BERT在Azure机械学习效率上此回购搜罗终端到终真个食谱以及的（双向编码器谈判来自变形金刚）用语言表白模子。
伯特BERT是一种语言展现模子，其特色在于能够实用捉拿语料库中深层以及怪异的文本关连。
在原始论文中，作者证明晰BERT模子能够很约莫地改编以构建用于许多NLP责任的最新模子，搜罗文天职类，命名实体识别以及下场解答。
在此堆栈中，咱们提供了条记本，使开拓人员能够从语料库中重新熬炼BERT模子，并微调现有的BERT模子以处置特意的责任。
此回购中提供了的扼要可快捷末了使用BERT。
预熬炼BERT预熬炼中的挑战将BERT语言展现模子预熬炼到所需的准确性水平是极其具备挑战性的。
下场，大大都开拓人员从在尺度语料库（譬如Wikipedia）上经由预熬炼的BERT模子末了，而不是重新末了熬炼它。
假如在与熬炼前步骤中使用的语料库相似的语料库上熬炼最终模子，则此策略下场很好。
然则，
伯特BERT是一种语言展现模子，其特色在于能够实用捉拿语料库中深层以及怪异的文本关连。
在原始论文中，作者证明晰BERT模子能够很约莫地改编以构建用于许多NLP责任的最新模子，搜罗文天职类，命名实体识别以及下场解答。
在此堆栈中，咱们提供了条记本，使开拓人员能够从语料库中重新熬炼BERT模子，并微调现有的BERT模子以处置特意的责任。
此回购中提供了的扼要可快捷末了使用BERT。
预熬炼BERT预熬炼中的挑战将BERT语言展现模子预熬炼到所需的准确性水平是极其具备挑战性的。
下场，大大都开拓人员从在尺度语料库（譬如Wikipedia）上经由预熬炼的BERT模子末了，而不是重新末了熬炼它。
假如在与熬炼前步骤中使用的语料库相似的语料库上熬炼最终模子，则此策略下场很好。
然则，
2023/3/30 14:24:23
232KB
1
NISwGSP(naturalimagestitchingwiththeglobalsimilarityprior)算法付与部份扭曲模子，用网格网格诱惑每一个图像的变形。
目的函数用于指定经线的所需特色。
除了精采的对于齐以及最小的部份失真之外，咱们还在目的函数中削减了全局相似性。
该先验解放每一个图像的扭曲，使其相似于部份的相似变更。
遴选相似性变更对于下场的做作性至关弥留。
咱们提出了为每一个图像遴选适宜的比例以及扭转的方式。
齐全图像的扭曲被一起处置，以最小化全局失真。
目的函数用于指定经线的所需特色。
除了精采的对于齐以及最小的部份失真之外，咱们还在目的函数中削减了全局相似性。
该先验解放每一个图像的扭曲，使其相似于部份的相似变更。
遴选相似性变更对于下场的做作性至关弥留。
咱们提出了为每一个图像遴选适宜的比例以及扭转的方式。
齐全图像的扭曲被一起处置，以最小化全局失真。
2023/3/30 0:25:57
85.84MB
1
这是一篇ECCV2018上关于图像拼接的论文。
所提出的方法“GreenWarps”旨在精确地对准具有大视差的帧/图像。
该方法包括两个新阶段，即预变形和网格变形。
第一阶段使用格林坐标将未对齐图像变形到参考图像。
第二阶段使用demon-baseddiffeomorphic变形方法来确定对齐，该方法被称为“DiffeoMeshes”的网格变形。
在两个阶段中，使用格林坐标进行变形而不假设任何运动模型。
两个阶段的组合提供了图像的精确对准。
在两个标准图像拼接数据集和一个由不受约束的视频创建的图像组成的数据集上进行实验。
结果表明，与现有技术方法相比，该方法具有更好的功能。
所提出的方法“GreenWarps”旨在精确地对准具有大视差的帧/图像。
该方法包括两个新阶段，即预变形和网格变形。
第一阶段使用格林坐标将未对齐图像变形到参考图像。
第二阶段使用demon-baseddiffeomorphic变形方法来确定对齐，该方法被称为“DiffeoMeshes”的网格变形。
在两个阶段中，使用格林坐标进行变形而不假设任何运动模型。
两个阶段的组合提供了图像的精确对准。
在两个标准图像拼接数据集和一个由不受约束的视频创建的图像组成的数据集上进行实验。
结果表明，与现有技术方法相比，该方法具有更好的功能。
2023/3/20 21:47:49
812KB
1
《格理论与密码学》主要引见格理论中的基础理论、关键技术及其在密码学中的典型应用。
主要包括三方面内容：格理论与密码学的基础知识，包括数论基础、抽象代数基础、向量空间、对称密码体制、公钥密码体制、哈希函数等；
格理论的基础理论和关键技术，包括格的基本定义、格中的计算性难题、最短向量问题、最近向量问题、二维格中的高斯格基约减算法、LLL格基约减算法及其衍生和变形、LLL与apprCVP问题以及格基约减算法的MATLAB实现；
格理论在密码学中的典型应用，包括基于格的密码系统分析方法以及基于格理论的哈希函数。
主要包括三方面内容：格理论与密码学的基础知识，包括数论基础、抽象代数基础、向量空间、对称密码体制、公钥密码体制、哈希函数等；
格理论的基础理论和关键技术，包括格的基本定义、格中的计算性难题、最短向量问题、最近向量问题、二维格中的高斯格基约减算法、LLL格基约减算法及其衍生和变形、LLL与apprCVP问题以及格基约减算法的MATLAB实现；
格理论在密码学中的典型应用，包括基于格的密码系统分析方法以及基于格理论的哈希函数。
2023/3/7 17:45:33
7.33MB
1
如何有效校正随人群崎岖很大的人眼像差，提高视网膜高分辨率成像技术的人群适用范围是临床应用面临的最大难题。
现有的单一波前校正器无法同时清除高阶和低阶视觉像差。
针对人眼高阶像差校正需求，研制成功了169单元3mm极间距分立式压电变形镜，并与大行程Bimorph变形镜组合，建立了一套双变形镜的人眼视网膜成像系统。
系统可实现对离焦小于±4.5D、散光小于±3.0D的低阶像差及前8阶Zernike像差的有效校正，极大地提高了系统的人群适用范围和成像质量。
以低阶像差大小作为入选标准，进行小样本量人眼视网膜成像实验，获得了近衍射极限的视网膜图像。
该系统适用范围明确，便于后续临床应用。
现有的单一波前校正器无法同时清除高阶和低阶视觉像差。
针对人眼高阶像差校正需求，研制成功了169单元3mm极间距分立式压电变形镜，并与大行程Bimorph变形镜组合，建立了一套双变形镜的人眼视网膜成像系统。
系统可实现对离焦小于±4.5D、散光小于±3.0D的低阶像差及前8阶Zernike像差的有效校正，极大地提高了系统的人群适用范围和成像质量。
以低阶像差大小作为入选标准，进行小样本量人眼视网膜成像实验，获得了近衍射极限的视网膜图像。
该系统适用范围明确，便于后续临床应用。
2023/2/22 15:40:20
5.57MB
1
采用模拟与实验相结合的方式研究激光透射焊接件拉伸过程中的应力分布和拉伸件的失效行为。
以PA66激光透射焊接件为研究对象，建立了焊后拉伸数值模拟模型，模拟得到了焊接件的拉伸载荷-位移曲线和拉伸变形情况，并与拉伸实验进行对比和验证；
对拉伸过程中焊接件的剪切应力和VonMises应力分布进行分析，从剪切和拉伸失效方面探究拉伸件的失效行为。
拉伸实验验证了拉伸数值模拟模型能较好地预测焊接件的拉伸变形情况；
数值模拟得到最大剪切应力发生在焊接界面上长方形焊接区域的4个角点附近，即剪切失效的起始位置，且由于最大剪切应力远小于PA66的剪切强度，拉伸件发生剪切失效的可能性较小。
预测的焊接件拉伸失效方式及失效位
以PA66激光透射焊接件为研究对象，建立了焊后拉伸数值模拟模型，模拟得到了焊接件的拉伸载荷-位移曲线和拉伸变形情况，并与拉伸实验进行对比和验证；
对拉伸过程中焊接件的剪切应力和VonMises应力分布进行分析，从剪切和拉伸失效方面探究拉伸件的失效行为。
拉伸实验验证了拉伸数值模拟模型能较好地预测焊接件的拉伸变形情况；
数值模拟得到最大剪切应力发生在焊接界面上长方形焊接区域的4个角点附近，即剪切失效的起始位置，且由于最大剪切应力远小于PA66的剪切强度，拉伸件发生剪切失效的可能性较小。
预测的焊接件拉伸失效方式及失效位
2023/2/11 4:16:19
12.28MB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB