云原生玩家往往都是左手 MacBook,右手 Goland,但由于大部分人的 MacBook 硬件资源有限,基本上无法丝滑地使用 Goland。即使你是 8C16G 的高富帅,多开几个 PornHub 标签页也会撑不住的,许多人不得不忍痛转向 VSCode。
对于云端编程,我想大多数人的第一想法应该是微软推出的 VSCode Remote,这个功能基于开源的 VSCode,通过 SSH 远程连接到服务器,开发者可以通过端口转发、SCP 等一系列实用功能快速实现远程开发。我曾体验过这种编程方式,极大减轻了电脑性能的压力,但我认为这并不是云端编程的最终形态,因为我仍然需要在自己的电脑上安装 VSCode 才可以使用这个功能。
---- 新智元报道 来源:arXiv 编辑:LRS 【新智元导读】自监督学习的一个弊端在于没有正负样例的修正,非常容易把所有输入映射到同一向量,从而发生崩溃问题。最近LeCun和田渊栋合作发布DirectCLR,能够极大缓解崩溃问题,在ImageNet的精度超越SimCLR 近10%! 自监督学习在计算机视觉中的应用十分广泛,能够在没有人工标注的情况下学到输入数据的有效表示。 目前基于联合嵌入方法(joint embedding method)的自监督视觉表征学习研究进展表明,自监督学习得到的表
1) 外观模式(Facade),也叫“过程模式:外观模式为子系统中的一组接口提供一个一致的界面,此模式定义了一个高层接口,这个接口使得这一子系统更加容易使用 2) 外观模式通过定义一个一致的接口,用以屏蔽内部子系统的细节,使得调用端只需跟这个接口发生调用,而无需关心这个子系统的内部细节
最近的多模态(对话)大模型将基于文本的ChatGPT的强大能力扩展到了多模态输入,实现强大的多模态语义理解,比如最近的GPT4、BLIP-2、Flamingo等。但咱们普通玩家训练一个多模态GPT代价非常昂贵。本工作提出一个VPGTrans框架,帮助小伙伴们实现极低成本训练一个高性能多模态大模型。 作者丨张傲,费豪,姚远,吉炜,黎力,刘知远,Chua Tat-Seng 单位丨新加坡国立大学,清华大学 多模态对话模型Demo:https://vpgtrans.github.io/ 论文:https://arx
作者丨张傲,费豪,姚远,吉炜,黎力,刘知远,Chua Tat-Seng 来源丨机器之心 编辑丨AiCharm
机器之心专栏 张傲,费豪,姚远,吉炜,黎力,刘知远,Chua Tat-Seng 机构:新加坡国立大学,清华大学 最近的多模态(对话)大模型将基于文本的 ChatGPT 的强大能力扩展到了多模态输入,实现强大的多模态语义理解,比如 GPT-4、BLIP-2、Flamingo 等。但对于很多研究者来说,训练一个多模态 GPT 代价非常昂贵。本文来自新加坡国立大学和清华大学的研究者提出了一个名为 VPGTrans 框架,以极低成本训练高性能多模态大模型。 多模态对话模型 Demo:https://vpgtran
外观模式(Facade Pattern)是一种使用频率非常高的结构型设计模式,其核心思想是为子系统中的一组接口提供一个一致的界面。外观模式定义了一个高层接口,这个接口使得这一子系统更加容易使用。简而言之,外观模式就是客户端与复杂子系统之间的一个简单而统一的接口。
最近的多模态(对话)大模型将基于文本的ChatGPT的强大能力扩展到了多模态输入,实现强大的多模态语义理解,比如GPT-4、BLIP-2、Flamingo等。但咱们普通玩家训练一个多模态GPT代价非常昂贵。来自于新加坡国立大学和清华大学的研究工作提出一个VPGTrans框架,帮助小伙伴们实现极低成本训练一个高性能多模态大模型。
作为炼丹工程师,GPU毫无疑问会给我们训练模型带来极高的效率提升,但是一般实际开发都是本地编写然后复制代码到GPU机器上面运行,这样效率就会有一定的折损,而且同时维护两套环境可能还会偶尔会有报错。那么为什么我们不直接远程到GPU机器上直接进行开发呢?
---- 新智元报道 编辑:LRS 好困 【新智元导读】最近的多模态(对话)大模型将基于文本的ChatGPT的强大能力扩展到了多模态输入,实现强大的多模态语义理解,比如GPT-4、BLIP-2、Flamingo等。但咱们普通玩家训练一个多模态GPT代价非常昂贵。来自于新加坡国立大学和清华大学的研究工作提出一个VPGTrans框架,帮助小伙伴们实现极低成本训练一个高性能多模态大模型。 今年是AI技术爆发式发展的一年,以ChatGPT为代表的大语言模型(LLM)大火。 语言模型除了在自然语言领域显示出
外观模式(Facade Pattern)是一种结构型设计模式,它提供了一个统一的接口,用于访问系统中的一组接口或子系统。这种模式被广泛用于简化复杂系统的访问,为客户端提供更加清晰、方便的接口,同时隐藏了系统的复杂性。在本文中,我们将深入探讨外观模式,包括它的定义、结构、应用场景以及如何使用示例代码实现。
无场景不设计,下面有这样一个场景: 有这样一个需求:需要组建一个家庭影院,主要的影院设备有DVD播放器、投影仪、自动屏幕、环绕立体声、爆米花机。要求将这些设备进行统一管理。大致过程分为:
TensorBoard(TB)是一个非常棒的模型可视化工具,早期我也写过一篇文章来详细介绍各个面板。
现在需要组建一个家庭影院,包含设备投影仪、自动屏幕、播放器和音响等。其过程包括放下屏幕、开投影仪、开音响、开播放器,观影结束后,关闭各种设备。
DVD播放器、投影仪、自动屏幕、环绕立体声、爆米花机,要求完成使用家庭影院的功能,其过程为:
比较陌生的可能就是torchvision.transforms.ColorJitter()这个方法了。
好了,通过上次的学习,我们已经知道适配器模式是如何将一个类的接口转换成另一个符合客户期望的接口。同时也知道在Java中要做到这一点,必须将一个不兼容接口的对象包装起来,变成兼容的对象。
组建一个家庭影院 : DVD 播放器、投影仪、自动屏幕、环绕立体声、爆米花机,要求完成使用家庭影院的功能,其过程为: 直接用遥控器:统筹各设备开关 开爆米花机 放下屏幕 开投影仪 开音响 开 DVD,选 dvd 去拿爆米花 调暗灯光 播放 观影结束后,关闭各种设备
现在PostRepository已经从所有读关注点中分离出来,除了一个:byId方法,负责通过 ID 来加载聚合以便我们对其进行操作。那么只要这一步完成,所有的查询方法都将从Post模型中剥离出来,只留下命令方法。这意味着我们可以有效地摆脱所有getter方法和任何其它暴露Post聚合信息的方法。取而代之的是,通过订阅聚合模型来发布领域事件,以触发写模型投影:
[1]Tensorflow实战Google深度学习框架: https://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial/tree/master/Deep_Learning_with_TensorFlow/1.4.0
最少知识原则:尽量减少对象之间的交互,只留几个“密友” 项目设计中就是不要让太多的类耦合在一起
上一篇《python设计模式-适配器模式》介绍了如何将一个类的接口转换成另一个符合期望的接口。这一篇将要介绍需要一个为了简化接口而改变接口的新模式-外观模式(Facade-Pattern)。
上一期我们介绍了如何来评估INLA模型,因为空间位置点的预测需要验证。那整个流程走完以后,最后一步就是对其他地区进行预测。
在前面一篇分享(脑电分析系列[MNE-Python-10]| 信号空间投影SSP数学原理)中提到,投影矩阵将根据您试图投射出的噪声种类而变化。信号空间投影(SSP)是一种通过比较有无感兴趣信号的测量值来估算投影矩阵应该是什么的方法。例如,您可以进行其他“空房间”测量,以记录没有对象存在时传感器上的活动。通过查看空房间测量中各MEG传感器的活动空间模式,可以创建一个或多个N维向量,以给出传感器空间中环境噪声的“方向”(类似于上面示例中“触发器的影响”的向量)。SSP通常也用于消除心跳和眼睛运动伪影,在用于消除心跳和眼睛运动伪影的案例中,就不是通过空房间录制,而是通过检测伪影,提取伪影周围的时间段(epochs)并求平均值来估计噪声的方向。有关示例,请参见使用SSP修复工件。
学习资料 https://www.tensorflow.org/get_started/summaries_and_tensorboard 今天来看 TensorBoard 的一个内置的可视化工具 Embedding Projector, 是个交互式的可视化,可用来分析诸如 embeddings 的高维数据。 embedding projector 将从你的 checkpoint 文件中读取 embeddings。 默认情况下,embedding projector 会用 PCA 主成分分析方法将高维
tensorboard可对网络和各种参数进行可视化,可以方便的进行网络结构调整和调参,尤其是应对复杂网路,下面用一个例子介绍tensorboard在Linux中的使用方法。
对应 tensorflow 1.15版本 log_dir = "./logdir" metadata_path = os.path.join(log_dir, 'metadata.csv') names = ["苹果", "香蕉"] embs = [[1.0, 2.0, 0.1, 0.4], [1.0, 1.0, 0.1, 0.4]] # 1. 写 metadata.csv. 这里存的是对应的 embedding的 文本 with open(metadata_path, "w") as f:
编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本文接续Tensorboard详解(上篇)介绍Tensorboard和总结Tensorboard的所有功能并有代码演练。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 1. Tensorflow监控指标可视化 除了GRAPHS栏目外,tensorboard还有IMAGES、AUDIO、SCALARS、HISTOGRAMS、DISTRIBUTIONS、FROJECTOR、TEXT、PR CURVES、PROFILE九个栏目,本小节将详细介绍这些
在前文教程中,我们想继续有关股票价格预测的主题,并赋予在系列1中建立的具有对多个股票做出响应能力的RNN。 为了区分不同价格序列之间相关的模式,我们使用股票信号嵌入向量作为输入的一部分。 01 数据集
一个面向多模式GPT-4级别能力构建的助手。它结合了自然语言处理和计算机视觉,为用户提供了强大的多模式交互和理解。LLaVA旨在更深入地理解和处理语言和视觉信息,从而实现更复杂的任务和对话。这个项目代表了下一代智能助手的发展方向,它能够更好地理解和应对用户需求。
安置在头皮上的电极为作用电极(active electrode)。放置在身体相对零电位点的电极即为参考电极(reference electrode),也称为参考电极或标准电极。
接昨天的 系列一(可点击查看) 在系列一的教程中,我们想继续有关股票价格预测的主题,并赋予在系列1中建立的具有对多个股票做出响应能力的RNN。 为了区分不同价格序列之间相关的模式,我们使用股票信号嵌入
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ ---------------------------------- Version : ??
在PyCharm中,File->Settings->Projector Interpretor,在Projector Interpretor中Add,选择Virtualenv Environment,Existing Environment,选择C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorflow\python.exe,再点击OK。
摘要:本篇从理论到实践介绍了当前很火的对比学习模型。首先介绍了背景,主要是对比学习大火的原因以及如何应用到我们的实际业务中;然后从理论方面重点介绍了对比学习,包括对比学习的由来和目标、对比学习的指导原则以及构建模型的三个关键问题、对比学习分类,其中重点介绍了基于负例的对比学习方法中的SimCLR模型;最后介绍了微博将对比学习应用到自然语言处理场景和多模态场景项目实践。对于希望将对比学习应用到实际项目中的小伙伴可能有所帮助。
对WPF来说ContentControl和ItemsControl是最重要的两个控件。
Tensorflow是最受欢迎的免费开放源代码机器学习库之一,可帮助您执行各种机器学习和深度学习项目。它可以用于各种任务,包括训练,推理,可视化ML和DL模型。它还提供了各种各样的预训练模型。
本文的概念内容来自深入浅出设计模式一书 现实世界中的适配器(模式) 我带着一个国标插头的笔记本电脑, 来到欧洲, 想插入到欧洲标准的墙壁插座里面, 就需要用中间这个电源适配器. 面向对象的适配器 你有
作者简介: 张俊林,现任新浪微博机器学习团队AI Lab的负责人,主要推动业界先进技术在微博的信息流推荐业务落地。博士毕业于中科院软件所,主要的专业兴趣集中在自然语言处理及推荐搜索等方向,喜欢新技术并乐于做技术分享,著有《这就是搜索引擎》,《大数据日知录》,广受读者好评。
默认情况下,MNE-Python将自动重新参考EEG信号,以使用平均参考(请参见下文)。 这个函数可以显示指定所需的EEG参考。这可以是现有电极或新的虚拟通道。 此函数将根据所需参考重新参考数据,并防止MNE-Python自动添加平均参考投影。
这篇论文的研究背景是图像描述生成任务,特别是零样本域适应的图像描述生成。现有通过直接适配预训练的视觉语言模型(如CLIP)到下游图像描述生成任务的方法存在两个主要问题:
2022:URDF机器人模型ROS1&2案例(noetic+galactic)_zhangrelay的博客-CSDN博客
在本教程中,我将展示如何在Tensorflow中实现一个Word2Vec(Word2Vec是从大量文本语料中以无监督的方式学习语义知识的一种模型,它被大量地用在自然语言处理中)的skip-gram模型,为你正在使用的任何文本生成词向量,然后使用Tensorboard将它们可视化。 我在text8数据集上训练了一个skip-gram模型。然后,我用Tensorboard来设想这些Embedding,Embedding其实就是一个映射,将单词从原先所属的空间映射到新的多维空间中,也就是把原先词所在空间嵌入到一个
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