采样器：采样器生成一个或多个采样结果；这些采样结果具有许多属性，例如经过时间、数据大小等。采样器允许JMeter通过采样器将特定类型的请求发送到服务器，线程组决定需要发出的请求类型。...预置处理器是在采样器执行之前发生的事情。为了在执行采样请求之前对其进行配置，或者用于更新未从响应文本中提取的变量，需要使用预处理器元件。...如“alphabet”与“al.*t”匹配。 11、解释什么是配置元件？ 配置元件与采样器并行工作。要设置默认值和变量以供采样器以后使用，可以使用配置元件。...①使用非GUI模式执行测试，如 jmeter –n –t test.jmx –l test.jtl ②在加载期间，测试不使用“查看结果树”或“查看表中的结果”监听器，仅在脚本编写阶段使用它们； ...③不要使用功能模式； ④与其使用大量相似的采样器，不如在循环中使用相同的采样器，并使用变量来改变采样； 16、解释如何在JMeter中执行尖峰测试（Spike testing）？
之前在项目中用过fiddler抓包工具进行HTTP协议请求的抓取 打开fiddler之后，默认浏览器配置了127.0.0.1 8888端口的代理，在fiddler设置好过滤策略后，打开需要进行抓包的网站进行操作...预置处理器是在采样器执行之前发生的事情。为了在执行采样请求之前对其进行配置，或者用于更新未从响应文本中提取的变量，需要使用预处理器元件。 ...如“alphabet”与“al.*t”匹配。 11、解释什么是配置元件？ 配置元件与采样器并行工作。要设置默认值和变量以供采样器以后使用，可以使用配置元件。...①使用非GUI模式执行测试，如 jmeter –n –t test.jmx –l test.jtl ②在加载期间，测试不使用“查看结果树”或“查看表中的结果”监听器，仅在脚本编写阶段使用它们； ...③不要使用功能模式； ④与其使用大量相似的采样器，不如在循环中使用相同的采样器，并使用变量来改变采样； 16、解释如何在JMeter中执行尖峰测试（Spike testing）？
在我们探索如何在变压器中实现这一点之前，让我们先从简单的开始，尝试理解注意力机制试图从概念上实现什么，以建立我们的直觉。...注意力有多种类型，主要区别在于用于执行线性组合的权重的计算方式。在这里，我们将考虑原始论文中介绍的缩放点积注意力，因为这是最常见的方法。在本节中，假设我们所有的嵌入都已进行位置编码。...解码器架构 与编码器架构几乎相同，主要区别在于解码器架构采用屏蔽（或因果）自注意力层，因此注意力机制只能关注输入序列的当前和先前元素；这意味着生成的上下文嵌入仅考虑之前的上下文。...Top-K 采样：此方法根据 Logit 或概率得分（取决于实现）将潜在候选者的数量限制为 K 个最有可能的标记 一旦我们改变或减少了下一个标记的潜在候选者的概率分布，我们就可以从中采样以获得我们的预测...——这只是从多项分布中采样。
因此，在不丢失太多有用信息的情况下，减少图的节点或边是一个很有价值的问题。图形简化可以加速模型训练并减少过拟合，并允许模型在更简单的硬件条件下进行训练。...通过混合图嵌入或随机替换子图，可以增强模型面对图分类任务的能力。在节点分类任务中，混合邻居节点的标签或嵌入可以提高性能。知识蒸馏可以帮助修改标签，为未标记的节点生成伪标签。...随机采样方法根据特定策略随机抽样要采样的子集的节点，如GraphSAGE、Cluster-GCN和Parallelize Graph Sampling。...重要性抽样根据抽样策略对节点执行不同的抽样概率，如FastGCN、LADIES、GraphSAINT和PinSage。这些方法有助于克服邻域爆炸和内存溢出问题，提高模型性能。...提示学习方法在图的上下文中逐渐流行，分为两类：预提示和后提示，取决于任务特定提示是在消息传递模块之前或之后运行，如图1所示。 3.1 预提示 预提示方法通过修改输入图形数据以促进下游任务的适应。
接下来，我们看看 GNN 是否有足够的表达能力来解决更困难的任务，比如寻找图中的最短路径或确定图中是否存在环。这些任务的难度很高，因为它们需要在节点层面执行很细粒度的推理。...这个松弛化的 ε-平滑层的公式如下： 用层量化了平滑之后，我们就可以想办法来缓解过平滑问题了。...PairNorm 的思路对 GCN 输出进行居中和重新缩放或归一化，使得总的两两平方距离保持不变。如图所示，GCN 的输出点在图卷积之后通常会更接近彼此。...其中，逐节点采样是根据目标节点执行采样，而逐层采样是基于卷积层来执行采样，逐图采样则是从原图采样子图，然后使用子图进行模型推理。...实验结果表明，这种新方法优于之前的其它方法。
模型泛化能力在低资源环境下训练的模型容易过拟合，难以泛化到新任务或数据为了应对这些挑战，我们可以采用以下策略：小批量梯度下降（Mini-Batch SGD）：减少单次训练所需内存。...可以先在大规模知识图谱（如Freebase或DBpedia）上训练一个基础模型，然后将该模型迁移到小规模的目标知识图谱上进行微调，从而减少对目标数据的大量依赖。...基于图神经网络（GNN）的模型通常计算开销较大，因此在低资源环境下，可以使用更简单的嵌入模型，如TransE、DistMult等。...这种技术可以显著减少低资源环境下的计算开销，并且适用于TransE或其他嵌入模型。...此外，未来可以进一步探索如何在低资源环境下结合更复杂的嵌入模型，如图神经网络（GNN）或知识蒸馏，进一步提高模型在资源有限条件下的性能。
选自Medium 作者：Priya Dwivedi 机器之心编译 参与：柯一雄、路雪、蒋思源 本文介绍了如何在 TensorFlow 中实现 skim-gram 模型，并用 TensorBoard 进行可视化...github.com/priya-dwivedi/Deep-Learning/blob/master/word2vec_skipgram/Skip-Grams-Solution.ipynb 本教程将展示如何在...我发现这个练习 1）有助于理解 skim-gram 模型是的工作原理；2）在 CNN 或 RNN 中使用词向量之前，先熟悉词向量捕获文本的关系。...子采样 经常出现的单词，如「the」、「of」和「for」，并没有给附近的单词提供太多的语境。如果丢弃一些，我们就可以消除数据中的的部分噪声，实现更快的训练和更好的表示。...用 TensorBoard 进行可视化 使用 TensorBoard 中的「嵌入投影机」可视化嵌入。
社交网络中比较常见的应用如：通过分析基于社交网络中用户交互(如Twitter中的转发/评论/关注)构建的图，我们可以对用户进行分类，给用户推荐朋友等等。...有些概念没听说过，不过后文会有介绍！ 一些定义： 这些定义上面已经叙述过了。 对于知识图三元组： （头实体、关系和尾实体）， 和 都表示一个节点， 表示边。...在构建图之后，与其他输入图的挑战相同，即如何在嵌入空间中保持所构建图的节点邻近性。 总结： 3.1节介绍了四种图：同质图、异质图、属性图和非显式图。...全图嵌入为图分类任务提供了一个简单而有效的方法（得到其向量表示后就能进行分类）。 难点：如何捕获整个图的属性？以及如何在表现力和效率之间进行权衡?...带随机游走的DL可以通过图上的采样路径来自动利用邻域结构，它通常观测同一路径中的节点的局部邻居，从而忽略全局结构信息，另外我们很难找到最优采样策略，因为嵌入和路径采样不是在统一框架中联合优化的。
我之前的文章里面有给大家分享过学习路线，大家也可以结合这篇文章参考一下： 一、为什么要学习音视频技术？ 最为现实的一点，音视频这个赛道给自己的工资回报是非常不错的，这里大家可以自行去招聘网站上看看。...、采样通道、采样通道 音频的压缩编码格式AAC(其实音频编码格式有好多种，但是AAC是最常见的) 音频码率 音频解码技术 音视频封装技术 FLV封装 mpegts封装 mp4封装 ts封装 推流协议部分...： RTP协议 RTCP协议 RTMP协议 RTSP协议 SRT协议 三、如何选择嵌入式板子进行音视频开发？...目前音视频编解码技术越来越多运用在嵌入式平台，所以选择一款功能强大的嵌入式音视频板子对项目来说是事半功倍。那有哪些板子是比较适合做音视频开发的呢？...四、个人如何在工作中学习音视频技术： 关于学习音视频技术这块，其实每个人都有自己的一些学习的方法。但是就我个人而言，最重要的一点就是要养成看源码(最好是FFMPEG源代码)的好习惯。
在这片文章中，作者提出了一种依赖超图，它包含程序变量作为节点，还包含它们之间的关系，如逻辑（如布尔类型）或上下文（如相似变量名）约束。...与一般图不同，在知识图谱中，节点和边实际上具有一些含义，如演员的名字或电影中的表演（见下图）。...另一个在机器学习 GML 中更频繁出现的主题是对现有模型的重新评估，以及它们如何在公平的环境中执行。...On Training Knowledge Graph Embeddings」表明，新模型的性能通常取决于实验训练的「次要」细节，如损失函数、正则化器和采样方案的形式。...任何无监督的图嵌入方法，如 DeepWalk 或 Deep graph Infomax，都可以用来获取小图上的节点嵌入。
然后是深度模型的优化或调参技巧，例如初始化、正则化、数据集划分、Dropout、归一化、梯度检查等，和各种经典的学习率衰减方法，如动量算法、Adam 等。 ?...这一课会介绍如何在实际案例中应用深度学习，Pranav Rajpurkar 将教你构建医疗领域的深度学习应用，即吴恩达团队开发的 Chest X-Rays 项目。 ?...在这一部分课程期间有一个期中测验，可以帮助你重温之前学习过的内容。...之后是一些著名的 RNN 变体，例如 GRU、LSTM、双向 RNN、深度 RNN 等。 ? 这一部分先简单概述深度强化学习，然后开始以自然语言处理和词嵌入为主题，进一步讲解 RNN 的进阶应用。...词嵌入是很多自然语言处理模型的基础，这一部分以词嵌入为主，强调了词嵌入技术的迁移学习作用，然后介绍几个经典的词嵌入模型，例如 Word2Vec、GloVe word vectors 等，最后以情感分类作为应用案例
相比已有系统或实现，该系统将嵌入训练速度提升了一至两个数量级，只需约一分钟的时间即可完成百万级别的节点嵌入训练，比现有实现快 50 倍以上。...GraphVite 目前包含一些 SOTA 节点嵌入方法，如 DeepWalk、LINE 和 node2vec，未来还会继续增加。 知识图谱嵌入。...受启发于强化学习中广泛使用的经验回放方法，研究人员收集边样本到样本池，并且在转移样本池至 GPU 进行嵌入训练之前对它展开洗牌（shuffle）。...然后，分别在 CPU 和 GPU 上并发执行并行在线增强和并行负采样。当 CPU 填满一个新池时，这两个采样池进行调换。下图 1 展示了这一步骤。...灰色和黄色框分别对应网络增强和嵌入训练阶段。这两个阶段借助本文提出的协作策略异步执行。 实验 研究人员利用实验验证了 GraphVite 的有效性和效率。
参数化和采样 这里使用的变量定义与之前那篇文章稍有不同，但数学形式是一致的。令 ~_real 是从该真实数据分布采样的一个数据点。...处理时间：每个空间注意力模块之后会添加一个时间注意力模块。其关注的是第一个轴（frames）并将空间轴视为批维度。使用这种相对位置嵌入可以跟踪帧的顺序。...在采样阶段之前，它首先在单个视频上运行一个轻量加权的微调阶段。...在 2023 年提出的 Stable Video Diffusion（SVD）的架构设计也是基于 LDM，其中每一个空间卷积和注意力层之后都插入时间层，但 SVD 是在整个模型层面上执行微调。...STUNet 在预训练文生图 U-Net 上扩展之后能够同时在时间和空间维度上对视频进行下采样和上采样。基于卷积的模块由预训练的文生图层构成，之后是分解的时空卷积。
数据 EDA 是在拿到数据之后对数据进行初步探索认识的一个过程，在数据 EDA 阶段，并不对数据做任何处理，只进行数据探索，而在特征工程阶段会对数据进行相关操作。...；另一种是进行过采样，通过增加较少类的数据样本来降低数据的不平衡，常用 SMOTE 方法来实现过采样； 尝试使用对不平衡样本数据处理效果较好的模型，如 xgb 和 lgb 模型。...比较常用的方法有：基于随机森林、xgb、lgb 的嵌入法和使用惩罚项的模型的嵌入法（如岭回归，lasso 回归等） 上述提到的权重系数代表特征对于模型的某种贡献或重要性，比较树模型中的 feature_importances...从当前的一组特征中修剪最不重要的特征，重复递归该过程直到特征达到要求 优点：相对于过滤法，封装法的分类性能会更好 缺点：通用性不强，当改变学习算法时，需要针对该学习算法重新继续宁特征选择；并且对于大规模数据，执行时间较长...推荐阅读 误执行了rm -fr /*之后，除了跑路还能怎么办？！ 程序员必备58个网站汇总 大幅提高生产力：你需要了解的十大Jupyter Lab插件
作者 | kaiyuan 整理 | NewBeeNLP 最近要做一个图相关的项目，之前没怎么接触过图网络，就从头开始学习了一下，后面有时间也会整理分享。...记得之前有篇文章说的也是类似的：Transformers are Graph Neural Networks[1] 结点embedding 由于经过采样出来的结点们是无序的，这里按照「与target node...原始特征embedding」 就是使用一个映射操作将原始特征表示到新的共享的特征空间，对于不同的输入可以有不同的映射函数，如CNN/LSTM/BERT等 「2....基于亲密度的相对位置embedding」 上一节计算的嵌入可以表示全局的信息，而这一步主要是获取局部信息。 「4....聚合之后就可以得到所有结点的输入表示： 「更新」 然后就是进行N层的transformer encoder的迭代更新， 「输出」 经过D层的编码之后，我们就可以得到对应每个结点的表示， ，之后就可以根据具体的下游任务来使用这些向量表示
通常，您需要删除标点符号、特殊字符、停用词（如“this”、“the”、“and”等词）并将每个词缩减为词条或词干。您可以尝试制作自己的函数，以便在清理数据之前了解数据中的内容。...训练-测试拆分 这是有自己的子标题的，因为在开始摆弄这些功能之前执行此步骤非常重要。...创建一个空的 DataFrame，然后在每次模型迭代之后，附加您选择的指标以及迭代的次数或名称，这样您就可以清楚地看到您的模型在优化尝试中的进展情况。 9....大多数是特征工程的一种形式，其目的是对少数类进行过采样或对多数类进行欠采样以平衡整体类分布。 让我们快速浏览一下每种方法： 9.1....python 库 imblearn 包含用于过采样和欠采样数据的函数。重要的是要知道任何过采样或欠采样技术仅适用于训练数据。
在这项工作中，我们采用 T2T-ViT 作为骨干，并提出了一种新颖的多任务解码器和一个反向T2T token上采样方法。值得注意的是，我们使用任务相关token的方式与之前的模型不同。...在此之前，class-token直接通过在token嵌入上采用多层感知机用于图像分类。然而，我们无法直接从单个任务token中获得密集预测结果。...然而，不能直接在task-token嵌入上使用MLP来获得密集预测结果。因此，建议在patch-token和task-token之间执行patch-task-attention 来执行SOD。...之后，我们将更新后的patch tokens作为输入，结合所提出的token上采样和多层级token融合的方法来得到上采样后的patch tokens 。...我们还为如何在密集预测任务中使用变形器设定了一个新的范例。
kinetis系列之KV46为例子来给大家介绍的，最近推送了几篇有关CAN通信的文章，后台又有人问起这个问题，今天我们就来在给大家详细普及下，今天以我最近使用的NXP的汽车级芯片KEAZ64的mscan为例，之前的文章也可供参考...mscan跟flexcan两者使用不同的芯片IP，所以在寄存器级别上有不小区别，今天我们来一步步看如何在mscan上配置can的比特率，首先要搞明白CAN标准对位时间的定义，CAN通信波特率的计算是一个难点...这两个段可以通过重新同步加长或缩短。 采样点： 采样点是读总线电平并解释各位的值的一个时间点。采样点位于相位缓冲段1（PHASE_SEG1）之后。...通信调试监测神器之CANCapture 我怼了硬件工程师，让你不按datasheet设计 一起来学习CAN FD(CAN with Flexible Data-Rate) 【CAN公开课】对面的猿猿你看过来 嵌入式程序猿工作室同时承接嵌入式设计...，嵌入式开发培训，合作开发，项目外包等服务，欢迎来电详询 18706715925。
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