“浅对齐”模型经典多模态结构BLIP2Motivation端到端的进行vision-language预训练成本太大了，之前存在很多预训练好的模型，这篇文章希望能够使用这些训练好的参数，节约成本。如果直接冻结预训练好的参数，去做下游任务，效果不佳。这是因为图像表征和文本表征是在两个不同的语料利用不同的模型训练出来的，不好对齐。因此这篇论文提出了一个Query Transformer(Q-Former
CSS有自己的优先级计算公式，而不仅仅是行间>内部>外部样式ID>class>元素一、样式类型1、行间我是行间CSS样式。2、内联h1{font-size:20px;
color:#123;
}3、外部二、选择器类型ID #idclass .class标签 p通用 *属性 [type="text"]伪类 ：hover伪元素 ::first-line子选择器、相
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2024-02-23 10:17:17
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大家好，我是不才陈某~大约在19年的这个时候，老同事公司在做医疗系统，需要和HIS系统对接一些信息，比如患者、医护、医嘱、科室等信息。但是起初并不知道如何与HIS无缝对接，于是向我取经。最终经过讨论采用了视图对接的方式，大致就是HIS系统提供视图，他们进行对接。写这篇文章的目的这篇文章将会涉及到Spring Boot 与Mybatis、数据库整合，类似于整合Mybatis与数据库的文章其实网上很多
actor：策略critic：评估价值Actor-Critic 是囊括一系列算法的整体架构，目前很多高效的前沿算法都属于 Actor-Critic 算法，本章接下来将会介绍一种最简单的 Actor-Critic 算法。需要明确的是，Actor-Critic 算法本质上是基于策略的算法，因为这一系列算法的目标都是优化一个带参数的策略，只是会额外学习价值函数，从而帮助策略函数更好地学习。1 核心在 R
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2024-05-08 16:47:35
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计算标准差函数：std(X) 计算向量X的标准差std(A) 计算矩阵A各列的标准差std(A,flag,dim) 当flag=0时，按s1所列公式计算样本标准差，当flag=1时，按s2所列公式计算总体标准差。dim=1时计算每一列，dim=2时计算每一行例题：代码：相关系数计算函数：corrcoef() 相关系数计算函数corrcoef(A) 返回由矩阵A所形成的相关系数矩阵，其中，第i行第j
多模态数据是信息科学领域的常见数据形态，如何有效融合不同模态信息进行分析决策是该领域的重要科学问题。从学习范式来看，现有传统多模态学习范式往往忽视了特征间的关联关系信息和特征的高阶信息；深度多模态学习范式则面临数据饥渴、融合过程语义解释性不强问题。尽管面向多模态信息处理已取得了一些进步，但仍然面临着不同模态语义统一表示难、融合效果提升难等挑战（图1）。图 1 现有多模态学习范式面临的挑战针对多模态
sofa轮询算法总结类型算法名称描述RandomLoadBalancer负载均衡随机算法LocalPreferenceLoadBalancer本地优先随机算法ConsistentHashLoadBalancer一致性hash算法RoundRobinLoadBalancer轮询算法WeightRoundRobinLoadBalancer轮询算法负载均衡随机算法public class RandomL
本文章为SPSSAU数据分析思维培养的第3期文章。 上文讲解如何选择正确的分析方法，除了有正确的分析方法外，还需要把分析方法进行灵活运用。拿到一份数据，应该如何进行分析，总共有几个步骤，第一步第二步应该做什么，需要有个宏观把控，只有这样才能有规范的研究科学的思维和逻辑。 本文章首先阐述数据的整体思维，即整体把控住应该如何剖析一份数据做到心理有数，接着针对常见的问卷进行思维剖析，
今天试图实现内部点权重的计算。在论文中，权重的计算过程是这样的:其中solveNNLS是求解这个方程s为表面点，q为内部点发现两种方法：1.一种是把内部点位置表示成表面点的线性组合2.另一种是把内部点的位移表示成表面点的线性组合第2种可以化成内部点位置表示成表面点的线性组合，加上某个常数向量估计代码中的while循环是为了避免过拟合。来自为知笔记(Wiz)
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2015-01-26 11:55:00
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什么是人工神经网络 在了解人工神经网络之前，首先来了解一下生物神经网络。 生物神经元的结构：神经细胞是构成神经系统的基本单元，称之为生物神经元，简称神经元。神经元主要由三部分构成：（1）细胞体;（2）轴突;（3）树突。如下图所示： 突触是神经元之间相互连接的接口部分，即一个神经元的神经末梢与另一个神经元的树
一、需求背景云服务项目，MySQL水平分库，由于各种历史原因，各个分库的数据量不均衡，新增分库数据量低，需要一种负载均衡算法能自动平衡数据分布二、解决方案基于数据库权重的负载均衡算法三、代码实现权重存储结构表定时同步权限信息的任务基于权重的负载均衡算法public class DbKeyWeightDto implements Serializable {
private static
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2024-06-21 08:52:19
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一、样式类型 1、行间 <h1 style="font-size:12px;color:#000;">我的行间CSS样式。</h1> 2、内联 <style type="text/css">
h1{font-size:12px;
color:#000;
}
</style> 3、外部 <l
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2024-08-28 00:13:48
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前言：本篇博文为译文，翻译自Patrick Langechuan Liu 发表在towards data science的博文 “Multimodal Regression — Beyond L1 and L2 Loss”原博文撰写时间：2019-09-30深度学习最著名的应用是图像分类，其目标是训练神经网络从N个预定义的可能性中选择一个. 经过训练的神经网络可以从许多类别中分辨出一小块图像中的物
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2024-03-15 08:21:33
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1. 美团多模态召回-搜索业务应用
多模态的召回任务，主要在召回和排序列表中存在POI、图片、文本、视频等多种模态结果，如何保证Query和多模态搜索结果的相关性面临着很大的挑战，目前更多的多模态召回主要应用于电商，短视频推荐搜索等领域。常见的多模态召回任务，给定一段query文本，输出图片/视频相似度最高的topk作为结果返回，也就是将item项换成了图片/视频。将query-query匹配任务
本文介绍了在多WAN情况下，如果计算并设置每条线路权重的过程。
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2022-08-25 14:26:55
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# Android 按权重计算的实现
在Android应用开发中，按权重计算是一种有效的方式来评估不同选项的优先级。例如，在在线调查、评分系统或者推荐系统中，我们经常需要将多个选项按照其重要性进行排序。本文将介绍如何在Android中实现按权重计算，并提供相应的代码示例。
## 按权重计算的基本思路
按权重计算是将每个选项分配一个权重值，并根据这些权重值计算出每个选项的总分。这些分数可用于比
基础特征提取网络：VGG、PVANet、ResNet、IncRes V2、ResNeXt1、Faster R-CNN的思想： Faster R-CNN可以简单地看做“区域生成网络RPNs + Fast R-CNN”的系统，用区域生成网络代替FastR-CNN中的Selective Search方法。Fa
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2024-09-24 15:29:29
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本篇博客介绍一下画像中需要开发的数据指标与开发过程中表结构的设计。首先介绍画像开发的数据指标，画像开发过程中通用类的指标体系包括用户属性类、用户行为标签类、用户活跃时间段类、用户消费能力类、用户偏好类等数据指标体系 用户属性指标用户属性指标根据业务数据来源，尽可能全面地描述用户基础属性，这些基础属性值是短期内不会有改变的。如年龄、性别、手机号归属地、身份证归属地等用户登录活跃指标看用户近期登录时间
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2024-10-21 18:33:39
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1.用户信息标签 用户信息的收集包括用户基础要素、用户场景、行为偏好、心理个性、交际等多方面。 可以用静态标签、动态标签两大类来划分。静态数据:用户相对稳定的信息，主要包括人口属性、商业属性等方面数据；这类信息果企业有真实信息则无需过多建模预测动态数据: 用户不断变化的行为信息，主要是用户的网络行为。包括搜索、浏览、注册、登陆、签到、发布信息、收藏、评论、点赞、分享、加入购物车、购买、使用优惠券、
