我的近况！！

最新推荐文章于 2022-05-14 17:08:30 发布
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     很久没写BLOG了，因为前段时间忙于毕业的事儿。现在离开清静的校园了。心情很复杂，住的地方还没有网。所以在网吧来写下BLOG。各位朋友，过段时间再联系，呵呵！！！
一文读懂AIGC文生图系列原理及发展近况！
女王の专属领地
11-25 2210
2021年10月，谷歌发布的 Disco Diffusion 模型以其惊人的图像生成效果拉开了属于扩散模型的 AIGC 时代序幕。图像精美但细节不够深人；生成耗时过长（也是一直以来的痛点）。但其图像质量碾压以往众多绘画模型，达到普通人无法企及高度，这才让 AI绘画真正迈入生产工具行列。AIGC作为一种新兴的技术，正在快速改变内容生产和创作的格局。经过多年的发展，AIGC已经在文本、图像、音频和视频等多个领域取得了显著的成就。
激光聚变近况
02-25
和某些拫导相反，试图利用惯性约束来达到受控热核聚变的规划正在生气勃勃地进行，并且取得了令人鼓舞的科学进展。例如,劳伦斯·利弗莫尔国家实验室的科学家们已经成功地将聚变燃料小丸压缩到100倍以上的液氢密度。...
聊聊近况！
一只故事
06-22 1373
微信关注公众号【一只故事】，一起聊聊物联网，聊聊Java后端技术，聊聊你的故事 离职 了解我的小伙伴都知道，最近我离职了，从顺舟离职了，结束了沪漂之后的第二段职业生涯。 当然在我眼中顺舟算是家不错的公司，在智慧路灯场景这个物联网行业细分领域中也是处于领先的地位。 那至于为什么离职其实我也道不出所以然。可能是对自己目前状态的不满；可能是因为刚好有三年经验了，三年对程序猿来说算是个小槛；也不是没想过武汉，毕竟老家也是武汉的；也想过自己搞点事情，毕竟物联网这个行业目前可做的事情还是很多。 种种因素掺杂在一起导.
炫耀贴， 更新近况！
weixin_34192732的博客
05-23 85
         近期非常忙。偶尔发一两博客。 也被专家了。         看样子要继续努力啊！                   更新下眼下工作内容：         眼下主要做视频会议， 秀场相关视频项目！ ...
最近很忙！更新下近况！
飞翔 视频直播系统
05-27 2972
最近很忙！更新下近况！     HEVC研发一期基本接触， 也早已投入商用了！     目前正在使用opencl 来进一步加速HEVC编码！     CPU+GPU编码可能还有很长的路要走， 但是前途无限啊！
近况汇报!
IT运维技术圈
09-10 56
波哥是个想法比较多又非常健忘的人，有时候一个想法就会记下来。万一哪天无聊了就翻翻，入伙依然感兴趣并且现状觉得允许，那就实现它。住的地方到单位要倒地铁，确实不太方便。骑了几周自行车，感觉有点吃不消了！并且时间都浪费在路上了。。啥也干不了!本来还能坚持下去，寻思反正也算锻炼身体了！结果没事翻了一下笔记，大概16年2月份写的，大概意思是想要骑摩托。而且当时还顺利的考下了摩托车驾照哈哈，但是项目太紧就没买...
聊聊我的工作近况
积跬步，成千里。
05-14 827
最近在忙的 3 件事情，聊一些感受。 梳理和编写部门工作手册 从去年年底开始，公司就开始组织编写各部门工作手册，将各部门的职责内容，发展规划，组织架构，成员分工，工作办事流程/规范依据，考核机制，以及部门一天的工作安排等，按照标准工作手册的形式进行梳理和编写，并经过公司领导评审，最终作为工作指引。 同时，后续还要根据工作手册进行业务大练兵大演习。根据演习中发现的问题，对工作流程和工作手册进行迭代完善。最终，形成各部门标准的工作流程。 通过这件事情，我自己还是挺佩服老板的管理思路的。 随着公司不断发展壮大，
我的近况
放眼长期，稳中求进；知行合一，日拱一卒
09-23 2371
我的近况
近况
小一的专栏
03-26 1609
技术最近由于内部工作方向的关系，开始接触JS，同时自己也学习使用了vue框架。生活妈蛋，房价是要上天的节奏。无奈准备放弃北京，准备回青岛买一套房子，也不便宜，均价2万多，无奈啊
近况总结
zzloveoi的博客
05-21 607
近况总结   距离上次写现阶段学习目标已过了一个月，我就对这个月来的信息学学习做个总结吧。   做得较好的：       1、2015、2016甲组乙组的题全部刷完了，都满分了。       2、学了挺多，二分查找，sort排序，struct结构体，前缀和and so on。 不过二分查找和结构体还学的不太牢固，需加强。     做得不好的：       1、书看的太少了，
近况自遣_csdn
08-19
很抱歉，但根据您给出的信息，标题"近况自遣_csdn"和描述"近况自遣"似乎与IT专业知识并无直接关联，更偏向于个人情绪的表达或诗词创作。标签"课件"虽然可能涉及到教学材料，但没有具体说明是关于哪一领域的课件。...
YAG产销近况
02-08
今年,掺钕YAG产量急剧增加，好容易才应付了军方需要。因此并不能缓和年初就已经存在的供不应求的局面。据国际Quantel公司R.奥波特讲，供求情况“肯定不比一年前好”。Molectron公司的B.伍德沃德说，YAG棒的供应...
海上通信业务近况及发展趋势ppt课件.ppt
11-17
海上通信业务近况及发展趋势ppt课件.ppt
今天看完了《勇敢的心》非常感动，收集了些资料！希望大家喜欢。
程序的江湖？！ 勿在浮砂筑高台！
01-02 4000
『剧情介绍』在威廉·华莱士还是孩子的时候，他的父亲，苏格兰的英雄马索·华莱士在与英军的斗争中牺牲了。幼小的他在父亲的好友的指导下学习文化和武术。    光阴似箭，英王爱德华为巩固在苏格兰的统治，颁布法令允许英国贵族在苏格兰享有结婚少女的初夜权，以便让贵族效忠皇室。王子妃伊莎贝拉是个决断的才女，她知道这道法令会让英国贵族有意于苏格兰，但更会激起苏格兰人民的反抗。年轻的华莱士学成回到故乡，向美丽的少女
《美丽心灵》影片介绍
程序的江湖？！ 勿在浮砂筑高台！
05-21 2608
《[美丽心灵.2001]A.Beautiful.Mind》分类：电影/纪录   更新时间：2006-5-12 11:41:31   500) {this.resized=true; this.width=500;}" vspace="2
我是一个遵守游戏规则的玩家！
程序的江湖？！ 勿在浮砂筑高台！
07-30 1771
 有的时候，不是所有的游戏都是很规则的，就象有人会用外挂作弊一样。在我看来，人生也是游戏。但是我不想作弊，我觉得我该对我的生活负责！我应该感谢困境和烦恼，因为只有在困境和烦恼中我们才有机会去领悟人生。我是个内向的人，外向的人靠别人的传授学习知识，而内向的人靠自己的思考领悟知识。我喜欢一个人独自思考一些很混乱的事情。现在就很混乱，我有很多解决方案，可惜受环境的约束，我能做的很少很少。当一个人
我最喜欢的演讲——二十世纪最狂妄IT人的埃里森在耶鲁的演讲
程序的江湖？！ 勿在浮砂筑高台！
01-17 1746
耶鲁的毕业生们，我很抱歉――如果你们不喜欢这样的开场。我想请你们为我做一件事。请你――好好看看周围，看看站在你左边的同学，看看站在你右边的同学。    请你设想这样的情况：从现在起5年之后，10年之后，或30年之后，今天站在你左边的人会是一个失败者；右边这个人，同样也是个失败者。而你，站在中间的家伙，你以为会怎样？一样是失败者。失败的经历，失败的优等生。     说实话，今天我站在这里，并
真正的《九阴真经》全本
程序的江湖？！ 勿在浮砂筑高台！
09-15 1733
真正的《九阴真经》全本九阴真经 正本 “天之道，损有余而补不足，是故虚胜实，不足胜有余。其意博，其理奥，其趣深，天地之象分，阴阳之候列，变化之由表，死生之兆彰，不谋而遗迹自同，勿约而幽明斯契，稽其言有微，验之事不忒，诚可谓至道之宗，奉生之始矣。假若天机迅发，妙识玄通，成谋虽属乎生知，标格亦资于治训，未尝有行不由送，出不由产者亦。然刻意研精，探微索隐，或识契真要，则目牛无全，故动则有成，犹鬼神幽赞，
现在我在干什么?!
程序的江湖？！ 勿在浮砂筑高台！
08-03 1693
       现在我在干甚么?写BLOG嘛.       把时间段拉长一点喃?   现在在一个公司当程序员.很久没更新过BLOG. 现在只能在公司上网.狼狈啊.       等我买个U盘以后,就努力多写一些技术相关的东西.          看着自己BLOG混乱的样子. 伤心了.
文本情感分类研究近况
最新发布
01-17
### 文本情感分类领域的最新研究进展 #### 多模态融合提升情感分类准确性 近年来，研究人员发现通过引入图像、音频等多种模态的信息可以显著提高文本情感分类的效果。例如，在社交媒体平台上的帖子通常不仅包含文字描述还配有图片或短视频片段。这些额外的数据源能够提供更丰富的上下文信息帮助更好地理解作者的情绪状态[^1]。 #### 预训练语言模型的应用 预训练大模型如BERT及其变体已经成为自然语言处理任务中的主流工具之一。对于特定领域的情感分析来说，微调后的RoBERTa、DeBERTa等大型预训练模型展现出了超越以往方法的表现力。这类模型能够在大规模语料库上预先学到通用的语言表示形式，并在此基础上针对具体应用场景做进一步优化调整以适应不同类型的评论、对话等内容对象[^2]。 #### 跨文化差异考量下的改进措施 考虑到全球范围内互联网交流日益频繁的趋势，跨文化交流过程中产生的特殊表达方式给现有算法带来了挑战。为此有学者尝试构建跨国界适用性强且能反映本地特色的双语或多语文本资源用于训练更加鲁棒性的分类器；另外还有些工作着眼于探索如何利用迁移学习机制实现从一种语言到另一种未知目标语言的知识传递从而减少标注成本并增强泛化能力[^3]。 ```python import torch from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased') def classify_sentiment(text): inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True) outputs = model(**inputs)[0] prediction = torch.argmax(outputs).item() return "Positive" if prediction == 1 else "Negative" ```
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