Anthony's Blog

1.下载exiftoolhttps://exiftool.org/ 2.利用exiftool命令行将文件夹下的RAF更改成其他型号exiftool -Model="X-T4" *.RAF 3.下载Capture Onehttps://macked.app/capture-one-crack.html

知识多模态冲突minibatch

允许Http页面WS连接chrome://flags/#unsafely-treat-insecure-origin-as-securehttp://172.27.48.26:8000,http://172.25.156.61:8000 允许摄像头和麦克风默认权限原来启动浏览器的地址：C:\Users\xxxxx\AppData\Local\Google\Chrome\Application\chrome.exe --args --disable-web-security --user-data-dir="d:/chromecache" --allow-running-insecure-content --autoplay-policy=no-user-gesture-required 允许自动播放权限chrome://flags/#autoplay-policyhttp://172.27.48.26:8000,http://172.25.156.61:8000

智库是知识创新、政策研究和国际交流的重要平台，能够为大学提供智能辅助教学和智能课程设计等服务，从而推动大学教育的发展和国际影响力的提升。通过运用人工智能、大数据等技术，智库可以分析学生的学习情况，为教师提供个性化的教学建议，帮助学生更好地理解和掌握知识。例如，智库可以开发智能辅助教学系统，通过分析学生的答题情况，为教师提供针对性的教学方案，提高教学效果。智库拥有丰富的学术资源和研究经验，可以结合大学的学科特点和国际发展趋势，为大学设计符合时代需求的课程体系。此外，智库还可以为大学提供国际交流和合作的平台。智库与国际学术界和实务界保持着密切的联系，可以为大学引进国际优质教育资源，推动大学的国际化进程。例如，智库可以组织国际学术会议、研讨会等活动，邀请国内外专家学者共同探讨前沿问题和解决方案，提升大学的国际影响力。 算法风险控制机制 精准国际传播内容生成 国际传播的个性化内容推荐 精准国际传播的智能化内容治理 精准国际传播受众研究的新路径 生成式国际受众精准画像 知识图谱 基于人工智能的精准翻译与话语表达 多模态翻译策略数据库构建从各种专业领域的文献、网站、论坛等收集不同语境(例如外交、 ...

效能评估，预测、建议1、文化传播效果分析——国际传播效能测评体系设计，![[Pasted image 20241212153744.png]] 数据库： 多维度评价数据库 文化内容分类：系统化收集和整理文化内容，涵盖主流意识形态、社会价值观、历史文化故事。 传播媒介内容：包括所有形式的传播素材，如文字、图片、视频等，确保内容的多样性。 权重配置与技术指标库：制定各指标的权重，监测内容传输速度、受众互动频率。 受众与行为数据：涵盖人口统计、用户点击、观看和分享行为，以及情感反馈分析。 受众行为分析数据库 用户画像：通过分析兴趣标签和语言习惯，构建详尽的受众文化背景。 传播路径和数据时效性：追踪受众接触信息的渠道和行为链路，并对比不同时间点的数据。 数据监测与反馈数据库 舆情和效果评估数据：实时抓取社交媒体、新闻网站数据，评估传播效果的广度与深度。 语言文化数据库 语汇资源与语义网络数据库：储备多语言词汇表，并分析新概念间的语义关联性。 文化背景知识库 文化语境和历史关联性：整合目标受众的文化背景、习俗，与传统文化故事的结合点。 传播路径优化数据库 渠道数据与内容定制 ...

筛选 人工智能辅助的内容分析 以整个视频和场景区分这两个做个比较，细小的研究单元，codebook可以生成一些没有的标签。recommend practice，以多少比例为training，筛选一下VID **场景区分（比较擅长，没有），分场景+总结-，人物，地点，环境，辅助生成标签，提出一个argument 转场，codebook标签总结的，评论分析 完成度 评估 评论区的lda主题和内容的主题，情感分析（类别太细类别大于3） 人工分析结果+机器评论分析结果视频主题和评论主题 先分类这几类，文字+表情包 vs 文字 vs 表情包（情感浓度）评论区超过1000评论的视频7,8号单个视频评论区的各个主题与点赞数之间的关系（比率） 陈老师1月2日总结方法论的文章：1、机器-以整支视频为研究单元vs.人-以整支视频作为研究单元 vs.机器-场景为单元。（以文件夹中的视频数量整理视频表格）2、重新计算机器-以场景作为研究单元 的结果。3、总结一个技术上的recommended practice；人和机器在流程上怎么结合。 文本分析：人工的内容分析结果+机器评论分析结果1、对评论区的内容进行 ...

三个要求：一、实验室建立的重要目的建设目标：1.湖大层面建设思想文化库、全球范围的思想文化动态监测站、服务国家和社会。 2.中华传统文化大数据，如何建设好？传播出去？3.文化传播的效果评价（师大）思想文化交流交融交锋中占据主导，师大重要是传播的效能上做一些事。 4.实验室经费10亿。讨论：@比较有新意的是文化动态感知，不要太偏技术，让大众能感知大数据的动态效果（实时发布什么东西），舆情监测这种东西尽可能避开，避开之后就是新的阵地@跟产业对应上，要提供高质量的文化服务，支撑整个湖南省的志愿服务@湖大和师大要一起搞一块@对外的文化库，生成什么，满足中宣部的要求。实验室机构的实体化比较关键@L0依托超算平台@L1对外传播文化库@L2精准传播演算@L3自主自动体系@超算角度，可信、可控，数据算量可信，训练过程可控，文旅产业对大模型搞不懂… 会议附图： 二、为什么放在湖南，有什么优势三、服务两个目标，设计哪些重大的场景的设计，让人耳目一新

打包环境# 随便找个环境装一下包pip install conda-pack# -n 打包环境名conda-pack -n vllm -o sglang.tar.gz 还原环境mkdir /opt/conda/envs/sglangtar -zxvf sglang.tar.gz -C /opt/conda/envs/sglangconda env listsource activate sglang

Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction本文提出的图像自回归（VAR）超越Diffusion，在大模型上的Scaling Laws和zero-shot generalization可以迁移过来OpenAI 就曾推出一个图像版的 GPT 模型。具体来说，他们先将一张二维图片拉平成一个序列（sequence），使之可以像语言模型中的句子那样处理。因为图像中的颜色限制在 256 色范围内，因此可以将颜色当作 token，token 的数量就是 256 个。接下来，使用自回归模型（Auto-regressive Model），架构与 GPT 类似，进行训练。 生成图像时，这种模型会按顺序一排一排地生成像素，这个生成顺序被称为 ‘光栅顺序（Raster Order）’，有点像视频显示格式Progressive scanning的逐行扫描的样子。这种方法可以生成相对清晰的图像，但计算时间较长，因此在实际的图像生成任务中，多数模型会采用一次到位的生成方法，以提高生成效率。 改 ...

解决方法export PYTHON_KEYRING_BACKEND=keyring.backends.null.Keyringpython3 -m keyring --disablepoetry install -vvv