我们在android开发过程中可能会遇到一种情况，一个组件需要保持固定的宽高比，但是组件本身大小却不定。比如我们需要让一个组件宽度与屏幕宽度一致，这样就无法确定宽度。那么如何让控件保持固定宽高比？...使用PercentFrameLayout也可以实现一个组件的固定比例显示，代码如下： <android.support.percent.PercentFrameLayout android:layout_width...这个方法的优点是不必自定义view。缺点是组件外层需要包裹一个百分比布局，同时需要一个设置ratio的xml文件。...在上面示例中我们将ImageView的宽高都设置为0。就此我测试了其他的可能性，产生的几个情况如下： 1、如果组件宽高都设置0dp，组件宽高按比例，且只受父view的约束。...如图 2、如果其中一个设置成了wrap_content或match_parent，比如说宽度，那么宽度就会是 图片的真实宽度 和 父view的限制宽度 的较小值，而高度会根据宽度和比例计算出来。
一些组织关注提示增强技术，例如检索增强生成 (RAG) 和多代理架构方法。大多数组织专注于分块策略，以确保其嵌入足够全面。...然而，通过利用旨在微调嵌入模型的解决方案（可以在几小时或几分钟内完成训练，具体取决于训练数据集的大小），组织可以使基于嵌入的搜索的效率翻倍。...“因此，使用基于查询或购买的历史数据，甚至包括发生的量，意味着嵌入模型正在学习如何将查询映射到产品，并了解哪些产品更受欢迎，”克拉克提到。组织可以使用其数据中反映的任何其他业务指标执行相同的操作。...“有人可能不知道该值实际上是缺失的，并且模型可能会在空白处进行训练，例如，而不是一个词。”其他验证功能涉及格式。...“节奏会有所不同，但如果您想保持性能，这是不可避免的。”
window对象的一些其他通用函数： decodeURI() 解码某个编码的 URI。 decodeURIComponent() 解码一个编码的 URI 组件。...unescape() 对由 escape() 编码的字符串进行解码。
记得在第二篇文章中我们介绍了set数据类型的一些操作命令，当时说set用来保存不重复的元素，并且是无序的，我们可以添加、删除，已经确认元素是否在这个set中。...在第二章的示例中我们采用set来记录用户是否对文章进行了投票。 在本文中，我们将讨论一些使用频繁的set数据结构的命令。我们将学习添加、移除已经夸set进行数据移动。...当然我们的redis提供的set的功能并不限于此，redis中的set提供了多个set之间的操作命令。...如下图所示： sdiff：返回第一个set和其他set不一样的元素，该命令和数学上的集合差集一样的 sdiffstore：将两个集合的差集存储到一个新的集合中去 sinter：返回存在于所有集合中的元素...sunion：返回集合的并集 sunionstore：返回集合的并集并存储到目标set中去。 如上图所示的操作演示。对于set的一些其他的功能，将在第七章通过示例去演示。
网络上面有有一些关于 资料分享和面试题目分享的项目很有趣，还有一些比较好的开源项目，我们能从其代码间获得不少启发，我在此博客简要记录，方便之后学习： coding-interview-university...s_sunnyy/article/details/79027379 Ext2文件系统 http://www.itworld123.com/categories/ SOSP 2019——SJTU-IPADS的集体见闻...二次开发 https://leslie-fang.github.io/2019/02/27/tensorflow%E4%BA%8C%E6%AC%A1%E5%BC%80%E5%8F%91/ 机器学习科研的十年... https://zhuanlan.zhihu.com/p/74249758 （很好的一篇文章，很受启发；） Code-Server一个远程VSCode编辑器：https://github.com/cdr.../code-server （code-server） 保持更新，更多内容请关注 cnblogs.com/xuyaowen;
，聊一下基于1.3b的模型的一些实验结论，抛个砖希望对开源社区有帮助 一、LLama llama训练了1T的token（更大的尺寸模型训练了1.4T），除此之外还需要模型结构和超参数配合才能继续训练这么长时间...自定义了反向传播函数，不使用pytorch的autograd，主要针对激活函数的输出进行缓存，减少了反向传播里面的一些计算。...RoTary Embedding现在也有很多可以外推的方式。但是用少数据微调对比，发现ALiBi似乎优势更明显一些。...对于一个新的优化器，那问题又是超参数，对于Adam而言，超参数基本很固定了，但是LiON还需要测试，一个有3个，beta、权重衰减、学习率。...随便试试β1=0.95，β2=0.98，测试LR和WD： LR：灰色是 lr=20e-5 的 Adam，其他是从 2e-5 到 5e-5（效果最好）的 LiON。
，下面是一些心得体会。...客户端SESSION的使用可以解决服务器端SESSION的一些问题，比如避免了负载均衡的算法等，但是同时也会产生一些自身的问题。客户端SESSION使用Cookie和加密技术来在不同的请求间保存状态。...通过JS定期的去访问页面； 利用Iframe定期的刷新页面； 直接利用程序发送HTTP请求，这样就可以避免在页面中嵌入其他的元素； 下面是利用JS发送请求实现的保持SESSION不过期的实现方法...，这样我们就只需要在需要SESSION保持长时间的页面（比如大表单页面）。 ...所以，如果需要做一些修改密码或者类似的事情的时候，让用户重新输入密码是一个比较好的选择。
知识图谱嵌入模型的训练通常涉及到大量的参数和复杂的计算，尤其是在面对海量实体和关系时。因此，优化训练效率不仅能够缩短模型的训练时间，还能提高模型的整体性能。...本文将详细探讨如何优化知识图谱嵌入模型的训练效率，结合实例分析和代码部署过程，展示具体的优化策略。 知识图谱嵌入的基本原理 1 知识图谱的构成 知识图谱由节点（实体）和边（关系）组成。...优化训练效率的方法 优化知识图谱嵌入模型的训练效率可以从多个方面进行改进： 数据预处理与优化 数据清洗：去除冗余和噪声数据，以减小数据集的规模。...模型结构优化 采用参数共享的方式来构建TransE模型，并将关系嵌入和实体嵌入共享。 训练算法优化 使用小批量训练和Adam优化器，动态调整学习率以提高收敛速度。...代码部署 环境准备 使用Docker构建一个适合训练知识图谱嵌入模型的环境。
实验环境 此次实验的环境如下 MySQL 5.7.25 Redhat 6.10 binlog模式采用row模式 前面的一些章节我们对mysqldump常用命令进行了讲解 这个专题的内容为mysqlbinlog...命令的详解 mysqlbinlog是MySQL中用来处理binlog的工具 这节的内容为mysqlbinlog的一些其他的参数 这里也并非介绍了所有的参数，只是列举了其中的一些 所有参数参看参考链接 1...--database 指定该参数时表示只列出该数据库的信息 mysqlbinlog -v --database=test /path/to/log/master-bin.000001 ?...上图上有个warning，说的是如果用--database了，可能会过滤掉一些事务 比如一个事务涉及到2个数据库，这时会输出GTID信息 我们可以再使用--exclude-gtids 或这--include-gtids...参考链接 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/mysqlbinlog.html 好了 今天的内容就说到这里，下节再见
计算效率是AI的核心问题。同时保持训练速度、准确性和能耗并不容易，但是最近硬件的进步使得这个目标比以前更容易实现。IBM将在本周展示AI训练方法，这些方法能带来比以往技术水平高出数量级的性能提升。...为了释放AI的全部潜力，我们正在重新设计AI的硬件：从加速器到用于AI工作负载的专用硬件，如我们的新芯片，以及最终用于AI的量子计算。...和BN50_DNN等模型以及一系列图像、语音和文本数据集之中，既能将加法的算术精度从32位降低到16位，又能保持8位精度的准确性。...他们声称他们的技术可以使深层神经网络的训练时间比16位系统快2到4倍。...Welser指出，“我们的研究团队提高了精度，表明内存计算能够在低功耗环境中实现高性能深度学习，例如物联网和边缘应用，与我们的数字加速器一样，我们的模拟芯片可以扩展到视觉，语音和文本数据集的AI训练和推理
特别是一些初创的GPU、AI、自动驾驶芯片公司，给得都比较高，当然老牌的一线大厂薪资也很可观。...这个行业必然是嵌入式招聘的大户，因为这些产品本质上就是个嵌入式系统，比如手机，跑的是系统是安卓，各种外设都需要写驱动，还要写相关应用程序。...薪资主要看企业规模和产品的利润率，一般大公司，像华为、oppo、vivo、大疆等这些老牌一线厂商工资都还是比较可观的，其他的一些呢比上不足比下有余。...当然嵌入式软件工程师还是要招的，比如车辆的整个电控系统、汽车电子、车机系统开发、智能座舱这些都是需要嵌入式的。传统车企一般来说给钱比较少一点，不如现在的蔚小理给钱多。...代表性企业：吉利、长城、长安、奇瑞、广汽、东风、一汽等 5.国企和军工 国企军工呢主要就是一些研究所，比如像研究军用通信、雷达、飞机、兵器等，做这些东西必然是需要嵌入式开发的，不管是裸机开发还是操作系统需求量都比较大
实验环境: MySQL 5.7.25 Redhat 6.10 前面我们建立了数据库并建立相关的对象 数据库 表 存储过程 函数 触发器 事件 前面我们已经讲解了常用的一些参数，这节讲其他的一些参数 1...该参数不导出行信息 4.获取帮助信息 可以使用--help获取命令帮助信息 同时还有参数的默认值 mysqldump --help ? 上图同时也显示了参数文件的读取顺序 ?...---- 好了 关于mysqldump的相关内容就这么多了 下期是个总结
普通的共享变量不能保证可见性，因为普通共享变量被修改之后，什么时候被写入主存是不确定的，当其他线程去读取时，此时内存中可能还是原来的旧值，因此无法保证可见性。...volatile关键字对于基本类型的修改可以在随后对多个线程的读保持一致，但是对于引用类型如数组，实体bean，仅仅保证引用的可见性，但并不保证引用内容的可见性。。 禁止进行指令重排序。...但是，就算写回到内存，如果其他处理器缓存的值还是旧的，再执行计算操作就会有问题。...在多处理器下，为了保证各个处理器的缓存是一致的，就会实现缓存一致性协议，当某个CPU在写数据时，如果发现操作的变量是共享变量，则会通知其他CPU告知该变量的缓存行是无效的，因此其他CPU在读取该变量时，...其实就是为了使得Node数组在扩容的时候对其他线程具有可见性而加的volatile 总结 在1.8中ConcurrentHashMap的get操作全程不需要加锁，这也是它比其他并发集合比如hashtable
对抗训练原则被应用于强制潜码匹配先验高斯分布或均匀分布。实验结果表明可以有效地学习图的嵌入。...一、研究背景 图嵌入是将图数据转换为低维，紧凑且连续的特征空间，关键在于保留拓扑结构，顶点内容以及其他信息，目前，图嵌入方法已经成为解决节点/图分类、点聚类等问题的一个切入点。...二、模型与方法 作者提出的ARGA框架包括两个部分：上层是图卷积自编码器,采用图A的结构和节点内容X作为输入来学习潜在表示Z，然后从Z重构图结构A,下层是一个对抗网络，通过对抗训练模块强制Z匹配先验分布来来训练区分样本是来自嵌入还是来自先验分布...作者提出了一个概念就是强化图嵌入结果对原始信息的包含，也就是说让输出Z尽可能地匹配原始数据，作者希望通过对抗训练模型达到这一目的。 对抗模型建立在标准多层感知器（MLP）上，其中输出层只有一个维度。...通过最小化训练二元分类器的交叉熵代价，最终将在训练过程中对嵌入进行正则化和改进。成本可以计算如下： ? 整体流程如下： ? 图2. ARGA流程图 用鉴别器D(Z)训练编码器模型的公式为: ?
神经网络参数的调节和选取一般都比较玄学，需要有比较丰富的经验才能训练出比较SOTA的网络。下面总结出几个比较常见且实用的训练技巧。...一些技巧 一旦得到了具有统计功效的模型,问题就变成了:模型是否足够强大?它是否具有足够多的层和参数来对问题进行建模?...要搞清楚你需要多大的模型,就必须开发一个过拟合的模型,这很简单。 添加更多的层。 让每一层变得更大。 训练更多的轮次。 要始终监控训练损失和验证损失,以及你所关心的指标的训练值和验证值。...如果只重复几次,那么无关紧要;但如果系统性地迭代许多次,最终会导致模型对验证过程过拟合(即使模型并没有直接在验证数据上训练)。这会降低验证过程的可靠性。...一旦开发出令人满意的模型配置,你就可以在所有可用数据(训练数据 + 验证数据)上训练最终的生产模型,然后在测试集上最后评估一次。
随着计算能力的提高，目前的蛋白质语言模型在经过数百万不同序列的预训练后，可以将参数规模从百万级提高到十亿级，并取得显著的改善。...然而，这些流行的方法很少考虑纳入知识图谱（KGs）1，而知识图谱可以为更好的蛋白质表征提供丰富的结构化知识事实。作者认为，KGs中丰富的生物学知识可以用外部知识来增强蛋白质的表示。...在这项工作中，作者提出了OntoProtein，这是第一个利用GO（Gene Ontology）中的结构进入蛋白质预训练模型的通用框架。...作者构建了一个新的大规模知识图谱，它由GO及其相关的蛋白质组成，基因注释文本或蛋白质序列描述了图谱中的所有节点。作者提出了具有知识意识的负采样的新型对比学习，以在预训练期间共同优化知识图和蛋白质嵌入。...实验结果表明，OntoProtein在TAPE基准中可以超过最先进的预训练蛋白质语言模型的方法，并且在蛋白质-蛋白质相互作用和蛋白质功能预测中与基线相比产生更好的性能。
受制于有限的硬件资源，嵌入式操作系统会极其精简，只要满足特定功能可以稳定运行就好。这对嵌入式应用程序开发，就提出了不小的挑战。 接下来我们看看，进入嵌入式开发的世界，需要掌握哪些技能。...嵌入式开发技术进阶 嵌入式系统包括硬件与软件： 硬件方面 ARM 处理器是通用嵌入式芯片的典型代表，因此想精进这个方向，你需要掌握ARM64 体系结构，熟悉 A64 指令集，包括编码格式与常用的指令。...” 本书是嵌入式Linux领域的名著，全面深入而又简明地阐述了构建嵌入式Linux系统的精髓。...基础篇介绍 STM32Cube 开发方式所用的工具软件，以及 STM32F407 系统功能和常用外设的使用。 高级篇介绍固件库中一些中间件的使用，还介绍一些高级接口的使用。...提供了200道 ARM64面试题：针对书中介绍的ARM64相关知识点，以及一些工作中常会接触到的问题，本书为大家设计了200道ARM64面试题。
免费体验 Gpt4 plus 与 AI作图神器，我们出的钱 体验地址：体验 为什么 尽管一些网页设计工具为按钮等元素指定了 CSS 高度值，但设置高度或最大高度实际上可能会违反 WCAG 2.2 Success...如果对影响元素计算高度和宽度的 CSS 属性使用固定值，当文字大小增大时，元素内部的文字会被截断。 还不信服？ 你可能会想："但当我把浏览器放大到 200% 时，按钮文本看起来很好！"...深入了解 SC 1.4.4: Resize Text ，它指出我们（“作者”）必须处理用户只增加文本大小的情况，因为他们的浏览器（或其他“用户代理”）可能没有缩放功能。...演示 1 首先，我们看看在 font-size 、 height 、 line-height 和 width 使用固定值的情况下，当文字大小增大时会发生什么。在文字大小增大之前，按钮看起来很棒！...根据我的经验，随着视口尺寸的缩小，我发现这种方法更难维护。 想象一下，一个具有大文本大小设置的移动设备。使用 em 单位设置的文本容器可能会比视口宽。
深度学习在许多方面都优于其他机器学习方法，图像识别，音频分类和自然语言处理仅仅是众多例子中的一部分。 这些研究领域都使用所谓的“非结构化数据”，即没有预定义结构的数据。...嵌入提供有关不同类别之间距离的信息。 使用嵌入的优点在于，分配给每个类别的向量也在神经网络的训练期间被训练。 因此，在训练过程结束时，我们最终会得到一个代表每个类别的向量。...这些经过训练的嵌入（embeddings）可以被可视化，以提供对每个类别的解释。...例如，你可以一个月训练一次嵌入（embeddings）的分类特征, 然后保存嵌入（embeddings）。...之后,只需要加载学习到的分类特征的嵌入（embeddings），就可以使用这些嵌入（embeddings）来训练随机森林或梯度增强树模型。
MTEB已成为评估通用词向量的标准。 最近的一些工作在MTEB基准测试上取得了有前途的结果。然而，多模态词向量的进展相对较慢。尽管在词向量方面取得了进步，但多模态词向量领域仍然缺乏基准和方法。...在进行了广泛的对比训练后，VLm2Vec可以处理任何图像和文本的组合，生成固定维度的向量。...关于这些参数的详细消融研究将在第4.4节中讨论。 对于20个训练数据集，如果一个数据集包含超过50K个样本，作者随机选择50K个样本以保持一致性，从而得到一个总训练集为662K个数据点的集合。...此外，在零样本评估的16个数据集之外的任务上，它保持了1平均精确率@1的52.0%，表明了强大的泛化能力。...作者将VLm2Vec完全微调与其LoRA变体在不同秩下的性能进行比较。所有模型的训练和数据集设置保持一致。作者观察到，当秩适当配置时，LoRA性能更好。
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