/app – 程序根目录 /app/etc – 全局配置文件目录 /app/code – 所有模块安装其模型和控制器的目录 /app/code/core – 核心代码或经过认证得模块，如果要升级不要这里的代码.../{Module}/etc – 模块的配置文件目录 /app/code/core/Mage?...– 显示块的逻辑类 /app/code/core/Mage?/{Module}/Model? – 模块的对象模型 /app/code/core/Mage?...– 模块的资源模型 /app/code/core/Mage?/{Module}/sql – 模块各个版本的安装和升级用sql /app/code/core/Mage?.../{Module}/sql/{resource}/- 升级是需要的资源模型 /app/code/core/Mage?
BDSNP Module for Improved Soil NO Emission Estimates for CMAQ Model, Conterminous USA 简介 该数据集是一个用于改善CMAQ...模型中土壤氮氧化物（NO）排放估计的BDSNP模块，涵盖了美国本土的范围。...该数据集提供了详细的土壤氮氧化物排放估计，有助于提高对大气中NO浓度和分布的预测精度。 数据集包括土壤类型、土壤pH值、土壤含水量、土壤温度等因素，这些因素对土壤中NO的生成和释放起着重要作用。...通过将这些因素结合到CMAQ模型中，可以更准确地模拟土壤中NO的排放过程，从而提高模型对大气中NO浓度的预测精度。
识别和生成是人工智能领域中的两大核心任务，如果能将二者合并到一个统一的系统中，这两个任务应该能实现互补。...同时，目前的生成模型，不管是扩散模型还是 GAN，都缺乏提取高质量图像特征的能力。...图 1：MAE 与 MAGE 重构对比 方法概述 针对上述问题，本文作者提出了 MAGE（Masked Generative Encoder），首次实现了统一的图像生成和特征提取模型。...与MIM直接作用于图像的掩码方法不同，MAGE 提出了基于图像语义符的 masked image token modeling 方法。...通过在训练中使用不同的掩码率，MAGE 可以同时进行生成模型（接近 100% 掩码率）和表征学习（50%-80% 掩码率）的训练。
OSDI 汇集了来自学术和行业领域的专业人士，是探讨系统软件的设计、实现和影响的首要论坛。 实际上 OSDI 所覆盖的领域已经远远超过操作系统。.../~samkumar/papers/mage_osdi2021.pdf 安全计算（Secure Computation，SC）是指在单方和多方设置下，用于计算加密数据的一系列密码原语。...尽管 SC 越来越多地被用于各种行业应用，但在实际应用中使用 SC 的一个重大障碍是底层加密的内存开销。...找到分布式协议的归纳不变式是验证分布式系统正确性的关键步骤，但即使是简单的分布式协议也需要花费很长的时间。该研究提出了 DistAI，一个用于学习分布式协议归纳不变式的数据驱动自动化系统。...DistAI 通过模拟不同实例大小的分布式协议并将状态记录为样本来生成数据。观察发现，不变式在实践中通常是比较简洁的，DistAI 从小型不变式开始，并列举适用于所有样本的最强可能不变式。
具体来说，MongoDB 用于持久化存储；Redis 用作缓存；Kafka 用于消息队列；Zookeeper 用于服务发现；Minio 用于对象存储。这些组件的众多可能会增加部署的复杂性。...此外，系统包含多个微服务模块，这要求有效管理进程的启动、停止和监控。为了简化这一过程，我们放弃了传统脚本，转而采用了 mage 这一跨平台方案，兼容所有主流平台和 CPU 架构。...OpenIM整体架构OpenIM主要分为OpenIM SDK和OpenIM Server两大核心部分。这两部分向开发者提供了全套工具和服务，使得即时通讯功能的集成变得简单便捷。...：bootstrap.bat这里主要是下载mage，前提是能本机访问github，同时已经安装了go2.5 ️ 编译适用于Linux/Windows/Mac平台：mage这里需要先下载依赖，所以第一次编译可能会比较慢...，大概需要3-5分钟，建议设置go代理2.6 启动/停止/检测适用于Linux/Windows/Mac平台：启动：mage start后台启动并收集日志：nohup mage start >> _output
这种分布具有两个基本特性：通过表征扩散模型进行建模的简单性，以及用于指导像素生成的高层语义内容的丰富性。...图中我们以并行解码生成模型MAGE为例。训练像素生成器，以同一图像的表示为条件，从图像的掩膜版本中重建原始图像。在推理过程中，像素生成器从一个完全遮蔽的图像生成图像，并以表示生成器的表示为条件。...RDM以恒定的学习率训练200个epoch，MAGE-L以余弦学习率调度训练800个epoch。 实验结果 在ImageNet 256 × 256上将RCG与SOTA生成模型进行了比较。...图8：类别条件生成图片结果 图9：真实图像表征为条件的生成结果 消融实验 本部分对RCG的三个核心部件进行了全面的消融研究。...除非另有声明，在每个组件的单独消融过程中，所有其他属性和模块都设置为默认设置。 表2：消融实验定量结果 表3：消融实验定量结果
本文将这种方法称为多动态对抗生成器-编码器(MAGE)模型，在fMRI数据上使用生成对抗网络的原理进行评估，并可以捕获时间依赖性的网络动态模型。...1 MAGE模型的生成 本文提出的解耦平均活动和FC的方法称为多动态对抗生成器-编码器(MAGE)。提出了一种允许平均活动和FC在时间上相互独立地波动多动态建模方法。...图1：MAGE生成模型 在上图中，首先，该模型通过瞬时均值和瞬时相关矩阵（即功能连通性）来生成数据。瞬时均值使用一组底层状态进行建模，其中的状态时间过程是使用长短期记忆(LSTM)模型生成。...x轴表示平均和相关状态时间过程的寿命参数，y轴表示推断的状态时间过程的预测精度。 MAGE学习显示适当的任务依赖关系的网络状态动力学 为了研究MAGE的任务依赖性，本文将其应用于任务fMRI数据。...本文通过将单动态(SAGE)和多动态(MAGE)方法应用于静息态fMRI数据来进行验证。
用于生成基于码本的潜特征的基于码本的 VQ-Encoder和学习的视觉码本以及 VQ-Decoder使用了预先训练好的 VQGAN 模型。...根据之前的 MIM 研究，作者只计算了屏蔽比例的损失，以获得更好的模型容量。 像素解码器训练。 前面提到的模块被冻结，作者在这一阶段训练像素解码器。...具体来说，为了与预先训练好的 MAGE 模型的默认 256 长度的token索引输入相匹配，作者将 256x256x3 的图像片段输入到本文的系统中。这确保了扁平化索引的长度为 256。...附加的复杂度感知模块使用三个复杂度得分阈值从三个屏蔽方案中进行选择：1_9 屏蔽方案用于复杂度得分小于 0.24 的简单区域，1_2 屏蔽方案用于复杂度得分大于 0.77 的复杂区域，1_4 屏蔽方案用于介于两者之间的中等区域...在本实验中，屏蔽模块采用了固定的 1_4 屏蔽方案，以保持模型压缩质量与比特率之间的一致关系，从而进行公平比较。
：username:password(更多信息请参照 处理 credentials) Secret file - 保存在文件中的加密内容 SSH Username with private...Credential 安全 为了最大限度地提高安全性，在Jenins中配置的 credentials 以加密形式存储在Jenkins 主节点上（用Jenkins ID加密），并且 只能通过 credentials...可以被使用： 适用于Jenkins的任何地方 (即全局 credentials), 通过特定的Pipeline项目/项目 (在 处理 credentials 和 使用Jenkinsfile部分了解更多信息...plugins.jenkins.io/credentials-binding/ For secret text, usernames and passwords, and secret files environment { MAGE_REPO_CREDENTIALS...}", "password": "${env.MAGE_REPO_CREDENTIALS_PSW}" } } }""" } For other credential
我们将模型应用于多个文本理解任务，并在所有考虑的基准（包括CNN、bAbi和LAMBADA）上获得最好的结果。...我们将模型应用于多个文本理解任务，并在所有考虑的基准（包括CNN、bAbi和LAMBADA）上获得最新的结果。...图4 上图4展示我们提出的模型和几个基线模型。对比发现我们的模型取得了最先进的结果，超过了强大的基线，如QRNs。此外，我们还观察到，该方案可以显著地改善 bi-GRUs 和 GAs的性能。...可以发现MAGE的两个改进算法都比目前 bAb i数据集上最先进的QRNs要好得多。...本文使用Stanford CoreNLP tools4为数据集中的每个段落提取了共参考链，并将基线模型的性能与我们提出的MAGE-GRU进行了比较，如下图6所示。 ?
:password(更多信息请参照 处理 credentials) Secret file - 保存在文件中的加密内容 SSH Username with private key - SSH 公钥/私钥对...credentials 以加密形式存储在Jenkins 主节点上（用Jenkins ID加密），并且 只能通过 credentials ID 在Pipeline项目中获取 这最大限度地减少了向Jenkins...可以被使用： 适用于Jenkins的任何地方 (即全局 credentials), 通过特定的Pipeline项目/项目 (在 处理 credentials 和 使用Jenkinsfile部分了解更多信息...plugins.jenkins.io/credentials-binding/ For secret text, usernames and passwords, and secret files environment { MAGE_REPO_CREDENTIALS...}", "password": "${env.MAGE_REPO_CREDENTIALS_PSW}" } } }""" } For other credential
在此示例中，结果变量为bweight，唯一的协变量为mage。 我们在第二组括号中指定处理模型（仅是处理变量）。在此示例中，我们仅指定处理变量mbsmoke。我们将在下一节中讨论协变量。...第二组括号指定处理模型，其中包括结果变量（mbsmoke），后跟协变量（在这种情况下，仅是mage）和模型的类型（probit）。...IPWRA使用IPW权重来估计校正后的回归系数，随后将其用于执行回归调整。 结局模型和治疗模型中的协变量不必相同，它们常常不是因为影响受试者选择治疗组的变量通常不同于与结果相关的变量。...IPWRA估算器具有双重鲁棒性，这意味着如果错误指定了治疗模型或结果模型（而不是两者），则效果的估算将保持一致。 让我们考虑具有更复杂的结果和治疗模型但仍使用我们的低体重数据的情况。...最后的想法 上面的示例使用了一个连续的结果：出生体重。 teffects也可以用于二进制，计数和非负连续结果。 估计量还允许多个治疗类别。 ---- 参考文献： 【1】 Cattaneo, M.
结构化编程中，各模块的依赖关系太强，不能有效隔离开来，一旦需求变动，就会牵一发而动全身，关联的模块由于依赖关系都得变动，那么组织大规模程序就不是它的强项 面向对象 正因为结构化编程的弊端，所以有了面向对象编程...1.数据，完全不可见2.函数，只能看见3.相关联 这些似乎就是我们追求的高内聚，也是常提的充血模型，如此看，在实践中最基本的封装都没有达成 到处是贫血模型，一个整体却分成两部分：满是大方法的上帝类service...，几乎链路上的所有类都得修改一遍，越往后业务越复杂，每一次业务需求变更基本要重写一次，这也是为什么建议尽量不要违背OCP，最核心的原因就是现有逻辑的变更可能会影响一些原有代码，导致一些无法预见的影响。...这个风险只能通过完整的单元测试覆盖来保障，但在实际开发中很难保障UT的覆盖率 也由此可见继承的确不是代码复用的好方式 从设计原则角度看，继承不是好的复用方式；从语言特性看，也不是鼓励的做法。...为什么都要看ER图呢，这里面又常被混淆的概念：数据模型与领域模型，下一篇再分解 References 《架构整洁之道》 《软件之美》 [1] 《SOLID》中的OCP: http://www.zhuxingsheng.com
在此示例中，结果变量为bweight，唯一的协变量为mage。 我们在第二组括号中指定处理模型（仅是处理变量）。在此示例中，我们仅指定处理变量mbsmoke。我们将在下一节中讨论协变量。...IPWRA使用IPW权重来估计校正后的回归系数，随后将其用于执行回归调整。 结局模型和治疗模型中的协变量不必相同，它们常常不是因为影响受试者选择治疗组的变量通常不同于与结果相关的变量。...IPWRA估算器具有双重鲁棒性，这意味着如果错误指定了治疗模型或结果模型（而不是两者），则效果的估算将保持一致。 让我们考虑具有更复杂的结果和治疗模型，但仍使用我们的低体重数据的情况。...结果模型将包括 母亲的年龄 孕早期产前检查的指标 母亲婚姻状况的指标 第一胎的指标 治疗模型将包括 结果模型的所有协变量 母亲的年龄 ^ 2 孕产妇教育年限 我们还将指定aequations选项，报告结果和治疗模型的系数...最后 上面的示例使用了一个连续的结果：出生体重。 teffects也可以用于二进制，计数和非负连续结果。 估计量还允许多个治疗类别。 ---- 参考文献： 【1】 Cattaneo, M.
那么，它究竟是如何做到的呢？ 类似自监督学习的自条件生成 首先，所谓无条件生成，就是模型在没有输入信号帮助的情况下直接捕获数据分布生成内容。...它主要用于生成低维自监督图像表示，方法是通过自监督图像编码器从图像中截取： 它的核心架构如下： 首先是输入层，它负责将表征投射到隐藏维度C，接着是N个全连接块，最后是一个输出层，负责把隐藏层的潜在特征重新投射...它是一个简单的自条件生成框架，由三个组件组成： 一个是SSL图像编码器，用于将图像分布转换为紧凑的表示分布。 一个是RDM，用于对该分布进行建模和采样。...最后是一个像素生成器MAGE，用于根据表示来处理图像像。 MAGE的工作方式主要是向token化的图像中添加随机掩码，并要求网络以从同一图像中提取的表示为条件来重建丢失的token。...相比之下，在它之前最厉害的无条件生成方法FID分数为7.04，IS得分为123.5。 以及，相比条件生成，RCG也丝毫不逊色，可以达到相当甚至超过该领域基准模型的水平。
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