scales

P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks

prompt-tuningv1当模型尺寸较小时，尤其是小于100亿个参数时，它仍然表现不佳。P-tuningv2是优化版本ofprefix-tuning，起源于使用deepprompttuning,在预训练模型的每一层使用continuousprompts，Deepprompttuning增加了continuousprompts的容量也缩小了在各种设置中进行微调的差距，尤其是对于小型模型和复杂任务
Tsukinousag1·2024-01-19 14:04

R语言【paleobioDB】——pbdb_scales()：返回多个时间刻度的基本信息

Usagepbdb_scales(...)Arguments参数【...】：可通过API调用的参数。所有可用参数详见PBD
ALittleHigh·2024-01-16 10:13

基于MOD02/MYD02获得亮度温度再转冰温

参考：https://www.cnblogs.com/enviidl/p/16539422.htmlradiance_scales，和radiance_offset这两项参数代表波段的增益和偏
就是一只白·2024-01-15 06:36

洛谷 P5194 [USACO05DEC] Scales S 刷题笔记

P5194[USACO05DEC]ScalesS-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)思路参考大佬薛定谔的鱼的个人中心-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)维护一个前缀和数组从后往前一个个遍历所有可能的组合然后进行一定的剪枝voidbfs(intnow,llma){if(ma>m){return;//不符合条件返回#减枝1}if(ma+b[now]usingna
谦川·2024-01-09 22:45

ggplot2优雅的自定义分面轴刻度

本节来解释如何使用ggh4x自带的facetted_pos_scales()来自定义分面图形的轴刻度加载R包library(tidyverse)library(ggh4x)数据清洗air_df%pivot_longer
R语言数据分析指南·2024-01-08 06:29

论文解读：P-Tuning v2: Prompt Tuning Can BeComparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks

1介绍提示调优只使用冻结的语言模型来调优连续的提示，这大大减少了每次任务的存储和训练时的内存使用。然而，在NLU的背景下，先前的工作表明，对于正常大小的预训练模型，即时调优并不能很好地执行。还发现，现有的提示调优方法无法处理硬序列标记任务，这表明缺乏通用性。论文提出了一个新的经验发现，即适当优化的prompttuning可以在广泛的模型规模和NLU任务中普遍有效。它与微调的性能相匹配，同时只有0.
智慧医疗探索者·2024-01-07 10:35

代码+视频，手把手教你R语言ggrcs包绘制限制立方样条图+阈值效应分析

代码+视频，手把手教你R语言ggrcs包绘制限制立方样条图+阈值效应分析library(ggrcs)library(rms)library(ggplot2)library(scales)library(
天桥下的卖艺者·2024-01-03 10:38

深入理解 YOLOv8：解析.yaml 配置文件目标检测、实例分割、图像分类、姿态检测

目录yolov8导航YOLOv8（附带各种任务详细说明链接）引言YOLOv8配置文件概览yolov8.yaml1.nc2.scales3.backbone4.headyolov8-seg.yaml1.参数部分
E寻数据·2023-12-29 15:40

TypeError: ‘type‘ object is not subscriptable

以上的版本是被支持的，具体可以看文档页面：What’sNewInPython3.9—Python3.9.17documentation有两种解决的办法：升级python解释器版本将内容对象的类型注解删除：scales
TracyGC·2023-12-24 09:06

Powershell summaries with types of scales of summaries

tiny,small,medium,largeandhugescaleofPowershellsummariesI)manykindsofTinysummariesofPowershell1.1)Powershell能干嘛？I)manykindsofTinysummariesofPowershell1.1)Powershell能干嘛？此外，关于PowerShell脚本内部语句的运行顺序，这里要做个
DADIAN_GONG·2023-12-19 21:23

计算机视觉中的细节问题(五)

参考计算机视觉中的细节问题(五)-云+社区-腾讯云目录(1)、训练集与测试集的标准定义(2)anchor_scales、anchor_ratios、anchor_strides的含义？
Wanderer001·2023-12-18 09:45

【论文】P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks

1.论文介绍1.1之前的方法存在的局限性缺乏跨尺度的普遍性。模型参数较少时，远不如微调任务间缺乏通用性。有效性可能只能局限在一些特定的任务中1.2当前方法的改进如上图所示，不同层中的promote被添加为前缀令牌1.3优化与实现embeddingVSMLP重参数化作者的观点是：它的有用性取决于任务和数据集。（如上图Prompt长度一般来说，简单的分类任务喜欢较短的提示(少于20个);硬序列标记任务
weixin_50862344·2023-11-17 05:01

2022-arxiv-P-Tuning v2 Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and

2022-arxiv-P-Tuningv2PromptTuningCanBeComparabletoFine-tuningUniversallyAcrossScalesandTasksP-Tuningv2：快速调优可以与跨规模和任务的普遍微调相媲美提示微调，只用一个冻结的语言模型来微调连续的提示，大大减少了训练时每个任务的存储和内存使用。然而，在NLU的背景下，先前的工作显示，提示微调对于正常大小
发呆的比目鱼·2023-10-30 11:00

Fish Facts

看看on在……上面图片发自Appgill鱼的鳃（gills是gill的名词复数）图片发自App图片发自Appfin鱼鳍，鳍状物（fins是fin的名词复数）图片发自App图片发自Appscale鱼鳞（scales
Hanna_6a39·2023-10-24 10:09

2018-04-23-FasterRCNN-rpn_msr

1.proposal_layer.py(产生proposal的文件)proposal的产生过程：（1）根据预设的scales和aspectratios，甚至angles获取anchors（2）anchors
siyecao99999·2023-10-23 05:45

解读mmdetection中faster_rcnn中生成与使用anchor的代码

faster_rcnn中关于rpnanchor的参数配置，strides=[4,8,16,32,64]是5个featuremap由输入尺寸，下采样的倍数，ratios是同一个位置，长宽比的三种变换，目前scales
仙女修炼史·2023-10-21 15:04

多尺度retinex图像去雾算法matlab仿真

clc;clear;closeall;warningoff;addpath(genpath(pwd));rng('default')img_in=im2double(imread('1.jpg'));scales
简简单单做算法·2023-10-12 05:32

[论文学习]P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Task

[论文学习]P-TuningV2P-Tuningv2:PromptTuningCanBeComparabletoFine-tuningUniversallyAcrossScalesandTasksP-Tuningv2一种在不同规模和任务中都可与微调相媲美的Prompt-Tuning方法,但并不是一个全新的方法，将文本生成的Prefix-Tuning优化并适应到NLU任务中,成为一个跨规模和NLU任
simpsun·2023-09-26 23:44

2019-08-22

/github.com/jdg/MBProgressHUD地址：https://github.com/SVProgressHUD/SVProgressHUD地址：https://github.com/scales
木木奻·2023-09-22 08:57

Faster-RCNN如何产生Anchors(generate_anchors.py)

128,256,512;宽高比为：1:2,1:1,2:1importnumpyasnp#提供矩阵运算功能的库#生成anchors总函数：ratios为一个列表，表示宽高比为：1:2,1:1,2:1#2**x表示:2^x，scales
zju_dream·2023-08-07 08:56

Python导出SqlServerl数据字典为excel

A.colorder,fieldName=A.name,catogary=B.name,bytes=A.Length,lengths=COLUMNPROPERTY(A.id,A.name,'PRECISION'),scales
你的凯子很吊·2023-08-05 05:19

绘制双坐标图

library(ggplot2)library(scales)library(magrittr)library(tidyr)fst_s_d=read.table("LRP1B_fst_s_d_extend1000kb.txt
宗肃書·2023-08-01 08:44

ggplot2回顾(9): 分面

1.2facet_grid()和facet_wrap()的差异facet_grid()本质是二维;facet_wrap()本质是一维1.3分面标签如何调整角度1.4并列与分面的比较分面的一个优势是通过scales
TOP生物信息·2023-07-29 15:10

3D点云基本网络模块（一）：Spatial Transformer Networks（STN）

fromtorch.autogradimportVariableimportutilsclassSTN(nn.Module):def__init__(self,num_scales=1,num_points
Y.K.Hou·2023-07-29 12:27

1. R语言运行效率分析_小结（6）

library(tidyverse)library(scales)ggplot(data[which(data$fun!
灭绝老衲·2023-07-25 09:10

ggplot2 画图 X 轴排序问题

data(tips,package="reshape2")library(tidyverse)library(scales)#forpercentagescalestips%>%count(day)%>
梦想画家·2023-07-21 22:27

经典论文研读：《F1:A Distributed SQL Database That Scales》

一简介F1是Google提出的分布式关系型数据库，支持便捷的水平伸缩。这篇论文是NewSQL分布式数据库架构的基石。论文首先定义了F1分布式数据库设计的关键方向：可伸缩性：数据库要提供对业务透明的水平扩展能力，并支持数据迁移、数据rebalance可用性：提供高可用的数据服务一致性：这里特指强一致性易用性：需要支持索引、ad-hoc类查询接口F1的设计理念是兼顾传统SQL数据库的功能完备于NoSQ
WanderingScorpion·2023-07-21 20:45

R_DATACAMP8 Exploratory Data Analysis in R: Case Study

%countries)筛选出对应的城市，这么看更明了关于ggplot2中，facet_wrap（）分类后各个图的y一致的问题，如果想要各个图的y不一致，可以使用facet_wrap(~country,scales
一条很闲的咸鱼·2023-06-24 07:05

成长进步的“万能公式”——持续行动 刻意练习

《持续行动》和《刻意学习》的作者scales从2014年起坚持写作，从一个工科男到畅销书作者，告诉你，成长进步的万能公式=持续学习+刻意练习《持续行动》和《刻意练习》其实，2014年以前的他，和我们一样
深饴·2023-06-18 14:01

项目管理软件dhtmlxGantt配置教程（十）：如何设置时间和范围

gantt.config.scales=[{unit:"month",step:1,format:"%F,%Y"},{unit:"day",step:1,format:"%j,%D"}];gantt.init
小董讲MES·2023-04-14 09:51

锚框生成算法anchors

importsixfromsiximport__init__#兼容python2和python3模块defgenerate_anchor_base(base_size=16,ratios=[0.5,1,2],anchor_scales
WZZZ0725·2023-04-12 17:41

ggplot2回顾(3): 图层语法基础

library(ggplot2)library(tidyverse)library(scales)library(nlme)1.图层图层五要素数据集：每个图层都可以有自己的数据集一组图形属性的映射：设定和映射之间的区别几何对象
TOP生物信息·2023-04-11 19:49

解决ValueError: Expected input batch_size (40) to match target batch_size (8).

1：bug出现的地方根据报错的信息，我们可以定位在损失函数losses=loss_function_train(pred_scales,target_scales)，还有在损失函数的原函数处classCrossEntropyLoss2d
翰墨大人·2023-04-11 07:32

faster rcnn anchors代码

128,256,512;宽高比为：1:2,1:1,2:1importnumpyasnp#提供矩阵运算功能的库#生成anchors总函数：ratios为一个列表，表示宽高比为：1:2,1:1,2:1#2**x表示:2^x，scales
点滴回忆·2023-04-10 21:41

P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks

P-Tuningv2:PromptTuningCanBeComparabletoFine-tuningUniversallyAcrossScalesandTasksIntroductionMethod结构优化方法实验Introduction作者首先阐述了当前行业的痛点：Fine-tuneLLM现在虽然可以为下游任务提供很好的表现，但是这个过程会受到算力、时间的限制，为多个task同时储存它们各自的
HanZee·2023-04-09 04:52

关于双分组（每组组分均大于3）柱状图的绘制（带散点，带mean+sd，带显著性）

ggplot2版本library(ggpubr)library(scales)library(Rmisc)library(readxl)library(RColorBrewer)library(tidyverse
leoxiaobei·2023-02-17 18:13

P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks论文笔记

论文链接：P-Tuningv2:PromptTuningCanBeComparabletoFine-tuningUniversallyAcrossScalesandTasks代码链接：https://github.com/THUDM/P-tuning-v2主要内容将prompttuning引入到NLU(NaturalLanguageUnderstanding)中，提出了P-Tuningv2，可以作
爱嘤嘤的小猪仔·2023-02-17 18:35

mobilenetv2-yolov3修改backbon的多尺度

原始mobilenetv2-yolov3的out_indices=[2,4,6]neck=dict(type='YOLOV3Neck',num_scales=3,in_channels=[320,96,32
未起飞的菜鸟·2023-02-01 14:36

小波分析（PyWavelets）

condaactivatePY3.7pipinstallPyWavelets使用引入importpywt查看小波对应的名称pywt.wavelist()cwt连续小波变换例子(cwtmatr,frequencies)=pywt.cwt(S[1,16000:19000],scales
didididi_di·2023-01-30 21:06

RuntimeError: weight tensor should be defined either for all or no classes

今天在添加网络中添加深监督的时候遇到了这个错误，先看出现错误的位置，是在计算交叉熵的时候：defforward(self,inputs_scales,targets_scales):losses=[]forinputs
翰墨大人·2023-01-30 08:53

图像分割套件PaddleSeg全面解析（七）评估代码解读

bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml\--model_pathoutput/iter_1000/model.pdparams如果想进行多尺度翻转评估可通过传入–aug_eval进行开启，然后通过–scales
人工智能研习社·2023-01-29 09:31

MMDet中的anchor调整

scales=[8],#共1*3=3种base_anchors，面积是一样的，ratios=[0.5,1.0,2.0],#高宽比，1.0表示8*8的大小strides=[4,8,16,
北落师门XY·2023-01-12 07:27

SSD模型推理与训练流程

2.Training1.数据增强2.选择默认框的长宽比和比例3.默认框和真实框匹配4.负难例挖掘5.计算损失函数作者Idea来源：参考文章：其他：比较：SSD框架：1.在几个不同featuremap的scales
KirutoCode·2023-01-03 15:04

科学配色作图——R包ggsci

ggsci中的调色板可以作为ggplot2+scales类函数使用,为创作高质量论文作图提供基础。使用方法scale_color_palname()scale_fill_palname()使用的时候将
李未名001·2022-12-13 19:34

低版本R语言ggplot2安装问题解决【rlang＞=1.0.0 is require】

目录一、问题描述二、解决方法一、问题描述R语言版本为3.6.3，在安装ggplot2时，出现如下错误，导致依赖包rlang、scales安装失败。
皖渝·2022-11-23 02:37

Nvidia TensorRT Document-- int8量化部分

激活的量化方案取决于所选择的校准算法，以找到一个scales，这个scales最好地平衡了特定数据的舍入误差和精度误差。Ten
Lisa_is_cute·2022-11-22 06:41

LS-CNN: Characterizing Local Patches at Multiple Scales for Face Recognition--Qiangchang Wang

0、摘要1、引入1.1学习多尺度信息1.2空间注意力1.3通道注意力1.4小结2、结构详解2.1InceptionModule2.2DenseNetModule2.3LANetModule2.4Localandmulti-scaleconvolutionalneuralnetworks(LS-CNN，整体结构)3、实验3.1消融实验3.2不同注意力3.3不同姿态人脸识别的实验0、摘要本文要解决的问
我是一个对称矩阵·2022-11-21 21:28

ggplot2 箱线图 分面顺序修改

ggplot2')ggplot(data=Salaries,aes(x=rank,y=salary,fill=sex))+geom_boxplot()+facet_wrap(~rank,nrow=1,scales
努力学习的消炎药·2022-06-29 11:56

python dash

dccfromdashimportdash_tableasdtimportdash_bootstrap_componentsasdbcimportpandasaspdimportcolorloverasclcolorscale=cl.scales
垃圾桶边的狗·2022-06-08 22:39

小技巧5-配色之调取ggsci内的配色板

提取颜色编码：library(ggsci)mypal<-pal_aaas()(10)#这里是指提取前10个颜色mypal#16进制颜色码mypal选完之后还可以再查看选出的颜色：library(scales
大李_1ba1·2022-02-24 14:13
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