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《RAPL: A Relation-Aware Prototype Learning Approach for Few-Shot Document-Level Relation Extraction》阅读笔记

代码 原文地址 预备知识:1.什么是元学习(MetaLearning)?元学习或者叫做“学会学习”(Learningtolearn),它是要“学会如何学习”,即利用以往的知识经验来指导新任务的学习,具有学会学习的能力。由于元学习可帮助模型在少量样本下快速学习,从元学习的使用角度看,人们也称之为少次学习(Few-ShotLearning)。 2.什么是基于度量的元学习(Metric-based meta-learning)?基于度量的元学习将相似性学习和元学习相结合,学习训练过的相似任务的经验,从而加快新任务的完成。Guo等人将注意机制与集成学习方法相结合,形成了基于度量的元学习模型。 标记文档

论文阅读笔记Binary Code Summarization: Benchmarking ChatGPT/GPT-4 and Other Large Language Models

摘要二进制代码总结,虽然对于理解代码语义非常有价值,但由于其劳动密集的特性,具有挑战性。本研究深入探讨了大型语言模型(LLMs)在理解二进制代码方面的潜力。为此,作者提出了BinSum,一个包含超过557,000个二进制函数的全面基准和数据集,并引入了一种新颖的提示合成和优化方法。为了更准确地衡量LLM的性能,作者还提出了一种超越传统精确匹配方法的新语义相似度度量。作者对知名LLM进行了广泛评估,包括ChatGPT、GPT-4、Llama2和CodeLlama,揭示了10个关键见解。此评估生成了40亿推理令牌,总费用为11,418美元,使用了873个NVIDIAA100GPU小时。作者的发现突

经典文献阅读之--RenderOcc(使用2D标签训练多视图3D Occupancy模型)

0.简介3D占据预测在机器人感知和自动驾驶领域具有重要的潜力,它将3D场景量化为带有语义标签的网格单元。最近的研究主要利用3D体素空间中的完整占据标签进行监督。然而,昂贵的注释过程和有时模糊的标签严重限制了3D占据模型的可用性和可扩展性。为了解决这个问题,《RenderOcc:Vision-Centric3DOccupancyPredictionwith2DRenderingSupervision》提出了RenderOcc,一种新的范式,用于仅使用2D标签训练3D占据模型。具体地,我们从多视图图像中提取类似NeRF的3D体积表示,并利用体积渲染技术建立2D渲染,从而能够通过2D语义和深度标签直

ASUS华硕ROG幻16笔记本电脑2023款GU604VI VZ VY原装出厂Windows11系统22H2

华硕玩家国度幻16笔记本原厂W11系统,适用型号:GU604VI、GU604VZ、GU604VY链接:https://pan.baidu.com/s/166x6FNUFEpA3Qbzeory3Hg?pwd=lwau 提取码:lwau 系统自带所有驱动、出厂主题壁纸、Office办公软件、MyASUS华硕电脑管家、ArmouryCrate奥创控制中心等预装程序,恢复出厂时开箱状态系统文件格式:esd/wim/swm安装方式:PE模式安装注意:安装系统时会格式化系统盘,请提前备份好重要资料!如果不是想要的型号或者不确定具体型号的话,请私信或留言获取。

【论文阅读】图像隐写2021年至今的相关论文(含公开代码)

图像隐写和水印相关代码:2021-HiNet:DeepImageHidingbyInvertibleNetwork-https://github.com/TomTomTommi/HiNet(代码已跑通)2021-MultitaskIdentity-AwareImageSteganographyviaMinimaxOptimization-https://github.com/jiabaocui/MIAIS2022-StegGAN:使用条件生成对抗网络在图像中隐藏图像-https://github.com/brijeshiitg/StegGAN2022-FixedNeuralNetworkSte

ios - 生成 16 字节随机数据作为 AES128 CBC 方法的初始化向量的任何快捷方式?

有什么简单的方法可以生成这种随机数据或字符串吗?喜欢现有的功能? 最佳答案 您可以使用安全框架中的SecRandomCopyBytes。Thisfunctionreadsfrom/dev/randomtoobtainanarrayofcryptographically-securerandombytes.uint8_tvector[16];SecRandomCopyBytes(kSecRandomDefault,16,vector); 关于ios-生成16字节随机数据作为AES128CB

ios - Xcode 6 现在是否提供 16 个点的观看余量?

出于某种原因,在Xcode6中,当将View固定到0顶部、底部、左侧和右侧时,它会为其提供16点的左右边距。这是新功能吗?如果不将边距设置为-16,我不知道如何修复它这里是一些截图。 最佳答案 当您在InterfaceBuilder中添加自动布局约束时,顶部框模型下方会出现一个复选框,上面写着“相对于边距”(或类似内容)。默认情况下它是选中的,但是如果您在添加约束时取消选中它,约束将相对于Superview边界而不是它的边距,正如您所期望的那样。我会给你一个屏幕截图,但我现在不在我的Mac旁边。:)

EM planner 论文阅读

论文题目:BaiduApolloEMMotionPlanner0前言EM和Lattice算法对比EMplannerLatticePlanner参数较多(DP/QP,Path/Speed)参数少且统一化流程复杂流程简单单周期解空间受限简单场景解空间较大能适应复杂场景适合简单场景1摘要基于百度Apollo平台提出的一种实时运动规划系统,该规划系统包括顶层的多车道和其中的单车道自动驾驶:(1)系统顶层是一种多车道策略,通过并行计算车道级别轨迹来处理车道变更场景(2)在车道轨迹生成器内部,通过迭代的方法解决基于Frenet坐标的路径规划和速度规划(3)针对路径和速度规划,提出了动态规划DP与基于样条的

16条 yyds 的代码规范

如何更规范化编写Java代码:Manyofthehappiestpeoplearethosewhoowntheleast.ButarewereallysohappywithourIPhones,ourbighouses,ourfancycars?忘川如斯,拥有一切的人才更怕失去。背景:如何更规范化编写Java代码的重要性想必毋需多言,其中最重要的几点当属提高代码性能、使代码远离Bug、令代码更优雅。一、MyBatis不要为了多个查询条件而写1=1当遇到多个查询条件,使用where1=1可以很方便的解决我们的问题,但是这样很可能会造成非常大的性能损失,因为添加了“where1=1”的过滤条件之后

android - 有什么方法可以让 "hide"成为屏幕阅读器的 View ,就像 HTML 中的 "aria-hidden"一样?

我需要像VoiceOver这样的屏幕阅读器不识别(或不“阅读”)这个.例如,假设我们有一个简单的应用程序,其模板代码为:Events.当我运行这个应用程序时,我可以在屏幕上看到“事件”。然后,如果我启用VoiceOver,他会说:“事件”。好吧,我希望他不能说“事件”。换句话说,我希望他看不到这个事件。就像HTML中的“aria-hidden”一样。这可能吗? 最佳答案 您可以在ReactNative的屏幕阅读器中隐藏View及其后代。该属性取决于平台。accessibilityElementsHidden(iOS)ABoolean