Classes and Objects in PHP5_PHP教程
第 1 页 第一节 面向对象编程 [1]
第 2 页 第二节 对象模型 [2] 第 3 页 第三节 定义一个类 [3] 第 4 页 第四节 构造函数和析构函数 [4] 第 5 页 第五节 克隆 [5] 第 6 页 第六节 访问属性和方法 [6] 第 7 页 第七节 类的静态成员 [7] 第 8 页 第八节 访问方式 [8] 第 9 页 第九节 绑定 [9] 第 10 页 第十节 抽象方法和抽象类 [10] 第 11 页 第十一节 重载 [11] 第 12 页 第十二节 类的自动加载 [12] 第 13 页 第十三节 对象串行化 [13] 第 14 页 第十四节 命名空间 [14] 第 15 页 第十五节 Zend引擎的发展 [15]
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作者:Leon Atkinson 翻译：Haohappy 面向对象编程被设计来为大型软件项目提供解决方案,尤其是多人合作的项目. 当源代码增长到一万行甚至更多的时候,每一个更动都可能导致不希望的副作用. 这种情况发生于模块间结成秘密联盟的时候,就像第一次世界大战前的欧洲. |
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KAN, qui remplace MLP, a été étendu à la convolution par des projets open source
Jun 01, 2024 pm 10:03 PM
Plus tôt ce mois-ci, des chercheurs du MIT et d'autres institutions ont proposé une alternative très prometteuse au MLP – KAN. KAN surpasse MLP en termes de précision et d’interprétabilité. Et il peut surpasser le MLP fonctionnant avec un plus grand nombre de paramètres avec un très petit nombre de paramètres. Par exemple, les auteurs ont déclaré avoir utilisé KAN pour reproduire les résultats de DeepMind avec un réseau plus petit et un degré d'automatisation plus élevé. Plus précisément, le MLP de DeepMind compte environ 300 000 paramètres, tandis que le KAN n'en compte qu'environ 200. KAN a une base mathématique solide comme MLP est basé sur le théorème d'approximation universelle, tandis que KAN est basé sur le théorème de représentation de Kolmogorov-Arnold. Comme le montre la figure ci-dessous, KAN a
Aucune donnée OpenAI requise, rejoignez la liste des grands modèles de code ! UIUC publie StarCoder-15B-Instruct
Jun 13, 2024 pm 01:59 PM
À la pointe de la technologie logicielle, le groupe de l'UIUC Zhang Lingming, en collaboration avec des chercheurs de l'organisation BigCode, a récemment annoncé le modèle de grand code StarCoder2-15B-Instruct. Cette réalisation innovante a permis une percée significative dans les tâches de génération de code, dépassant avec succès CodeLlama-70B-Instruct et atteignant le sommet de la liste des performances de génération de code. Le caractère unique de StarCoder2-15B-Instruct réside dans sa stratégie d'auto-alignement pur. L'ensemble du processus de formation est ouvert, transparent et complètement autonome et contrôlable. Le modèle génère des milliers d'instructions via StarCoder2-15B en réponse au réglage fin du modèle de base StarCoder-15B sans recourir à des annotations manuelles coûteuses.
Surpassant largement le DPO : l'équipe de Chen Danqi a proposé une optimisation simple des préférences SimPO et a également affiné le modèle open source 8B le plus puissant.
Jun 01, 2024 pm 04:41 PM
Afin d'aligner les grands modèles de langage (LLM) sur les valeurs et les intentions humaines, il est essentiel d'apprendre les commentaires humains pour garantir qu'ils sont utiles, honnêtes et inoffensifs. En termes d'alignement du LLM, une méthode efficace est l'apprentissage par renforcement basé sur le retour humain (RLHF). Bien que les résultats de la méthode RLHF soient excellents, certains défis d’optimisation sont impliqués. Cela implique de former un modèle de récompense, puis d'optimiser un modèle politique pour maximiser cette récompense. Récemment, certains chercheurs ont exploré des algorithmes hors ligne plus simples, dont l’optimisation directe des préférences (DPO). DPO apprend le modèle politique directement sur la base des données de préférence en paramétrant la fonction de récompense dans RLHF, éliminant ainsi le besoin d'un modèle de récompense explicite. Cette méthode est simple et stable
Yolov10 : explication détaillée, déploiement et application en un seul endroit !
Jun 07, 2024 pm 12:05 PM
1. Introduction Au cours des dernières années, les YOLO sont devenus le paradigme dominant dans le domaine de la détection d'objets en temps réel en raison de leur équilibre efficace entre le coût de calcul et les performances de détection. Les chercheurs ont exploré la conception architecturale de YOLO, les objectifs d'optimisation, les stratégies d'expansion des données, etc., et ont réalisé des progrès significatifs. Dans le même temps, le recours à la suppression non maximale (NMS) pour le post-traitement entrave le déploiement de bout en bout de YOLO et affecte négativement la latence d'inférence. Dans les YOLO, la conception de divers composants manque d’une inspection complète et approfondie, ce qui entraîne une redondance informatique importante et limite les capacités du modèle. Il offre une efficacité sous-optimale et un potentiel d’amélioration des performances relativement important. Dans ce travail, l'objectif est d'améliorer encore les limites d'efficacité des performances de YOLO à la fois en post-traitement et en architecture de modèle. à cette fin
Li Feifei révèle l'orientation entrepreneuriale de « l'intelligence spatiale » : la visualisation se transforme en aperçu, la vue devient compréhension et la compréhension mène à l'action
Jun 01, 2024 pm 02:55 PM
Stanford Li Feifei a dévoilé pour la première fois le nouveau concept « d'intelligence spatiale » après avoir lancé sa propre entreprise. Ce n'est pas seulement son orientation entrepreneuriale, mais aussi « l'étoile du Nord » qui la guide, elle la considère comme « la pièce clé du puzzle pour résoudre le problème de l'intelligence artificielle ». La visualisation mène à la perspicacité ; la vue mène à la compréhension ; la compréhension mène à l’action. Basé sur la conférence TED de 15 minutes de Li Feifei, il est entièrement révélé, depuis l'origine de l'évolution de la vie il y a des centaines de millions d'années, jusqu'à la façon dont les humains ne sont pas satisfaits de ce que la nature leur a donné et développent l'intelligence artificielle, jusqu'à la façon de construire l'intelligence spatiale dans la prochaine étape. Il y a neuf ans, Li Feifei a présenté au monde le nouveau ImageNet sur la même scène - l'un des points de départ de cette explosion d'apprentissage profond. Elle a elle-même encouragé les internautes : si vous regardez les deux vidéos, vous pourrez comprendre la vision par ordinateur des 10 dernières années.
Le LLM est terminé ! OmniDrive : Intégration de la perception 3D et de la planification du raisonnement (la dernière version de NVIDIA)
May 09, 2024 pm 04:55 PM
Écrit ci-dessus et compréhension personnelle de l'auteur : cet article est dédié à la résolution des principaux défis des grands modèles de langage multimodaux (MLLM) actuels dans les applications de conduite autonome, c'est-à-dire le problème de l'extension des MLLM de la compréhension 2D à l'espace 3D. Cette expansion est particulièrement importante car les véhicules autonomes (VA) doivent prendre des décisions précises concernant les environnements 3D. La compréhension spatiale 3D est essentielle pour les véhicules utilitaires car elle a un impact direct sur la capacité du véhicule à prendre des décisions éclairées, à prédire les états futurs et à interagir en toute sécurité avec l’environnement. Les modèles de langage multimodaux actuels (tels que LLaVA-1.5) ne peuvent souvent gérer que des entrées d'images de résolution inférieure (par exemple) en raison des limitations de résolution de l'encodeur visuel et des limitations de la longueur de la séquence LLM. Cependant, les applications de conduite autonome nécessitent
L'Université Tsinghua a pris le relais et YOLOv10 est sorti : les performances ont été grandement améliorées et il figurait sur la hot list de GitHub
Jun 06, 2024 pm 12:20 PM
La série de référence YOLO de systèmes de détection de cibles a une fois de plus reçu une mise à niveau majeure. Depuis la sortie de YOLOv9 en février de cette année, le relais de la série YOLO (YouOnlyLookOnce) a été passé entre les mains de chercheurs de l'Université Tsinghua. Le week-end dernier, la nouvelle du lancement de YOLOv10 a attiré l'attention de la communauté IA. Il est considéré comme un cadre révolutionnaire dans le domaine de la vision par ordinateur et est connu pour ses capacités de détection d'objets de bout en bout en temps réel, poursuivant l'héritage de la série YOLO en fournissant une solution puissante alliant efficacité et précision. Adresse de l'article : https://arxiv.org/pdf/2405.14458 Adresse du projet : https://github.com/THU-MIG/yo
Battant GPT-4o en quelques secondes, battant Llama 3 70B en 22B, Mistral AI ouvre son premier modèle de code
Jun 01, 2024 pm 06:32 PM
La licorne française d'IA MistralAI, qui vise OpenAI, a fait un nouveau pas : Codestral, le premier grand modèle de code, est né. En tant que modèle d'IA génératif ouvert conçu spécifiquement pour les tâches de génération de code, Codestral aide les développeurs à écrire et à interagir avec le code en partageant des instructions et des points de terminaison d'API d'achèvement. La maîtrise du codage et de l'anglais de Codestral permet aux développeurs de logiciels de concevoir des applications d'IA avancées. La taille des paramètres de Codestral est de 22B, il est conforme à la nouvelle MistralAINon-ProductionLicense et peut être utilisé à des fins de recherche et de test, mais l'utilisation commerciale est interdite. Actuellement, le modèle est disponible en téléchargement sur HuggingFace. lien de téléchargement
