Understanding 第2页

如何入门 GPT 并快速跟上当前的大语言模型 LLM 进展？

第一手资料：论文GPT-1：language_understanding_paper.pd

xiaoduan2016·2023-12-21 05:18

GPT-4V with Emotion:A Zero-shot Benchmark forMultimodal Emotion Understanding

GPT-4VwithEmotion:AZero-shotBenchmarkforMultimodalEmotionUnderstandingGPT-4V情感:多模态情感理解的zero-shot基准1.摘要最近，GPT-4视觉系统(GPT-4V)在各种多模态任务中表现出非凡的性能。然而，它在情感识别方面的功效仍然是个问题。本文定量评估了GPT-4V在多通道情感理解方面的能力，包括面部情感识别、视觉情

庄园特聘拆椅狂魔·2023-12-19 08:58

Unity与高斯分布——Part1：理解高斯分布

原文链接：https://www.alanzucconi.com/2015/09/09/understanding-the-gaussian-distribution/引言考虑一下如何在一个平面上生成随机点

georgeandgeorge·2023-12-18 06:19

learning teaching

一名学生接触一个新的语言点需要经过几个步骤：ignorance,exposure,noticing,understanding,practice,activeuse.输入包括听读，分为restrictedexposure

容er·2023-12-17 18:30

Rxjava的基本理解帮助你更好的理解rxjava本质

原文引用自：https://medium.com/@factoryhr/understanding-java-rxjava-for-beginners-5eacb8de12ca这篇文章我会通过一些简单基本的例子解释一下

tommyRen·2023-12-17 16:59

DHCP option43之sub-option设置

原文：http://blog.schertz.name/2012/05/understanding-dhcp-option-43/option43，供应商特定信息。

骑猪等风·2023-12-16 20:46

Video-LLaMA An Instruction-tuned Audio-Visual Language Model for Video Understanding 用于视频理解的指令调谐视听语言

1.摘要我们提出了一个多模态框架Video-LLaMA1，它使大型语言模型(LLM)能够理解视频中的视觉和听觉内容。视频-来自冻结的预训练视频和音频编码器和冻结的LLM的美洲驼引导跨模式训练。不像以前的工作，补充线性最小二乘法只处理视觉或听觉信号(朱等，2023；刘等，2023；Huangetal.，2023a)，Video-LLaMA通过解决两个挑战来实现视频理解:(1)捕捉视觉场景的时间变化，

庄园特聘拆椅狂魔·2023-12-16 02:25

论文阅读：PointCLIP: Point Cloud Understanding by CLIP

CVPR2022链接：https://arxiv.org/pdf/2112.02413.pdf0、Abstract最近，通过对比视觉语言预训练(CLIP)的零镜头学习和少镜头学习在2D视觉识别方面表现出了鼓舞人心的表现，即学习在开放词汇设置下将图像与相应的文本匹配。然而，在二维大规模图像文本对的预训练下，CLIP识别能否推广到三维识别还有待研究。在本文中，我们通过提出PointCLIP来确定这样的

shiyueyueya·2023-12-15 13:20

C、C++、C#的区别概述

target=https%3A//csharp-station.com/understanding-the-differences-between-c-c-and-c/文章翻译源于此链接01、C语言DennisRitchie

Jay__007·2023-12-15 08:35

ZKP Understanding Nova (1): MinRoot Example

UnderstandingNovaKothapalli,Abhiram,SrinathSetty,andIoannaTzialla.“Nova:Recursivezero-knowledgeargumentsfromfoldingschemes.”AnnualInternationalCryptologyConference.Cham:SpringerNatureSwitzerland,2022.

Simba17·2023-12-06 23:07

Understanding and Constructing Latent Modality Structures in Multi-Modal Representation Learning

以下是可以作为分类标准的四个特征：1.数据模式。数据模式是指用于训练模型的数据类型。在本例中，数据可以是视觉、文本或视觉和语言。视觉：这意味着模型仅在图像上进行训练。模型学习以捕捉其视觉内容的方式表示图像。文本：这意味着模型仅在文本上进行训练。模型学习以捕捉其含义的方式表示文本。视觉和语言：这意味着模型在图像和文本上进行训练。模型学习以捕捉其含义及其相互关系的方式表示图像和文本。2.学习目标。学习

结构化文摘·2023-12-06 12:37

Good-looking but Lacking Faithfulness: Understanding Local Explanation Methods through Trend-based T

目录笔记后续的研究方向摘要引言贡献Good-lookingbutLackingFaithfulness:UnderstandingLocalExplanationMethodsthroughTrend-basedTestingCCS2023笔记本文讨论了深度学习模型局部解释方法的评估。作者强调了由于深度学习模型高度非线性而难以理解其决策。这种缺乏理解导致了局部解释方法的发展，以解释模型决策。然而，

粥粥粥少女的拧发条鸟·2023-12-06 11:16

【GPT系列-从理论到实践】Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training姓名所在组织联系方式[email protected]@openai.comTimSalimansOpenAItim@openai.comIlyaSutskeverOpenAIilyasu@opena

ichdream·2023-12-06 08:17

The Danger of Minimum Exposures: Understanding Cross-App Information Leaks on iOS through Multi-Side

目录笔记后续的研究方向摘要引言iOS上的多通道推理多渠道学习负责任的披露全系统泄漏控制贡献TheDangerofMinimumExposures:UnderstandingCross-AppInformationLeaksoniOSthroughMulti-SideCCS2023笔记本文讨论了与iOS上的目标活动相关的多个侧通道信息泄露的风险。作者介绍了一种名为Mischief的新型攻击技术，该技

粥粥粥少女的拧发条鸟·2023-12-06 00:24

In-Place Scene Labelling and Understanding with Implicit Scene Representation

SemanticNeRF是2021年ICCV_oral工作，出自帝国理工学院。文章的想法非常自然，就是在NeRF的基础上增加一个语义分支，按照VolumeRendering过程对语义信息进行积分。这是一个很好的工作，无需调整过多的代码，简单的拓展却有很好的实验效果，理论方面也比较可信。文章目录1、论文介绍2、实验细节3、实验结果参考文献1、论文介绍文章在一开始就点明了他们的处理思路：Semanti

X_Student737·2023-12-05 17:31

UNDERSTANDING AND IMPROVING INFORMATION TRANSFER IN MULTI-TASK LEARNING

Zi_ii=XiRiX_iR_iXiRi，XXX是Taskembeddinglayers，RRR是Alignmentmatrices辅助信息作者未提供代码

宇来风满楼·2023-12-05 08:04

20171119_Economist Day42(Enhanced understanding of the microbiome is helping medicine - Health care)_

第二部分后半部分大意：另一些公司通过只选择和交付那些他们相信有益的细菌从而致力于目标更加明确的领域。有一种方法叫作“细菌即解药”，SeresTherapeutics这家公司认为某些细菌的组合能够加速细菌生态系统的转变，特别是将那些有助于疾病的细菌转变为有益于健康的细菌。除了增加好的细菌之外，把坏的细菌除去也是一另外一种办法。另外，通过噬菌体来杀死特定的细菌也是一种办法。除此之外，编辑细菌的基因的方

fantasyrex3·2023-12-05 07:55

[Bert]论文实现：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

EfficientGraph-BasedImageSegmentation一、完整代码二、论文解读2.1模型架构2.2输入层MaskedLMEmbedding2.3BERT架构层2.4输出层NSPCLS2.5BERT微调三、过程实现3.1导包3.2数据准备3.3模型建立3.4模型训练四、整体总结论文：BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersf

Bigcrab__·2023-12-04 13:06

[GPT-1]论文实现：Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

EfficientGraph-BasedImageSegmentation一、完整代码二、论文解读2.1GPT架构2.2GPT的训练方式Unsupervisedpre_trainingSupervisedfine_training三、过程实现3.1导包3.2数据处理3.3模型构建3.4模型配置四、整体总结论文：ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePr

Bigcrab__·2023-12-04 13:35

【论文翻译】Semantic Abstraction: Open-World 3D Scene Understanding from 2D Vision-Language Model【未完】

Abstract:Westudyopen-world3Dsceneunderstanding,afamilyoftasksthatrequireagentstoreasonabouttheir3Denvironmentwithanopen-setvocabularyandout-of-domainvisualinputs–acriticalskillforrobotstooperateintheu

溯源006·2023-12-04 06:31

Learn the architecture - Understanding Armv9-A trace

快速链接:.个人博客笔记导读目录(全部)付费专栏-付费课程【购买须知】:【精选】ARMv8/ARMv9架构入门到精通-[目录]—适合小白入门【目录】ARMv8/ARMv9架构高级进阶-[目录]—高级进阶、小白勿买【加群】ARM/TEE/ATF/SOC/芯片/安全-学习交流群—加群哦

代码改变世界ctw·2023-12-02 23:44

如此夫妻，一辈子的福气

U——understanding理解。要有同

酸爽大橙子·2023-12-02 21:17

Python 直接赋值、浅拷贝和深度拷贝解析

python——深拷贝和浅拷贝https://www.runoob.com/w3cnote/python-understanding-dict-copy-shallow-or-deep.html直接赋值

mutang·2023-12-02 08:31

论文学习-BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

LearningBERTArticle参考链接Thegoodsiteforlearning:https://lena-voita.github.io/nlp_course.html#whats_inside_lecturesOnlineVideo李沐老师https://www.youtube.com/watch?v=ULD3uIb2MHQBERT:BidirectionalEncoderRepre

老叭美食家·2023-12-01 12:02

由setTimeout和setImmediate执行顺序的随机性窥探Node的事件循环机制

Nodejs原文文档：https://nodejs.org/en/docs/guides/event-loop-timers-and-nexttick/#understanding-process-nexttick

lc_ant·2023-11-29 16:03

Role Swap-Tacit understanding

Inthegame,youneedtocontrolthesametwosisterstomakeabreakthrough.Clickthebuttontoswitchroles,getthekeywitheachother,openthedoor,andenterthenextlevel.Althoughtheoperationissimple,itisnoteasytopass.Testyo

Madelines·2023-11-28 11:33

第二章：了解孩子understanding the child

第二章从了解孩子、影响孩子以及纠正他们的缺点，成人需要掌握儿童性格发展方面的知识导入，贯穿的还是鲁道夫的理论基础：对所有人而言，想要成为群体中的一员，这是基本的人性需求。只要他有归属感，他就能贡献他的精力，进而满足每个具体情况的需要。每个人生下来就具有成为社会中的人、拥有足够社会情感的潜能。所以孩子的行为背后都有相应的目的，证明他在家庭、学校及社会中的地位，对他而言可能是无意识的，但作为大人要学会

念梦成真·2023-11-26 13:52

【学习笔记】Understanding LSTM Networks

UnderstandingLSTMNetworks前言RecurrentNeuralNetworksTheProblemofLong-TermDependenciesLSTMNetworksTheCoreIdeaBehindLSTMsStep-by-StepLSTMWalkThroughForgetGateLayerInputGateLayerOutputGateLayerVariantsonLo

HERODING77·2023-11-26 05:25

mysql同步oracle ogg,ogg 从mysql同步oracle 可以实现ddl 同步吗?

https://docs.oracle.com/en/middleware/goldengate/core/18.1/hetergeneous-db/understanding-whats-supported-mysql.html

科普小民工·2023-11-26 02:47

GPT1(Improving Language Understanding by Generative Pre-Training)论文阅读

论文地址：ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training1.论文阅读1.1背景介绍在GPT(Generativepre-trainedtransformer)大火的今天回去重读了GPT在18年的开山之作【ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training】。在面对NLP众多种类任

MLTalks·2023-11-24 15:59

PyTorch 101 Part 1: Understanding Graphs, Automatic Differentiation and Autograd

PyTorchisoneoftheforemostpythondeeplearninglibrariesoutthere.It'sthegotochoicefordeeplearningresearch,andaseachdayspassesby,moreandmorecompaniesandresearchlabsareadoptingthislibrary.Inthisseriesoftuto

婉妃·2023-11-20 02:59

Understanding the Memory Layout of Linux Executables

UnderstandingtheMemoryLayoutofLinuxExecutablesRequiredtoolsforplayingaroundwithmemory:hexdumpobjdumpreadelfxxdgcorestracediffcatWe'regoingtogothroughthis:https://sploitfun.wordpress.com/2015/02/10/und

ddq58011·2023-11-20 00:50

Towards Understanding the Generalization of Deepfake Detectors from a Game-Theoretical View

一、研究背景1.以往提升检测器泛化性能的工作分为两类：合成新的数据来丰富伪造特征设计特殊模块来关注具有普遍性的伪造痕迹2.上述工作通常是反映人类对伪造痕迹的理解，因此不能探究检测器中特征表示的泛化机制。二、研究动机1.检测器编码视觉概念间的多阶交互，其中的低阶交互通常对检测有很大的负面影响。2.具有良好泛化性能的检测器倾向于编码具有较少负面影响的低阶交互。3.大多数检测器通过抑制低阶相互作用的强度

二苏旧局吖·2023-11-15 13:47

室内低光语义分割框架 LISU: Low-light indoor scene understanding 论文阅读

论文标题：LISU:Low-lightindoorsceneunderstandingwithjointlearningofreflectancerestoration代码：GitHub-noahzn/LISU:Low-lightIndoorSceneUnderstanding期刊：ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,2022链接：https:

自监督学习·2023-11-12 09:39

Understanding Garbage Collection in .NET[转]

from:http://www.simple-talk.com/dotnet/.net-framework/understanding-garbage-collection-in-.net/UnderstandingGarbageCollectionin.NET17June2009byAndrewHunterOnceyouunderstandhow.NET'sgarbagecollectorwor

weixin_33895695·2023-11-09 08:56

iOS硬解H.264：-VideoToolboxDemo源码分析[草稿]

来源：http://www.cnblogs.com/michaellfx/p/understanding_-VideoToolboxDemo.htmliOS硬解H.264：-VideoToolboxDemo

weixin_30519071·2023-11-07 13:01

Rust2 Common Programming Concepts & Understanding Ownership

Rust学习笔记Rust编程语言入门教程课程笔记参考教材:TheRustProgrammingLanguage(bySteveKlabnikandCarolNichols,withcontributionsfromtheRustCommunity)Lecture3CommonProgrammingConceptsfnmain(){//VariablesandMutabilityletmutx=5;

Simba14·2023-11-05 22:10

Visualizing and Understanding Convolutional Networks

VisualizingandUnderstandingConvolutionalNetworksAbstractThispaperaddressedclearunderstandingofwhyCNNsperformsowellandhowtheymightbeimproved1.Introductionweproposeusesamulti-layeredDeconvolutionalNetwo

harukou_ou·2023-11-05 18:57

Understanding ES6 Modules（译）

原文地址这篇文章探索ES6modules，在编译器的帮助下展示他们如何被使用到今天几乎每种语言都有模块的概念-一种在另一个文件中包含功能性的声明的文件。一般的，开发者创建一个封装好的表示处理相关任务的代码库。这个库可以被其他应用或者其他模块引用。模块的益处：代码可以被分割成更小的独立功能文件同一个模块可以被多个应用共享理想情况，模块不需要其他开发者检查其可用性，因为他们已经被证实可以运行。代码里引

_志铭·2023-11-05 18:59

Understanding the Complexity in System Architecture

Structure,Functionality,Behavior,andAlgorithmsIntroduction:Buildingarobustandscalablesystemrequirescarefulconsiderationofvariousfactors,includingsystemcomplexity.Asaprofessionalsystemarchitect,itiscru

卢延吉·2023-11-04 05:32

技术阅读周刊第三期

历史更新20231013：第一期20231022：第二期UnderstandingTheLinuxTTYSubsystemURL:https://ishuah.com/2021/02/04/understanding-the-linux-tty-subsystem

crossoverJie·2023-11-04 03:48

理解Docker容器网络之Linux Network Namespace

http://tonybai.com/2017/01/11/understanding-linux-network-namespace-for-docker-network/由于2016年年中调换工作的原因

liukuan73·2023-11-03 05:27

理解Docker跨多主机容器网络

http://tonybai.com/2016/02/15/understanding-docker-multi-host-networking/在Docker1.9出世前，跨多主机的容器通信方案大致有如下三种

liukuan73·2023-11-03 00:17

【论文阅读】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

【论文阅读】BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding前言BERT是Google于2018年提出的NLP预训练技术，全称是BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers，直译可以理解为双向Transformer的Enocder。你可能听说过B

EmoryHuang·2023-11-02 22:58

【Rust日报】2023-10-30 理解 Rust 中的生命周期

但是，生命周期也很难理解，这篇教程会帮助人们理解生命周期的概念和语法原文链接:https://zaysan0.substack.com/p/understanding-lifetimes-in-rustRINF

Rust语言中文社区·2023-11-01 15:14

matlab properties,了解MATLAB类属性(Understanding MATLAB class properties)

了解MATLAB类属性(UnderstandingMATLABclassproperties)从MATLAB帮助中考虑这个例子。这个例子除了有语法问题外，并不适用于我。我不知道是否是版本问题，我正在使用R2013a。classdefMyClassproperties(Constant=true)X=pi/180;endpropertiesPropA=sin(X*MyClass.getAngle([

好摄大叔·2023-10-29 09:02

SAML2 vs JWT:理解OpenID连接第2部分

ttps://medium.com/@robert.broeckelmann/saml2-vs-jwt-understanding-openid-connect-part-2-f361ca867baa这篇文章继续我们对

Threathunter·2023-10-29 02:59

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN，LSTM

arxiv.org/pdf/1603.07285.pdfhttps://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/A-Beginner's-Guide-To-Understanding-Convolutional-Neural-Networks

weixin_34174132·2023-10-26 01:08

GAN Dissection: Visualizing and Understanding Generative Adversarial Networks

GANDissection:VisualizingandUnderstandingGenerativeAdversarialNetworks该论文介绍了一个可视化和理解生成网络学得结构的框架，通过定义一些可解释的单元并通过干涉这些单元来探究生成网络中的因果关系。GANpaint工具本文还提供了一个非常有意思的demo，只要鼠标划过，GAN就可以立即在你指定的地方画出云彩、草地、门和树等景物，并直接

EwanRenton·2023-10-23 01:50

Imagen：Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding

相较于之前一些基于扩散模型的text2image方法，Imagen一个基本的认识是：用更大的在纯文本上训练的自然语言模型（T5）作为textencoder比用更大的diffusionmodel效果更显著：更加高保真以及文本-图片匹配度更高Imagen架构图整体结构：通过一个固定的textencoder（T5-XXL）提取文本embedding，然后经过一个输出大小为64x64的classifier

_忙中偷闲_·2023-10-22 07:06

推荐频道

Understanding