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注意力模型:加权求和背后的秘密 注意力模型其实就是一个加权求和的游戏。它通过给不同的输入分配不同的权重,来决定它们对任务的重要性。简单来说,就是把每个输入乘以一个权重,然后加起来,得到一个加权平均值或者加权向量。这样一来,模型在处理输入时,就会更加关注那些对任务更重要的信息。 注意力模型在自然语言处理、机器翻译、图像处理等领域都有广泛的应用。比如在机器翻译中,模型会关注句子中的关键词汇,给它们更高的权重,这样翻译出来的句子就更准确。 那么,这些权重是怎么计算的呢?其实,权重的计算方式可以根据不同的上下文和语境来决定。以下是几种常见的转换依据和准则: 语法和语义 在语言学中,权重的转换通常基于语法和语义规则。语法规则告诉我们句子的结构和词语的组合方式,而语义规则则确定了词语之间的意义关系。通过对语法和语义的分析,我们可以根据不同的转换规则将输入转换为权重。 上下文和语境 语言的使用总是基于特定的上下文和语境。在不同的上下文和语境中,相同的词语或短语可能会有不同的意义和用法。因此,权重的转换也可以根据上下文和语境来确定,以确保语言表达的准确性和连贯性。 逻辑和推理 在逻辑学和哲学中,权重的转换可能基于逻辑关系和推理准则。逻辑关系指导着命题之间的关联和转换,而推理准则则用于推导出一个命题的逻辑结论。通过逻辑推理,我们可以将输入转换为权重,从而得出一个合理的结论。 总之,权重的转换依据和准则取决于具体的上下文和语境,可能涉及语法规则、语义关系、上下文信息、逻辑关系和推理准则等。这些转换方式让注意力模型在处理信息时更加智能和灵活。
腾讯金融风险管理面试全攻略 最近经历了一场腾讯金融风险管理岗位的面试,真是挑战满满啊!面试官的问题涵盖了编程、数据分析、机器学习等多个领域。为了帮助大家更好地准备,我整理了一些面试问题及其答案,希望对你们有帮助! 实习经历介绍 首先,面试官让我介绍一段我认为最有成就感的实习经历。我选择了一段能体现我技能和学习能力的实习经历,重点介绍了我的角色、项目、使用的技术和取得的成果。 TF-IDF 接下来,面试官问了我关于TF-IDF的了解。TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种用于信息检索和文本挖掘的加权技术,主要用于评估一个词语对于一个文件集或一个语料库中的重要程度。 SMOTE算法 然后,面试官问了我关于SMOTE算法的了解。SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)是一种处理不平衡数据集的过采样方法,通过在现有少数类样本之间进行插值来生成新的样本。 如何量化新旧分布差异? 面试官还问了我如何量化新旧分布之间的差异。这个问题需要用到一些统计学知识,比如通过计算均值、方差等统计量来比较新旧分布的差异。 最熟悉的分类模型 接着,面试官问了我一个我最熟悉的分类模型。这个问题比较直接,我选择了逻辑回归作为我的答案。 文本分析任务 面试官还问了我如何处理文本分析任务,特别是识别机器和人工文本的方法。这个问题需要用到一些特征工程和机器学习模型,比如通过提取关键词、词频等特征来进行分类。 LSTM原理 然后,面试官问了我关于LSTM的原理。LSTM(Long Short-Term Memory)是一种特殊的循环神经网络(RNN),能够学习长期依赖信息。它通过引入门控机制(输入门、遗忘门、输出门)来避免梯度消失或爆炸问题。 LSTM与RNN的区别 最后,面试官问了我LSTM和RNN的区别。LSTM是RNN的一种改进,主要区别在于LSTM通过门控机制解决了RNN在处理长序列数据时的梯度问题。 反问环节 在面试的最后,我反问了一下面试官期待怎样的候选人。他说他们更倾向于有统计学背景、具备统计学思维且理论扎实的候选人,同时对风控相关的业务知识也有一定了解。 总结 虽然这次面试已经结束了,但每次面试都是一次学习和成长的机会。希望这些反馈能帮助你在未来的职业道路上更加顺利!加油!
SD-三视图快速转3D:从设计到实现 蠨𘈤𝠤縷楜襯𞤸种能够快速将三视图转化为3D模型的方法?这里有一个实用的技巧分享,帮助你在设计过程中事半功倍。 1️⃣ Controlnet-INVERT:这个控制网络搭配lienart模型,能够提取线稿。当线稿可提取时,选择INVERT;否则,使用lineart_anime处理器。 2️⃣ Controlnet-CANNY:通过canny约束身体各个部位的形状,让模型更符合你的设计意图。在使用前,先优化线稿,并根据情况调整权重和阈值。 3️⃣ Controlnet-T2IA_COLOR:这个控制网络需要搭配关键词描述,以控制颜色的生成。对于简单图形,如果算力足够,可以将阈值拉大。 4️⃣ 修饰细节:增加Controlnet控制器,选择tile模型,以获得更精准的图生图效果。最后,通过后期调色,进一步修饰细节。 5️⃣ 模型选择:使用大模型revAnimated v122,并搭配和。如果需要更逼真的质感,可以增加FigmaAnimeFigures_figma。 掌握这些技巧,你就能更高效地将三视图转化为3D模型,为你的设计工作增添更多可能性。
AIGC毛绒质感logo生成全攻略 最近发现了一个超火的毛绒质感logo,忍不住想试试!于是我决定记录一下整个过程,分享给大家。 第一步:准备素材 首先,你需要找到一个合适的logo,最好是黑白图。我选了一个比较经典的logo,效果还不错。 第二步:使用Lora模型 銨🙩用了三个Lora模型:毛毡、毛绒2和毛团子。主要的模型权重在0.5-0.6之间,其他的辅助模型权重在0.2-0.3。根据感觉调整一下权重,效果会更好。 第三步:选择大模型 我用的是realisticVisionV50_v50VAE这个大模型,感觉生成的效果非常真实。 第四步:设置提示词和关键词 提示词用了7-10个,迭代步数设置为20。关键词方面,我用了Masterpiece、top view、(orange, 3D art:1.4)、solo、(placed on pure white background:1.3)、light and shadow、natural lighting、close-up、depth of field、minimalism、high quality、high detail和Sony FE GM.UHD。 第五步:调整细节 犦后一步就是根据生成的效果调整细节,比如调整光影、颜色等,让logo看起来更真实、更火。 希望这个教程能帮到你们!如果有任何问题或者想法,欢迎在评论区留言哦!
襰米Logo语义分割全攻略✨ 探索小米Logo的语义分割奥秘! 首先,挑选你的大模型,比如麒麟-revAnimated_v122,为接下来的创作打下坚实基础。 襜萓中新建一个画板,尺寸与你的生图一致。接下来,用色彩定义画面中的不同材质。例如,你可以将建筑定义为一种颜色,树木和花朵则是另一种,以此类推。 ️生成3D形状并填色,每个颜色都新建一个图层。别忘了用白色描边,让细节更突出。 然后,将设计上传至CN平台,按照你的喜好调整模型权重和关键词。就这样,不同风格的图就生成啦! ᨯ试这个方法,让你的小米Logo语义分割更加出彩!
MidJourney指令,轻松上手! 蠍idJourney 基础指令指南 MJ操作基础指令: --v 6:使用V6模型 --niji 6:动漫风格模型 --ar 9:16:图像宽高比 --q2:图像质量,数值0-2,越大质量越高 --HD:高精度画面 --seed:图像种子,生成和图像相似的结果 --iw 1:垫图相似度参数,数值0-2,数值越高相似度越高 --s 0-100:数值越大图像个性化越强 --tile:生成无缝贴图 --no:否定词,排除画面元素 --::关键词权重,数值0-5,可带小数点,数值越高,比重越多 --chaos或c:数值0-100,数值越大风格越多元 --test:测试模型 --testp:摄影测试模型 --creative:修改test和testp模型,更个性和创造性 --upbeta:增强细节,品质更高,风格更奇特 Knolling物品整齐播放的关键词命令,放句首,不需要用-- 这些指令可以帮助你更好地使用MidJourney,让你的Ai绘画体验更加顺畅和有趣!
用羊毛毡制作超级玩偶的详细教程 真的好喜欢这种羊毛毡的材质啊,一整个爱住,真心感谢lora 的原创作者MeiYatx, 制作步骤如下: 图上“超级玩偶”的字样是我在 adobe AI里用笔刷写出来的; 以熊猫为例,关键词:panda, with a green wool scarf, happy face, smile, Ball of yarn, gradient, gradient background,chibi,anthropomorphic, wool material,masterpiece,best quality, Wool felt,no man, ,, best quality, amazing, {Scenes with extreme detail {{{extremely detailed CG}}}}, {{ beautiful detailed background}} 大模型的选择是 revAnimated_v122; lora 是模型原创者MeiYatx 的 Wool flet v1.0_毛毡,权重推荐 0.9; Controlnet: SoftEdge ,退出时机 0.75 Depth,控制权重 0.55 文生图出图不可能一次就满意,抽到不错的样式就发送到图生图再小幅度重绘一下;这里有个关于画面创意性的建议就是,加上的文字不能生硬,要跟画面本身有融合感,除了可以写上“戴着一条围巾”这样的关键词的方式外,这里主要是通过降低“终止时机”来让文字更加融合,数值越低,文字部分的材质就更像毛毡,但是同时也要注意文字的可识别度,要在融合和可识别度中间找到一个平衡,这一步需要慢慢尝试; 好啦,感兴趣的小伙伴也快去试试吧
Shopee男装蓝海类目推荐,新手必看! 很多新手电商朋友总喜欢问,Shopee上什么类目最火,什么最好卖?答案是,女性产品最火最好卖,但竞争也最激烈。你是否具备足够的资源与大卖竞争? ✨男性消费市场在逐年攀升,越来越多的商家和品牌开始重视这个领域。Shopee平台也不例外。男性消费者每次购物的花费通常比女性多,而且购买时比较直接,专注于自己想要的东西。他们会在购买前深入研究产品功能,产品搜索量比女性多得多。 T恤:纯色T恤是必备款,带花纹、图案的也很受欢迎。热销属性关键词:韩版、圆领、宽松、时尚、修身、潮流。 长裤:热销属性关键词:运动、修身、休闲、透气。 䯼热销属性关键词:舒适、纯棉、运动、休闲、透气。 衬衫:热销属性关键词:韩版、修身、夏威夷、条纹、免洗。 男性消费者更注重品牌,对品牌的认知度大,更愿意购买权重高的品牌产品。消费水平较低的市场对品牌的购买欲望不大,他们更倾向于在自己能够接受的价格范围内选择有品质的产品。 𗦀禛欢与电子产品和游戏产品相关的类别,如模型、手办、水族器材、电脑等。这些产品单价高,利润可观。 那到底应该卖什么产品呢?跟着小D走,一起探索Shopee上的蓝海类目吧!
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mj风格关键词 亲爱的朋友们!今天我要给大家带来一份超全的 MJ(Midjourney)关键词整理。如果你在使用 MJ 创作时总觉得灵感不足,或者不知道如何用关键词让你的作品更出色,那么这篇文章你一定要看下去啦。 后缀参数 图像宽高比:使用 -ar9:16 参数可以调整图像的宽高比。 V5.1模型:通过 -v5.1 参数可以切换到V5.1模型。 动漫风格模型:添加 -nji5 参数可以尝试动漫风格。 图像质量:使用 -q2 参数可以调整图像质量,数值越大质量越高。 否定词:添加 -no 参数可以排除不想加入画面的元素。 关键词权重 数值0-5,数值越高比重越多。 混沌度:使用 -chaos 或 -c 参数,数值0-100,数值越大越多元。 测试模型:添加 --test 参数可以测试模型。 摄影测试模型:使用 --testp 参数可以尝试摄影风格。 修改测试模型:通过 --creative 参数可以更个性化和创造性地修改测试模型。 细节增强:添加 --upbeta 参数可以增强细节和品质。 Knolling关键词 物品整齐摆放的关键词,放在句首,不需要添加。 高精度画面:使用 -HD 参数可以生成高精度画面。 图像种子:通过 -seed 参数可以生成和图像相似的结果。 相似度参数:添加 -iw1 参数可以调整垫图相似度,数值0~2,数值越高相似度越高。 个性化强度:使用 -s0~100 参数可以调整图像个性化强度,数值越大个性化越强。 无缝贴图 生成无缝贴图可以使用 -title 参数。 3D渲染和真实感 虚幻引擎:使用 unreal engine 参数可以尝试虚幻引擎渲染。 辛烷值渲染:通过 octanerender 参数可以尝试辛烷值渲染。 博凯:添加 bokeh 参数可以尝试博凯效果。 胡迪尼渲染:使用 houdini render 参数可以尝试胡迪尼渲染。 淬火色巨扫描:通过 ultra realistic 参数可以尝试超现实主义风格。 其他关键词 模拟照片:使用 analog photo 参数可以尝试模拟照片效果。 阿诺德渲染:添加 arnold render 参数可以尝试阿诺德渲染。 光线跟踪:使用 raytracing 参数可以尝试光线跟踪效果。 CGI:通过 cgi 参数可以尝试计算机生成接口。 流明反射:添加 lumen reflections 参数可以尝试流明反射效果。 体积雾:使用 volumetric fog 参数可以尝试体积雾效果。 超现实主义:通过 ultra realistic 参数可以尝试超现实主义风格。 过渡釉化:添加 overglaze 参数可以尝试过渡釉化效果。 微距摄影:使用 macro photography 参数可以尝试微距摄影效果。 模拟照片:通过 analog photo 参数可以尝试模拟照片效果。 阿诺德渲染:添加 arnold render 参数可以尝试阿诺德渲染。 博凯:使用 bokeh 参数可以尝试博凯效果。 胡迪尼渲染:通过 houdini render 参数可以尝试胡迪尼渲染。 超现实主义:添加 ultra realistic 参数可以尝试超现实主义风格。 希望这些关键词能帮到你,让你的 MJ 创作更加精彩!耀
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