匹配追踪的过程已经在匹配追踪算法（MP）简介中进行了简单介绍，下面是使用Python进行图像重建的实践。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 作者 | 朱耀明 单位 | 字节跳动人工智能实验室 研究方向 | 机器翻译 排版 | PaperWeekly 本文提出了一种自监督学习方法，让不同模态的数据可以被建模到同一个离散的细粒度表征中——即用一个类似词表的东西来建模跨模态的数据。作者认为用这种离散化的“词”可以提升跨模态检索的精度、并且让模型有更好的解释性。 论文标题： Cross-Modal Discrete Representation Learning 作者单位： MIT麻省理工学院 论文链接： h
论文题目： VQGraph: Rethinking Graph Representation Space for Bridging GNNs and MLPs
今天给大家分享一个在工业界、实际工作中非常常用的技术——向量检索。得益于深度学习、表示学习的迅猛发展，向量化检索逐渐成为实际应用中很常见检索方法之一，是深度学习时代很多成熟系统的基础模块，在诸如文档检索系统、广告系统、推荐系统应用广泛。通过离线或在线将实体表示成向量的形式，再进行向量之间的距离度量，实现线上检索。
在NLP任务中记忆能力对LLM很重要，作者受这方面启发，在ctr任务中引入独立的记忆机制来学习和记忆交叉特征的表征。本文提出多哈希codebook网络HCNet进行交叉特征表征的记忆。
done in 0.522s. Predicting color indices on the full image (k-means) done in 0.298s. done in 0.284s. Predicting color indices on the full image (k-means) done in 0.171s. done in 0.207s. Predicting color indices on the full image (k-means) done in 0.096s. done in 0.124s. Predicting color indices on the full image (k-means) done in 0.043s.
随着神经网络的发展，embedding的思想被广泛的应用在搜推广、图像、自然语言处理等领域，在实际的工业场景中，我们常常会遇到基于embedding进行文本、图像、视频等物料的相关内容检索问题，这类问题通常要求在几毫秒的时间内完成百万甚至亿级别候选物料上的检索。 在这类问题中，主要需要考虑的三个问题是速度、内存以及准确性，其中速度是必须要解决的问题，同时我们希望能在保证速度的基础上，尽可能的提升准确率，降低内存占用。因此可以想到，我们是不是可以通过一定的方法，利用内存和准确率来换取查询速度的提升。 Faiss是由FacebookAI团队开发的向量检索库，提供了多种向量查询方案，可以实现在亿级别候选物料上的毫秒级查询，是目前最主流的向量检索库。在Faiss中，把具体的查询算法实现称为索引，由于faiss中提供了多种类型的索引，因此了解其中不同索引索引的实现方式对于我们的应用就尤为关键。
done in 0.472s. Predicting color indices on the full image (k-means) done in 0.320s. done in 0.372s. Predicting color indices on the full image (k-means) done in 0.183s. done in 0.378s. Predicting color indices on the full image (k-means) done in 0.118s. done in 0.102s. Predicting color indices on the full image (k-means) done in 0.039s.
由于固有的模态差异和文本与动作模态之间的复杂映射，生成高质量的动作并不是一件简单的事情。尽管目前已经取得了一些进展，但仍然存在两个主要问题未得到解决：
多模态大模型爆发，准备好进入图像编辑、自动驾驶和机器人技术等细粒度任务中实际应用了吗？
\min \|\alpha\|_1 \quad \mathrm{s.t.} \; \Phi\alpha = s
在计算机图形学中，「三角形网格」是 3D 几何物体的主要表现形式，也是游戏、电影和 VR 界面中主要使用的 3D 资产表示方法。业界通常基于三角形网格来模拟复杂物体的表面，如建筑、车辆、动物，常见的几何变换、几何检测、渲染着色等动作，也需要基于三角形网格进行。
图像读取完我们获取到的其实是一个width*height的三维矩阵（width，height是图片的分辨率）
论文地址：http://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/papers/123710001.pdf
你上一次听到用Transformer生成图像，应该还是iGPT刚问世的时候吧？当时OpenAI用GPT-2来分类和补全图像，取得了令人惊艳的成果。遗憾在于，iGPT生成的图像最大只有64x64像素。
前段时间，我刚刚写过一个 CVPR 2020 中的表征学习进展，当时主要的着重点以及启发点是在如何改进表征方式的通用性，今天这篇文章则着重于介绍几种新型的表征方式，以了解几种表征方式的需求以及改进方向，从而在创新表征方式时可以有一定的方向。本文主要介绍的是表征方式，所以论文中跟表征方式无关的内容不会被涉及，如果对整体解决方案感兴趣可以再移步原论文去了解更完整地方案。
曹健，上海交通大学计算机系教授。近年来在大数据智能分析领域进行研究与应用。 一、跨领域推荐的概念 推荐系统在我们这个时代扮演了越来越重要的角色。如何利用海量数据，来对用户的行为进行预测，向用户推荐其感兴趣的物品与服务成为各大互联网公司非常关注的问题。 目前学术界与工业界对推荐的研究与应用，主要集中在对单领域的个性化推荐，即根据用户对某一领域（如书籍）的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。 领域反映了两组对象相互间的关系，比如用户对书籍的评价数据即可看作一个用户-书籍领域，而这个领域本身
上周的暑期生信黑马培训有老师提出要做SOM分析，最后卡在code plot只能出segment plot却出不来line plot。查了下，没看到解决方案。今天看了下源码，设置了一个参数，得到趋势图。也顺便学习了SOM分析的整个过程，整理下来，以备以后用到。
SOM (Self-Organizing Feature Map,自组织特征图)是基于神经网络方式的数据矩阵和可视化方式。与其它类型的中心点聚类算法如K-means等相似，SOM也是找到一组中心点 (又称为codebook vector)，然后根据最相似原则把数据集的每个对象映射到对应的中心点。在神经网络术语中，每个神经元对应于一个中心点。
该文介绍了CALTag: High Precision Fiducial Markers for Camera Calibration是一种用于相机标定的高精度fiducial标记，包括设计、生成和尺寸确定等方面的技术细节。
针对多分类和多标签问题，虽然深度学习具有较好的表现，但采用传统机器学习方法可以作为对问题深入理解的尝试.
导读：在自监督学习领域，基于contrastive learning（对比学习）的思路已经在下游分类检测和任务中取得了明显的优势。其中如何充分利用负样本提高学习效率和学习效果一直是一个值得探索的方向，本文第一次全新提出了用对抗的思路end-to-end来直接学习负样本，在ImageNet和下游任务均达到SOTA。AdCo仅仅用8196个负样本（八分之一的MoCo v2的负样本量），就能达到与之相同的精度。同时，这些可直接训练的负样本在和BYOL中Prediction MLP参数量相同的情况下依然能够取得相似的效果。这说明了在自监督学习时代，通过将负样本可学习化，对比学习仍然具有学习效率高、训练稳定和精度高等一系列优势。
机器之心报道 编辑：陈萍、杜伟 在提交给 ACL 的一篇匿名论文中，研究者用潜在 n-gram 来增强 Transformer。 Transformer 模型已成为自然语言处理任务的基础模型之一，最近研究者开始把注意力转移到对这些模型的扩展上。然而，这些大型 Transformer 语言模型的训练和推理成本高昂，令人望而却步，因此我们需要更多变体来消除这些不利因素。 近日，一篇匿名提交给自然语言处理顶会 ACL 的论文《 N-grammer: Augmenting Transformers with la
https://www.cnblogs.com/codebook/p/10074049.html
本篇面向没有接触过小程序的读者，是非常非常非常基础的东西。 不过还是需要会一点点前端
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】谷歌带着更强大的图像生成模型来了，依然Transformer！ 最近谷歌又发布了全新的文本-图像生成Muse模型，没有采用当下大火的扩散（diffusion）模型，而是采用了经典的Transformer模型就实现了最先进的图像生成性能，相比扩散或自回归（autoregressive）模型，Muse模型的效率也提升非常多。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2301.00704.pdf 项目链接：https://muse-mod
新加坡南洋理工大学S-Lab实验室在GitHub上开源了一份图像修复和增强的AI软件。
出处：http://hi.baidu.com/icekeydnet/blog/item/965b25154a19f3dea6ef3ffe.html
在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果，这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。
导语：本文列出了数据科学家使用的十大机器学习算法，并且介绍了这十大算法的特点，供各位机器学习的新人们更好地理解和应用。
【IT168 资讯】在机器学习中，有一种叫做“没有免费的午餐”的定理。简而言之，它指出没有任何一种算法能够适用每一个问题，而且它对于监督式学习（即预测性建模）尤其重要。 📷 例如，你不能说神经网络总是比决策树好，反之亦然。有很多因素在起作用，比如数据集的大小和结构。 因此，你应该为你的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据的“测试集”来评估性能并选择胜出者。 当然，你尝试的算法必须适合你的问题，这就是选择正确的机器学习任务的地方。打一个比方，如果你需要清理你的房子，你可以使用真空吸尘器、扫帚或拖把，但是你不会
来源：图灵人工智能、凹凸数据本文约3600字，建议阅读7分钟本文利用图解的方式介绍了10大常见的机器学习算法。 在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果，这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。 举个例子来说，你不能说神经网络永远比决策树好，反之亦然。模型运行被许多因素左右，例如数据集的大小和结构。因此，你应该根据你的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据测试集来评估性能并选出最优项。 当然，你尝试的算法必须和你的问题相切合，其中的门道便
拿到一个新的研究课题时，可以先去知网之类的地方搜索一些国内硕博士的毕业论文，通过他们的论文可以先对课题有一个初步的认知。但是再往后就建议选择在google scholar上搜索一些外文论文了，当然这里不是随便乱搜索，而是要找领域内的知名期刊、会议论文来看，那么如何知道什么样的期刊、会议是优秀的期刊、会议呢？有两种途径：
根据原po主在Reddit上的帖子介绍，对于那些已经有了机器学习相关基础的人来说，这份资料可能价值不大。
来源：大数据与机器学习文摘 本文约3500字，建议阅读10分钟 这儿有份数据科学家使用的十大机器学习算法，为你介绍这十大算法的特性。 作者：james_aka_yale 链接：https://medium.com/ 在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果，这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。 举个例子来说，你不能说神经网络永远比决策树好，反之亦然。模型运行被许多因素左右，例如数据集的大小和结构。 因此，你应该根据你的问题尝试许多
这篇文章提出了一种新的生成式检索推荐系统的范式TIGER。当前基于大规模检索模型的现代推荐系统，一般由两个阶段的流程实现：训练双编码器模型得到在同一空间中query和候选item的embedding，然后通过ANN搜索来检索出给定query的embedding的最优候选集。相比于当前主流的推荐系统，本文提出了一种新的单阶段范式：一种生成式检索模型。
近些年，3D 自然场景的生成出现了大量的研究工作，但是 3D 城市生成的研究工作还寥寥无几。这主要是因为 3D 城市生成更难，人类对于其中的结构失真更敏感。近日，来自南洋理工大学 S-Lab 的研究者提出了一个新的框架 CityDreamer，专注于生成无边界的 3D 城市，让我们先看一下效果。
今天给大家分享一篇机器学习算法的文章，利用图解的方式介绍了10大常见的机器学习算法。看正文： ---- 在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果，这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。 举个例子来说，你不能说神经网络永远比决策树好，反之亦然。模型运行被许多因素左右，例如数据集的大小和结构。因此，你应该根据你的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据测试集来评估性能并选出最优项。 当然，你尝试的算法必须和你的问题相切合，其中的门道便是机器学
本周论文包括 OpenAI 教会了 WebGPT 上网；爱因斯坦广义相对论通过了一场历时 16 年的严格检验。
1. 电码本 Electronic Codebook (ECB) 将消息划分为独立的块，并独立地进行加密。 image.png 1.1 优点： 用于加密短消息 1.2 缺点： 消息中的内容重复可能在密文中显示出来 Weakness ：因为各组加密是独立的 不会隐藏数据模式： image.png 易受到延迟攻击 错误传播仅局限于同一组消息，不同组间没有错误传播 2. 密码分组链接 Cipher-Block Chaining (CBC) 需要初始向量（IV） 当前块的加密受前一个块的影响 image.png
ECB是最简单的块密码加密模式，加密前根据加密块大小（如AES为128位）分成若干块，之后将每块使用相同的密钥单独加密，解密同理。
今天给大家介绍3篇WWW 2022检索方向3篇值得一读的文章。第一篇文章是北邮和微软联合提出的利用对比学习、可导量化对多阶段向量化检索的优化。第二篇文章是理海大学提出的StructBERT，用于进行结构化表格数据的检索。第三篇文章是首尔大学提出的基于prompt的query-document向量化召回模型。
每个文件夹对应一个包，包里面可以包含多个包，对应的每个 .py 文件是一个具体模块。 封装成包，在文件上组织好代码后，确保每个目录都要一个 __init__.py文件即可； 默认这个文件是空的，在 import 对应包的时候会被调用，也可以在其中写入其他语句作为导入包的初始化设置，如下
在开发中如果有接触到加密，就一定遇到过MD5、DES、Triple DES、AES、RSA等加密方式（这些都叫加密算法）；在深入了解加密领域的知识时，除了有加密算法外；还有加密模式（CBC、ECB、CTR、OCF、CFB等），填充模式（NoPadding、PKCS5Padding、PKCS7Padding等）。本文了解一下加密中的加密模式，不同的加密模式对数据加密的安全度不一样。
今天要和大家分享的论文是来自Facebook的『Embedding based Retrieval in Facebook Search』。
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的基础，更是我们现在社会进步的源泉。
作为视觉生物，人类对视觉信号损耗(例如块状，模糊，嘈杂和传输损耗)敏感。因此，我将研究重点放在发现图像质量如何影响Web应用程序中的用户行为上。最近，一些研究测试了低质量图像在网站上的影响。康奈尔大学[4]证明了低质量的图像会对用户体验，网站转换率，人们在网站上停留多长时间以及信任/信誉产生负面影响。他们使用由LetGo.com提供的公开数据集训练的深度神经网络模型。目的是衡量图像质量对销售和感知到的信任度的影响，但是他们无法衡量图像质量对可信赖性的影响。
在本章中，我们将学习有关内容感知的图像大小调整，这也称为接缝雕刻。 我们将讨论如何检测图像中有趣的部分，以及如何使用该信息调整给定图像的大小而不会降低这些有趣元素的质量。
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