阿伟又在打电动

High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models：https://arxiv.org/abs/2112.10752 Denoising Diffusion Probabilistic Models：https://arxiv.org/abs/2006.11239 Denoising Diffusion Implicit Models：https://openreview.net/forum?id=St1giarCHLP ERNIE-ViLG 2.0: Improving Text-to-Image Diffusion Model with Knowledge-Enhanced Mixture-of-Denoising-Experts：https://arxiv.org/abs/2210.15257 Latent Diffusion Models 原始代码项目：https://github.com/CompVis/latent-diffusion Stable Diffusion 工程优化后的项目：https://g ...

# 生成扩散模型综述 摘要： 由于深度潜在表示，抽象 - 深度学习在生成任务中显示出卓越的潜力。生成模型是一类可以随机生成关于某些隐含参数的观察值的模型。近年来，扩散模型凭借其能量生成能力成为一种新兴的生成模型。如今，已经取得了巨大的成就。除了计算机视觉、语音生成、生物信息学和自然语言处理外，该领域还有待探索更多的应用。然而，扩散模型有其真正的缺点，即生成过程缓慢、数据类型单一、似然度低以及无法进行降维。它们正在导致许多改进工程。本文对扩散模型的研究现状进行了综述。首先，我们阐述了两个地标性作品 DDPM 和 DSM 以及一个统一地标性作品 Score SDE 的主要问题。然后，针对扩散模型领域存在的问题，提出了分类改进技术；为了提高模型的速度，本文提出了各种各样的先进技术来加速扩散模型 —— 训练计划、免训练采样、混合建模以及得分和扩散统一。针对数据结构多样化问题，提出了在连续空间、离散空间和约束空间应用扩散模型的改进技术。对于似然优化，本文提出了改进 ELBO 和最小化变分差距的理论方法。对于降维问题，我们提出了几种解决高维问题的技术。对于现有模型，还根据具体的 NFE 提供了 F ...

# PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model PaLM-E：一种具象化的多模态语言模型 摘要 大型语言模型擅长处理范围广泛的复杂任务。然而，在现实世界中实现一般推理，例如，针对机器人问题，提出了基础的挑战。我们提出具身语言模型，将现实世界的连续传感器模式直接纳入语言模型，从而建立单词和感知之间的联系。我们具体化语言模型的输入是多模态句子，它们交织着视觉、连续状态估计和文本输入编码。我们端到端地训练这些编码，结合预训练的大型语言模型，用于多个具体任务，包括顺序机器人操作规划、视觉问答和字幕。我们的评估表明，PaLM-E 是一个单一的大型具身多模态模型，可以解决各种具身推理任务，来自多种观察方式，在多个实施例中，进一步展示了正迁移：该模型受益于跨互联网规模语言、视觉和视觉语言领域的多样化联合训练。我们最大的模型，具有 562B 参数的 PaLM-E-562B，除了在机器人任务上接受训练外，还是视觉语言通才，在 OK-VQA 上具有最先进的性能，并随着规模的扩大保留了通才语言能力. # 1. 导语 大型语言模型 (LLMs) 在包括对 ...

本文为分布式计算 - 云计算课程课程实验的记录。 本实验通过购买华为云 ECS 和在华为云上选取对象存储服务 OBS 服务，为后续实验提供搭建 环境基础。（华为发放的有代金券） 实验流程 本实验的基本步骤包含：购买并配置 ECS；购买 OBS 并获取 AK、SK 信息；搭建 Hadoop 集群；搭建 MapReduce 集群并验证存算分离。 实验目的 ・掌握华为云上购买 ECS 步骤。 ・掌握华为云上选取对象存储服务 OBS。 ・掌握 Hadoop 集群搭建。 ・掌握 MapReduce 实验实现存算分离。 # 环境准备 购买四台 ECS 服务器 购买一个 OBS 对象存储服务并创建桶 配置 Access Key 和 Secret Key # 搭建 Hadoop 集群 命令行 ssh 登录服务器 12345678910C:\Users\cy>ssh [email protected] authenticity of host '124.70.xxx.xxx (124.70.xxx.xxx)' can't be establishe ...

本文基本参照 PaddleX 官方部署方式， 只进行 paddlex 模型的 c# 端部署和验证，而不进行模型的训练相关操作。 目前已经具备的CUDA环境和cuDNN环境情况 123456C:\Users\cy\paddle_deploy>nvcc --versionnvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driverCopyright (c) 2005-2022 NVIDIA CorporationBuilt on Tue_May__3_19:00:59_Pacific_Daylight_Time_2022Cuda compilation tools, release 11.7, V11.7.64Build cuda_11.7.r11.7/compiler.31294372_0 cudnn_version.h 中 123#define CUDNN_MAJOR 8#define CUDNN_MINOR 6#define CUDNN_PATCHLEVEL 0 当前 CUDA 版本：11.7，cuDNN 版本：8.6.0 需要根据实际情况进行多 CUDA 环境部 ...

# 下载 YOLOv6 并安装 下载地址：https://github.com/meituan/YOLOv6.git 1git clone https://github.com/meituan/YOLOv6.git 创建指定版本的虚拟环境 1conda create -n yolov6 python=3.8 安装依赖 12cd YOLOv6pip install -r requirements.txt # 数据集准备 赛题来源自 Google 街景图像中的门牌号数据集（The Street View House Numbers Dataset, SVHN），该数据来自真实场景的门牌号。训练集数据包括 3W 张照片，验证集数据包括 1W 张照片，每张照片包括颜色图像和对应的编码类别和具体位置；为了保证比赛的公平性，测试集 A 包括 4W 张照片，测试集 B 包括 4W 张照片。 从天池官方发的 csv 文件中找到对应的数据集下载链接： file size link mchar_train.zip 345.91MB http://tianchi-competition.oss ...

由于修改了参数配置的实现，Debug Console 中加载配置参数会出现问题，因此需要修改相应的逻辑实现。 实现思路 在 onload () 事件中（执行 onload 的时候所有插件都已经完成初始化 init ()，所以会在对应的 Attributes 中包含需要保存的参数），读取主程序和各个插件的 Attributes，然后找出 bool 类型的变量，将其加入到开关字典 switches<string,object > 中，并且根据读取到的变量列表 l_MainWnd、l_cfg、l_plugin 来生成 checkbox 控件，最后定义其点击事件，在事件中将对应键值与 checkbox 的 Checked 属性进行绑定，最终实现点击选择框修改对应的变量。 该思路的核心部分在于读入插件参数并创建控件的过程，其实现如下： 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243//根据反射获取属性字典 动态添加开关控件private void CreateContorls( ...

# 1. 存在的问题 当前只能对一个灯光控制模块进行控制，但是由于产线中的灯光有两组，需要对两个灯光控制模块同时控制，因此需要对插件 PluginAlarm 的 Plugin.cs 进行修改。以及目前插件中的参数并不能实现自动保存，只有手动在 config.cs 代码中添加相应项才能实现对应参数的保存和读取。 # 2. 思路 # 2.1 灯光部分： 在插件代码中添加灯光控制器的对象，并且在增益算法中添加对新增灯光调整。 # 2.2 参数保存部分： 每个插件都存在 Attributes 用于存储当前插件下的控制参数，同时在 config.cs 中定义 Settings 类用来辅助存储插件的控制参数和主程序的控制参数。然后由 config 模块实现运行时 Settings 装载，Settings 实例在保存过程中会被序列化为 json 字符串，然后保存到本地配置文件中，而在读取时会反序列化本地配置文件生成运行时 Settings 实例，当配置文件不存在时，会根据生成默认值的配置文件，当本地配置文件中没有对应的配置项时，会使用预先输入的字段作为默认值。 # 3. 实现 # 3.1 灯光 在对 ...

# 概述 由于先前远程机器没有开机，不能进行调试硬件设备，无法进行灯光功能和警报器功能的开发调试，因此尝试使用本地串口设备模拟来进行协助相应开发调试。 # 报警器控制部分 根据报警器输入输出设备的硬件示意图和相关资料可以得知: 其输入输出模块使用了 Modbus 协议，使用读写寄存器来控制对应功能的信号； 该模块的输入端有三路接入了硬件设备，分别为红灯、绿灯、报警器； 该模块使用 USB 串口设备接入工控机，所以能通过设备管理器找出对应的串口号； 该模块的输出端输出一个信号 # 接入虚拟串口设备 根据以上信息，目前首先使用 Vitual Serial Port Driver 来创建虚拟串口连接 其中 COM2-COM3 COM4-COM5 COM6-COM7 分别为三组虚拟串口组用于模拟设备连接，分别对应两个灯光模组，一个报警器的输入输出模组. # 虚拟 Modbus 从机设备 使用 Modbus Slave 来创建虚拟 Modbus 从设备，来模拟输入输出模块 # 寄存器定义 经过多次测试得知，该模块的寄存器如下: 保持寄存器 4 个，其地址定义为: 0: 绿灯； 1: 红灯 ...

# 0. 作业要求 课程报告题目自己拟定，选题范围：IPv6、SDN 和 IP 多播。参考选题如下： （1）在实际互联网环境或在模拟环境下设计并构建网络拓扑结构，访问 IPv6 网络，用 Wireshark 抓包分析，观察 IPv6 网络的访问过程，分析地址解析、无状态地址自动配置、IPv6/IPv4 共存访问等过程中的相关数据包。 （2）在 mininet 平台上构建网络拓扑结构，设计网络场景，抓包并分析控制器与 OF 交换机的交互报文，理解 SDN 技术和 OpenFlow 协议机制。也可以进一步对 RYU 进行 python 编程，结合 REST API 和 OpenFlow 实现一些应用，例如：负载均衡、防火墙功能等。 （3）华为 eNSP、Cisco Packet Tracer 模拟环境下，搭建网络拓扑结构，设计场景，通过抓包，分析 IGMP 和路由协议 PIM-DM/PIM-SIM/MSDP/MBGP 报文，理解 IGMP 和多播路由协议的工作机制。 注意 1：网络拓扑结构中标识节点 IP 地址和 MAC 地址，拓扑图不能与课件中的相同！！！ 注意 2：数据包分析时，注意地 ...