在本文中，我将进一步介绍BERT，这是最流行的NLP模型之一，它以Transformer为核心，并且在许多NLP任务（包括分类，问题回答和NER）上均达到了最先进的性能。...具体地说，与其他关于同一主题的文章不同，我将试着浏览一遍极具影响力的BERT论文——Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language...所以，现在我们有了最好的设置，我们的模型不会学习任何不好的模式。 但如果我只保留Mask+Unmask设置呢?这个模型会学习到，无论什么时候这个词出现，只要预测这个词就可以了。...我们现在有了BERT模型，可以为我们提供上下文嵌入。那么如何将其用于各种任务？ 相关任务的微调 通过在[CLS]输出的顶部添加几层并调整权重，我们已经了解了如何将BERT用于分类任务。 ?...问题解答任务-这是最有趣的任务，需要更多上下文才能了解如何使用BERT解决问题。在此任务中，给我们一个问题和一个答案所在的段落。目的是确定段落中答案的开始和结束范围。 ?
并行策略 ((4, 1), (1, 1)) 表示将 x 按行切 4 份，保持 w 不切，如果一共有 4 台设备，那么每台设备拥有一份 x 的切片，和完整的 w。...优化器模型并行 优化器模型并行将优化器涉及到的参数和梯度切分到多台设备上。以 Adam 优化器为例，其内部可能有多份与权重同等大小的「动量」需要参与计算。...有了这 5 维的并行维度后，如何将其组合起来作用于盘古，并且如何将切分后的模型分片分配到每台设备上仍然是难题。...MindSpore 对外屏蔽了复杂并行实现的细节，使得用户像编写单机模型脚本那样简单。用户在单机脚本的基础上，仅通过少了配置就能实现多维度的混合并行。...为了提升硬件利用率，MindSpore 使用了图算融合优化技术，通过图层和算子层联合优化，并将「用户使用角度的易用性算子」进行重组融合，然后转换为「硬件执行角度的高性能算子」，从而充分提升硬件资源利用率
Row 即用户的一行数据。Column 用于描述一行数据中不同的字段。 Column 可以分为两大类：Key 和 Value。从业务角度看，Key 和 Value 可以分别对应维度列和指标列。...从聚合模型的角度来说，Key 列相同的行，会聚合成一行。其中 Value 列的聚合方式由用户在建表时指定。...当不使用 Partition 建表时，系统会自动生成一个和表名同名的，全值范围的 Partition。该 Partition 对用户不可见，并且不可删改。...如果 Bucket 的数量只设置为 3 或更小，那么后期即使再增加机器，也不能提高并发度。 举一些例子：假设在有10台BE，每台BE一块磁盘的情况下。...所以，即使在同一台物理机上部署了 3 个或更多 BE 实例，如果这些 BE 的 IP 相同，则依然只能设置副本数为 1。 对于一些小，并且更新不频繁的维度表，可以考虑设置更多的副本数。
（Model Root） 模型根的目的是相对于敌人的局部原点定位3D模型，因此将其视为其站立或悬停在其上方的枢轴点。在我们的案例中，模型将是默认比例的默认立方体，我将其设置为深蓝色。...使它成为模型根的子节点，并将其Y位置设置为0.25，以便它位于地面上。 ? （立方体Model） 因此，敌人的预制件由三个嵌套对象组成：预制根，模型根和立方体。...我们不再总是设置旋转角度。 ? 我们还要做什么取决于方向变化。让我们为每种可能性添加一个方法。如果我们继续前进，“ To”角度将与当前单元格的路径方向匹配。...唯一的变化是，我添加了一个带有单个参数的构造函数，并通过只读属性公开了最小值和最大值，以使范围不可变。 ? 还要复制我们为其定义的属性，以限制其范围。 ?...4.2 模型缩放 我们首先调整敌人的缩放。将比例配置选项添加到EnemyFactory。比例范围不应太大，但足以创建敌人的微型和巨型版本。类似于0.5–2，默认设置为1。
这意味着要使用高分辨率，稳定的投影效果，150的距离和四个级联来同时支持硬阴影和软阴影。 ? （阴影质量设置） 确保两个光都设置为投射柔和的阴影。它们的分辨率应取决于质量设置。 ?...当然，这些数据存储在不同的剪辑空间中，但是我们知道这些空间的相对位置和方向。这样我们就可以从一个空间转换为另一个空间。这使我们可以从两个角度比较深度测量值。从概念上讲，我们有两个向量在同一点结束。...每个片段都从场景和灯光的深度纹理中采样，进行比较，并将最终阴影值渲染到屏幕空间阴影贴图。光纹理像素设置为1，阴影纹理像素设置为0。这时，Unity还可以执行过滤以创建柔和阴影。...确切的偏移量取决于法线和光照方向之间的角度以及阴影纹理像素大小。 ? UnityObjectToClipPos函数仅执行模型-视图-投影矩阵乘法，使用立体渲染时需要注意。 ?...在剪辑空间中，所有可见的XY坐标都在-1~1范围内，而屏幕空间的范围是0~1。解决这个问题的第一步是将XY减半。接下来，我们还必须偏移坐标，以使它们在屏幕的左下角为零。
但本文提出的方法也有其他突出优点——因为相干源是单色的神经网络仅需要使用灰度图像，这可以减小模型大小并加快运行速度；图像中的每个区域都包含被拍摄物体的全部信息，即便部分图案被遮挡也不影响算法的工作，相对来说不像一般的...本篇论文以人脸识别为背景，通过惩罚同一性与其最近邻居之间的角度, 明确区分身份, 从而形成判别面的表示。本文笔者想讨论的是不同损失函数对算法表现的影响。...softmax 这里笔者不过多赘述，仅给出定义。 ? 1(.) 是一个指标函数，当条件为真时值为 1，否则值为 0。y_i 为输入数据对应的标签，C 是标签类的数量。...可以看到，Softmax loss 仅学习可分离的决策边界；Angular softmax loss 和 Softmax loss 本质上是等价的，但学习的是角度可分离的决策边界； Center loss...如果这样，不妨也研究一下如何将 svm 等传统模型应用在海量数据上，特别是二阶矩阵运算所带来的限制。
与标准2D网格相比，APG的分辨率仅线性影响输入的维数，而仍然能够以连续分辨率而不是离散的网格单元捕获径向距离的变化。此外，周围行人角度位置变化的可观察性越精确，它们离查询代理越近。...每个时间步（第4行）仅进行一次群中心（Group center）计算。 随机动作采样过程（第6行）取决于动作空间离散化（A角度和V速度），并且具有最坏情况O（AV）复杂度。...对于周围一定半径范围内的每个代理，在代理i的方向上计算social force（第7行）。在最坏的情况下，当所有代理都密集放置时，复杂度为O（N）。...以前的方法Social-LSTM（顶行）和本文方法LVA（底行）生成的预测轨迹点显示为粉红色圆圈。 ?...（b）显示在时-空范围动态演化相应的S-T图表示；蓝色节点代表行人1,2,3,4,5，红色虚线节点代表障碍物o， o∈O；向下有向线表示在时间步长链接同一节点的时域边缘，无向线为连接行人节点的双向空域边缘
当浏览器解析 HTML 文档时，会在内存里将页面的所有元素表示为 DOM （文档对象模型）。...# 设置一个合理的默认字号 如果你希望默认字号为 14px，那么不要将默认字体设置为 10px 然后再覆盖一遍，而应该直接将根元素字号设置为想要的值。...# 无单位数值和行高 支持无单位值的属性： line-height z-index font-weight 任何长度单位（如 px、em、rem）都可以用无单位的值 0，因为这些情况下单位不影响计算值，...一个无单位的 0 只能用于长度值和百分比，比如内边距、边框和宽度等，而不能用于角度值，比如度，或者时间相关的值，比如秒。 line-height 属性比较特殊，它的值既可以有单位也可以无单位。...可以用一个无单位的数值给 body 设置行高，之后就不用修改了，除非有些地方想要不一样的行高。 # 自定义属性（CSS 变量） 可以声明一个变量，为它赋一个值，然后在样式表的其他地方引用这个值。
研究贡献包括：(1)首次将 3D 几何信息合并到图 SSL 中；(2)为预训练提出对比SSL和生成 SSL 的结合模型；(3)在所有 SSL baseline中实现了 SOTA 性能。...对比 SSL 在分子间水平上创建监督信号：如果一对 3D 和 2D 图来自同一分子，则它们为正，否则为负；然后它将对齐正对并同时对比负对。...3实验测试结果 实验设置 数据集：在同一数据集上基于GEOM进行模型预训练，然后对广泛的下游任务进行微调。...掩模比和构象异构体数量的影响 这里作者进一步分析了 GraphMVP 中掩模比 M 和构象数 C 对结果产生的影响，具体探索了 M ∈ {0,0.15,0.3} 和 C ∈ {1,5,10,20} 的范围...表2 M的消融研究(C设置为5) 表3 C的消融研究(M设置为0.15) 目标函数的影响 在这里作者部署消融研究来探索四个目标函数的影响，首先是它们的独立影响，然后是成对组合的影响。
移动：在机载时，速度应为正值，并受特定飞机类型的最大速度限制，通常小于大约2毫米。 1200公里/小时运动方向称为真实航迹，由与真实北方对齐的角度定义，范围为0°至360°。...从攻击者的角度来看，从多个传感器而不是从所有传感器注入报告优于所有其他策略。即使是优化的攻击者策略也无法仅通过影响特定传感器来模仿典型的接收模式。...仅具有三个传感器，与传感器覆盖范围为10、30或50的群集相比，攻击者在更多情况下仍无法被检测到。...因此，Sybil攻击的检测是基于丢失的报告，而不是所有传感器都同意同一消息。当仅考虑未损坏传感器的传感器覆盖范围时，可以转换为这种情况。但是，需要强调一些限制。...图片专注于同时受GPS欺骗和ADS-B欺骗影响的报告。例如，通过ADS-B欺骗注入的伪造GPS轨迹。将偏差α设置为5°，并假设攻击者通过欺骗多个传感器来注入航迹。从两个不同的角度考虑对检测性能的影响。
标记序列直接包含偏航信息，并且在处理后翻转反向序列包含机器人从相反方向接近同一场景的信息。 因此，作者认为由于距离图像中包含的全局场景信息，标记序列是同一个场景在不同偏航角度下从一个循环序列生成的。...处理后的数据可以模拟同一场景在不同偏航角度下的特征，增强模型在训练期间的泛化能力。最后，处理完毕后，将获得四个不同的序列作为选择性的SSM（S6）的输入，用于推理和训练。...在处理范围图像时，由于滤波器仅沿垂直方向压缩图像，因此图像沿水平方向被划分为个长度为的序列进行处理。 然而，由于距离图像固有的物体形变和噪声干扰，生成的特征序列可能会表现出不正确的空间信息。...为了确保与近期研究的公平比较，作者将KITTI和Ford序列的最大距离设置为50米，并在单通道范围图像中生成了所有点云。...Study on ImTrihard Loss 在第三节E中，作者描述了所提出的ImTrihard损失函数对模型泛化能力和训练收敛速度的影响。
block： 会独占一行，可以设置 width、height、margin 和 padding 属性； inline： 元素不会独占一行，设置 width、height 属性无效。...属性，并且不会独占一行，之后的内联对象会被排列在同一行内。...8、如何消除inline-block元素或图片之间的空白间隙？ 给图片或元素设置float:left; 不足：有些容器不能设置浮动，会影响到后面元素等 将所有元素写在同一行，不要换行。...标准盒模型和 IE盒模型的区别在于设置 width 和 height 时，所对应的范围不同： 标准盒模型的 width 和 height 属性的范围只包含了 content内容区 IE盒模型的 width...（4）如果“固有尺寸”含有固有的宽高比例，同时仅设置了宽度或仅设置了高度，则元素依然按照固有的宽高比例显示。 （6）内联替换元素和块级替换元素使用上面同一套尺寸计算规则。
在这个新系统中，将点坐标乘以相同的因子可确保映射保持不变，即 仿射变换保留平行线，并采用以下形式： 其中最后一行确保每个点始终映射到同一平面。...关键的是，如果修改最后一行，则可以实现透视投影： 这样新点就不再映射到同一平面 上。...与对眼睛角度 的置信度不同，该置信度仅受以下级别的可能性的影响，该置信度受到来自 (i) 的 e 中编码的先验的影响。...(i) 和视觉可能性(1)3 与对眼睛角度 µθ 的置信度不同，该置信度仅受到以下级别的可能性的偏差，该置信度同时受到 中编码的先验和来自 的视觉可能性的影响。 3.3....在比较这两种场景时，可以注意到，主动视觉的表现几乎是最佳的，类似于当眼睛角度设置为正确的目标固定值时的推断聚散条件。
1.相机变换部分 上图左数的两个步骤，对于一个世界坐标系空间中的物体，我们将虚拟摄像机相机旋转和移动到需要的角度上，然后把物体的顶点坐标从世界坐标系转到相机坐标系中 2.投影变换部分 中间的步骤，把那个横着的金字塔形视体压缩为下面规范视体的形状...和我们人眼观察世界时有视野大小和可视距离一样，在计算机空间中观察物体是有范围限制的，这个范围称为视体，只有在这个视体内的物体才可能被渲染到屏幕画面中来。...为什么视体和坐标系原点中间有一段距离？ 如何将正交视体变换为上面的规范视体？ 首先这里相机坐标系的z轴正方向和视体不在同一个方向上实际上是一个习惯问题。...计算机中的相机不会发生散焦等情况，因此在正交投影下调整焦距的效果类似于相机在移动 那么最后如何将正交视体变换为规范视体呢，很显然这也是一个缩放和移动仿射矩阵的情况，只是这一次我们无需忽略Z轴的值了，三轴都要进行移动和变换...我们知道透视投影的变换将物体都变形到符合近投影面尺寸的状态，控制近投影面的大小会影响视点到投影面边缘的角度进而影响我们的视野宽度大小。
（真霸道，一个块级元素独占一行） ②、元素的高度、宽度、行高以及顶和底边距都可设置。 ...③、元素宽度在不设置的情况下，是它本身父容器的100%（和父元素的宽度一致），除非设定一个宽度。 如何将一个元素设置为块状元素？ ...如何将一个元素设置为块状元素？ ...就是同时具备内联元素、块状元素的特点 特点： ①、和其他元素都在一行上； ②、元素的高度、宽度、行高以及顶和底边距都可设置。 ...如何将一个元素设置为内联块状元素？
用户对商品价格的偏好和敏感度未知，这仅隐含地反映在用户购买的商品中。也就是说，我们只能通过用户是否购买了来判断该商品的价格是否合适。用户很少明确声明其对商品价格的偏好和敏感性。...传统的Latent factor model (LFM)仅建模用户和物品的表示，本文中作者尝试学习同一潜在空间中四种类型实体的表示。...我们采用两分支设计来估计用户-物品的交互，重点是将价格纳入推荐。全局分支以用户的整体购买力为重点，在大范围内模拟价格效应。...虽然我们的模型是专门为建模价格敏感性而设计的，但是我们提出的模型在特征工程方面具有很大的普遍性，其他特征可以很容易地集成到我们提出的方法中。...随着越来越多的研究从服务提供者的角度聚焦于价格因素，如何将价格意识推荐扩展到价值意识推荐是一个有趣而重要的研究课题。此外，对价格动态建模也是一个很有前途的方向。
首先，它没有涵盖全部应用范围，例如野外视频处理和众包图像分析。其次，固有的相机参数噪声直接注入到模型中，在高噪声情况下会导致很大的不准确性。...每奇数行展示输入的RGB图像以及基于绝对相对误差以_coolwarm_颜色编码的预测点云。每偶数行显示真实的深度图和预测的深度图。最后一列表示深度和误差的具体颜色条范围。...这与预测3D的方法进行比较时显而易见，这些方法要么不依赖相机信息（第8和9行），要么受到交织优化的影响（第4行），如第3节所述。不依赖相机也限制了模型恢复域外样本的多模态分布的能力。..._基准模型_（第8行）也采用了笛卡尔表示，但由于缺少相机模块，这种选择对该模型的影响较小。更具体地说，_基准模型_的解码器没有像第4行那样依赖于不准确的先验相机和比例信息。...此外，第9行对应于采用拟球面表示的_基准模型_。第8行与第9行的比较显示，在直接预测3D输出时，输出表示的选择在定义更好的内部表示和优化方面仍然很重要。第5行展示了几何不变性损失的积极影响。
不同地面模型的比较 首先比较了在仅使用地面点进行估计（无异常点的情况下）时不同地面模型的准确性。在这里将我们的UBS模型与三次多项式、估计和预校准的地面平面进行比较。...总体而言，UBS模型具有最低的误差。与多项式模型相比，随着测量距离的增加，误差仅略微增加，因为对UBS模型的测量的影响仅局限于局部区域，因此几乎不受局部变化的测量密度的影响。...图3：当仅使用地面点进行优化时，不同地面模型的绝对地面点误差。左图：所有验证点的平均值。右图：在距离传感器5米范围内的距离间隔内的平均值。 B....请注意，负的地面距离可能是由于控制点距离为2米和平滑度权重为1造成的，一方面可以减少对内点的过拟合，但另一方面会增加对地面曲面突变的平滑。 图5比较了不同鲁棒性方法在两种设置下对优化的影响。...总结 本文提出了一种从嘈杂的点集表示的点云数据中估计地面表面的方法，在该方法中将地面表面建模为UBS，UBS隐式地实现了光滑性，并且对局部变化的测量密度不敏感，借助鲁棒优化技术和UBS表面模型，能够在广泛的距离范围内准确估计地面表面
重要的是，添加dropout仅需一行code。真可谓：One line of code is worth a ten-fold increase in the model parameters ....上述实验结果为我们提供了寻找low-level任务中dropout有效性的线索。我们将从不同角度对其进行分析，如dropout使用策略、dropout的工作机制。...影响dropout使用的主要有两点：(1) 使用位置；(2) 使用策略，即维度和概率。...为获得可能的增益且不影响模型，我们首先测试了三种概率：10%、20%以及30%。 总而言之，我们具有八个候选位置、两个候选维度以及三个候选概率 。然而，大部分结果是有害的。...总而言之，某些特征对于重建更为重要，而 dropout可以平衡不同特征的重要性 。 评估泛化性能最直接的方式是在更宽范围数据集上进行测试，但对于模型泛化性的预测非常难。
所谓「广度学习」，俞士纶教授认为其本质就是如何将各种各样的数据整合在一起，以获取更多的信息。...这两个概念侧重的点不同，但可以结合在同一个模型当中。 要做好「广度学习」，俞教授认为需要以下三步： 首先，定义并获取相关的有用数据源，也即找到对你的问题有用的数据。...而从具体的技术路线角度来看，俞士纶教授认为广度学习的类型大致可以分为三类： 首先是在同一个实体上有不同类型信息的学习。...）都会影响用户是否观影以及观影体验。...真实生活中的数据一般都不是只有一个数据源，而是要融合多个数据源才行。因此有效的学习应当同时需要广度和深度。
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