大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）在各种评测基准中都展现出了强大的性能，比如可以看图说话、进行常识推理。但这些模型的训练过程并没有引入3D物理世界，也就无法理解更丰富的现实概念，包括空间关系、布局、物体反馈等。最近，加州大学洛杉矶分校、上海交大、华南理工大学、麻省理工学院等机构的研究人员联合提出了一个全新的3D-LLM任务，把3D世界的知识注入到大型语言模型中，以3D点云及其特征作为输入，从而可以执行各种3D相关的任务，包括描述生成、3D问题回答、任务分解、3D辅助对话、导航等。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2307.12981.pdf基于这个思路，研究人员
过去几年，无监督和自监督学习（SSL）取得了巨大进步，通过SSL学习得到的表征在分类性能上甚至赶上了有监督学习，在某些情况下甚至还能超过有监督学习，这一趋势也为视觉任务的大规模数据驱动无监督学习提供了可能。虽然自监督学习的实验性能惊人，但大多数自监督学习方法都是相当「低效」的，通常需要数百个训练epoch才能完全收敛。 最近，马毅教授、图灵奖得主YannLeCun团队发布了一种新的自监督学习方法Extreme-Multi-PatchSelf-Supervised-Learning（EMP-SSL），证明了高效自监督学习的关键是增加每个图像实例中的图像块数量。论文链接：https://arxi
在实际业务开发中，经常遇到需要二次确认的操作，其他的组件好说，这里主要介绍下如何使用a-switch和a-popconfirm进行二次确认操作的开发，由于每次点击a-swtich的时候，都会先触发a-switch的change方法，自动先将a-switch的状态修改了，没有达到预期的，二次确认之后再修改a-switch状态，所以这里需要特殊处理，具体代码如下：//这里演示代码是在插槽中使用，在其他地方使用也是一样的情况statusAction(record){record.status=!record.status;}因为需要a-switch关闭的时候做二次确认，打开的时候不需要，所以这里准备
比较简单的是单列索引（b+tree）。遇到多条件查询时，不可避免会使用到多列索引。联合索引又叫复合索引。b+tree结构如下：每一个磁盘块在mysql中是一个页，页大小是固定的，mysqlinnodb的默认的页大小是16k，每个索引会分配在页上的数量是由字段的大小决定。当字段值的长度越长，每一页上的数量就会越少，因此在一定数据量的情况下，索引的深度会越深，影响索引的查找效率。对于复合索引（多列b+tree，使用多列值组合而成的b+tree索引）。遵循最左侧原则，从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是keyindex(a,b,c).可以支持a
近日，冲量在线中标山大地纬数据隐私安全平台项目，共同打造业界领先的基于“区块链＋隐私计算”的数据开放平台，开创了隐私计算平台互联互通新模式。实现了多个医疗机构、保险公司、金融机构、社保部门等多方的数据进行联合运算，在医保社保报销结算、普惠金融等方面形成了隐私计算的方案，推动社会多个机构之间数据的互联互通和数据运营落地。平台提供可信安全的环境，使多个机构间的数据可以在TEE环境中构建出精准的医疗模型或进行数据计算，并只向医疗机构、政府数据运营部门输出模型结果，建模的原始数据和过程数据均在TEE环境中销毁，从而保证多方隐私数据不外泄。同时结合区块链的分布式共识能力，对数据建模计算的过程进行存证，满
Django框架+MySQL数据库联合使用（在django框架中配置mysql数据库，并实现页面数据的增删改查操作）目录 一、前提： 二、Django框架+MySQL数据库联合使用 0.安装第三方模块mysqlclient 1. 创建数据库 1）启动MySQL服务 2）自带工具创建数据库 2.Django连接mysql数据库的配置 3.Django操作表 1）创建表 2）往表里添加数据 4.写【显示数据列表】页面： 5.写【
Django框架+MySQL数据库联合使用（在django框架中配置mysql数据库，并实现页面数据的增删改查操作）目录 一、前提： 二、Django框架+MySQL数据库联合使用 0.安装第三方模块mysqlclient 1. 创建数据库 1）启动MySQL服务 2）自带工具创建数据库 2.Django连接mysql数据库的配置 3.Django操作表 1）创建表 2）往表里添加数据 4.写【显示数据列表】页面： 5.写【
联合概率联合概率表示为包含多个条件并且所有的条件都同时成立的概率，记作P(X=a,Y=b)或P(a,b)，有的书上也习惯记作P(ab)联合概率分布联合概率分布简称联合分布，是两个及以上随机变量组成的随机变量的概率分布。根据随机变量的不同，联合概率分布的表示形式也不同。对于离散型随机变量，联合概率分布可以以列表的形式表示，也可以以函数的形式表示;对于连续型随机变量，联合概率分布通过非负函数的积分表示。在统计学习中的作用在统计学习，机器学习中，我们的目标就是找到两个随机变量的联合概率分布P(X,Y)。比如说我们有一个模型，有输入变量空间X=(7),.2…En)和输出变量空间Y=(91,92….m)
最近更新👏🏻2023.04.22:基于扁鹊-1.0模型的医疗问答系统Demo，详情访问：https://huggingface.co/spaces/scutcyr/BianQue👏🏻2023.04.22:扁鹊-1.0版本模型发布，详情见：扁鹊-1.0：通过混合指令和多轮医生问询数据集的微调，提高医疗聊天模型的“问”能力（BianQue-1.0:Improvingthe“Question”AbilityofMedicalChatModelthroughfinetuningwithHybridInstructionsandMulti-turnDoctorQADatasets）简介扁鹊-1.0（Bi
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