了文件创建掩模。它可能修改守护进程所创建的文件的存取位。...为防止这一点，将文件创建掩模清除：umask(0); 处理SIGCHLD信号处理SIGCHLD信号并不是必须的。但对于某些进程，特别是服务器进程往往在请求到来时生成子进程处理请求。

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如何在 Python 中将分类特征转换为数字特征？

在机器学习中，数据有不同的类型，包括数字、分类和文本数据。分类要素是采用一组有限值（如颜色、性别或国家/地区）的特征。...我们将讨论独热编码、标签编码、二进制编码、计数编码和目标编码，并提供如何使用category_encoders库实现这些技术的示例。在本文结束时，您将很好地了解如何在机器学习项目中处理分类特征。...标签编码标签编码是一种用于通过为每个类别分配一个唯一的整数值来将分类数据转换为数值数据的技术。例如，可以分别为类别为“红色”、“绿色”和“蓝色”的分类特征（如“颜色”）分配值 0、1 和 2。...计数编码对于高基数分类特征很有用，因为它减少了通过独热编码创建的列数。它还捕获类别的频率，但对于频率不一定指示类别的顺序或排名的有序分类特征，它可能并不理想。...结论综上所述，在本文中，我们介绍了在 Python 中将分类特征转换为数字特征的不同方法，例如独热编码、标签编码、二进制编码、计数编码和目标编码。方法的选择取决于分类特征的类型和使用的机器学习算法。

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