知识图谱实体对齐:无监督和自监督的方法

我们在前面介绍的都是有监督的知识图谱对齐方法,它们都需要需要已经对齐好的实体做为种子(锚点),但是在实际场景下可能并没有那么多种子给我们使用。为了解决这个问题,有许多无监督/自监督的知识图谱对齐方法被提出。其中包括基于GAN的方法,基于对比学习的方法等。他们在不需要事先给定锚点的情况下将来自不同知识图谱实体embeddings映射到一个统一的空间。

PPT 动画-文字渐入

插入文字,居中对齐 选中文字,将不透明度调成100%,让文字消失不见

PPT 版面的规则和精髓

排版四原则 对齐 对比 亲密 重复 背景图 案例

解密Prompt系列17. LLM对齐方案再升级 WizardLM & BackTranslation & SELF-ALIGN

这一章介绍通过扩写,改写,以及回译等半监督样本挖掘方案对种子样本进行扩充,提高种子指令样本的多样性和复杂度,这里我们分别介绍Microsoft,Meta和IBM提出的三个方案。

解密Prompt系列16. LLM对齐经验之数据越少越好?LTD & LIMA & AlpaGasus

总结下指令微调、对齐样本筛选相关的方案包括LIMA,LTD等。论文都是以优化指令样本为核心,提出对齐阶段的数据质量优于数量,少量+多样+高质量的对齐数据,就能让你快速拥有效果杠杠的模型

StarCoder2-Instruct: 完全透明和可自我对齐的代码生成

指令微调 是一种技术,它能让大语言模型 (LLMs) 更好地理解和遵循人类的指令。但是,在编程任务中,大多数模型的微调都是基于人类编写的指令 (这需要很高的成本) 或者是由大型专有 LLMs 生成的指令 (可能不允许使用)。 我们推出了一个叫做 StarCoder2-15B-Instruct-v0.

记一次在forEach中使用aynac/await中的坑

1.背景 在写一个对齐脚本时 发现下列问题 const timeList = await imageList.map( (item,index)=>{ return item.identify_border(start_time, end_time) }) // timeList = [Promis

前端使用 Konva 实现可视化设计器(16)- 旋转对齐、触摸板操作的优化

这一章解决两个缺陷,一是调整一些快捷键,使得 Mac 触摸板可以正常操作;二是修复一个 Issue,使得即使素材节点即使被旋转之后,也能正常触发磁贴对齐效果,有个小坑需要注意。

前端使用 Konva 实现可视化设计器(11)- 对齐效果

这一章补充一个效果,在多选的情况下,对目标进行对齐。基于多选整体区域对齐的基础上,还支持基于其中一个节点进行对齐。

前端使用 Konva 实现可视化设计器(10)- 对齐线

前端使用 Konva 实现可视化设计器,这次实现对齐线的交互功能,单个、多个、多选都可以对齐,同时还能磁贴。

PPT 动画-制作一个倒酒

波浪往左上方,慢慢运动 数字 渐入 + 渐出 + 居中对齐 酒杯绘制 波浪绘制 上方的点全部设成【平滑顶点】 https://getwaves.io/ 快速生成波浪【Office 2016 不支持插入SVG】 动画节奏与控制 拆分 倒酒动画

Kubernetes(K8S) yaml 介绍

使用空格做为缩进 缩进的空格数目不重要, 只要相同层级的元素左侧对齐即可 低版本缩进时不允许使用 Tab 键, 只允许使用空格 使用#标识注释, 从这个字符一直到行尾, 都会被解释器忽略 使用 三个 - 进行多项配置 | | | | | | | apiVersion | API版本 可以用 kube

PPT 画册风格

图片嵌入 图片填充 图片裁剪 字体 PPT 关掉再打开。 排列对齐 图片下载 https://www.pexels.com http://www.500px.com http://www.bing.com 最好是输入英文,如:earth https://huaban.com/about/goodie

Rethinking Point Cloud Registration as Masking and Reconstruction论文阅读

Rethinking Point Cloud Registration as Masking and Reconstruction论文阅读,用MAE的结构,想要预测出对齐后点云,然后提高跨点云间配准点的特征描述一致性。

QT中各控件的属性和方法

1.在QT6中,QLabel类具有许多属性和方法,以下是QLabel类的常见属性和调用方法:setText(const QString &text):设置标签的文本内容。setAlignment(Qt::Alignment align):设置文本在标签中的对齐方式。setPixmap(const Q

跨域推荐:嵌入映射、联合训练和解耦表征

跨域推荐旨在利用从其它相关源域收集的用户-物品交互信息以提升目标域的推荐质量。传统的跨域推荐方法常常基于嵌入和映射(Embedding and Mapping,EMCDR) 的思路,这种方法在进行对齐操作之前,各领域需要先通过预训练以独立地得到用户/物品的embeddings。因此,有偏的(biased) 预训练表征将无可避免地包含领域特有的(domain-specific) 信息,从而会导致对跨

CANN开发实践:4个DVPP内存问题的典型案例解读

摘要:由于DVPP媒体数据处理功能对存放输入、输出数据的内存有更高的要求(例如,内存首地址128字节对齐),因此需调用专用的内存申请接口,那么本期就分享几个关于DVPP内存问题的典型案例,并给出原因分析及解决方法。 本文分享自华为云社区《FAQ_DVPP内存问题案例》,作者:昇腾CANN。 DVPP

CSS概念与CSS选择器

CSS简述 CSS被称为级联样式表或者CSS样式表。CSS也是一种标记语言。 CSS主要用于设置HTML页面中的: 1.文本内容(字体,大小,对齐方式等), 2.图片的外形(宽高,边框样式,边距等), 3.版面的布局和外观显示样式。 它的使用分两步 1.定义: .red {color: red} 2

Go版RuoYi

RuoYi-Go https://github.com/Kun-GitHub/RuoYi-Go 1. 关于我 个人介绍 2. 介绍 后端用Go写的RuoYi权限管理系统 (功能正在持续实现)后端 Gitee地址 3. 前端 RuoYi-Vue3 官方前端Vue3版 4. Go后端技术栈(持续在对齐项

联邦学习:联邦场景下的域泛化

然而,目前大多数域泛化方法需要将不同领域的数据进行集中收集。然而在现实场景下,由于隐私性的考虑,数据常常是分布式收集的。因此我们需要考虑联邦域泛化(federated domain generalization, FedDG)方法。这里需要注意的是,传统的域泛化方法常常要求直接对齐表征或操作数据,这在联邦场景下是违反数据隐私性的。此外对于跨域的联邦学习,由于客户端异构的数据分布/领域漂移(如不同的