模型的整体框架如下所示，我们从下往上看：首先一张图片会经过视觉模块（ViT&Q-Former）进行编码得到一个图像 embedding，由于视觉模块给出的 embedding 不能够直接被语言模型理解，因此一般需要将视觉 embedding 和文本 embedding 进行对齐，这里加入了一个线性层，可以理解为这里假设图片编码器得到的输出经过一个线性层后就能够被语言模型理解了，然后将原始的文本信息

且是事先给定的常量，代表从到这一步的方差，且正因为设置的比较小，所以使得的均值在附近，换言之，相当于就是在的基础上加了一些噪声，而且是渐进式逐步增加/扩散的，当然 从加噪大小的角度上讲，前期加噪较弱，后期加噪加强，所以在DDPM的论文中，作者取为从0.0001到0.02的线性递增序列。比如，在给上图加噪的过程中，前期的分布非常均匀，添加一些噪声便可以将原始分布改变，但到后期，需要添加更多的噪声，方

2024 年 9 月 12 日，OpenAI 发布了其最新的人工智能模型——o1（Learning to Reason with LLMs[1]），这是一款经过强化学习训练的大型语言模型，能够执行复杂的推理任务。相比于此前的 GPT-4o（GPT-4o：OpenAI 发布最强人机交互模型，OpenAI 生态布局：GPT-4o 免费或许只是一个开始...，ChatGPT 全新升级：GPT-4o Mi

最近玩SpingBoot，以下是一些Controller的各种写法本文我们将分为四部分：1、Controller的类型(传统的 和 REST）2、路由（Routes）3、如何接收数据4、Controller示例Controller 类型你也许每天都在使用Spring ，但你知道controller有几种类型吗？其实controller是有两种的，一种就是传统的web的那种controller，而另

什么是倒排索引？ 　　不多说，直接上干货！   　　见其名知其意，有倒排索引，对应肯定，有正向索引。     正向索引（forward index），反向索引（inverted index）更熟悉的名字是倒排索引。      在搜索引擎中每个文件都对应一个文件ID，文件内容被表示为一系列关键词的集合（实际上在搜索引擎索引库中，关键词也已经转换为关键词ID）。例如...

模型的整体框架如下所示，我们从下往上看：首先一张图片会经过视觉模块（ViT&Q-Former）进行编码得到一个图像 embedding，由于视觉模块给出的 embedding 不能够直接被语言模型理解，因此一般需要将视觉 embedding 和文本 embedding 进行对齐，这里加入了一个线性层，可以理解为这里假设图片编码器得到的输出经过一个线性层后就能够被语言模型理解了，然后将原始的文本信息

本文主要介绍了一些简单易懂最常用的Python图像处理库当今世界充满了各种数据，而图像是其中高的重要组成部分。然而，若想其有所应用，我们需要对这些图像进行处理。图像处理是分析和操纵数字图像的过程，旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后将其用于某些方面。图像处理中的常见任务包括显示图像，基本操作（如裁剪、翻转、旋转等），图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别等。Python之成为图像处理任务的

风控业务背景信贷风险管理是一门艺术，更是一门科学。资产质量分析中常会涉及到三个理论：账龄分析（Vintage Analysis）：用以分析账户成熟期、变化规律等。滚动率分析（Roll Rate Analysis）：用以定义账户好坏程度。迁移率分析（Flow Rate Analysis）：用以分析不同逾期状态之间的转化率。本文吸收了一些前人的优秀成果，力求系统介绍这三者的概念、计算逻辑和业务应用，希

我们将Sora的技术特点划分为输入输出特征、功能特征、时空与角色一致性三类。以往的文生视频算法多数是采用公开训练数据，生成的视频多数不够美观，分辨率低，而且在生成视频的过程中，无法精准体现文本提示的内容，用户的文本提示难以转化为高清高质量视频。当然更大的难点是视频中主角运动不连贯或不自然，在镜头移动的时候，主体边缘容易畸变，特别是人物表情细节的畸变严重影响视频的表达效果。Sora技术特征图示（来源

在Sora。