通过应用该方法，图像质量得到显着改善。在实验证明其有效性，估计的向量误差从[26]的3.02°降低到KITTI数据集[28]上的0.39°。...特别是，采用的IEKF每帧的运行时间不到一毫秒 为了更好地理解我们的贡献，我们在图7中对比了使用静态法线向量（来自固定外参标定）和动态法线向量（来自我们提出的方法）的IPM图像。...在这里，静态法线向量意味着地平面法线保持不变。理想情况下，如果在IPM中使用的地平面法线是准确的，平坦道路表面上的平行车道应该在IPM图像中保持平行。...然而，如图7a所示，使用静态法线向量时，道路车道与静态法线向量不够平行。然而，使用我们方法得到的动态法线向量时，IPM图像中的道路边缘更平行和一致，如图7b所示。 图7....我们可以清晰地看到，使用静态法线向量时，道路边缘不够平行。而基于我们方法得到的动态法线向量，IPM图像中的道路边缘更加平行和一致。 图8详细展示了KITTI里程计数据集-00中IPM序列的俯仰角变化。
随着时间的推移，该网络从数据集中提取特征，并识别跨样本趋势，最终学会做出预测。 神经网络不会摄取原始图像，视频，音频或文本。...相反，来自训练语料库的样本被代数转换为多维数组，如标量（单个数字），向量（有序的标量数组）和矩阵（标量排列成一列或多列和一行或多行）。...第四种实体类型封装标量、向量和矩阵张量，用于描述有效的线性变换或关系。 ? 团队在论文中描述了该方案，他们训练了一种深度卷积神经网络（CNN），其中大多数层具有稀疏权重张量，或者包含大多数零值的张量。...在整个训练过程中，当参数在张量内部或跨张量移动时，网络中的非零参数总数保持不变，每几百次训练迭代进行一次，分两个阶段进行，修剪阶段之后紧接着是增长阶段。...基于大小的剪枝的类型用于删除具有最小权值的链接，并且在训练期间跨层重新分配参数。 对于相同的模型尺寸，该方法比静态方法获得了更高的准确性，同时需要的训练要少得多，并且它比以前的动态方法准确性更高。
尽管GANs很有趣，也很有前途，但它只是生成模型家族的一部分，是从完全不同的角度解决传统AI问题，在本文中我们将对比常见的三种生成模型。 生成算法 当我们想到机器学习时，首先想到的可能是鉴别算法。...这意味着即使对于相同的输入，当平均值和标准差保持不变时，实际的编码在每一次传递中都会有所不同。 自编码器的损失是最小化重构损失(输出与输入的相似程度)和潜在损失(隐藏节点与正态分布的接近程度)。...鉴频器：用于将示例分类为真实的(来自领域)或假的(生成的)的模型。 这两个模型作为竞争对手进行训练。生成器直接产生样本数据。它的对手鉴别器，试图区分从训练数据中提取的样本和从生成器中提取的样本。...这个竞争过程在训练中持续进行，直到鉴别器模型有一半以上的时间无法判断真假，这意味着生成器模型正在生成非常逼真的数据。 当鉴别器成功地鉴别出真假样本时，它会得到奖励它的参数保持不变。...但是它在本质上是复杂的:当我们需要在深度学习模型中进行反向传播时，嵌入的概率分布需要足够简单，这样才可以有效地计算导数。
乘积量化的具体原理如下： 当我们输入一个要计算的向量a的时候，函数g(·)会对a进行一个近似操作，从一个提前设置好的数值查找表中，找到与它最相近的那个值，并输出一个近似的向量g(a)。...这里借鉴了一下K聚类算法（K-means）的思路，即将数据预分为K组，随机选取K个对象作为初始聚类中心，再通过训练迭代，确保在将样本分到K个类中时，每个样本与其所属类中心的距离之和最小。...根据这样的思路，作者们提出了一种高效的向量乘积量化函数，能在单CPU中每秒编码超过100GB的数据；同时，还提出了一种针对低位宽整数的高速求和函数。...仍然能在CIFAR-10上保持几乎不变的精度。...明略直播报名 | “增长实战”系列课程 “增长实战”系列课程的序篇，DMP、CDP、CRM/SCRM，到底该选什么？各厂家都有“标签”，有什么区别？DMP、CDP 除了当“数据库”，还有什么用？
从图像中提取ORB特征描述子，并将其编码到一个词袋向量中，用于识别点云的向量插入到数据库中，该数据库由DBoW维护，用于快速位置识别查询，通过匹配视觉特征描述子进一步验证返回的候选对象，为了剔除匹配的异常值...该方法对传感器姿态变化具有不变性，可检测正向闭环，甚至反向闭环。 我们的方法通过跨不同规模、平台和环境收集的数据得到了广泛验证。...A.强度图像 来自激光雷达的强度信息表示激光束返回的能量值，该能量值通常受物体表面反射率的影响，并且对环境光保持不变，当接收到3D点云P时，我们将其投影到圆柱形强度图像I上，I中的每个有效像素都可以与P...C.DBoW查询 我们利用DBoW将ORB特征描述符O转换为一个词袋向量，使用DBow中提出的视觉词袋表，此时3D点云现在可以使用稀疏的词袋向量高效地表示，该向量用于使用DBoW构建数据库，当接收到一个新的词向量时...对于每个检测，顶行和底行图像指示在当前和以前时间捕获的强度图像，匹配的ORB特征使用绿线连接，第二个示例显示了当我们将传感器绕其前进轴旋转近90度时的检测结果，第三个和第四个示例显示了我们的方法，该方法在传感器倒置的情况下检测闭合回路
，那么我们无论把猫怎么移动，我们的输出都保持”有猫”的判定，因此体现了CNN的不变性。...---引自http://www.lunarnai.cn/2018/03/23/CNN_euivariant_invariant/ ❞ 「不具备特性」： 「旋转不变性」：做过简单的图像分类就应该知道，当我们为了增强模型性能...因此作者在论文中提出使用非线性函数“「squashing」”来替代传统的神经网络的激活函数Relu，这是为了确保短向量可以被压缩至接近0的长度，长向量压缩至接近1的长度，「并且保持向量的方向不变」。...因此最终胶囊的向量输出： 对上述式子进行分析： 当 为长向量时，那么 ； 当 为短向量时，那么 ； 当 为向量时，很难将squashing函数进行可视化，为了方便，以下 为标量： ?...【注】：由于第一次迭代 初始化为0，因此 在第一轮迭代中都相等，即 ， 是指较高层胶囊的数量； ，预测向量进行加权求和； 最后一步的向量通过非线性函数squash，这确保了向量的方向保持不变
在其中一个模型变体中，我们试验了两个词向量的“通道” - 一个在整个训练过程中保持静态，另一个通过反向传播进行微调（3.2节）。...- CNN-static：来自word2vec的具有预先训练好的向量的模型。 所有单词 - 包括随机初始化的未知单词 - 保持静态，只有模型的其他参数被学习。...每组向量被视为一个“通道”，每个滤波器都应用于两个通道，但梯度仅通过其中一个通道向后传播。 因此，该模型能够微调一组向量，同时保持其他静态。 两个通道都使用word2vec进行初始化。...结果和讨论 表2列出了我们的模型与其他方法的结果。 表2：我们的CNN模型与其他方法的结果。 RAE：具有来自维基百科的预先训练的单词向量的递归自动编码器（Socher等人，2011）。...表3：训练后SST-2数据集多通道模型中静态通道中向量（左）和非静态通道（右侧）中的前四个相邻词 - 基于余弦相似度的向量。
当我们用 Fetch 来管理数据时，有时我们想取消请求（例如，当我们离开当前页面时，当我们关闭模态框，...）。 在?下面的示例中，我们要在切换路由的时候获取并展示数据。...但是，我们在获取数据完毕之前就离开了路由/页面。 我们刚刚看到了一个内存泄漏!让我们看看为什么会出现这个错误，以及它的具体含义。 ❓为什么有内存泄漏？...：我们有一个执行异步fetch(url)任务的组件，然后更新该组件的状态来显示元素，但是我们在请求完成之前就卸载(unmounted)了该组件。...当组件卸载(unmounted)时，我们使用useEffect的清理方法来调用abort()。 现在，不再有内存泄漏！...，保持深度和专注度。
最简单的表面是平面，就像电脑屏幕。当我们用CNN做卷积时，我们往往都是针对这些平面图像来做的。 假设，我们想用CNN来预测天气。...保持方向不变，一直往前走。你将会穿越加拿大、美国，直到你抵到美洲中部的某个地方。在那里止步，然后开始橫向游泳，穿越太平洋，保持方向不变！经过无数次奋力击水，你会最终回到新加坡。但是等一等。...你可以保持方向行走任何一条路径，回到起点后，方向不变。因此，我们说平面是可平行的（回到起点后，你的方向矢量仍旧保持平行），而球面不是。 你会发现这对于我们在球面上的CNN来说是一个问题。...是的，这个词是从测量工具那里派生来的。现在，每当我看一条来自美国的天气预报，我不得不计算一下华氏度等于多少摄氏度。我们有不同的准则。这种计算叫作规范变换。...图像来自维基百科 它被称为Klein瓶，我们可以看到，点之间的原始距离是有问题的。我们可能永远不会需要Klein瓶进行深度学习，但我们希望尽可能保持一般性。
在这次演讲中，克莱因从不变性和对称性的角度研究几何，在进行某些变换的条件下，这些性质会保持不变。...如图 14 所示的图像分类例子中，即使是微小的图像也具有很高的维度。直观地说，当我们把图像解析成一个向量并将其输入给简单的感知器神经网络时，有很多图像中的结构被破坏和丢弃。...尤其是当域非常大时，我们通过池化操作缩小初始的域，并且保持域中最重要的部分。...图 30：图结构数据 图具有一个关键的结构特征，即我们没有一套规范的方法来排列这些节点。如图 21 所示，当我们在表征图结构的邻接矩阵中组织这些节点时，我们会自动地为节点指定任意的顺序。...图 33：具有置换不变性的聚合函数 当我们将聚合函数 φ 应用于图中的节点并将聚合的结果堆叠在一个特征矩阵中时，我们将得到具有置换等变性的函数 F。
2 模型方法 PeSTo模型的框架如下： 输入数据编码：蛋白质结构被表示为以原子位置为中心的点云，通过成对距离和相对位移向量来描述其几何形状，从而保证平移不变性。...2.1 几何Transformer 几何转换器算法伪代码： 几何转换器结构如下图： 为了保持向量状态的旋转等变性，几何Transformer的注意力机制通过线性组合来自局部几何结构和局部状态向量的缩放向量来实现...这种几何池化方法不仅保留了关键的几何结构特征，还有效地降低了数据维度，同时保持了对整体结构和功能至关重要的信息。这种方法使得模型能够更好地处理复杂的蛋白质结构数据，并准确预测相互作用界面。...通过使用PeSTo处理未结合蛋白质（包括非结合配体和非结合受体）的MD轨迹，我们发现相较于直接在起始静态结构上运行PeSTo，该方法能更有效地识别出某些界面。...如下图所展示，在由40个组成亚基和相对界面构成的20个复合物实验中，当PeSTo应用于未结合蛋白质的实验结构时，模型成功实现了16个界面的完美预测，结合界面的完全恢复率高达80%，充分证明了该方法的有效性
为此，来自上海交通大学林洲汉老师的 Lumia 研究团队研发了一种人类可读的大模型指纹，这一方法可以在不需要公开模型参数的条件下，有效识别各个大模型之间的血统关系。...交大团队发现，在对大模型进行微调或 further pretrain 时，这些模型的参数向量方向变化非常微小。...他们首先从大模型的部分参数中提取出不变项，然后利用 CNN Encoder 在保持局部性（locality）的前提下，将不变项矩阵编码成服从高斯分布的特征向量，最后使用使用平滑的 GAN 或 VAE 作为图片生成器...他们采用对比学习确保 Encoder 的局部保持性，同时通过生成对抗学习确保特征向量服从高斯分布，以此与 GAN 或 VAE 生成器的输入空间保持一致。...我们能够根据指纹图片判断出它们来自相同的模型，值得注意的是，这些模型涵盖了 SFT，further pretrain，RLHF 和多模态等多种不同的训练方法，这进一步验证了团队所提出的方法对大模型后续不同训练范式的鲁棒性
一、线性代数初步： 正确理解“线性代数”应该将其拆分成2部分：“线性”体现向量，它是静态的研究对象，而“代数”则是施加在向量上的数学结构，代表的是数学运算，具体就是数乘和加法，即映射。...当我们研究线性变换的时候，只需将原矩阵转化为它的相似矩阵，然后研究它在相似变换下的不变性质即可，毕竟原矩阵和相似矩阵描述的是同一个线性变换。 相似变换下的不变性质包括行列式，迹和秩等。...正定矩阵的所有特征值均大于0。若 ? 和 ? 互为相似矩阵，则它们之间的正定性、正负特征值个数和对称性均保持不变，即为相合不变量。...PCA变换：当我们拿到包含大量特征维度的海量样本时，切忌急急忙忙导入内存开始训练。而应该思考这么多特征维度是否相关，是否存在大量冗余，是否与样本标签毫无关系？...，协方差矩阵的迹，用拉格朗日函数，加上|u|=1的条件对u求偏导，当u为原始矩阵协方差矩阵的特征向量时，样本方差取最大值，所以当u对应的特征值最大时，问题得解。
这意味着，在这些点训练会减慢许多，直到网络知道如何离开这些点，但是我们愿意等足够长的时间的话，网络总会找到方法的。 下图展示了在网络训练过程中，两种状态的震动情况：靠近鞍点和离开鞍点。 ?...该方法使用的是条件受限的玻尔兹曼机。 ? 8、使用语法还是不使用语法？（即“需要考虑语法吗？”）...然后，该模型被Paragraph向量（Le和Mikolov，2014）打败了（以相当大的差距），Paragraph向量对语句结构和语法完全不了解。...比如密集词汇嵌入，而不是1-hot向量。 分配式：表示的是使用上下文。word2vec是分配式的，当我们使用词汇的上下文来建模语义时，基于计数的词汇向量也是分配式的。...系统D是一套判别性系统，它的目的是分类真实数据和人工生成的数据。 系统G是一套生成系统，它试图生成可以让系统D错误分类成真实数据的数据。 当我们训练一个系统时，另外一个系统也要相应的变的更好。
在使用Java进行性能测试过程中，经常会遇到线程同步代码锁的使用，同步内容的对象、方法、代码块。 同步是使所有并发线程在执行中保持同步的过程。同步避免了由于共享内存视图不一致而导致的内存一致性错误。...对象级别锁 对象级锁是机制，当我们要同步非静态方法或者非静态代码块，使得只有一个线程就可以在类的给定实例执行的代码块，以确保实例级数据线程安全。...应该始终执行类级别锁定，以使静态数据线程安全。我们知道static关键字将方法的数据关联到类级别，因此在静态字段或方法上使用锁定使其成为类级别。...每当线程进入Java synchronized方法或块时，它都会获得一个锁，而每当它离开同步方法或块时，它将释放该锁。即使线程在完成后或由于任何错误或异常而离开同步方法时，也会释放锁定。...Java synchronized关键字本质上是可重入的，这意味着如果一个同步方法调用了另一个需要相同锁的同步方法，则持有锁的当前线程可以进入该方法而无需获取锁。
但是现有的模型通常在单一、静态的训练环境中表现优异，而一旦在不同的网络环境下分类性能便显著降低。...具体说，对于给定的RTT（往返时延）和MSS（最大报文段长度），在RTT期间发送的所有数据段将被缓冲在TCP堆栈中，直到发送方收到来自接收方的ACK数据包或TCP堆栈的大小大于MSS。...3.3、流量不变性提取模块 流量不变性提取器模块从流的分组长度序列中提取鲁棒特征。它使用自监督学习技术，将流变体投射到一个隐藏空间中，使得同一流的流变体特征向量之间的距离尽可能小。...• 最终，流量不变性提取器生成鲁棒特征向量，这些特征向量可以用于流量分类模型，实现鲁棒的TLS加密流量分类。 四....例如，DF模型在不同延迟环境下的分类准确率能够保持在86%以上，而未使用Rosetta时，当延迟从0增加到50毫秒时，准确率从99%下降至55%左右 图4 不同延迟下的分类鲁棒性 3、设置不同的MTU
新特性包括：数据库驱动程序在JdbcUtils类中定义的getResultSetValue()方法中不支持日志列类型；避免在TypeDescriptor类中克隆Annotation接口实例的空数组；以及在使用...DefaultListableBeanFactory 类中定义的getBeanProvider()方法时，对泛化 FactoryBean类型匹配的一致性支持。...1.0.0-M3 版本，在该版本中引入了静态元模型。...属性；在启动时宣布已经找到 OtlpMeterRegistry 类的实例配置；以及一个新的构造函数，该构造函数包含用于元数据差异日志记录的 WarnThenDebugLogger 类的记录器名称。...23；以及 Closure 抽象类的新元实例，用于增强对 execute 方法的五个变体的 SQL 元数据访问。
导读：本次分享的内容为图深度学习在自然语言处理领域的方法与应用，主要内容和素材都来自于我们Graph4NLP团队的一篇调研文章：Graph Neural Networks for Natural Language...所以当我们对句子的文本表示越彻底越全面时，对表征学习任务帮助越大。 现在把自然语言表示成图结构已经不是一件新鲜事情，早在深度学习之前就有算法去这么做。...所以根据不同的领域信息，可以构造出不同的静态图结构。 下面介绍另外一种构图方式即动态构图，动态图构造不需要有额外的领域知识去指导如何构图。该方法直接把文本丢给机器，让机器自己去学习图结构。...当我们确定所掌握的领域知识是跟下游任务是匹配时，可以应用静态图结构。 b) 动态图的优点是比较简便，不需要额外的领域知识直接让机器去学最优的图结构，其图结构和图表征的学习过程可以相互促进。...引入边表征向量有两种方式，一种是边表征向量从头到尾是固定不变的，另外一种是边的表征向量像节点一样，在传播中不断地更新迭代。
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