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Human Language Processing——LAS
CTC出现得最早，后来随着Seq2Seq概念的提出，有了LAS和RNN-T，近些年慢慢发展出了Neural Transducer，MochA。 比较常用的是前面3个（LAS, CTC, RNN-T），LAS是可以和CTC一起使用的。另外，传统的HMM模型也可以结合DNN模型，做一些融合。 LAS算法 LAS就是我们所熟知的那个Seq2Seq算法，只不过其用在了语音识别领域，称作LAS LAS的全称为Listen，Attend，Spell。 LAS的限制 LAS虽然神通广大，但它也有一些问题。我们期待我们的模型可以做online的识别，即能够一边听，一边做语音识别。而不是模型听完整句话后，等上一秒，模型才输出辨识结果
1.1K31发布于 2020-07-27 - 来自专栏我爱计算机视觉
CVPR 2022 中科院、腾讯提出LAS-AT，利用“可学习攻击策略”进行“对抗训练”
▊ 1 引言 由中科院，腾讯AI实验室以及香港中文大学联合出品的硬核对抗训练的新作LAS-AT发表于CVPR2022。 在该论文中，作者通过引入“可学习的攻击策略”（LAS-AT）的概念，并提出了一种新的对抗训练框架，该算法框架利用强化学习机制自动生成攻击策略，从而进一步提高模型的鲁棒性。 论文：https://arxiv.org/abs/2203.06616 代码：https://github.com/jiaxiaojunQAQ/LAS-AT ▊ 2 方法概述 如下图所示为该论文的方法示意图 为了研究LAS-AT的工作原理，作者分析了策略网络在不同训练阶段的攻击策略分布。最大扰动强度的范围设定为3到15，如下图所示为对抗训练期间最大扰动强度的分布演变情况。
1.2K20编辑于 2022-04-18 - 来自专栏AI科技评论
CVPR 2022 Oral | LAS-AT: 一种基于可学习攻击策略的对抗训练新范式
作者丨晏志远,加小俊 近日，由中科院信工所、香港中文大学（深圳）和腾讯AILab共同提出的一种可学习的对抗训练框架LAS-AT，被CVPR 2022（Oral）顺利接收。 在不同数据集上的实验结果展现了LAS-AT的优越性。 在本文中，我们通过引入“可学习的攻击策略”，即LAS-AT，提出了一个新颖的对抗训练框架，它可以学习自动产生攻击策略以提高模型的鲁棒性。 2 方法介绍 LAS-AT方法的总体框架如图所示： LAS-AT框架图：它由一个策略网络和一个目标网络组成。这两个网络是具有竞争关系的。 实验表明LAS-AWP可以提高模型的鲁棒性，实现更高的鲁棒性精度。
1.7K30编辑于 2023-01-03 - 来自专栏wym
[2019HDU多校第一场][HDU 6579][B. Operation] 线性基
题意：操作1问区间[l,r]异或和最大，操作2让末尾添加一个数x l = (l^las)%n+1. r = (r^las)%n+1. if(l>r)swap(l,r); x = x^las 。 其中las是上一次操作1的答案，初始为0. <bits/stdc++.h> #define ll long long using namespace std; const int maxn = 1e6+4; int n,m,t; int tp,las )%n+1; r=(r^las)%n+1; if(l>r)swap(l,r); las = 0; for(int j=30;j>=0;j--){ if(pos[r][ j]>=l&&(las^base[r][j])>las){ las^=base[r][j]; } } printf("%d\n",las); } } }
72220发布于 2019-08-01 - 来自专栏音视频技术
快手自研直播多码率标准对行业发布
据悉，快手同时开源了LAS的端到端解决方案，包括服务端、客户端、业界领先的多码率自适应算法等，帮助业界实现零门槛接入和使用LAS。 ，服务端/云端支持的处理逻辑 LAS客户端描述：LAS客户端的具体实现，不作为LAS标准的范畴。 LAS仅给出推荐的实现架构与自适应算法策略 详细的文档、架构、部署方式、测试数据等，可以参考LAS的官方网站（https://las-tech.org.cn），这里不再赘述。 ? 其中，LAS不同的延时模式，通过启播拉流时，采用相对位置拉流并设定不同的相对位置来实现。详细的测试数据可以参考LAS的官网。 最后，欢迎业界同行加入LAS，共同完善LAS标准和LAS开源社区。
3.9K60发布于 2020-06-29 - 来自专栏MongoDB中文社区
MongoDB的WiredTigerLAS.wt大小异常分析
LAS逐出 LAS逐出既然可以确保清理内存中的page，为什么内存高逐出方法不都采用LAS逐出呢？ LAS逐出不仅要page符合LAS逐出的条件，而且要整个cache的使用也符合LAS逐出的条件。 LAS清理 逐出到LAS表里的key如何清理呢？它的清理是由一个后台LAS清理线程来完成的。 原因是LAS清理逻辑有个bug，只有在有表被删除时，才会执行LAS清理逻辑。 4）LAS清理执行时机的bug被修复后，暴露了原来被掩盖的LAS清理和LAS逐出事务并发执行时可能导致数据出现不一致的问题，将LAS清理换为使用read commited隔离级别后得到解决。
3.3K30发布于 2020-08-25 - 来自专栏OI
Luogu P3413 SAC#1 - 萌数 题解
DFS(x,las,lasqr,has,lim,st) 分别表示第x位，上一个数字是las，再上一个数字是lasqr，是否到达上限lim，是否前导0。 萌数一定是形如11或101式的，所以只要判断las==ilasqr==i即可。 ,int lasqr,int has,int lim,int st){//分别表示第$x$位，上一个数字是$las$，再上一个数字是$lasqr$，是否到达上限$lim$，是否前导$0$。 if(x<=0) return has;//结束 if(~f[x][las][has][lim][st]) return f[x][las][has][lim][st];//记忆化 int Max=lim -1:las,has(!st&&i==las)(!st&&i==lasqr),lim&&(i==Max),st&&(i==0))%mod,res%=mod;//注意前导0 if(!
81210编辑于 2022-09-19 - 来自专栏数据结构与算法
洛谷P4563 [JXOI2018]守卫(dp)
= -1; j; j--) if((las == -1) || (1ll * (a[i] - a[las]) * (i - j) > 1ll * (a[i] - a[j]) * (i - las))) can[i][j] = can[j][i] =1, las = j; } int ans= 0; for(int i = 1; i <= N; i++) { int s = 1, las = 0; for(int j = i; j; j--) { if(can[ can[j + 1][i]) s += min(f[j + 1][las], f[j + 1][las + 1]); f[j][i] = s; } else { if(can[j + 1][i]) las = j; f[j][i] = s + min(f[j][las], f[j][
59030发布于 2019-03-11 - 来自专栏点点GIS
在 ArcGIS 中由激光雷达创建强度图像
创建 LAS 数据集图层 勾选扩展模块并在ArcCatalog 或“目录”窗口中创建 LAS 数据集 ? 选择 LAS 文件选项卡，将 LAS 文件添加到 LAS 数据集中。 可选择添加文件按钮或添加文件夹按钮，将 LAS 文件添加到新的 LAS 数据集中。并确认 LAS 文件选项卡上 LAS 数据集的点间距。 （添加文件夹是递归选项；因此添加某个文件夹可以同时将所选文件夹中多个文件夹的 LAS 文件添加到 LAS 数据集中。） ? 选择统计数据选项 单击计算按钮创建包含 LAS 文件统计信息和空间索引的 LAS 辅助文件。（查看某些 LAS 文件的统计数据，则可确认是否确实记录了强度，如果已记录，那么值的范围是多少。 根据 LAS 数据集图层生成强度图像使用转换工具箱中的LAS 数据集转栅格。来将点强度值生成图像 ? 参数设置一般默认即可，采样值应根据数据的点间距进行设置。比较合理的值是平均点间距的两倍到四倍。
1.9K10发布于 2021-08-18 - 来自专栏数据结构与算法
LOJ#6085. 「美团 CodeM 资格赛」优惠券(set)
);} while(c >= '0' && c <= '9') x = x * 10 + c - '0', c = getchar(); return x * f; } int M, las [MAXN], op[MAXN];//las上一次进去的时间 op最后一次操作的位置 set<int> ms; signed main() { //freopen("a.in", "r", *pos > i)) return printf("%d", i), 0; else ms.erase(pos); } las las[x]) { auto pos = ms.upper_bound(op[x]); if(pos == ms.end() || (*pos > i)) return printf("%d", i), 0; else ms.erase(pos); } las[x
51630发布于 2019-02-26 - 来自专栏OI
Luogu P4124 [CQOI2016]手机号码 题解
long long using namespace std; int a[15],m,f[15][10][10][2][2][2][2][2]; inline int DFS(int x,int las ][lasqr][has][is4][is8][lim][st]) return f[x][las][lasqr][has][is4][is8][lim][st]; int Max=lim? a[x]:9,res=0; for(int i=0;i<=Max;i++) if(st==1) res+=DFS(x-1,i,las,has,is4(i==4),is8(i==8 ),lim&&(i==Max),st&&(i==0)); else res+=DFS(x-1,i,las,has(las==lasqr&&las==i),is4(i==4),is8(i= =8),lim&&(i==Max),st&&(i==0)); return f[x][las][lasqr][has][is4][is8][lim][st]=res; } inline int
59610编辑于 2022-09-19 - 来自专栏生信喵实验柴
条形图以及分组条形图
length) barplot(height = x$length,names.arg = x$chr) barplot(height = x$length,names.arg = x$chr,las =3) barplot(height = x$length,names.arg = x$chr,las =3,col = rainbow(4)) barplot(height = x$length ,names.arg = x$chr,las =3,col = 'red') barplot(height = x$length,names.arg = x$chr,las =3,col = c(' =3) barplot(height = x$length,names.arg = x$chr,col = cols,horiz = T,las=2) par('mar') barplot(height = x$length,names.arg = x$chr,col = cols,horiz = T,las=2, border = F,width = c(1,2),space = 0.1
1.1K10编辑于 2022-10-25 - 来自专栏GIS指北
点云场景图层
“ 点云数据共享点云场景图层包后，ArcGIS Pro查看点云场景图层会有被抽稀的效果，通过调整点云符号大小和点密度来控制其显示效果” 01 — 点云数据管理 ArcGIS Pro支持LAS或者经过优化的 LAS(.ZLAS)文件形式提供的激光雷达数据。 可以通过LAS数据集、镶嵌数据集和点云场景图层进行管理和处理点云数据。 LAS数据集、单个的LAS和ZLAS文件加载到3D场景后，默认应用高程和Eye-DEMO渲染。 Eye-Dome 照明是一项阴影技术，可在查看 LAS 数据集时改善对深度和等值线的感知。 点云数据的属性包括了位置、高程、强度、回波、点分类、GPS时间、RGB、扫描角度、扫描方向等。 https://pro.arcgis.com/zh-cn/pro-app/latest/help/data/las-dataset/what-is-lidar-.htm ArcGIS JS API中点云图层的渲染
1.3K40编辑于 2022-11-14 - 来自专栏数据结构与算法
loj#2312. 「HAOI2017」八纵八横(线性基 线段树分治)
while(c >= '0' && c <= '9') x = x * 10 + c - '0', c = getchar(); return x * f; } int N, M, Q, las , -1, sizeof(las)); int youducuotile = 0; for(int i = 1; i <= Q; i++) { char opt[10]; [k], i - 1, e[k]); las[k] = -1; } else { int k = read(); Add(1, 1, Q, las[k], i - 1, e[k]); cin >> e[k].w; las[k] = i; } } for(int i = 1; i <= Q; i++) if(~las[i]) Add(1, 1, Q, las[i], Q, e[i]); bg.dfs
74630发布于 2019-04-01 - 来自专栏用户5687508的专栏
6个免费好用的LiDAR软件
摘要信息 十六进制分段，LAS 覆盖，点密度 这一切都始于将LAS文件放入地图中。 Plas.io是唯一的web激光雷达查看器，只需要浏览器就可以访问点云数据（LAS 或 LAZ）。 http://Plas.io的一些亮点包括： 夸大垂直高度（z 值） 可以选择显示高度、分类或 RGB 等属性 支持ASPRS LAS 格式 当你添加 LAS 文件时，通过对WebGL的利用，可视化过程非常平滑 例如，你不能将 LAS 文件转化为 3D 视图 — 只能将其转换为网格格式，再使用 SAGA GIS. 下次你看到LAS文件时，可以试试GRASS。 GRASS GIS的设置把我折磨疯了，我只想逃地远远地。当你开始使用这个软件时，在启动屏幕上需要设置成千上万个参数。
7.5K40发布于 2021-06-17 - 来自专栏OI
2597. 「NOIP2011」选择客栈
设h_i表示目前颜色i的客栈数量，las_i表示最近的颜色为i的客栈的编号。 然后O(n)扫一遍就好了啊。 zx+'0'); else{ write(zx/10); putchar(zx%10+'0'); } } ll n,m,color,price,now,las i++){ color=read(),price=read();//读入 if(price<=p) now=i;//价钱要小于或等于p if(now>=las color]) sum[color]=h[color];//如果比上一个颜色相同的近，直接加上方案数 ans+=sum[color];//更新ANS h[color]++;las [color]=i;//更新LAS和H } write(ans);putchar('\n');//输出 return 0; }
82720编辑于 2022-09-19 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
PyTorch+Kaldi、专注E2E语音识别，腾讯AI Lab开源轻量级语音处理工具包PIKA
前向与后向重评分器 用户可以利用 egs/train_las_rescorer_bmuf_otfaug.sh 为 RNNT 模型训练 LAS 前向与后向重评分器。 LAS 重评分器将与 RNNT 模型共享编码器部分，并使用两层 LSTM 作为额外的编码器。 后向重评分（自右至左）通过训练 LAS 模型时反转序列标签来实现。 通过以下代码，用户可以轻松执行 LAS 后向重评分训练： --reverse_labels 解码 egs/eval_transducer.sh 是主要的评估脚本，包含解码 pipeline。 backward las rescorer model lasrescorer_fw= lasrescorer_bw= PIKA 工具包中的所有训练和解码超参数都基于大规模训练和内部评估数据。
1.9K10发布于 2021-01-12 [python-pdal]python-pdal安装后测试代码
测试代码： import pdal import tiledb data = "1.2-with-color.las" pipeline = pdal.Reader.las(filename=data print(pipeline.execute()) # 387 points clamped = pipeline.arrays[0] # Write our intensity data to a LAS stats filter that computes statistics about each dimension (min, max, etc.). pipeline = pdal.Writer.las ( filename="clamped.las", offset_x="auto", offset_y="auto", offset_z="auto", scale_x
19510编辑于 2025-07-22- 来自专栏3D视觉从入门到精通
PDAL点云处理库介绍
点云处理流程，由读文件、滤波模块和写点云模块组成 组成此操作以将数据重新投影并加载到PostgreSQL的PDAL JSON流程如下所示： { "pipeline":[ { "type":"readers.las 3，PDAL可以对任何格式的点云数据进行操作，而不仅仅是ASPRS LAS。 LAStools可以读取和写入除LAS以外的其他格式，但会将所有数据与其对LAS数据的内部处理相关联，从而将其限制为LAS格式提供的维度类型。 4，PDAL由用户使用其声明性JSON语法进行协调。 与Potree的区别 Potree是一个WebGL HTML5点云渲染器，使用ASPRS LAS和LASzip压缩LAS。 它目前处于维护模式，因为它依赖于LAS，相关的LAStools功能作为开源库发布，以及Python LAS软件的完成。 PDAL是从何而来？ PDAL借鉴了另一个非常流行的开源项目GDAL。
2K20发布于 2021-01-28 - 来自专栏点云PCL
PDAL点云处理库介绍
点云处理流程，由读文件、滤波模块和写点云模块组成 组成此操作以将数据重新投影并加载到PostgreSQL的PDAL JSON流程如下所示： { "pipeline":[ { "type":"readers.las 3，PDAL可以对任何格式的点云数据进行操作，而不仅仅是ASPRS LAS。 LAStools可以读取和写入除LAS以外的其他格式，但会将所有数据与其对LAS数据的内部处理相关联，从而将其限制为LAS格式提供的维度类型。 4，PDAL由用户使用其声明性JSON语法进行协调。 与Potree的区别 Potree是一个WebGL HTML5点云渲染器，使用ASPRS LAS和LASzip压缩LAS。 它目前处于维护模式，因为它依赖于LAS，相关的LAStools功能作为开源库发布，以及Python LAS软件的完成。 PDAL是从何而来？ PDAL借鉴了另一个非常流行的开源项目GDAL。
2.5K10发布于 2021-02-03
腾讯云开发者
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