知识图谱综述(2021.4) 论文地址:A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications 目录 知识图谱综述(2021.4) 摘要 1.简介 2.概述 3.知识表示学习(KRL) 3.1 表示空间 3.1.1 点空间 3.1.2 复向量空间 3.1.3 高斯分布 3.1.4 流形和群 3.2 评分函数 3.2.1 基于距离的评分函数 3.2.2 基于语义匹配的评分函数 3.3 编码模型 3.3.…

目录 Transformer Network Intuition 变压器网络直觉 Transformer Network Intuition 变压器网络直觉 深度学习中最令人兴奋的发展之一是 Transformer Network,有时也称为 Transformers.这是一种完全席卷 NLP 世界的架构.当今许多最有效的 NLP 专辑都是基于 Transformer 架构的.它是一个相对复杂的神经网络架构,但在这个和接下来的三个视频中将逐个介绍.因此,在接下来的四个视频结束时,您将对 Tran…

https://www.itcodemonkey.com/article/9339.html 时序数据已用于越来越多的应用中,包括物联网.DevOps.金融.零售.物流.石油天然气.制造业.汽车.太空.SaaS,乃至机器学习和人工智能.虽然当前时序数据库仅局限于采集度量和监控,但是软件开发人员已经逐渐明白,他们的确需要一款时序数据库,真正设计用于运行多种工作负载. 如果我们考虑采用一款时序数据库产品,这可能意味着我们正面对大量时序数据的快速堆积.我们需要一个地方对这些时序数据进行存储和分析.人们…

1.针对的问题 为了在未修剪视频中建模时间关系,以前的多种方法使用一维时间卷积.然而,受核大小的限制,基于卷积的方法只能直接获取视频的局部信息,不能学习视频中时间距离较远的片段之间的直接关系.因此,这种方法不能模拟片段之间的远程交互作用,而这对动作检测可能很重要. 多头自注意力虽然可以对视频中的长期关系建模,然而,现有的方法依赖于在输入帧本身上对这种长期关系建模,一个时序token只包含很少的帧,这通常与动作实例的持续时间相比太短了.此外,在这种设置中,transformers需要明确地学习由于…

  Java反序列化漏洞从爆出到现在快2个月了,已有白帽子实现了jenkins,weblogic,jboss等的代码执行利用工具.本文对于Java反序列化的漏洞简述后,并对于Java反序列化的Poc进行详细解读.   文章目录 Java反序列化漏洞简介 Java反序列化Poc详解 基于报错的反序列化transformer链 关于RMI利用的相关内容 漏洞影响分析 资料引用 Java反序列化漏洞简介 Java序列化就是把对象转换成字节流,便于保存在内存.文件.数据库中,Java中的ObjectOu…

Ysoserial Commons Collections3分析 写在前面 CommonsCollections Gadget Chains CommonsCollection Version JDK Version CommonsCollections1 CommonsCollections 3.1 - 3.2.1 1.7 (8u71之后已修复不可利用) CommonsCollections2 CommonsCollections 4.0 无限制 CommonsCollections3 Com…

      前面一篇教程中,我们实现了Zhang的快速并行细化算法,从算法原理上,我们可以知道,算法是基于像素8邻域的形状来决定是否删除当前像素.还有很多与此算法相似的细化算法,只是判断的条件不一样.在综述文章, Thinning Methodologies-A Comprehensive Survey中描述了各种细化算法的实现原理,有兴趣可以阅读一下.       下面看看图像细化的定义以及细化算法的分类: 图像细化(Image Thinning),一般指二值图像的骨架化(Image Skel…

引言 语言模型一直在变大.截至撰写本文时,PaLM 有 5400 亿参数,OPT.GPT-3 和 BLOOM 有大约 1760 亿参数,而且我们仍在继续朝着更大的模型发展.下图总结了最近的一些语言模型的尺寸. 由于这些模型很大,因此它们很难在一般的设备上运行.举个例子,仅推理 BLOOM-176B 模型,你就需要 8 个 80GB A100 GPU (每个约 15,000 美元).而如果要微调 BLOOM-176B 的话,你需要 72 个这样的 GPU!更大的模型,如 PaLM,还需要更多资源.…

​  前言  人脸表情识别(FER)在计算机视觉领域受到越来越多的关注.本文介绍了一篇在人脸表情识别方向上使用Transformer来学习关系感知的ICCV2021论文,论文提出了一个TransFER模型,在几个FER基准数据集上取得了SOTA性能. 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. ​ Background 在过去的几十年里,面部表情识别(FER)在计算机视觉研究领域受到了越来越多的关注,因为它对于让计…

​前言  在计算机视觉中,相对位置编码的有效性还没有得到很好的研究,甚至仍然存在争议,本文分析了相对位置编码中的几个关键因素,提出了一种新的针对2D图像的相对位置编码方法,称为图像RPE(IRPE). 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. ​ 代码:https://github.com/microsoft/Cream/tree/main/iRPE Background Transformer的核心是self-…