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论文阅读(1)Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models

Motivation文生图模型对于图像空间组成的控制有限;仅通过文本提示难以精确表达复杂的布局、子式、形状和形式以端到端(e.g.深度图到图像,姿势到图像等)的方式学习大型文生图扩散模型的条件控制具有挑战性(训练数据不足、训练过度拟合或灾难性遗忘)Approach通过锁定模型参数并制作其编码层的可训练副本来保持模型的质量与功能可训练副本和原始锁定模型通过零卷积层连接,权重初始化为零,以便它们在训练过程中逐渐增长。一次确保在训练开始时不会将有害噪声添加到largediffusionmodel的深层特征中,并保护可训练副本中的大规模预训练主干免受这种噪声的破坏。零卷积(zeroconvolutio

Unity HttpClient 之 使用MultipartFormDataContent 发起 内容类型为 multipart/form-data 的数据 Post 请求(正常与流式响应处理)

UnityHttpClient之使用MultipartFormDataContent发起内容类型为multipart/form-data的数据Post请求(正常与流式响应处理)目录UnityHttpClient之使用MultipartFormDataContent发起内容类型为multipart/form-data的数据Post请求(正常与流式响应处理)一、简单介绍二、实现原理三、注意事项四、示例效果五、示例实现简单步骤六、关键脚本一、简单介绍Unity在开发中,网络访问:   可以使用UnityWebRequest访问,不过好似只能用协程的方式,并且访问只能在主线程中;   所以这里使用C#

Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap 论文阅读笔记

KeyWords: NLP,LLM,GenerativePre-training,KGs,Roadmap,BidirectionalReasoningAbstract:LLMsareblackmodelsandcan'tcaptureandaccessfactualknowledge.KGsarestructuredknowledgemodelsthatexplicitlystorerichfactualknowledge.ThecombinationsofKGsandLLMshavethreeframeworks, KG-enhancedLLMs,pre-trainingandinferen

上传文件报错:Content type ‘multipart/form-data;boundary=----WebKitFormBoundarypJygPIIxqzTHmtkQ;charset=...

@ReponseBody不支持form-data,所以要接收带有文件的form-data有3种方式。方式一:@PostMapping("upload")publicStringupload(MultipartFilefile,Stringusername,Stringpassword){}方式二(前端要把其他参数打包成json字符串)@PostMapping("upload")publicStringupload(MultipartFilefile,Userjson){}publicclassUser{privateStringusername;privateStringpassword}方式

WARM: On the Benefits of Weight Averaged Reward Models

Q:这篇论文试图解决什么问题?A:这篇论文试图解决的问题是在大型语言模型(LLMs)通过人类反馈的强化学习(RLHF)进行训练时出现的奖励黑客(rewardhacking)问题。奖励黑客是指模型在优化过程中利用奖励模型(RM)的不完善之处,以获得看似高奖励但实际上并未真正达到预期目标的现象。这会导致模型性能下降,产生不符合人类偏好的输出,增加模型选择的复杂性,并可能放大社会偏见,最终可能导致与人类价值观不一致的决策。为了应对这一挑战,论文提出了一种名为加权平均奖励模型(WeightAveragedRewardModels,简称WARM)的新方法,旨在通过结合多个奖励模型来提高模型的可靠性和鲁棒

AI之MLM:《MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models多模态大语言模型的最新进展》翻译与解读

AI之MLM:《MM-LLMs:RecentAdvancesinMultiModalLargeLanguageModels多模态大语言模型的最新进展》翻译与解读目录《MM-LLMs:RecentAdvancesinMultiModalLargeLanguageModels》翻译与解读Abstract摘要Figure1:ThetimelineofMM-LLMs1、Lntroduction引言痛点:传统的MM模型,从头开始训练时会产生大量的计算成本合理方法:采用基于现成的预训练的单模态基础模型的MM-LLMs=利用LLM作为认知动力+其它模态的基础模型提供的高质量的表示+多模态连接+协同推理实战流

Awesome Chrome Form UI - 界面设计与实现

上苍不会让所有幸福集中到某个人身上,得到了爱情未必拥有金钱;拥有金钱未必得到快乐;得到快乐未必拥有健康;拥有健康未必一切都会如愿以偿。知足常乐的心态才是淬炼心智、净化心灵的最佳途径。一切快乐的享受都属于精神,这种快乐把忍受变为享受,是精神对于物质的胜利。这便是人生哲学。——杨绛一、GuideAwesomeChromeFormUI-框架设计与基础实现-CSDN博客文章浏览阅读817次,点赞26次,收藏21次。AwesomeChromeFormUI-框架设计与基础实现https://blog.csdn.net/weixin_47560078/article/details/135182049在前面

c++ - C/C++ : extract a subset of one enum to form a new enum

假设我有一个列出所有人员的主枚举:typedefenumall_personnel{//maleTONY,MIKE,JIM,//femaleJESSICA,MARY,}all_personnel_t;现在我想为male和female定义其他两个枚举(因为,例如,一些函数只接受males或females枚举参数),但我想使用与主枚举中相同的名称标识符。在C/C++中有可能吗?还是有其他方法?似乎以下内容不起作用(编译器提示redeclarationofenumerator‘TONY’等:typedefenummale_personnel{TONY,MIKE,JIM,}male_perso

论文阅读:GameFormer: Game-theoretic Modeling and Learning of Transformer-based Interactive Prediction

论文链接:https://arxiv.org/pdf/2303.05760.pdf💡摘要在复杂的现实环境中运行的自动驾驶车辆需要准确预测交通参与者之间的交互行为。本文通过用层次博弈论来表述交互预测问题并提出GameFormer模型来解决它的实现。该模型结合了一个Transformer编码器,可以有效地模拟场景元素之间的关系,以及一个新颖的分层Transformer解码器结构。在每个解码级别,除了共享的环境上下文之外,解码器还利用前一级别的预测结果来迭代地完善交互过程。此外,我们提出了一个学习过程,可以调节当前级别的代理行为,以响应前一级别的其他代理的行为。通过对大规模现实世界驾驶数据集的综合实

实现微信小程序前端发送multipart/form-data请求

文章目录前言一、后端接口二、微信小程序端1.添加拼接boundary2.发送请求总结前言最近在开发微信小程序项目时,遇到需要发送multipart/form-data请求的情况,各种翻阅资料,发现微信小程序没有提供formData,退而求其次,上传文件或图片只能通过微信提供的wx.uploadFile。后又经过大神点拨,可以通过自行拼接方式实现multipart/form-data请求的发送。本文将该方法分享给大家,希望对大家有所帮助。一、后端接口mutipart格式数据+基本数据类型二、微信小程序端1.添加拼接boundary代码如下:var_data='\r\n--XXX'+'\r\nCo