文章目录论文地址:原文阐释：渔樵问对：原理梗概预防策略隐私策略这个新颖的攻击方式是什么？三种典型采样策略：隐私风险文章第5页第二段中提到的memorizedtrainingexample是什么意思ThreatModel&Ethics什么是文本的zlibentropy？文章中反复提到了一个词surprise，并用引号引了起来，这个surprise在文中是什么含义？解释theratiooftheperplexityonthesample在文中是什么意思？文章第7页最后一段说比较两个模型的输出，这样有什么作用呢？（这个问题在文章中很重要）theratiooftheperplexityonthesam
PapernameLORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELAN-GUAGEMODELSPaperReadingNotePaperURL:https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdfCodeURL:huggingface集成：https://github.com/huggingface/peft官方代码：https://github.com/microsoft/LoRATL;DR本文提出了低秩自适应(Low-RankAdaptation,LoRA)，它冻结了预训练的模型权重，并将可训练的秩分解矩阵注入到Transformer架构的每一层，极大地减
不能直接使用pipinstallclip,可遵循官方步骤，官方步骤出错，可按照我的安装步骤进行，亲试有效。官方安装步骤：1.安装相应的pytorch环境（torch要求1.7.0以上版本）2.pipinstallftfyregextqdm3.pipinstallgit+https://github.com/openai/CLIP.git我的安装步骤：由于网络原因，按照官方安装步骤2.3一直报错，所以采取将git内容下载到本地，然后离线安装的方法1.步骤同上12.安装失败3.在网站https://github.com/openai/CLIP.git下载压缩包，并解压4.将路径打开CLIP-mai
查询ES报错：429TooManyRequests；circuit_breaking_exception，”reason”:”[parent]Datatoolarge,datafor[]“问题：ES查询报错：429TooManyRequests；circuit_breaking_exception，“reason”:“[parent]Datatoolarge,datafor[]”原因：ES查询缓存占用内存过大，超过阈值（默认70%），查询请求拒绝。解决：1.清除es缓存2.修改缓存阈值限制修改ES查询缓存占用比例限制PUT/_cluster/settings{"persistent":{"in
视频检索，CLIP4clip中CLIP指OpenAI的CLIP模型，clip指的是视频中的clip。CLIP模型很适合做Retrieval（检索）任务，因为它就是做图像和文本之间相似性，根据相似性可以去做ranking、matching以及retrieve等任务。而且由于双塔结构（图像文本编码器分开），得到的imageembedding和textembedding做一步点乘就可以计算相似度，因此非常容易扩展。文本这边没什么区别，就是文本信息经过文本编码器得到textembedding。视频这边多了时间维度，由一个个视频帧组成。n个视频帧每一帧打成patch作为编码器输入，得到n个CLSToke
视频检索，CLIP4clip中CLIP指OpenAI的CLIP模型，clip指的是视频中的clip。CLIP模型很适合做Retrieval（检索）任务，因为它就是做图像和文本之间相似性，根据相似性可以去做ranking、matching以及retrieve等任务。而且由于双塔结构（图像文本编码器分开），得到的imageembedding和textembedding做一步点乘就可以计算相似度，因此非常容易扩展。文本这边没什么区别，就是文本信息经过文本编码器得到textembedding。视频这边多了时间维度，由一个个视频帧组成。n个视频帧每一帧打成patch作为编码器输入，得到n个CLSToke
最近在使用canvas绘制用户电子名片时，由于第一次使用不够熟悉，在绘制名片时根据顺序需要先裁剪出名片的形状及边角圆；然后再在卡片区域中绘制头像，由于头像需要裁剪一个斜角线，于是需要使用到clip()进行二次裁剪，裁剪后在安卓手机显示一切正常，但在ios端测试时无法进行有效封闭|解决思路：网上找了很久也没找到直接的有效解决方法，于是根据自己的思路新增了一个临时的画布，在将需要进行二次裁剪的样式先在临时画布上绘制后，再转换成图片，以图片的形式再绘制到画布中代码示例：canvascanvas-id="CanvasImg">canvas>//创建临时画布createCanvasContext(){
AIGC的风最近终于吹到了语音生成领域。上面视频中"孙燕姿"翻唱周杰伦的《七里香》，该歌是AI歌唱，并非孙燕姿本人。背后核心技术来自声音转换，voiceconvertion，而不是之前我们讲过的声音克隆，voiceclone。语音转换语音转换，voiceconvertion，简称VC。简单来说，就是把一个人的声音转换成另一个人的声音，保留说话或者歌唱的内容。可见模型的输入是音频，而不像TTS任务，输入为文本。一般VC任务都包含以下三个模块，从音频中提取信息的contentencoder，常用特征PPG，现在也有自监督模型去提特征如Hubert；第二个模型是声学模型，这层主要是将音频的特征信息，
Git常用命令format-patch我们在日常的开发中，需要将自己的改动给到其他同事时，经常需要将改动打补丁(patch)后进行处理。gitformat-patch是一种帮助开发人员从其git提交创建补丁的命令。这个命令很有用，可以用于各种原因，如代码审查、在分支之间共享代码更改以及向邮件列表提交补丁。对于gitformat-patch的补丁，可以使用gitam命令进行打入。本文我们将详细解释gitformat-patch和gitam命令以及如何有效使用它。1、format-patch基本用法$gitformat-patchfilename.patchgitformat-patch命令可以输
AnImageisWorth16x16WordsTransformersforImageRecognitionatScalepaper：2010.11929.pdf(arxiv.org)code：google-research/vision_transformer(github.com)期刊/会议：ICLR2020摘要虽然Transformer体系结构已经成为自然语言处理任务的事实上的标准，但它在计算机视觉方面的应用仍然有限。在视觉上，注意力要么与卷积网络结合应用，要么用于替换卷积网络的某些组件，同时保持其整体结构。我们表明，这种对CNN的依赖是不必要的，直接应用于图像patch序列的纯tra
