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跨模态语言模型
先分别使用语言编码器和图像编码器对两种信息进行分别编码，再通过一个跨模态编码器（cross-modality encoder）进行交互。如果你熟悉文本匹配，那对这种套路应该再熟悉不过了。 ? 采用“双塔”分别对文本和图片进行编码，再通过跨模态编码器进行交互 如何预训练 在介绍VL-BERT的预训练之前，我们先简单回顾一下BERT的预训练任务。 这是我们不希望看到的，我们希望模型能够建立跨模态的联系，它需要从输入的“kitten drink from bottle”里预测出被mask掉的区域里应该有只猫（因为另一个区域已经有瓶子了）。 重要多模态模型对比 另外，前面提到的KDD 2020比赛不少前排大佬已经放出了解决方案，例如第一名方案[7]就采用了MCAN[8]和VisualBERT融合，大家可以通过这些材料看一下在实际问题中多模态技术是如何应用的 /arxiv.org/abs/1504.00325 [7] KDD 2020多模态赛道第一名方案: https://github.com/steven95421/KDD_WinnieTheBest [8]
1.5K20发布于 2020-06-29 - 来自专栏痴者工良
跨平台、跨语言应用开发，Elements 介绍
实际上，跨平台、跨语言开发移动应用的解决方案很多，Xamarin 优势不大。 以下为 Elements 能够开发的应用类型： ? 特色： 先进的编辑功能 单元测试集成 跨平台的调试和部署 ? 2，Water 用于在 Windows 中开发应用，笔者就不再深入介绍了~~~ ? ，具有智能感知和高级的生产力功能 对所有平台都有丰富的调试能力，包括针对 Mac、Linux 和 iOS 的跨网络调试 与 Elements.NET 项目、Microsoft Visual CrossBox FXGen Profiler Obfuscation Oxidlzer Marzipan CrossBox CrossBox 是跨平台的系统调试项目 Profiler 跨平台的性能分析器，能够监控代码运行、远程主机上应用运行的情况，分析性能数据。 Obfuscation 保护代码，防止反编译的工具。根据官方解释的解释，是利用了代码混淆技术。
6.4K20发布于 2021-04-26 - 来自专栏机器之心
跨语言版BERT：Facebook提出跨语言预训练模型XLM
今天，Facebook 发布了一种新型跨语言预训练语言模型，它旨在构建一种跨语言编码器，从而将不同语言的句子在相同的嵌入空间中进行编码。这种共享的编码空间对机器翻译等任务有很大的优势。 项目地址：https://github.com/facebookresearch/XLM 在这一项工作中，作者展示了跨语言预训练语言模型的高效性，它在多种跨语言理解基准任务中都取得了很好的效果。 总的而言，Facebook 提供的是一种跨语言版的 BERT，它在 XNLI 和无监督机器翻译等跨语言任务取得了当前最好的效果。 ? 预训练语言模型： 因果语言模型（CLM）—单语言 BERT 中通过掩码训练的语言模型（MLM）—单语言 翻译语言模型（TLM）—跨语言 2. 生成跨语言句子表征 项目提供了一段简单的示例代码，它可以帮我们从预训练模型快速获取跨语言句子表征，这种跨语言的句子表征对机器翻译、计算句子相似性或实现跨语言的分类器都很有帮助。
1.8K40发布于 2019-04-30 - 来自专栏技术杂货店
JVM笔记 -- Java跨平台和JVM跨语言
Java是一门跨平台语言，所谓跨平台就是，Java源文件会被编译成为字节码文件，不管是Windows，Linux还是Mac，都有其适配的JVM，也就是字节码文件可以随意在这些JVM上去运行。 其他的语言，例如c语言，编译成为机器码之后，由于底层的机器语言支持不一样，编译后的机器语言文件是不可以跨操作系统运行的。而Java则是把兼容的工作，交给了JVM。 使用虚拟机实现编程语言是相当普遍的。最知名的虚拟机可能是UCSD Pascal的P代码计算机。 JVM 跨语言怎么理解？ JVM是跨语言的平台，很多语言都可以编译成为遵守规范的字节码，这些字节码都可以在Java虚拟机上运行。 但是并非一开始设计要跨语言。 跨语言的平台有利于什么？由于有了跨语言平台，多语言混合编程就更加方便了，通过特定领域的语言去解决特定领域的问题。
1.6K20编辑于 2022-02-15 - 来自专栏七夜安全博客
Python跨语言调用java
但是我也有担忧，毕竟是两种语言的包，版本管理的方式不一定一样。万一python 中的version.parse不适用，该怎么办呢？ newDefaultArtifactVersion("1.2.7"); int res = version1.compareTo(version2); logger.info("res={}", res); } 跨语言调用 我是用Python实现了整体框架，用来适配各种语言包的版本比较，maven包的比较只是其中一个功能，因此开始考虑 python如何调用jar包中的函数。 (1) 下载java压缩包 Java下载路径: https://www.oracle.com/java/technologies/javase-jdk8-downloads.html,选择x64版本 ? wget https://download.oracle.com/otn/java/jdk/8u241-b07/1f5b5a70bf22433b84d0e960903adac8/jdk-8u241-linux-x64
1.5K31发布于 2020-03-25 - 来自专栏Cikian技术站
Java语言跨平台原理
一、平台和跨平台 我们这里所说的“平台”指的是操作系统，如我们常见的Windows、MacOS、Linux等。 而“跨平台”指的是同样的Java程序可以在所有平台上面运行，并且运行结果相同。 二、跨平台原理 举个例子：有三个人A,B,C，A只会说并且只听得懂a语言，B只会说并且只听得懂b语言，C只会说并且只听得懂c语言，如果A想和B、C交流，那么他们直接对话是行不通的，因为他们说的话互相都听不懂 而Java之所以能“跨平台”运行，是因为JVM（Java虚拟机）的存在，JVM在不同平台间就充当着“翻译”的角色。 三、注意 跨平台运行不是Java程序能在所有的平台上运行，关键是该平台是否能安装相应的虚拟机，也就是能不能找到对应的“翻译”； Java源程序经过编译器编译后变成字节码（.class文件，Android
97220编辑于 2022-09-22 - 来自专栏mathor
跨语言对比学习
猿辅导的这篇论文和SimCES却不一样，它主要是从网络整体架构入手，基于Momentum网络提出了一种有监督的跨语言句子相似度计算方法 Dual Momentum Contrast Momentum本意是动量 q为x^q经过encoder网络后的向量，k为经过Momentum encoder网络后的多个向量 回到原论文，给定一个跨语言平行句子集\{x_i,y_i\}_{i=1}^n，对于每种语言的句子，分别用特定语言的 每一种语言的BERT都有一个参数为\boldsymbol{\theta}的Momentum encoder，可以理解为原BERT的复制，只不过复制的是结构而不是参数，这些Momentum encoder 虽然作者提出的方法以及后续实验都是基于跨语言的，但实际上针对同语言也是适用的，例如给定一个同语言的句子对(x_i,x_j)，设句子y_j是由句子x_j翻译得到的，如果模型训练得比较好，那么对于句子x_j mathbf{h}_{x_i}得 \mathbf{h}_{x_i}\cdot \mathbf{h}_{x_j}\approx \mathbf{h}_{x_i}\cdot \mathbf{h}_{y_j} 后者是跨语言的句子相似度
85830发布于 2021-11-17 - 来自专栏技术杂货店
JVM笔记 -- Java跨平台和JVM跨语言
[20210116152402.png] 可以选择以下书籍，如果是初学，最好学周志明老师的深入理解Java虚拟机，虚拟机规范会直接劝退： Java虚拟机规范（Java SE 8版） 深入理解Java虚拟机 其他的语言，例如c语言，编译成为机器码之后，由于底层的机器语言支持不一样，编译后的机器语言文件是不可以跨操作系统运行的。而Java则是把兼容的工作，交给了JVM。 JVM是跨语言的平台，很多语言都可以编译成为遵守规范的字节码，这些字节码都可以在Java虚拟机上运行。 Java虚拟机要做到跨语言，目前来看应该是当下最强大的虚拟机。但是并非一开始设计要跨语言。 跨语言的平台有利于什么？ 由于有了跨语言平台，多语言混合编程就更加方便了，通过特定领域的语言去解决特定领域的问题。
1.4K00发布于 2021-01-30 - 来自专栏PaddlePaddle
跨语言、跨模态、跨任务的大模型，驱动应用生态繁荣
大模型迭代闭环趋势 众所周知，大模型技术不断发展，已经从大模态发展到了多模态和跨模态，比如从Instruct GPT3技术发展到跨模态的DALL·E-2技术，同时大模型在应用过程中也产生了非常好的轻量级应用技术 在自然语言处理领域，大模型具有更强的小样本学习能力，比如基于思维链的Flan-PaLM，该模型已经具有基本推理能力；再如基于层次化多任务学习的文心ERNIE 3.0 Zeus。 在跨模态领域，最近提出了扩散模型，该模型引发了文本到图像生成技术的变革，比如百度提出了文心ERNIE-ViLG 2.0，该模型可以生成语义更相关、质量更高的图片。 统一大模型进一步促进生态繁荣 随着技术、应用、数据闭环的不断发展，模型开始趋向于跨语言、跨模态、跨任务的统一大模型。 以前不同语言、不同模态和不同任务，都是单独模型；随着技术不断发展，现在能够对多个任务使用统一模型学习，比如模型能同时学习文本、语音、图像、视频等数据。
1.2K30编辑于 2023-03-06 - 来自专栏程序媛驿站
综述 | 跨语言自然语言处理笔记
作者：匿名侠 | 排版：葡萄媛 转载请在后台输入 授权 01 摘要 跨语言自然语言处理是当下研究的热点。 其中，跨语言词向量（Cross-lingual Word Embedding）可以帮助比较词语在不同语言下的含义，同时也为模型在不同语言之间进行迁移提供了桥梁。 ., 2017] 详细描述了跨语言词向量学习方法和分类体系，将跨语言词向量按照对齐方式分为了基于词对齐、基于句子对齐、基于文档对齐的方法。其中基于词对齐的方法是所有方法的核心和基础。 ，其中有一个判别器目前是区分两种语言:，部分要更新的参数是:，编码器的目标是尽可能使得判别器无法区分： 这部分要更新的参数是，如图8。 因此提出了一种在向量空间完成隐式翻译的方法，本质上是使用了跨语言词向量。
77920编辑于 2022-04-11 - 来自专栏灰子学技术
K8S跨Node网络
其实K8S确实是按照这个思路来玩的，不过这里引入了一个新概念Overlay Network（覆盖网络)：通过软件构建一个覆盖在已有宿主机网络之上的、可以把所有容器连通在一起的虚拟网络。 二、通讯过程介绍 K8S解决容器间的网络通讯方案，采用的是CoreOS公司提供的Flannel项目，该项目的实现方式有下面三种，我们会一一介绍。 1. 3.CNI插件 K8S里面的网络模型与2中介绍的原理基本一致，只不过用cni0网桥替代了docker0网桥，详细交互过程不在介绍，如下图所示： CNI 的设计思想：Kubernetes 在启动 Infra
87110编辑于 2022-01-18 - 来自专栏深度学习自然语言处理
【NLP】综述 | 跨语言自然语言处理笔记
阅读大概需要20分钟 跟随小博主，每天进步一丢丢 作者：匿名侠 排版：葡萄媛 来自：程序媛驿站 01 摘要 跨语言自然语言处理是当下研究的热点。 其中，跨语言词向量（Cross-lingual Word Embedding）可以帮助比较词语在不同语言下的含义，同时也为模型在不同语言之间进行迁移提供了桥梁。 ., 2017] 详细描述了跨语言词向量学习方法和分类体系，将跨语言词向量按照对齐方式分为了基于词对齐、基于句子对齐、基于文档对齐的方法。其中基于词对齐的方法是所有方法的核心和基础。 ，其中有一个判别器目前是区分两种语言:，部分要更新的参数是:，编码器的目标是尽可能使得判别器无法区分： 这部分要更新的参数是，如图8。 因此提出了一种在向量空间完成隐式翻译的方法，本质上是使用了跨语言词向量。
2.4K41发布于 2019-12-10 多语言模型：跨语言迁移学习实战
对于语音助手（如某智能助手）而言，要拓展新语言环境，传统方法需要为每种语言从头训练一个自然语言理解模型，这种方法难以规模化扩展。另一种方案是训练一个多语言模型，即一个能同时处理多种语言的单一模型。 多语言模型架构近年来，多语言建模已成为热门话题，尤其关注将从大规模语料库训练的模型知识迁移到小数据量语言的模型上，即低资源跨语言迁移学习。 单语言模型使用不同语言的数据进行训练，但通常具有相同的架构。因此，使用相同的模型架构，应该能够训练一个由多种语言数据喂养的通用多语言模型。 知识迁移与结果我们使用四种语言的数据训练模型，包括三种相对接近的语言：某中心英语、某中心西班牙语和某中心意大利语。第四种语言是印地语，这是一种低资源语言，且在词汇和语法上与其他三种语言差异显著。 多语言模型可能从其他语言中学到了单语言模型无法仅从印地语数据集中提取的通用语言信息。FINISHED
20010编辑于 2026-02-15跨语言嵌入模型的调查
伪交叉语言：这些方法通过混合不同语言的语境来创建跨语言伪语料库。然后，他们在创建的语料库上训练一个现成的单词嵌入模型。原理是跨语言语境允许用学习表达来捕捉跨语言关系。 Lexicon：双语或跨语言词典，包含不同语言的单词之间的翻译对照。 没有并行数据：没有任何并行数据。只从单语资源中学习跨语言表达从而实现跨语言的零点学习。 虽然伪跨语言方法由于其简单性和易于实施性而具有吸引力，但依靠天真的替换和置换不能使其捕捉更复杂的跨语言关系方面。 跨语言培训 跨语言培训方法专注于优化跨语言目标。 他们尽量减少以下损失： 其中 和 是来自不同语言的两个对齐句子的表示。他们组成了一个根一个根 和 ，简单地说就是相应句子中单词嵌入的总和。完整的模型如图8所示。 image.png 图8：双语组合句子模型（Hermann和Blunsom，2013） 他们训练模型，然后输出一个更高的分数来正确的翻译比随机采样不正确的翻译使用Collobert等人的最大边缘铰链损失
7.6K100发布于 2018-02-06- 来自专栏Golang语言社区
Golang语言 的跨域解决
在使用golang做web的应用程序的时候，最容易碰到跨域问题了，跨域就是www.a.com访问[url]www.b.com[/url]的文件。 这样问题就来了，因为你使用js做前台，golang做后台，这样js传值的时候，是可以传到服务器的，并且是可以进行跨域访问的，因为golang构造的服务器与你前台就造成了跨域问题了。 而ajax传值是传到服务器端的，并且可以进行跨域访问，所以我在开发的时候果断使用了它。 2而在golang接受传值之后，要返回信息给前台，这是golang里面就要设置可以进行跨域访了。
2.2K80发布于 2018-03-21 - 来自专栏python3
Grpc 跨语言远程调用 python
grpc介绍 gRPC 一开始由 google 开发，是一款语言中立、平台中立、开源的远程过程调用(RPC)系统。 多语言支持 （ C, C++, Python, PHP, Nodejs, C#, Objective-C、Golang、Java） gRPC支持多种语言，并能够基于语言自动生成客户端和服务端功能库 、PHP和C#等语言，grpc-java已经支持Android开发。 /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import grpc import time from concurrent import futures from /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import grpc from example import data_pb2, data_pb2_grpc
4.2K20发布于 2020-01-09 - 来自专栏深度学习自然语言处理
《跨语言大模型》最新综述
跨语言大模型（MLLMs）能够利用强大的大型语言模型处理和回应多种语言的查询，在多语言自然语言处理任务中取得了显著的成功。尽管取得了这些突破，但仍然缺乏一份全面的调查总结该领域现有方法和最新发展。 https://arxiv.org/pdf/2404.04925.pdf 01 跨语言对齐 本文从预训练对齐、指令微调对齐以及下游任务微调对齐分别进行了详细的归纳和介绍： 在每个对齐中，又分为Parameter-Tuning 对齐与Parameter-Frozen对齐，具体示例图如下： Parameter-Tuning对齐 Parameter-Frozen对齐 02 未来方向 该综述探讨了目前跨语言大语言模型潜在的未来研究方向 ，主要包括： 1、跨语言大模型中的幻觉问题 2、跨语言大模型中的知识编辑问题 3、跨语言大模型中的安全性问题 4、跨语言大模型中的公平性问题 5、跨语言大模型中的语言扩展问题 6、跨语言大模型中的模态扩展问题 03 网站 在这项工作中，作者们还提供了一个网站来整理跨语言大模型的相关进展，地址为：https://multilingual-llm.net/ 相关的GitHub地址如下：https://github.com
53810编辑于 2024-04-19 - 来自专栏LinkinStar's Blog
K8S之跨主机通信
你是否之前看过 k8s 的网络部分，第一次看是否会觉得很困难？或者说你有没有想过为什么 k8s 要这样设计它的网络，跨主机之间的网络通信究竟是怎么实现的？ 于是本文的重点将会放在从外部的大视角来看跨主机的网络通信，其中的细节先挖坑，后面慢慢填。 ，那么问题来了：k8s 是如何做到让服务之间能够互相访问的呢？ 它经常就用作跨 namespace 通信（这里的 namespace 不是 k8s 的 namespace，而是 linux 的 network namespace） docker0 我们知道 Linux 下面总结一下几个要点： 容器之间跨主机的通信的主要难点在于我不知道你在哪 通过协议的封装就可以实现 Overlay 的网络 网络协议的本质就是封装 当然对于 k8s 要解决的网络问题当然还不止这些，当前我们只是解决了通不通的问题
1.9K21编辑于 2022-09-01 - 来自专栏C++
C语言（指针）8
qsort 是C语言中的一个库函数，使用 qsort 库函数需要包含头文件 <stdlib.h>。这个函数是用来对任意数据类型的数据排序的。 = 0; i < sz; i++) { printf("%d ", *((int *)pa + i)); } } void text() { int arr[] = { 5,3,2,7,8,1,0,4,9,6 在 C语言（指针）2 中我们说过这么两段话： 虽然void *类型的指针不能直接进行解引用操作，也不能 +- 整数的操作， 但是当我们不知道别人给我们传的地址是什么类型的时候，我们就可以放心地去用void arg2 = *(int*)b; return (arg1 > arg2) - (arg1 < arg2); } int main() { int arr[] = { 5,2,7,4,9,1,0,3,8,6 = *(int*)b; return (arg1 > arg2) - (arg1 < arg2); } void text1() { int arr[] = { 5,2,7,4,9,1,0,3,8,6
61210编辑于 2024-10-16 - 来自专栏匿名用户的日记
k8s 跨 namespace 访问服务
在K8S中，同一个命名空间（namespace）下的服务之间调用，之间通过服务名（service name）调用即可。 遇到这种情况，我们就需要跨命名空间访问，K8S 对service 提供了四种不同的类型，针对这个问题我们选用 ExternalName 类型的 service 即可。 k8s service 分为四种类型 分别为： ClusterIp（默认类型，每个Node分配一个集群内部的Ip，内部可以互相访问，外部无法访问集群内部） NodePort（基于ClusterIp，另外在每个
2.8K20编辑于 2021-12-14
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