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苹果审核必看期货App 3.2.1被拒及其他23种原因总结

但目前采用资质账号的办法难度逐渐加大，为苹果审核对上架成功后的转让出的App查的很严，一经发现，立马下架此类App，同时可能会对该苹果账号进行封号处理，所以大部分的资质代上，目前已经成了一日游。...1、应用内包含检查更新功能iOS 应用的版本更新必须通过 App Store进行,自身 App 内不能包含提示更新功能。从2015年3月起,所有包含检查更新功能的 App 都会被拒绝上架。...the original version, and are available free to customers who purchased aprevious version. 2、使用第三方登录时未做安装检测接入第三方登录要检测是否安装了第三方客户端...it9188.com 建议,在审核期间务必保证服务器稳定,避免审核人员审核时出现内容加载失败的情况,导致被拒。...,功能上变化过大,比如将游戏升级为工具类应用,或在新版本中完全改掉前一版产品的功能,则会被苹果拒绝。

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JEDEC：从Llama到多模态，硬件如何推动人工智能的边界？

全文概览 大语言模型（LLM）和多模态模型的崛起，AI对计算资源的需求呈指数级增长。从Llama-2到Llama-Next，模型的复杂性不断提升，从单一的文本处理扩展到视频、图像和音频的多模态处理。...从Llama-2到Llama-Next，模型的能力逐步扩展，从单一的文本处理，发展到同时处理视频、图像和音频等多种输入类型。...原因当任务分布在数千个GPU时，网络的带宽和延迟将直接影响到任务的执行效率，尤其是在处理大量数据时，低带宽和高延迟的网络会成为瓶颈，导致性能下降。 2....越来越复杂的模型（如大规模语言模型、图像处理模型等）需要更多的内存来存储和计算数据。 2. 集成内存创新 保持平衡设计为确保计算与内存之间的平衡，硬件设计中必须考虑到计算和内存之间的协调。...应用这种方案通常适用于需要大规模扩展内存的应用，特别是当加速器本身的内存容量不足以支撑计算任务时，通过扩展卡提供更多的内存容量。

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    使用 ffmpeg 为视频文件添加封面

    原理是为文件添加一个视频流，并标记为封面。...-map 0: -map选项用于手动选择输入流（视频、音频、字幕等）添加到输出文件中。0是一个索引号，指的是第一个-i参数指定的文件（即input.mp4）。...这个选项指示FFmpeg将图片作为一个单独的流添加到输出文件中。 -c copy: -c选项指定编解码器(codec)。...v:1 是一个流选择器，它指定要处理的是第二个视频流（在这个上下文中，是我们的封面图片）。 attached_pic 表示这个流应被视作附加的图片，通常用于封面或缩略图。...总结来说，这条命令的作用是复制 1.mp4 文件中的所有流到一个新的文件 output_nocover.mp4，但是排除了封面图像流。这样处理后的视频文件将保留原有的视频和音频流，但不包括封面图像。

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    一番实验后，有关Batch Size的玄学被打破了

    又有一些理论说，GPU 对 2 的幂次的 batch 可以发挥更好性能，因此设置成 16、32、64、128 … 时，往往要比设置为其他倍数时表现更优。 后者是否是一种玄学？似乎很少有人验证过。...这个想法是将一个或多个批次整齐地放在一个页面上，以帮助 GPU 并行处理。或者换句话说，我们选择批大小为 2 以获得更好的内存对齐。...简单的 Benchmark 为了解不同的批大小如何影响实践中的训练，我运行了一个简单的基准测试，在 CIFAR-10 上训练 MobileNetV3 模型 10 个 epoch—— 图像大小调整为 224...推理时间意味着在测试集中的 10k 图像上评估模型。 查看上表，让我们将批大小 128 作为参考点。似乎将批量大小减少一 (127) 或将批量大小增加一 (129) 确实会导致训练性能减慢。...为了研究 GPU 满负荷时的训练时间差异，我将批量大小增加到 512，以使 GPU 显示出接近 100% 的计算利用率： 由于 GPU 内存限制，批大小不可能超过 515。

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    扒虫篇－苹果审核被拒原因小汇

    /笑哭 1.应用的业务流程使审核人员感到迷惑 2.截图不够详细被拒 3.强制登录被拒 4.应用内包含检查更新功能 5.使用第三方登录时未做安装检测 6.采集设备IDFA但应用没有广告功能 7.含UGC...4.应用内包含检查更新功能 iOS 应用的版本更新必须通过 App Store 进行，自身 App 内不能包含提示更新功能。从2015年3月起，所有包含检查更新功能的 App 都会被拒绝上架。...接入第三方登录要检测是否安装了第三方客户端，未安装时不要显示对应按钮。...ASO100.com 建议，在审核期间务必保证服务器稳定，避免审核人员审核时出现内容加载失败的情况，导致被拒。...如果你提交的新版本应用与上一版相比，功能上变化过大，比如将游戏升级为工具类应用，或在新版本中完全改掉前一版产品的功能，则会被苹果拒绝。

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    Transformers 4.37 中文文档（十）

    当 CUDA 正确设置并添加到您的PATH环境变量时，您可以使用以下命令找到安装位置： which nvcc 多个 CUDA 工具包 您的系统中可能安装了多个 CUDA 工具包。...当您打开拉取请求时，此检查也将在 CI 中运行。要运行本地检查，请确保安装文档生成器： pip install "....在一开始采取更困难的道路有一些重要的优势： 在稍后阶段，当将原始模型与 Hugging Face 实现进行比较时，您可以自动验证每个组件是否与 Transformers 实现的相应组件匹配，而不是依赖通过打印语句进行视觉比较...最后，您还应该检查所有必需的权重是否已初始化，并打印出所有未用于初始化的检查点权重，以确保模型已正确转换。完全正常的是，转换尝试可能会因为错误的形状语句或错误的名称分配而失败。...在这一点上，你应该通过运行以下代码来纠正一些潜在的不正确的代码风格： make style 并验证你的编码风格是否通过了质量检查： make quality 在 Transformers 中还有一些其他非常严格的设计测试可能仍然失败

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    基于LangChain+GLM搭建知识本地库

    计算机视觉研究院专栏 Column of Computer Vision Institute 一种利用langchain思想实现的基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、...实现原理如下图所示，过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的top k个 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到...设置模型默认参数 在开始执行 Web UI 或命令行交互前，请先检查 configs/model_config.py 中的各项模型参数设计是否符合需求。...转载请联系本公众号获得授权 往期推荐 All Things ViTs：在视觉中理解和解释注意力 OVO：在线蒸馏一次视觉Transformer搜索 最近几篇较好论文实现代码（附源代码下载） AI...基于文本驱动用于创建和编辑图像（附源代码） 基于分层自监督学习将视觉Transformer扩展到千兆像素图像 霸榜第一框架：工业检测，基于差异和共性的半监督方法用于图像表面缺陷检测 CLCNet：

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    Transformer称霸的原因找到了？OpenAI前核心员工揭开注意力头协同工作机理

    头的作用通常被理解为「允许程序记住输入的多个单词」，但这种解释并不确切。 「注意力机制显然是有效的。它取得了很好的效果，」Wattenberg 说。「但问题是它在做什么？...在句子前面找到名字「Smith」时，注意力头会查看它学到的与「Smith」相关联的内容，并将该词移动到输出。（在这种情况下，模型已经学会将同一个词「Smith」与找到的词「Smith」相关联。）...但这种「记忆」只能帮模型到这里了。思考一下，当史密斯的名字变成一个虚构的名字时会发生什么，比如「Gigamuru」。...当研究一个更复杂的模型 —— 一个有两层注意力头的模型时，Anthropic 团队找到了一种解决方案。该方案依赖于注意力头独有的能力：它们不仅可以将信息移动到输出上，还可以移动到上下文中的其他地方。...目标检测算法终结篇：正式开源 CLCNet：用分类置信网络重新思考集成建模（附源代码下载） Yolo-Fastest：轻量级yolo系列网络在各硬件实现工业级检测效果 霸榜第一框架：工业检测，基于差异和共性的半监督方法用于图像表面缺陷检测

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    视频编解码学习之二：编解码框架「建议收藏」

    图像头：记录图像信息 图像编码类型，图像距离，图像编码结构，图像是否为逐行扫描。 7. 图像分块编码 8. 条带编码结构 条带：多个宏块的组合。...R/8的8个点，找到最优点，如果R/8=1则搜索终止，最优点位置的预测块作为最优的预测块，否则重复该过程直到R/n2=1； 三步搜索方法检查点的个数为1+8log2（d+1），当d=8时，检查点个数为...二维Log搜索 每一步采用十字搜索模式 如果每一步的最优点为中心点或者搜索窗的边界点，搜索步长减半，否则搜索步长不变 当搜索步长为1时，中心点周围的8个点都要检查 两个搜索路径一个需要5+3+3...1+4log2(d+1)，当d=8时，检查点个数为3+2+2+2+2+2=13。...十字搜索方法检查点的个数为1+4log22d，当d=8时，检查点个数为5+4+4+4=17 16.

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    麻省理工再出新作 ，不确定性感知下的物体实例分割 ！

    此外，随着“提示性”分割模型的出现[4]，作者也可以与模型互动，以获取额外的信息，例如从不同的提示中获取多个分割。...一些以前的方法产生了相对较小的图像块的概率分布[15,16]。UOIS的现代常见失败模式是目标的过度和不足分割，因此通过将不确定性表示为逐个分割 Mask 分组的方式更为适合作者的设置。...Uncertainty-aware Object Segmentation Model 作者提出的 不确定意识物体分割模型 (UnCOS)，为将多个预训练的2D RGB图像分割方法与从深度图像生成的3D...UnCOS 从两个方面解决问题： 一种“自下而上”的方法，当 Query 时，可以返回覆盖图像中感兴趣区域的 Mask 。这样可以确保图像中的每个区域都能得到考虑。...sam-per-pixel-ML: 将同时包含最高sam-{}conf. Mask 的多个 Mask 中的最高值分配给像素，{}conf. 是指sam输出中每个预测 Mask 的预测置信度。

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    AFNetworking源码探究（二十） —— UIKit相关之AFImageDownloader图像下载

    如果相同的数据任务已经在队列中或当前正在下载，则成功和失败模块是 附加到已经存在的任务。 一旦任务完成，所有成功或失败块附加到 任务并按照它们添加的顺序执行。...If the image was returned from cache, the response parameter will be `nil`. // 当图像数据任务成功完成时要执行的块。...received from the server, and the error object describing the network or parsing error that occurred. // 当图像数据任务完成失败或成功完成时要执行的块对象...如果相同的数据任务已经在队列中或当前正在下载，则成功和失败block 附加到已经存在的任务。 一旦任务完成，所有成功或失败block附加到 任务并按照它们添加的顺序执行。...向预先存在请求中添加成功失败回调块 如果成功和失败块已经存在，则将其添加到预先存在的请求中，主要对应下面这段代码。

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    手把手教你如何在Windows安装Anaconda

    当出现以下屏幕时，单击“下一步”。 ? 3.阅读许可协议，然后单击我同意。 ? 4.选择“仅我”（推荐）或“所有用户”。 ?...5.请记下您的安装位置（1），然后单击“下一步（2）”。 ? 您的安装位置可能有所不同，因此请记下anaconda的安装位置。在左侧的示例图像中，该路径类似于如果您为步骤4选择了“仅我”。...在右侧的示例图像中，该路径类似于如果您为步骤4选择了“所有用户”。 6.这是安装过程中的重要部分。推荐的方法是不要选中框（1）将Anaconda添加到您的路径。...2.检查您是否已经将Anaconda添加到路径中。在命令提示符下输入以下 命令。这是在检查您是否已经将Anaconda添加到路径中。...5.打开一个 新的命令提示符。尝试 在“ 命令提示符”中键入 conda --version 并 检查是否一切正常。您也可以尝试打开Jupyter笔记本进行检查。

    2.9K10

    谷歌推出Face Match：个人面部信息会成为大数据“肥料”吗？

    Face Match无需用户手动登录，它通过扫描用户面部，为用户创建“脸部模型”，随后，Nest Hub Max借助这一脸部模型，识别不同的使用者信息，为用户呈现个性化的日程安排、短信等个性化的相关信息...在Nest Hub Max上，当Face Match功能打开时，设备将不间断地监视和分析来自摄像头的输入数据。...iPhone为例，只有在激活FaceID后，才会开启监测。 ? 如何识别自己的面部数据是否被记录传输呢？观察摄像头附近的绿灯是否亮起，是一个简单有效的方法。...早前，Facebook就已经实现了这一功能，当别人上传有关你的照片时，系统将同步对你发出提醒；Apple自2018年推出的iPhone X以来，就推出了Face ID功能。...技术发展带来的福音和附之而来的灰暗，如何取舍，如何平衡，在当前，这不仅是一个亟需解答的难题，也是一门难以轻易实现的艺术。 ——END——

    1.1K10

    深度学习在断裂力学中的应用

    （100组），得到计算结果后，采用ovito可视化软件对计算结果进行后处理，批量提取不同分析步对应的裂纹扩展图像（每个计算模型提取14300张图片），因此，相当于最后有1430000张图片（转换为矩阵信息...）作为深度学习程序的输入数据； 深度学习与图像处理之间的关系：图片可以看做由像素点组成的矩阵（论文中采用160*120），其中，像素矩阵的赋值与该处对应的状态相关，当像素点为裂纹时，赋值为-1，除此之外...，具体如下图所示： 附：工作的重点主要体现：1、批量提交多个任务；2、对于每个任务如何批量获取想要的信息（ovito）（自动保存成图片），跟王博士沟通后，个人感觉在lammps里边应该不难实现；3、深度学习源程序...LSTM是预测时间序列最常用的神经网络模型之一，其基本结构如下图所示：在 t 时刻，LSTM 的输入有三个：当前时刻网络的输入值 x_t、上一时刻 LSTM 的输出值 h_t-1、以及上一时刻的单元状态...因此，裂纹扩展开裂角计算表达式为： 附：为何百度、阿里以及科大讯飞等公司从事深度学习的更多，我个人认为他们有一个先天的优势就是数据量；对于科研工作者来说，最缺的是数据（大批量数据，几万甚至更多），

    1.2K40

    目标检测综述：基于至今先进深度学习的目标检测模型综述（附综述论文及代码下载）

    还提供了检测中使用的基准数据集和评估指标的简明概述，以及检测任务中使用的一些突出的主干架构。它还涵盖了边缘设备上使用的当代轻量级分类模型。最后，我们比较了这些架构在多个指标上的性能。...它通常被视为一个有监督的学习问题。现代目标检测模型可以访问大量标记图像进行训练，并在各种规范基准上进行评估。 目标检测的主要挑战 计算机视觉在过去十年中取得了长足的进步，但仍有一些重大挑战需要克服。...设置阈值以确定检测是否正确。如果IoU大于阈值，则将其分类为True Positive，而IoU低于阈值则将其分类为False Positive。如果模型未能检测到地面实况中存在的对象，则称为假阴性。...然而，我们也讨论了开创性的工作，我们简要检查了一些传统的物体检测器。具有生成区域建议的单独模块的网络称为两阶段检测器。...这些模型在第一阶段尝试在图像中找到任意数量的对象建议，然后在第二阶段对它们进行分类和定位。由于这些系统有两个独立的步骤，它们通常需要更长的时间来生成候选，具有复杂的架构并且缺乏全局上下文。

    2.7K10

    微软出品自动化神器【Playwright+Java】系列（七） 之 元素的可操作性验证

    在采取行动之前对元素执行一系列可操作性检查，以确保这些行动按预期进行。它会自动等待所有相关检查通过，然后才执行请求的操作。...如果所需的检查未在给定范围内通过timeout，则操作失败并显示TimeoutError。...举个栗子： 如元素点击操作，在操作元素之前需要预判： 元素是否附加到DOM 元素是否可见 元素是否加载完成，因为没有为加载完元素不可操作 元素是否接收事件，因为没有被其他元素遮挡不可操作 元素是否可用...Locator.isVisible() 注意： 当元素连接到Document或 ShadowRoot 时，元素被视为已附加。...当元素在至少两个连续的动画帧中保持相同的边界框时，它被认为是稳定的。 元素被视为已启用，除非它是、或具有属性。

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    ICCV何恺明团队又一神作：Transformer仍有继续改善的空间

    当我们放宽这一假设，就会出现两个具有挑战性的问题： 测试图像可能包含未知类的目标，这些未知目标也需要被归类； 当被识别为未知类别的标签已经可用时，模型需要进一步学习新的类别。...表示），这些对象被逐步标记（蓝色圆圈）并添加到现有知识库（绿色圆圈）中。 第二行：开放世界目标检测模型使用基于能量的分类头和未知感知RPN识别潜在的未知对象。...Alleviating Forgetting 在识别未知数之后，开放世界检测器的一个重要要求是能够学习新的类，当提供一些感兴趣的未知类的标记示例时。...“大象”、“苹果”、“香蕉”、“斑马”和“长颈鹿”尚未引入模型，因此成功归类为“未知”。该方法将其中一只“长颈鹿”错误分类为“马”，显示了ORE的局限性。...笔记本电脑、书和鼠标作为任务4的一部分被引入。external-storage和walkman（两者都没有介绍过）最初被识别为未知，但学习任务4后没有被检测到，是ORE的失败案例之一。

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