摘要：
随着研究和行业转向能够执行大量下游任务的大规模模型，理解赋予模型细微差别的多模态数据集的复杂性迅速增加。对数据集的起源、发展、意图、伦理考虑和演变的清晰和透彻的理解成为负责任和知情部署模型的必要步骤，尤其是那些在面向人的环境和高风险领域中的模型。然而，这种理解的负担往往落在文档的可理解性、简洁性和全
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posted @ 2023-04-21 15:31
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摘要：
2023 年 4 月 19 日，星期三 高级研究员 Lauren Wilcox 代表技术、人工智能、社会和文化团队发布 Google 将AI 视为一项基础和变革性技术，最近在生成 AI 技术方面取得了进展，例如LaMDA、PaLM、Imagen、Parti、MusicLM和类似的机器学习 (ML)
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posted @ 2023-04-21 15:03
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摘要：
MIPS（Microprocessor without Interlocked Pipeline Stages, 没有互锁流水线级别的微处理器）是由MIPS Technologies开发的精简指令集计算机（RISC）指令集架构（ISA）。它通常用于嵌入式系统、网络设备和其他需要高性能和效率的应用程序
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posted @ 2023-04-19 14:55
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摘要：
# 导入必要的库 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, Dataset # 定义超参数 epochs = 10 # 训练轮数 lr
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posted @ 2023-04-13 15:56
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摘要：
The Waluigi Effect (mega-post) - LessWrong Waluigi Effect（瓦路易吉效应）是一个伴随ChatGPT出现的新概念。Waluigi是Mario游戏中的反派角色，是Luigi的头号对手。Waluigi Effect则指训练AI做某件事情会增加其做完全
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posted @ 2023-04-10 16:56
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摘要：
QEMU和KVM是两个不同的虚拟化技术，但它们经常一起使用。 QEMU是一个开源的虚拟化工具，可以模拟多种不同的硬件平台，并在这些平台上运行虚拟机。它可以在多个操作系统上运行，包括Linux、Windows和MacOS等。QEMU提供了完整的虚拟化功能，包括CPU、内存、磁盘、网络和输入输出等。 K
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posted @ 2023-04-10 14:55
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摘要：
空间局部性和频域局部性是在信号处理和图像处理中经常使用的两个概念。 空间局部性指的是在一个图像的某个位置附近的像素值对该位置像素值的影响很大，而离该位置远的像素值对该位置像素值的影响很小。这种局部性在很多图像处理算法中都被广泛应用，例如图像平滑、边缘检测等。在计算机体系结构中，空间局部性也是一个重要
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posted @ 2023-03-31 14:12
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摘要：
Copy-on-write（写时复制）是一种资源管理技术，用于实现可修改资源的“复制”或“拷贝”操作。当父进程创建子进程时，这两个进程最初将共享内存中的相同页面，并将这些共享页面标记为写时复制。这意味着如果任何一个进程尝试修改共享页面，则只会创建这些页面的副本，并且该进程将在副本上进行修改，而不会影
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posted @ 2023-03-24 16:27
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摘要：
在强化学习中，行为策略和目标策略的区别在于，行为策略是智能体在环境中实际采取的策略，而目标策略是智能体希望学习的最优策略。¹ 行为策略和目标策略的差异会影响到强化学习算法的选择和性能。¹ 行为策略和目标策略都是强化学习中的重要概念。 (1) 强化学习中，确定性策略和随机策略的区别，以及各自经典的算法
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posted @ 2023-03-24 15:55
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摘要：
A2C算法是一种强化学习算法，全称为Advantage Actor-Critic算法。它结合了演员评论算法和优势函数，用于学习策略以最大化预期奖励。在A2C算法中，有两个神经网络：一个用于演员，一个用于评论家。演员网络基于当前状态选择动作，评论家网络评估当前状态的价值。优势函数用于估计某个动作相对于
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posted @ 2023-03-24 14:42
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摘要：
首先fork和spawn都是构建子进程的不同方式，区别在于： fork：除了必要的启动资源外，其他变量，包，数据等都继承自父进程，并且是copy-on-write的，也就是共享了父进程的一些内存页，因此启动较快，但是由于大部分都用的父进程数据，所以是不安全的进程 spawn：从头构建一个子进程，父进
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posted @ 2023-03-23 15:55
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摘要：
1、概述 经过了详细的信息格式、网络IO模型的讲解，并且通过JAVA RMI的讲解进行了预热。从这篇文章开始我们将进入这个系列博文的另一个重点知识体系的讲解：RPC。在后续的几篇文章中，我们首先讲解RPC的基本概念，一个具体的RPC实现会有哪些基本要素构成，然后我们详细介绍一款典型的RPC框架：Ap
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posted @ 2023-03-23 15:05
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摘要：
进程：process 线程：thread Python多进程和多线程哪个快由于GIL的存在，很多人认为Python多进程编程更快，针对多核CPU，理论上来说也是采用多进程更能有效利用资源。但这不是说明多线程就没意义了，还是得根据实际场景来看。 对CPU密集型代码（比如循环计算），多进程效率更高。对I
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posted @ 2023-03-23 14:33
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摘要：
http://louiszhai.github.io/2017/09/30/tmux/#%E6%96%B0%E5%BB%BA%E4%BC%9A%E8%AF%9D 目录 导读 简介 安装 基本概念 会话 新建会话 断开当前会话 进入之前的会话 关闭会话 查看所有的会话 Tmux快捷指令 灵活的配置性
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posted @ 2023-03-16 13:16
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IDT：等同采用 indentical MOD：修改采用 modified EQV：等效采用 equivalent NEQ：非等效采用 noequivalent 我国标准采用国际标准的程度，分为等同采用IDT，修改采用MOD和非等效采用NEQ。 1.等同采用——IDT 国家标准等同于国际标准，仅有或
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posted @ 2023-03-08 16:26
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python-sys.getsizeof的使用 科班出身的码畜一直被灌输一条上帝圣经：“一个int占4个字节，一个char占1个字节，一个float占4个字节。。。”， 今天看下了python的getsizeof函数，发现python中各个基本数据类型（对象）占用的内存大小和c++/Java完全不一
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posted @ 2023-02-27 11:11
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摘要：
bitdepth 和 bpp(bits per pixel) 的区别； ffmpeg中所有支持的图片存储格式(pixel format) 最近在用ffmepg做各种图片格式的转码，现总结一下这两个概念的区别。（以下假设图片宽为W，高为H） bitdepth是指每个通道的每个像素分量的有效比特数，它越
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posted @ 2023-02-23 16:16
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摘要：
什么是亚像素 亚像素(Sub Pixel)： 面阵摄像机的成像面以像素为最小单位，像素中心之间的距离有几个至十几个微米不等。为了最大限度利用图像信息来提高分辨率，有人提出了亚像素概念。意思是说，在两个物理像素之间还有像素，称之为亚像素，它完全是通过计算方法得出来的。 例如某CMOS摄像芯片，其像素间
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posted @ 2023-02-20 15:06
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摘要：
Silicon Graphics Image (SGI) or the RGB file format is the native raster graphics file format for Silicon Graphics workstations.[3] The format was inv
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posted @ 2023-02-17 15:27
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摘要：
The Future of Artificial Intelligence The future of artificial intelligence (AI) is one of the most captivating topics of discussion today. This is be
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posted @ 2023-02-10 15:47
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摘要：
解析解(Analytical solution) 就是根据严格的公式推导，给出任意的自变量就可以求出其因变量，也就是问题的解，然后可以利用这些公式计算相应的问题。所谓的解析解是一种包含分式、三角函数、指数、对数甚至无限级数等基本函数的解的形式。用来求得解析解的方法称为解析法(Analytical t
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posted @ 2023-02-09 14:51
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摘要：
什么是 SDVoE？ What is SDVoE?SDVoE (Software Defined Video-over-Ethernet) is the latest high-performance, software-based AV-over-IP platform for control a
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posted @ 2023-01-31 10:13
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摘要：
什么是 SASE？ SASE一般读作“sassy”。 安全访问服务边缘简称 SASE，是一种基于云的 IT 模型，它将软件定义的网络与网络安全功能捆绑在一起，并从单一服务提供商交付。“SASE”一词由全球研究和咨询公司 Gartner 在 2019 年提出。 SASE 方法可以更好地控制和了解访问公
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posted @ 2022-07-29 10:57
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摘要：
机器视觉接口一般有两种形式：专用型和消费型。 专用型接口 此类接口适用于需要极高速或超高分辨率应用；例如，用于检测纸质或塑料薄膜生产这类连续流水作业的行扫描摄像头，其工作频率一般处于kHz水平。然而这些接口明显更加昂贵，灵活性更低，而且会增加系统复杂性。此类应用通常使用CarmeraLink(支持最
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posted @ 2022-07-21 16:46
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摘要：
摘要 由于生成高分辨率图像较为缓慢且复杂，基于Transformer的文本到图像模型的发展阻碍。在这项工作中，研究者提出了一种基于分层Transformer和局部并行自回归生成的解决方案。研究者预训练了一个60亿参数的transformer模型，采用简单灵活的司监督任务、跨模态通用语言模型（CogL
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posted @ 2022-05-31 19:58
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摘要：
如果说到深度学习中训练数据的记录工具，最先想到应该是TensorBoard(或者TensorBoardX）。不过，相比较TensorBoard而言，Wandb更加的强大，主要体现在以下的几个方面： 复现模型：Wandb更有利于复现模型。这是因为Wandb不仅记录指标，还会记录超参数和代码版本。 自动
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posted @ 2022-04-07 16:12
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摘要：
【摘要】 ADC（Application Development Center）是一个低代码、多体验的开发平台，提供面向业务开发者的全场景开发平台，以及完整的资产生命周期工具链，解决传统开发门槛高、周期长的问题，形成以业务资产为核心的高效开发和复用的新开发模式。 1.产生背景低代码开发平台：由简单易
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posted @ 2022-04-06 18:14
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摘要：
概念术语 两大组织主导视频压缩的组织及其联合(joint)组织 ITU-T(VCEG)ITU-T的中文名称是国际电信联盟远程通信标准化组织(ITU-T for ITU Telecommunication Standardization Sector), 它是国际电信联盟管理下的专门制定远程通信相关国
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posted @ 2022-01-04 15:50
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摘要：
启动次序 启动的次序是这样的： 主控上电初始化 BootRom 代码在 SRAM 上运行，校验存储设备里的 bootloader 校验通过，加载并运行 bootloader 引导代码 bootloader 引导代码负责初始化 DDR 内存，加载 bootloader 完整代码到 DDR 内存中并运行
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posted @ 2021-12-15 16:18
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摘要：
互联网软件的开发和发布，已经形成了一套标准流程，最重要的组成部分就是持续集成（Continuous integration，简称CI）。 本文简要介绍持续集成的概念和做法。 一、概念 持续集成指的是，频繁地（一天多次）将代码集成到主干。 它的好处主要有两个。 （1）快速发现错误。每完成一点更新，就集
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posted @ 2021-12-14 17:05
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摘要：
01 跨 CPU 架构编译程序的方法 先来快速回顾一下当前跨 CPU 架构编译程序的不同方法。 方法一：直接在目标硬件上编译 如果你能够访问目标 CPU 架构的系统，并且该操作系统支持运行构建所需的各种工具，那么你可以直接在目标系统上编译程序。 以构建 Docker 镜像为例，你可以在树莓派上安装
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posted @ 2021-12-14 16:47
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摘要：
目录 Linux 查看 CUDA 版本 查看 cuDNN 版本 Windows 查看 CUDA 版本 查看 cuDNN 版本 使用 PyTorch 查看 CUDA 和 cuDNN 版本 References Linux 查看 CUDA 版本 方法一： nvcc --version 或 nvcc -V
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posted @ 2021-12-13 14:43
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摘要：
cvpods, a versatile and efficient codebase for many computer vision tasks: classification, segmentation, detection, self-supervised learning, keypoint
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posted @ 2021-12-13 10:22
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摘要：
pytorch 0.4.1 docker地址： https://hub.docker.com/r/linkoffate/torchen https://hub.docker.com/r/airaria/pytorch0.4.1 直接上干货,CUDA9.0版本对应的pytorch是0.4.1,使用其他
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posted @ 2021-12-01 11:04
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摘要：
一、深度学习框架概述与深度学习技术的四大阵营 人工智能从学术理论研究到生产应用的产品化开发过程中通常会涉及到多个不同的步骤和工具，这使得人工智能开发依赖的环境安装、部署、测试以及不断迭代改进准确性和性能调优的工作变得非常繁琐耗时也非常复杂。为了简化、加速和优化这个过程，学界和业界都作了很多的努力，开
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posted @ 2021-11-13 11:31
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摘要：
北京大学 流行病与卫生统计学 PhD Candidate Streamlit 是 Python 的一个用于创建 Web App 的框架，类似于 R 的 Shiny。其功能虽不如 R Shiny 强大，更不如专门的 Python Web 框架如 Flask、Djiango 等强大，但其使用非常直观和简
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posted @ 2021-11-13 10:37
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摘要：
Pytorch图像预处理时，通常使用transforms.Normalize(mean, std)对图像按通道进行标准化，即减去均值，再除以方差。这样做可以加快模型的收敛速度。其中参数mean和std分别表示图像每个通道的均值和方差序列。 Imagenet数据集的均值和方差为：mean=(0.485
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posted @ 2021-10-28 17:03
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摘要：
谈谈评价指标中的宏平均和微平均 今天在阅读周志华老师的《机器学习》一书时，看到性能度量这一小节，里面讲到了宏平均和微平均的计算方法，这也是我一直没有很清晰的一个概念，于是在看了之后又查阅了一些资料，但是还是存在一些问题，想和大家分享一下。 （1）召回率、准确率、F值 对于二分类问题，可将样例根据其真
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posted @ 2021-08-23 09:31
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原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/353680367 此篇文章内容源自 Attention Is All You Need，若侵犯版权，请告知本人删帖。 原论文下载地址： https://papers.nips.cc/paper/2017/file/3f5ee243
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posted @ 2021-08-16 11:27
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文章目录 缘起 docker save docker export docker save和docker export的区别 脑洞 参考文献 很久没有写博客了，坟头草都长了老高了。写博客要靠惯性，一旦停下来时间长了，就很难再坚持下去。今天艰难地捡起来，以后每周至少写一篇。 这篇文章讲一讲docker
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posted @ 2021-07-07 16:02
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