上面的结果由Mask R-CNN得到,可以看到由于边界框定位不准导致前两张图的实例掩码缺失,以及后两张图的边界框与实例掩码不统一。
本文对中科院自动化所、地平线合作的论文《RDSNet: A New Deep Architecture for Reciprocal Object Detection and Instance Segmentation》进行解读,该论文发表在AAAI 2020,且已开源:
今天学习的是谷歌大脑的同学和 CMU 的同学的论文《XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding》,于 2019 年发表于 NIPS,目前引用超 300 次。
散列函数(英语:Hash function)又称散列算法、哈希函数,是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。散列函数把消息或数据压缩成摘要,使得数据量变小,将数据的格式固定下来。
无论是从酒店房间接听电话、在办公里楼工作,还是根本不想在家庭办公室等情况,电话会议模糊功能都可以让会议与会者专注于自己,这样的功能对于在家工作并希望保护其家庭成员隐私的人特别有用。 为了实现这样的功能,微软利用计算机视觉、深度学习以及实例分割技术实现。 在之前的博文中,介绍了如何利用YOLO以及OpenCV实现目标检测的功能,今天将采用Mask R-CNN来构建视频模糊功能。
在我之前的文章什么是XLNet,它为什么比BERT效果好?中,我主要讨论了XLNet (AR语言模型)和BERT (AE语言模型)之间的区别以及重排列语言建模。
稠密检索是搜索、推荐、广告等领域的关键性技术;面向稠密检索的预训练是业界高度重视的研究课题。近期,华为泊松实验室联合北京邮电大学、华为昇思 MindSpore 团队提出“基于掩码自编码器的检索预训练语言模型 RetroMAE”,大幅刷新稠密检索领域的多项重要基准。而其预训练任务的简洁性与有效性,也为下一步技术的发展开辟了全新的思路。该工作已录用于自然语言处理领域顶级学术会议 EMNLP 2022。基于昇思开源学习框架的模型与源代码已向社区开放。
有的说英语,有的说中文,有的说德语,说同一种语言的人可以交流,不同的语言之间就不行了
这一章中,我们要探索一些攻击密码来获得用户账户的方式。密码破解是所有渗透测试者都需要执行的任务。本质上,任何系统的最不安全的部分就是由用户提交的密码。无论密码策略如何,人们必然讨厌输入强密码,或者时常更新它们。这会使它们易于成为黑客的目标。
纵览:视频理解算法经过了手工特征-> CNN -> Two stream ->3D卷积 ->Transformer的一步步演进,不断使模型具有更强的表征能力
在上篇教程中,我们介绍了 Go 语言中可以通过 Dial() 函数建立网络连接。实际上,Dial() 函数是对 dialTCP()、dialUDP()、dialIP() 和 dialUnix() 的封装,这可以通过追溯 Dial() 函数的源码看到,底层真正建立连接是通过 dialSingle() 函数完成的:
本指南涵盖了使用这三个API端点的基础知识,并提供了有用的代码示例。想要尝试DALL·E 3,请前往ChatGPT。想要尝试DALL·E 2,请查看DALL·E预览应用。
Redis 是一个开源,高级的键值存储和一个适用的解决方案,用于构建高性能,可扩展的 Web 应用程序。Redis 也被作者戏称为 数据结构服务器 ,这意味着使用者可以通过一些命令,基于带有 TCP 套接字的简单 服务器-客户端 协议来访问一组 可变数据结构 。(在 Redis 中都采用键值对的方式,只不过对应的数据结构不一样罢了)
第191题:编写一个函数,输入是一个无符号整数,返回其二进制表达式中数字位数为 ‘1’ 的个数(也被称为汉明重量)。
论文 1:DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generation
一些框架的特性组合,以及开发中业务的某个字段是多个特征组合,如果直接用数字,组合较多保存非常复杂。
原文:http://blog.csdn.net/perddy/article/details/313网络
hello,my friend。今天我们要学习的是基础IO部分,主要涉及内存和外设之间的数据交互。接下来,就让我们共同探讨这部分内容吧,那我们就开始吧!
1、创建引擎接口对象 2、创建混音器 3、创建播放器(录音器) 4、设置缓冲队列和回调函数 5、设置播放状态 6、启动回调函数
前面介绍过BERT,作为一种非常成功的预训练模型,取得了非常不错的成绩,那么,他还有改进的空间吗?
1. stream_socket_client 函数中的超时时间是连接超时 , 默认是php.ini中的default_socket_timeout配置项
大家好,我是「云舒编程」,今天我们来聊聊计算机网络面试之-(应用层HTTP)工作原理。
【磐创AI 导读】:本文将会带大家了解XLNet在语言建模中优于BERT的原因,欢迎大家转发、留言。
网络基础知识,除了网络管理人员必须掌握之外,对于系统运维人员,数据库管理员以及程序员等多了解和掌握是有百利而无一害。本文简明扼要介绍了网络常见的名词及术语以及TCP/IP模型,并列出了几个网络相关的常见问题,旨在快速了解或者用于归纳型回顾这些知识。供大家参考。
Java从8开始,不但引入了Lambda表达式,还引入了一个全新的流式API:Stream API。它位于java.util.stream包中。
Pix2Struct 模型是由 Kenton Lee, Mandar Joshi, Iulia Turc, Hexiang Hu, Fangyu Liu, Julian Eisenschlos, Urvashi Khandelwal, Peter Shaw, Ming-Wei Chang, Kristina Toutanova 在《Pix2Struct: Screenshot Parsing as Pretraining for Visual Language Understanding》中提出的。
理论上 hash 散列是一个 int 值,如果直接拿出来作为下标访问 hashmap 的话,考虑到二进制 32 位,取值范围在-2147483648 ~ 2147483647。大概有 40 亿个 key , 只要哈希函数映射比较均匀松散,一般很难出现碰撞。
BLIP-2 模型由 Junnan Li、Dongxu Li、Silvio Savarese、Steven Hoi 在BLIP-2: Bootsrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models中提出。BLIP-2 利用冻结的预训练图像编码器和大型语言模型(LLMs),通过在它们之间训练一个轻量级的 12 层 Transformer 编码器,实现了各种视觉-语言任务的最先进性能。值得注意的是,BLIP-2 在零样本 VQAv2 上比Flamingo(一个 80 亿参数模型)提高了 8.7%,并且可训练参数数量减少了 54 倍。
-多年互联网运维工作经验,曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维,曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台(功能如下): 1)整合了各个公有云API,自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机,连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
JDK 19 可能拥有大量功能,从通用泛型到值对象。但到目前为止,vector API和RISC-V端口是官方唯一针对JDK 19提出的功能。JDK 19将紧随3月22日抵达的JDK 18。标准Java的发布周期为六个月。
从Java 8 开始,我们可以使用Stream接口以及lambda表达式进行“流式计算”。它可以让我们对集合的操作更加简洁、更加可读、更加高效。
TrOCR 模型是由 Minghao Li、Tengchao Lv、Lei Cui、Yijuan Lu、Dinei Florencio、Cha Zhang、Zhoujun Li、Furu Wei 在TrOCR: Transformer-based Optical Character Recognition with Pre-trained Models中提出的。TrOCR 包括一个图像 Transformer 编码器和一个自回归文本 Transformer 解码器,用于执行光学字符识别(OCR)。
ConcurrentHashMap算是java基础中非常基本的知识点,不仅在日常开发中经常用到,面试中也是经久不衰的话题。它基本沿用HashMap的接口定义,使得即使不了解其底层原理,也能无缝切换。
作者:刘亚涛 博客链接:https://my.oschina.net/liuyatao19921025/blog/1608232 几乎每个Java应用都要创建和处理集合。集合对于很多编程任务来说是一个很基本的需求。举个例子,在银行交易系统中你需要创建一个集合来存储用户的交易请求,然后你需要遍历整个集合才能找到这个客户这段时间总共花费了多少金额。尽管集合非常重要,但是在java中对集合的操作并不完美。 首先,对一个集合处理的模式应该像执行SQL语言操作一样可以进行比如查询(一行交易中最大的一笔)、分组(用于消
编写一个第2.1节中的for循环的并行版本。获取处理器的数量,创造出多个独立的线程,每个都只处理列表的一个片段,然后将他们各自的结果汇总起来。(我们不希望这些线程都更新一个计数器,为什么?)
Java 8 流的新类 java.util.stream.Collectors 实现了 java.util.stream.Collector 接口,同时又提供了大量的方法对流 ( stream ) 的元素执行 map and reduce 操作,或者统计操作。
前段时间,栈长发布了一篇关于 Java 8 Optional.map 的实用文章,留言区就有的人说 Java 8 的语法糖不方便调试,还要视情况使用。
本篇文章主要是让大家能够理解 Stream,理解它的基本原理,理解我们为什么需要使用 Stream 以及它的好处,而具体的实战环节我会在下篇文章中讲解。
子网掩码从字面上的理解就是一种子网的遮罩,也就是说单单从一个IP地址其实我们并不能够判断该地址的网络号与主机号是多少位。虽然我们知道A类、B类、C类地址有一个自己的区间范围,由此可以知道该类型网络的网络号与主机号是多少位,但这也是以子网掩码是默认值为前提的。
你可能没意识到Java对函数式编程的重视程度,看看Java 8加入函数式编程扩充多少功能就清楚了。Java 8之所以费这么大功夫引入函数式编程,原因有二:
你要知道的Java8 匿名内部类、函数式接口、lambda表达式与Stream API都在这里 转载请注明出处 https://cloud.tencent.com/developer/user/1605429 本文主要讲解Java8 Stream API,但是要讲解这一部分需要匿名内部类、lambda表达式以及函数式接口的相关知识,本文将分为两篇文章来讲解上述内容,读者可以按需查阅。 Java 匿名内部类、lambda表达式与函数式接口 Java Stream API 本文是本系列文章的第二篇,主要讲解St
Java8中有两大最为重要的改变。第一个是 Lambda 表达式;另外一个则 是 Stream API。
祝大家五一快乐。今天是小浩算法 “365刷题计划” 位运算超长 - 整合篇。估计五一期间,大家也没有什么心思好好做题。所以我就把之前已经出过的位运算系列,进行了一次整合。
函数式接口BinaryOperator,继承于BiFunction,Bifunction中有一个apply方法,接收两个参数,返回一个结果
元素流在管道中经过中间操作(intermediate operation)的处理,最后由最终操作(terminal operation)得到前面处理的结果。其形式好比下面的图:
在传统的NLP单模态领域,表示学习的发展已经较为完善,而在多模态领域,由于高质量有标注多模态数据较少,因此人们希望能使用少样本学习甚至零样本学习。最近两年出现了基于Transformer结构的多模态预训练模型,通过海量无标注数据进行预训练,然后使用少量有标注数据进行微调即可。
Stream 和 Collection 集合的区别:Collection 是一种静态的内存数据结构,讲的是存储数据,而 Stream 是有关计算的(排序、查找、过滤、映射、遍历等),讲的是对数据进行计算。前者是主要面向内存,存储在内存中,后者主要是面向 CPU,通过 CPU 实现计算。
数据在计算机科学中起着至关重要的作用,而其处理方式也不断演进。Java Stream流就是一种新的处理数据的思维方式,它引入了流式思想,使数据的处理变得更加优雅和高效。本文将深入讨论Java Stream流,包括流的基本概念、使用步骤、获取流的方式、中间操作方法以及终结操作方法。通过本文的学习,读者将能够更好地理解和利用Stream流进行数据处理。
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