Lag-Llama:TowardsFoundationModelsforTimeSeriesForecasting摘要本文提出Lag-Llama，在大量时间序列数据上训练的通用单变量概率时间序列预测模型。模型在分布外泛化能力上取得较好效果。模型使用平滑破坏幂律（smoothlybrokenpower-laws）。介绍目前任务主要集中于在相同域的数据上训练模型。当前已有的大规模通用模型在大规模不同数据上进行训练，展现出了极强的泛化能力。本文训练了一个Transformer模型，使用大量时序数据进行训练并在未见过的数据集上进行测试。文章在Monash时序仓库上训练了Lag-Llama。本文贡献：提
DiffusionModels视频生成-博客汇总前言：本文总结了DiffusionModels视频生成领域相关的工作，目前共收录142篇，持续更新中。 HierarchicalMasked3DDiffusionModelforVideoOutpaintingFandaFan,ChaoxuGuo,LitongGong,BiaoWang,TiezhengGe,YuningJiang,ChunjieLuo,JianfengZhanarXiv2023.[Paper][Github]5Sep2023Make-It-4D:SynthesizingaConsistentLong-TermDynamicSc
目录前言一、Substance3DModeler1.5.0安装二、使用配置总结前言Adobe的Substance3DModeler是一款专业的3D建模软件，专为专业设计师和艺术家设计，提供了直观的界面和工具，帮助他们快速创建逼真的纹理，细节和照明，从而制作出高级的3D模型。注：文末附有下载链接！无独显运行可能有问题，慎重选择。下面是关于该工具的一些详细介绍：——高级纹理编辑:SubstancePainter的功能和优势与3D建模工具的优点结合，使创作者能够以数字方式绘制材质、纹理和图案。这款工具使创作者能够以前所未有的细节创建材料，从而显著提高了视觉效果的真实性。——直观的用户界面:Subs
知识图谱-->知识补全-->长尾问题-->元关系学习基于度量的方法（本文）基于优化的方法文章目录Abstract1Introduction2RelatedWork关系学习的嵌入模型小样本学习3Background3.1问题定义3.2One-Shot学习设置4Model4.1邻居编码器4.2匹配处理器4.3损失函数和训练5Experiments5.1数据集5.2实施细节5.3结果关于模型选择的备注5.4邻居编码器的分析5.5消融研究5.6不同关系上的表现6ConclusionAbstract为了进一步扩大知识图谱的覆盖范围，以往的知识图补全研究通常需要为每个关系提供大量的训练实例。然而，我们观察
IEEETRANSACTIONSONINTELLIGENTTRANSPORTATIONSYSTEMS20221intro1.1背景GCN和TCN被引入到交通预测中GCN能够保留交通网络的图结构信息TCN能够捕获交通流的时间特征基于GCN的交通预测方法依赖于如何构建图或邻接矩阵将道路段的交通测量作为节点通过不同道路段的直接连接来构建图道路段上的交通流量测量及其相关性在空间和时间上会动态变化（eg交通事故）——>这些静态图无法模拟其动态属性——>一些最新方法尝试通过实时观测到的交通数据为GCN构建动态图或邻接矩阵目前基于动态图的模型仅利用道路段节点之间直观的交通数据依赖性，并将其表示为动态边这种动
Springboot集成Camunda一、CamundaModelerCamundaModeler-为流程设置器（建模工具），用来构建我们的流程模型。CamundaModeler流程绘图工具，支持三种协议类型流程文件分别为：BPMN、DMN、Form。CamundaModeler下载地址：https://camunda.com/download/modeler/下载完成之后解压之后，打开CamundaModeler.exe即可使用。下面分别简单介绍一下CamundaModeler建模工具分别支持的三种协议区别。我文档主要是基于BPMN协议来实现的流程相关开发，BPMN协议的使用介绍–跳转连
这个问题在这里已经有了答案:NDKResolutionOutcome:Projectsettings:Gradlemodelversion=5.4.1,NDKversionisUNKNOWNerror(31个答案)关闭3年前。我安装了最新版本的AndroidStudio，在添加新库时开始出现问题，告诉我NDK版本未知，但我安装了最新版本的NDK，但问题没有解决。
论文笔记--Fly-SwatorCannon?Cost-EffectiveLanguageModelChoiceviaMeta-Modeling1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1问题陈述3.2框架3.2.1MetaModel&Costestimation3.2.2AssignmentStrategies4.文章亮点5.原文传送门6.References1.文章简介标题：Fly-SwatorCannon?Cost-EffectiveLanguageModelChoiceviaMeta-Modeling作者：MarijaŠakota,MaximePeyrard,RobertWest日期：
1、v-model绑定的值与下拉选项的值类型不一致。2、绑定的值未声明。如上所示，需要具体声明。3、value前需要加冒号
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，(2)整合视听信号。为了应对第一个挑战，我们提出了一个视频Q-former来将预训练的图像编码器组装到我们的视频编码器中，并引入视频到文本生成任务来学习视频语言的对应性。对于第二个挑战，我们利用Ima
