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提出了一种新的白盒变压器架构，名为，通过操作来实现数据的表示学习。这种架构的设计使得内部表示更易解释，相比于黑盒变压器，CRATE的内部表示具有更清晰和易提取的语义含义。通过最大化 coding rate reduction——∆R(z)，可以促使特征zi​被紧凑地编码为低维高斯分布的混合物，其中不同的高斯分布在统计上是不相关的。还探讨了之间的联系，指出去噪等价于学习数据分布的表示。因此提出了一种

XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线，开箱即用xxl-job的特性1、简单：支持通过Web页面对任务进行CRUD操作，操作简单，一分钟上手；2、动态：支持动态修改任务状态、启动/停止任务，以及终止运行中任务，即时生效；3、调度中心HA（中心式）：调度采用中心式设计，“调度中心”自研调度组件并支持集群

LLaVA使用(LLaMA-2)作为LLMfϕ​⋅，使用预训练的CLIP图像编码器 ViT-L/14gXv​。输入图像Xv​，首先获取featureZv​gXv​。考虑到最后一层Transformer前后的网格特征，采用简单的线性层连接图像特征到词嵌入空间，即使用一个可训练的投影矩阵 W 将Zv​转换为语言嵌入令牌Hv​（与语言模型中词嵌入空间具有相同的维数）。简单投影方案是轻量级的，它允许快速迭

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什么是集成学习机器学习的两个核心任务集成学习中boosting和BaggingBaggin集成原理实现流程随机森林构造过程面试题包外估计（Out-of-Bag Estimate）定义用途随机森林APIbagging集成优点随机森林案例（以泰坦尼克号乘客生存预测为例）from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.mod