ProlificDreamer论文阅读Project指路：https://ml.cs.tsinghua.edu.cn/prolificdreamer/论文简介：截止2023/8/10，text-to-3D的baselineSOTA，提出了VSD优化方法前置芝士:text-to-3D任务简介text-to-3DProblemtext-to-3D解决的问题就是给定一段话，生成视角一致的3D场景，如果了解过这个领域的可以略过不看研发路线大概是dreamfeild->dreamfusion->polificdreamerDiffusionModeltext-to-image领域DiffusionMod
目录1怎么才能使用BingAI2BingAI使用举例2.1代码没看懂，可以问BingAI2.2当你不确定你程序理解的是否正确时，可以问BingAI2.3 程序编译出现bug，可以问BingAI1怎么才能使用BingAI要想使用BingAI，必须用微软的Edge浏览器，打开Edge浏览器，然后打开必应。必应(bing.com)然后点击左上角的聊天，即可进入必应 然后就可以提问问题了 有时候我们遇到问题会去Google搜索答案，但有些问题如果我们问BingAi可能会更好，BingAI是结合了大语言模型和bing搜索，但这里不是说每次遇到问题都交给BingAI，有时候可能其他方法更好，有时候可能B
使用Vscode+clangd阅读c/c++源码一、需求在嵌入式软件开发的工作中，我们常常需要分析C/C++代码，比如linuxkernel的代码，而公司的代码一般都会存放在服务器中，服务器一般是linux，且无法联网，我们只能通过本地笔记本ssh访问服务器，这就导致阅读linux源码时，需要跳转定义、声明时比较麻烦，本文就介绍了使用VScode+clangd实现这个需求，同时会更新一些有效的插件帮助开发二、实现逻辑简介clangd是一个应用程序，可以实现对c项目中的符号定义跳转，函数补全等功能。Vscode是文本编辑器，可以使用clangd插件与服务器上的clangd交互，实现vscode编
六个月前在这个YHEpubDemo阅读器的基础上做了一些优化，这里做一下记录。1.首行缩进修复由于分页的存在，新的一页的首行可能是新的一行，则应该缩进；也可能是前面一页段落的延续，这时候不应该缩进。YHEpubDemo基于XDSReader，XDSReader目前存在新页首行没有缩进的问题。修复方案如下：原来预排版分页后将每一页的富文本设置给XDSReadView，这样就失去了排版的连续性。现在改为将整个章节的富文本设置给XDSReadView，并且对该页需要显示的文本范围进行布局。在XDSReadView.m的reloadView底部加上以下代码：CGRectrect=UIEdgeInset
【题目】CSP-J2022入门级第一轮阅读程序（2）第22-27题阅读程序01#includealgorithm>02#includeiostream>03#includelimits>0405usingnamespacestd;0607constintMAXN=105;08constintMAXK=105;0910inth[MAXN][MAXK];1112intf(intn,intm)13{14if(m==1)returnn;15if(n==0)return0;1617intret=numeric_limitsint>::max();18for(inti=1;in;i++)19ret=min
前言最近，开源了可商用的llama2，支持长度相比llama1的1024，拓展到了4096长度，然而，相比GPT-4、Claude-2等支持的长度，llama的长度外推显得尤为重要，本文记录了三种网络开源的RoPE改进方式及相关源码的阅读。关于长度外推性：https://kexue.fm/archives/9431关于RoPE：https://kexue.fm/archives/82651、线性插值法论文：EXTENDINGCONTEXTWINDOWOFLARGELANGUAGEMODELSVIAPOSITIONINTERPOLATION链接：https://arxiv.org/pdf/230
Don’tHoldMyDataHostage–ACaseForClientProtocolRedesign是VLDB2017的一篇论文，主要着眼于数据库客户端协议的设计。本文主要是个人对论文的一些理解，以及结合自己较熟悉的开源时序数据库ApacheIoTDB进行了一些对比分析。如果有谬误之处，欢迎留言指正～论文阅读Introduction将大量级数据从数据库传输到客户端程序的需求非常常见，比如统计分析或者机器学习应用需要大量样本数据来构建或者验证模型。但是export本身会比较耗时，当需要通过网络传输数据库数据时会更加耗时（数据库服务端和客户端程序不在同一服务器上）。本论文首先在多个数据库系统
人为设计的图增强，可能会破坏原始图的拓扑结构，同时相邻节点被视为负节点，因此被推离锚点很远。然而，这与网络的同质性假设是矛盾的，即连接的节点通常属于同一类，并且应该彼此接近。本文提出了一种端到端的自动GCL方法，称为NCLA，将邻居对比学习应用于可学习图增强。方案 通过多头图注意力机制自动学习具有自适应拓扑结构的多个图增强视图，可以在不需要先验领域知识的情况下兼容各种图数据集。 此外，设计了一种允许每个锚点有多个正信号的邻居对比损失。 大量实验表明，当标签非常有限时，NCLA在自监督GCL上产生了最先进的节点分类性能，甚至超过了监督GC
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目录摘要背景数据和方法GraphDTA概述药物表征蛋白表征分子图的深度学习GCNGATGINGAT-GCN基准模型解释结果讨论图模型的表现超过了其它模型图模型发现已知药物特性少数几种药物对总误差贡献不成比例模型解释和意义总结和未来工作摘要具体代码复现以及代码注释可以查看https://github.com/zhaolongNCU/Demo-GraphDTA-背景1.发展前景：新药设计需要花费2.6billion，17years药物再利用已被用于现实的疾病中为了有效地重新调整药物的用途，了解哪些蛋白质是哪些药物的靶标是有用的高通量筛选方法高消耗，并且彻底地完成搜索空间的搜索几乎不可能因此有强烈的
