关联模型和无限极分类
今日总结：
关联模型
ONE_TO_ONE : HAS_ONE&BELONGS_TO
ONE_TO_MANY : HAS_MANY&BELONGS_TO
MANY_TO_MANY
首先在模型端定义 表名为首的模型类 集成 关联模型类
在类中 定义 保护变量 $_link = array();里面是字段的映射方式；
如：user表映射为 archive 为 hasone 映射方式、、或者说一对一也可以用belongsto
dept为 belongsto映射方式
grp为manytomany映射方式
默认的manytomany方式中间表名应定义为 操作表明_目标表名
也可以设置relation_table的值进行初始化
hasone 实例化对象 设置 relation（）参数为真值 并调用 对象关系映射的方法进行增删改查
关联模型对象 增删改查后 关联的唯一相应字段都会发生改变
自动填充~完成无限级分类
在活动段实例化对象 调用field方法 参数包含concat方法参数内包含path 连接符 - id as bpath 并调用连贯操作的order方法参数为bpath，对象关系映射的select方法。foreache遍历以上获取的多条数据并给每一条加入一个新字段count赋值为count方法 参数为 explode方法 参数为 连接符- bpath字段，从而让每条记录增加一个 和自己路径长度数相等的 count字段 让后 调用￥this 下的assign方法赋值 并调用display方法进行显示。
视图端为表单提交方向为add活动 调用volist标签 使option标签的value为 {$vo['id']} 在volist标签内使用php标签 进行for循环并输出空格 在php标签外在输出 name值
在自定义模型端 设置自动完成的值为array 设置 path字段为回调函数 tclm填充栏目 ， 定义函数 tclm 设置pid为传过来的pid 如果没有的话就赋值为0，如果是0 就 返回0，查询id为pid的条目设置 返回数据为 父条的path连接 - 连接 父条的id 即可
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세계에서 가장 강력한 오픈 소스 MoE 모델이 여기에 있습니다. 중국의 기능은 GPT-4와 비슷하며 가격은 GPT-4-Turbo의 거의 1%에 불과합니다.
May 07, 2024 pm 04:13 PM
기존 컴퓨팅을 능가할 뿐만 아니라 더 낮은 비용으로 더 효율적인 성능을 달성하는 인공 지능 모델을 상상해 보세요. 이것은 공상과학 소설이 아닙니다. DeepSeek-V2[1], 세계에서 가장 강력한 오픈 소스 MoE 모델이 여기에 있습니다. DeepSeek-V2는 경제적인 훈련과 효율적인 추론이라는 특징을 지닌 전문가(MoE) 언어 모델의 강력한 혼합입니다. 이는 236B 매개변수로 구성되며, 그 중 21B는 각 마커를 활성화하는 데 사용됩니다. DeepSeek67B와 비교하여 DeepSeek-V2는 더 강력한 성능을 제공하는 동시에 훈련 비용을 42.5% 절감하고 KV 캐시를 93.3% 줄이며 최대 생성 처리량을 5.76배로 늘립니다. DeepSeek은 일반 인공지능을 연구하는 회사입니다.
MLP를 대체하는 KAN은 오픈소스 프로젝트를 통해 컨볼루션으로 확장되었습니다.
Jun 01, 2024 pm 10:03 PM
이달 초 MIT와 기타 기관의 연구자들은 MLP에 대한 매우 유망한 대안인 KAN을 제안했습니다. KAN은 정확성과 해석성 측면에서 MLP보다 뛰어납니다. 그리고 매우 적은 수의 매개변수로 더 많은 수의 매개변수를 사용하여 실행되는 MLP보다 성능이 뛰어날 수 있습니다. 예를 들어 저자는 KAN을 사용하여 더 작은 네트워크와 더 높은 수준의 자동화로 DeepMind의 결과를 재현했다고 밝혔습니다. 구체적으로 DeepMind의 MLP에는 약 300,000개의 매개변수가 있는 반면 KAN에는 약 200개의 매개변수만 있습니다. KAN은 MLP와 같이 강력한 수학적 기반을 가지고 있으며, KAN은 Kolmogorov-Arnold 표현 정리를 기반으로 합니다. 아래 그림과 같이 KAN은
안녕하세요, 일렉트릭 아틀라스입니다! 보스턴 다이나믹스 로봇 부활, 180도 이상한 움직임에 겁먹은 머스크
Apr 18, 2024 pm 07:58 PM
Boston Dynamics Atlas가 공식적으로 전기 로봇 시대에 돌입했습니다! 어제 유압식 Atlas가 역사의 무대에서 "눈물을 흘리며" 물러났습니다. 오늘 Boston Dynamics는 전기식 Atlas가 작동 중이라고 발표했습니다. 상업용 휴머노이드 로봇 분야에서는 보스턴 다이내믹스가 테슬라와 경쟁하겠다는 각오를 다진 것으로 보인다. 새 영상은 공개된 지 10시간 만에 이미 100만 명이 넘는 조회수를 기록했다. 옛 사람들은 떠나고 새로운 역할이 등장하는 것은 역사적 필연이다. 올해가 휴머노이드 로봇의 폭발적인 해라는 것은 의심의 여지가 없습니다. 네티즌들은 “로봇의 발전으로 올해 개막식도 인간처럼 생겼고, 자유도도 인간보다 훨씬 크다. 그런데 정말 공포영화가 아닌가?”라는 반응을 보였다. 영상 시작 부분에서 아틀라스는 바닥에 등을 대고 가만히 누워 있는 모습입니다. 다음은 입이 떡 벌어지는 내용이다
Google은 열광하고 있습니다. JAX 성능이 Pytorch와 TensorFlow를 능가합니다! GPU 추론 훈련을 위한 가장 빠른 선택이 될 수 있습니다.
Apr 01, 2024 pm 07:46 PM
Google이 추진하는 JAX의 성능은 최근 벤치마크 테스트에서 Pytorch와 TensorFlow를 능가하여 7개 지표에서 1위를 차지했습니다. 그리고 JAX 성능이 가장 좋은 TPU에서는 테스트가 이루어지지 않았습니다. 개발자들 사이에서는 여전히 Tensorflow보다 Pytorch가 더 인기가 있습니다. 그러나 앞으로는 더 큰 모델이 JAX 플랫폼을 기반으로 훈련되고 실행될 것입니다. 모델 최근 Keras 팀은 기본 PyTorch 구현을 사용하여 세 가지 백엔드(TensorFlow, JAX, PyTorch)와 TensorFlow를 사용하는 Keras2를 벤치마킹했습니다. 첫째, 그들은 주류 세트를 선택합니다.
AI가 수학적 연구를 전복시킨다! 필즈상 수상자이자 중국계 미국인 수학자, Terence Tao가 좋아하는 11개 논문 발표 |
Apr 09, 2024 am 11:52 AM
AI는 실제로 수학을 변화시키고 있습니다. 최근 이 문제에 주목하고 있는 타오저쉬안(Tao Zhexuan)은 '미국수학회지(Bulletin of the American Mathematical Society)' 최신호를 게재했다. '기계가 수학을 바꿀 것인가?'라는 주제를 중심으로 많은 수학자들이 그들의 의견을 표현했습니다. 저자는 필즈상 수상자 Akshay Venkatesh, 중국 수학자 Zheng Lejun, 뉴욕대학교 컴퓨터 과학자 Ernest Davis 등 업계의 유명 학자들을 포함해 강력한 라인업을 보유하고 있습니다. AI의 세계는 극적으로 변했습니다. 이 기사 중 상당수는 1년 전에 제출되었습니다.
공장에서 일하는 테슬라 로봇, 머스크 : 올해 손의 자유도가 22도에 달할 것!
May 06, 2024 pm 04:13 PM
테슬라의 로봇 옵티머스(Optimus)의 최신 영상이 공개됐는데, 이미 공장에서 작동이 가능한 상태다. 정상 속도에서는 배터리(테슬라의 4680 배터리)를 다음과 같이 분류합니다. 공식은 또한 20배 속도로 보이는 모습을 공개했습니다. 작은 "워크스테이션"에서 따고 따고 따고 : 이번에 출시됩니다. 영상에는 옵티머스가 공장에서 이 작업을 전 과정에 걸쳐 사람의 개입 없이 완전히 자율적으로 완료하는 모습이 담겨 있습니다. 그리고 Optimus의 관점에서 보면 자동 오류 수정에 중점을 두고 구부러진 배터리를 집어 넣을 수도 있습니다. NVIDIA 과학자 Jim Fan은 Optimus의 손에 대해 높은 평가를 했습니다. Optimus의 손은 세계의 다섯 손가락 로봇 중 하나입니다. 가장 능숙합니다. 손은 촉각적일 뿐만 아니라
FisheyeDetNet: 어안 카메라를 기반으로 한 최초의 표적 탐지 알고리즘
Apr 26, 2024 am 11:37 AM
표적 탐지는 자율주행 시스템에서 상대적으로 성숙한 문제이며, 그 중 보행자 탐지는 가장 먼저 배포되는 알고리즘 중 하나입니다. 대부분의 논문에서 매우 포괄적인 연구가 수행되었습니다. 그러나 서라운드 뷰를 위한 어안 카메라를 사용한 거리 인식은 상대적으로 덜 연구되었습니다. 큰 방사형 왜곡으로 인해 표준 경계 상자 표현은 어안 카메라에서 구현하기 어렵습니다. 위의 설명을 완화하기 위해 확장된 경계 상자, 타원 및 일반 다각형 디자인을 극/각 표현으로 탐색하고 인스턴스 분할 mIOU 메트릭을 정의하여 이러한 표현을 분석합니다. 제안된 다각형 형태의 모델 fisheyeDetNet은 다른 모델보다 성능이 뛰어나며 동시에 자율 주행을 위한 Valeo fisheye 카메라 데이터 세트에서 49.5% mAP를 달성합니다.
DualBEV: BEVFormer 및 BEVDet4D를 크게 능가하는 책을 펼치세요!
Mar 21, 2024 pm 05:21 PM
본 논문에서는 자율 주행에서 다양한 시야각(예: 원근 및 조감도)에서 객체를 정확하게 감지하는 문제, 특히 원근(PV) 공간에서 조감(BEV) 공간으로 기능을 효과적으로 변환하는 방법을 탐구합니다. VT(Visual Transformation) 모듈을 통해 구현됩니다. 기존 방법은 크게 2D에서 3D로, 3D에서 2D로 변환하는 두 가지 전략으로 나뉩니다. 2D에서 3D로의 방법은 깊이 확률을 예측하여 조밀한 2D 특징을 개선하지만, 특히 먼 영역에서는 깊이 예측의 본질적인 불확실성으로 인해 부정확성이 발생할 수 있습니다. 3D에서 2D로의 방법은 일반적으로 3D 쿼리를 사용하여 2D 기능을 샘플링하고 Transformer를 통해 3D와 2D 기능 간의 대응에 대한 주의 가중치를 학습하므로 계산 및 배포 시간이 늘어납니다.
