最近看了一些关于机器翻译领域的论文，做了一些这块的实验，算是初步入门自然语言处理了。尽管自己曾经做图像这块也很少，但是自己仅有的一些深度学习经验也就是图像这块了。刚开始做机器翻译的时候，总是将它与图像处理类比，渐渐发现图像和自然语言处理的差别还是挺大的，将图像理论用于自然语言处理中，有时会想不通。先总结一些区别，之后慢慢补充。如有错误，望提出来
文章目录前提条件在PHP中加载GD库GD的图像处理函数图像信息获取图像信息图像绘制创建画布定义颜色绘制图形绘制文字图像处理复制图像旋转图像应用实例图像水印图像验证码扩展——Jpgraph库的使用Jpgraph库的安装配置使用Jpgraph创建图形的一般姿势 PHP能做很多事情，用于web开发只是冰山一角，如果你愿意或者你对PHP足够了解，你甚至可以用PHP来开发一条PS系统，是的，没错，PHP
【导读】深度学习目前已成为发展最快、最令人兴奋的机器学习领域之一。本文以计算机视觉的重要概念为线索，介绍深度学习在计算机视觉任务中的应用，包括网络压缩、细粒度图像分类、看图说话、视觉问答、图像理解、纹理生成和风格迁移、人脸识别、图像检索、目标跟踪等。网络压缩(network compression)尽管深度神经网络取得了优异的性能，但巨大的计算和存储开销成为其部署在实际应用中的挑战。有研究表明，神
FA模型（Function as a Service）和Stage之间的区别可以通过以下步骤来理解和实现。
首先，让我们了解一下FA模型和Stage的基本概念。
FA模型是一种云计算模型，它允许开发者以函数为单位部署和管理代码。开发者只需关注函数的实现逻辑，无需关心底层的服务器和基础设施。FA模型可以根据实际需求自动扩展和缩减计算资源，以满足不同的负载要求。
Stage是FA模型中的一个概念
图像自然语言描述生成实验报告源码地址：https://github.com/luojueling/image_caption_generation自己的理解：相当于对人看图片是脑中产生对这个图片的理解认知的子动态过程进行建模 encoder是人眼得到的特征给到脑内部神经网络进行识别，相当于作为decoder的输入 输出就是人对于这个图片的认知，RNN可以用到很多这类过程中 比如语音识别、翻译等。主
系统将记录的语音与图像相关联，可能会引领全自动语音识别的未来。语音识别系统，像手机上那些语音转换成文本的，通常是机器学习的结果。电脑钻研数千甚至数百万音频文件和它们的转录，学习其声学特性对应的词。
但转录录音是昂贵、费时的工作，这将语音识别局限在了富有国家中的一小部分语言。在本周的神经信息处理系统（NIPS）大会上，来自麻省理工学院的计算机科学与人工智能实验室的研究人员（CSAIL）提出了一种新的
Copilot 是 GitHub 与 人工智能公司 联合推出的一个代码生成插件，基于人工智能技术实现代码编辑的自动化。为了更好地理解 Copilot，我们需要了解一些它所基于的技术和算法。首先，Copilot 基于语言模型技术。简单来说，语言模型就是根据以前的知识和经验来学习和预测语言的模型。为了训练 Copilot 的语言模型，GitHub 和 人工智能公司 选择了大量的公开代码，包括开源的 G
SimpleITK学习笔记前言1 sitk中的常见属性值2 读取和保存图像3 像素类型4 SimpleITK图像数据和Numpy矩阵数据之间的转换5 访问像素和切片6 图像重采样7 图像分割8 图像的形态学操作9 连通域分析OpenIssue1 图片读取的宽高顺序2 图像重采样可用的工具包 前言SimpleITK是专门处理医学影像的软件，是ITK的简化接口，使用起来非常便捷，SimpleITK支
Facebook AI（bushi），更准确地说是Meta AI，刚刚发布了自监督语音处理模型XLS-R，共支持128种语言。这项技术与Meta公司最新“元宇宙”愿景紧密相关。相互交谈是人们互动的一种自然方式，随着语音技术的发展，未来的虚拟世界可以使用我们技术进行互动，虚拟体验将与物理世界融为一体。说人话，就是让母语不同的人在元宇宙里社交：一位说着英语，一位说着汉语，两人可以靠XLS-R在元宇宙中
如何使大型语言模型更加事实、正确和可靠？检索增强生成（RAG）是一种有效的方法，可以缓解大型语言模型的基本局限性，如幻觉和缺乏最新知识。然而，如果您曾尝试过RAG，您会同意我所说的RAG易于原型设计，但很难达到理想的水平。在本文中，我将讨论一篇关于自我RAG的新研究论文：Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through S
3.1 CUDA执行模型概述一般来说，执行模型会提供一个操作视图，说明如何在特定的计算架构上执行指令。CUDA执行模型揭示了GPU并行架构的抽象视图，使我们能够据此分析线程的并发。在第2章里，已经介绍了CUDA编程模型中两个主要的抽象概念：内存层次结构和线程层次结构。它们能够控制大规模并行GPU。因此，CUDA执行模型能够提供有助于在指令吞吐量和内存访问方面编写高效代码的见解。在本章会
自然语言生成（Natural Language Generation，简称NLG）是近年来人工智能领域的一大热点。它的出现，让人类从繁琐、重复的文字生成工作中解脱出来，让人们更专注于创造性的思考和创新性的发展。而其中最受瞩目的公司之一就是OpenAI，而ChatGPT就是OpenAI旗下的一款自然语言生成模型。本文将探讨ChatGPT和OpenAI的发展历程、技术原理、应用场景以及未来展望。发展历
语言模型简介（Language Model）简单的说，语言模型 （Language Model） 是用来计算一个句子出现概率的模型，假设句子 ,其中 代表句子中的第 个词语，则语句 W 以该顺序出现的概率可以表示为： 其中 , $p(w_n|w_1^{n-1}) = p(w_n|w_1,w_2,.
昨天的时候，简单学习了跟语言模型相关的内容。其实主要的内容都是word2vec的内容；本质上我想找的内容是，能够给我建立一个模糊的说法。我是使用这个模型，能带来的好处是什么。但是感觉上来说，完全就是从反向的角度来说明。使用了这个模型，然后告诉你这个模型的好处。对于语言模型来说，我简单看了一下，这里来简单总结一下，不涉及具体原理。 首先就是最开始的one-hot模型，假设不是用n-gram，（其实
我们常说，办事情要“名正言顺”，而数据领域的名字则是格外的多，商业分析、数据分析、数据挖掘、算法模型……经常把大家绕晕，今天系统科普一下。 商业分析VS 数据分析 广义上的数据分析，指的是“利用数据对XX问题进行分析”。包括了数据采集、数据存储、数据清洗、数据计算、结论输出、数据可视化等部分。大家注意到了，这里是有个空白的XX没有填的。实际上，广义上的数据分析是一个基础技能，可
对于中文领域的预训练语言模型，我们最常用的就是 BERT 了，这并不是说它的效果最好，而是最为方便。国内开发者 brightmart 开源了最新的 RoBERTa 中文预训练语言模型，开发社区又有新的中文模型可以用了。项目地址：https://github.com/brightmart/roberta_zh项目表示，该中文预训练模型为 24 层的 base 版，它使用了 10G 文本进行数据训练，
大概学习了语言模型一个星期，只对语言模型停留在了刚刚开始了解的阶段，所以有什么问题还请大家多多指出，多多包涵。 本文会对各个语言模型的作用，缺点，主要内容进行讲解，若要对语言模型有深刻的认识，也会有很多很好的博客，本文也会附加一些博客的网址，我也是通过这些博客来学习语言模型的，然后总结出来这个博客。那我们就开始吧！ （加粗括号里的知识点属于插入的知识点，因为怕学习的时候弄混脑子里的对主干语言模型的
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2023-11-07 15:34:10
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数字图像模型、采样、量化图像的数学模型图像是基于人类视觉系统对外界信息感知上进行的一种增强形式，包括照片、自然景物、数学方法描述的图形等。图像在本质上是模拟量，特别是在计算机应用尚未普及之前，应用所需的图片多以模拟信号形式出现。随着计算机时代的到来，数字计算成为了一种主流，相应的图像处理方式也就发生了转变，数字图像模型应运而生。图像经过数字化转化为数字图像，它是将模拟图像信息转化为数字信息的过程，
最开始接触语言模型是在语音识别中，当时用的一种混合语言模型，为了知识的完整性，我先简单的讲述一下语言模型的原理，本人对语言模型的了解程度仅仅在应用层面以及embedding，对于最新的技术并没有怎么follow。1 n-gram语言模型[1]假设S表示某个有意义的句子，由一串特定顺序排列的词w1,w2,..,wn组成，n是句子的长度。目的：计算S在文本中(语料库)出现的可能性P(S):如上图，语言
SUMO学习SUMO简介1、车道模型2、跟驰模型跟驰模型CACC3、变道模型1. Strategic change 战略变道2. Cooperative change 协同变道3. Tactical change 战术变道4. Obligatory change 义务变道FLOW SUMO简介SUMO是一款交通模拟器，单机模拟。 宏观上可以模拟出行需求OD，以及路网结构 微观上主要可以模拟车道模
