作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介2020年以来，在CVPR（计算机视觉及PatternRecognition）国际会议上，一直保持了高水准的成果发布，其中经典且代表性的论文包括“ImageStyleTransferusingConvolutionalNeuralNetworks”、“CycleGAN:UnpairedImage-to-ImageTranslationusingCycle-ConsistentAdversarialNetworks”等。2021年的CVPR会议在会中也不乏令人激动的成果发布，比如2021年CVPR上的最佳论文奖——SRFlow：Super-Resolution
论文地址：https://www.nature.com/articles/s41551-023-01045-x代码地址：https://github.com/RL4M/IRENE基于Transformer的表示学习模型，作为临床诊断辅助工具，以统一的方式处理多模态输入。将图像与文字转化为visualtokens和texttokens，通过一个双向的跨模态注意力机制块共同学习不同信息间的整体特征和其关联性来做出决策。第一个以统一方式使用人工智能处理多模态信息，在临床上辅助医生进行决策诊断。为后续医学领域人工智能处理多模态信息提供一种新的思路。Data胸腔医学中，除了胸部X射线，医生还需要考虑患者
RabbitMQ主题模式（通配符模式）前言什么是Topic模式使用Topic模式的要点通配符规则示例代码示例Pom文件引入RabbtiMQ依赖RabbitMQ工具类生产者消费者1消费者2效果总结前言通过本篇博客能够简单使用RabbitMQ的主题模式。本篇博客主要是博主通过官网总结出的RabbitMQ主题模式。其中如果有误欢迎大家及时指正。什么是Topic模式Topic模式与Direct模式相比，他们都可以根据Routingkey把消息路由到对应的队列上，但是Topic模式相较于Direct来说，它可以基于多个标准进行路由。也就是在队列绑定Routingkey的时候使用通配符。这使我们相较于Di
消费模式参考官网：https://www.rabbitmq.com/getstarted.html简单模式Simple,参考RabbitMQ详解（二）：消息模式Simple(简单)模式简单模式是最简单的消息模式，它包含一个生产者、一个消费者和一个队列。生产者向队列里发送消息，消费者从队列中获取消息并消费。发布订阅模式fanout同时向多个消费者发送消息的模式（类似广播的形式）路由模式direct根据路由键选择性给多个消费者发送消息的模式主题模式topic是direct模式上的一种叠加，增加了模糊路由RoutingKey的模式工作模式work分发机制…消息模式-fanout(发布订阅)模式类型：
摘要 深度卷积神经网络（CNN）在许多实际应用中的部署在很大程度上受到其高计算成本的阻碍。在本文中，我们提出了一种新的神经网络学习方案，以同时1）减小模型大小；2）减少运行时内存占用；以及3）在不损害精度的情况下减少计算操作的数量。这是通过以简单但有效的方式在网络中实施通道级稀疏性来实现的。与许多现有方法不同，所提出的方法直接适用于现代CNN架构，为训练过程引入了最小开销，并且不需要用于生成模型的专用软件/硬件加速器。我们称我们的方法为网络瘦身，它将宽网络和大网络作为输入模型，但在训练过程中，不重要的通道会被自动识别并在之后进行修剪，从而生成具有相当精度的瘦而紧凑的模型
前言要弄清MAML怎么做，为什么这么做，就要看懂这两张图。先说MAML**在做什么？**它是打着Mate-Learing的旗号干的是few-shotmulti-taskLearning的事情。具体而言就是想训练一个模型能够使用很少的新样本，快速适应新的任务。定义问题我们定义一个模型fff,输入xxx输出aaa。-定义每一个Task-TTT包含一个损失函数LLL,一个原始观察q(x1)q(x_1)q(x1),一个状态转移分布q(x1∣xt,at)q(x_1|x_t,a_t)q(x1∣xt,at)以及集长度HHH。在监督任务中H=1(也就是说当前的a只和当前的x有关)。元学习方法介绍元学习
NL2SQL是将自然语言转化为SQL的任务，该任务隶属于NLP的子任务，NL2SQL在AIGC时代之前，以seq2seq、BERT等系列的模型在NL2SQL的主流数据集上取得了不错的效果，2022年底，ChatGPT爆火，凭借LLM强大的逻辑推理、上下文学习、情景联系等特点，按理说LLM应该可以超过seq2seq、BERT等系列的模型，但是使用少样本、零样本提示方法用LLM解决NL2SQL问题效果却比不上之前的模型。今天分享的这篇来自NLP顶级会议的论文解决了这个问题：如何改进Prompt让LLM超越之前的方法，并让LLM在Spider数据集上霸榜。论文原文链接：[2304.11015]DIN
北邮国院大三电商在读，随课程进行整理知识点。仅整理PPT中相对重要的知识点，内容驳杂并不做期末突击复习用。个人认为相对不重要的细小的知识点不列在其中。如有错误请指出。转载请注明出处，祝您学习愉快。编辑软件为Effie，如需要pdf/docx/effiesheet/markdown格式的文件请私信联系或微信联系WEEK1以下是一些比较定义性的东西，所以基本都是PPT内容翻译。如果考试是类似电商法的case式考法，这些就不用背只需要了解，大概知道什么是什么，有话说就可以。如果有其他变化和新理解，后续会修改这段话在Week1中，很难总结出像电商法那种很有逻辑的东西，换句话说，PPT给的信息冗杂且无用
Linuxkafka常用命令1kafka常用命令1.1启动kafkanohup./kafka-server-start.sh../config/server.properties&&>/dev/null2>&1&或者不指定日志输出位置和设置./kafka-server-start.sh../config/server.properties&1.2查看所有topic./kafka-topics.sh--zookeeper172.18.111.106:2181--list1.3删除topic./kafka-topics.sh--delete--zookeeper172.18.111.106:218
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