meta专题
Unity Meta Quest 开发：关闭 MR 应用的安全边界
社区链接： SpatialXR社区：完整课程、项目下载、项目孵化宣发、答疑、投融资、专属圈子 📕教程说明 这期教程我将介绍如何在应用中关闭 Quest 系统的安全边界。 视频讲解： https://www.bilibili.com/video/BV1Gm42157Zi 在 Unity 中导入 Meta XR SDK，进行环境配置后，打开 Assets > Plugins > An
【Deep Learning】Meta-Learning：训练训练神经网络的神经网络
元学习：训练训练神经网络的神经网络 本文基于清华大学《深度学习》第12节《Beyond Supervised Learning》的内容撰写，既是课堂笔记，亦是作者的一些理解。 1 Meta-Learning 在经典监督学习中，给定训练数据 { ( x i , y i ) } i \{(x_i,y_i)\}_i {(xi,yi)}i，我们需要训练一个神经网络 f f f使得 f (
Meta FAIR研究新成果：图像到文本、文本到音乐的生成模型，多标记预测模型以及AI生成语音检测技术
Meta AI研究实验室(FAIR)公开发布了多项新研究成果，包括图像到文本和文本到音乐的生成模型，多词预测模型，以及检测AI生成语音的技术。发布的成果体现了开放性、协作、卓越和规模化等核心原则。公开早期研究工作旨在激发迭代，推动AI负责任发展。 Meta Chameleon系列模型可将文本和图像作为输入，输出任意文本和图像组合。已发布7B和34B模型的关键组件。 发布多词预测预训练
Meta悄咪咪的发布多款AI新模型
大模型技术论文不断，每个月总会新增上千篇。本专栏精选论文重点解读，主题还是围绕着行业实践和工程量产。若在某个环节出现卡点，可以回到大模型必备腔调或者LLM背后的基础模型重新阅读。而最新科技（Mamba,xLSTM,KAN）则提供了大模型领域最新技术跟踪。若对于具身智能感兴趣的请移步具身智能专栏。技术宅麻烦死磕AI架构设计。 Meta 的基础 AI 研究 （FAIR） 团队发布了一些最新的AI
前 OpenAI 首席科学家建「安全超级智能」实验室；Meta 重组元宇宙团队丨 RTE 开发者日报 Vol.228
开发者朋友们大家好： 这里是 「RTE 开发者日报」 ，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE（Real-Time Engagement） 领域内「有话题的新闻」、「有态度的观点」、「有意思的数据」、「有思考的文章」、「有看点的会议」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家留言、跟帖、讨论。 本期编辑：@CY，@JLT，@鲍勃 一、有话题的新闻 1、OpenA
【报告分享】家电及3C产品出海白皮书-Meta(附下载)
摘要:报告对中国消费电子产品所面向的全球市场环境进行了系统性的梳理，包括全球的市场规模与结构，主要 国家地区的消费者特点与偏好等关键内容。同时也对家居电子产品、相机及拍摄类产品、可穿戴电子设备这 三大核心品类的发展现状展开了进一步研究。其中，家居电子产品坐拥当前最广阔的消费市场，而新型拍摄 类产品与可穿戴电子设备将成为未来最重要的增长势力。在出海目的地方面，北美与欧洲仍是目前最成熟的 主要市场
转 【「meta name=“description“ content=“」】作用讲解
今天在看别人写的网站代码，发现类似<meta name="Keywords" content="" >、<meta name="Description" content="" >这样的写法，不知道具体代表什么意思，于是上网搜了一下，下面是在网上找到的详细解释。 一、语法： <meta name="name" content="string"> 二、参数解析： 1）name项：常用的选项有Keyw
Unity Meta Quest 开发：与 Unity 的 UI 系统进行交互
文章目录 📕教程说明📕教程内容概括📕添加玩家物体📕添加 Canvas 物体和 EventSystem 物体📕修改 Canvas 组件的 Render Mode📕在 Canvas 上搭建 UI 面板📕利用 Interaction SDK 的 Quick Action 快速配置交互功能📕按钮点击事件 此教程相关的详细教案，文档，思维导图和工程文件会放入 Spatial
脑机接口，Meta裁50+高管，大模型文本压缩处理，大模型与推荐系统，Luma AI视频工具亮相
更多内容： https://agifun.love 智源社区 北京线下：基于脑机接口的视觉重建前沿进展丨周六直播·脑机接口读书会 导语 人类70%以上的感知是通过视觉完成的，且有超过1/3的脑组织参与视觉相关的信息处理，因此视觉是极其重要的感知功能。由于外伤和先天后天的疾病造成的视觉损失严重的影响了人们的生存质量，且其中相当一部分疾病和外伤是无法通过眼科矫正或眼科手术来进行恢
利用Eclipse创建maven项目并生成META-INF和WEB-INF目录
1、使用eclipse插件创建一个web project 首先创建一个Maven的Project如下图 我们勾选上Create a simple project （不使用骨架） 这里的Packing 选择 war的形式 由于packing是war包，那么下面也就多出了webapp的目录 2、由于我们的项目要使用eclipse发布到tomcat下面，这里我们需要先把项目转成
支持Android webview修改meta
webview.setVerticalScrollbarOverlay(true); //指定的垂直滚动条有叠加样式 WebSettings settings = webview.getSettings(); settings.setUseWideViewPort(true); //设定支持viewport settings.setLoadWithOverviewMode(true); s
htmlmeta标签
<meta>标签总是出现在head元素内部。元数据总是以名称/值的形式被成对传递。 必须的属性：content：定义与http-equiv或name属性相关的元信息。 可选的属性：http-equiv、name、schema 说白了就是http-equiv和name属性为“名称/值”对提供了名称。content属性为“名称/值”对提供了值。
to.matched.some(record = record.meta.requiresAuth)
https://www.cnblogs.com/jsgoshu/p/10975547.html
为何移动端网页显示不完整呢？----认识＜meta＞标签
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=0.5" /> 在HTML文档中，<meta>标签用于提供有关网页的元数据。viewport属性是一个非常重要的属性，用于控制网页在不同设备上的显示方式，特别是在移动设备上。 这个标签中的属性说明如下： name="viewport"：指定这个<meta>标签是关
2024-6-10-Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)
摘自：Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution 近年来，提出了各种元学习算法。它们可以分为三类： 基于度量的方法：这些方法通过学习度量空间，使得在少量样本内进行高效的学习。例如[35, 38, 39]。基于记忆网络的方法：这些方法利用网络学习跨任务知识，并且能够很好地泛化到未见过的任务。例如[31, 28, 25]。基于优化的方
Meta Llama 3 .transpose().contiguous().view
Meta Llama 3 .transpose().contiguous().view() flyfish 参考地址 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.transpose.html transpose美[træn'spoʊz] 英[træns'pəʊz;trɑːns-;-nz-] v. 使换位 / 转移 / 转换 / 调换n.
Objective-C的meta-class 详解
比较简单的一篇英文，重点是讲解meta-class。翻译下，加深理解。 原文标题：What is a meta-class in Objective-C? 原文地址：http://www.cocoawithlove.com/2010/01/what-is-meta-class-in-objective-c.html 本篇将会探讨一个在Objective-C中相对陌生的概念 -
Meta Llama 3 里面装饰器
Meta Llama 3 里面的装饰器 flyfish 目录 Meta Llama 3 里面的装饰器介绍@staticmethod使用 @staticmethod 的示例何时使用静态方法另一个示例：日期处理 其他的内置装饰器@property示例 @contextmanager示例 @classmethod示例 @classmethod 与 @staticmethod 的比较@stati
Meta Llama 3 残差结构
Meta Llama 3 残差结构 flyfish 在Transformer架构中，残差结构（Residual Connections）是一个关键组件，它在模型的性能和训练稳定性上起到了重要作用。残差结构最早由He et al.在ResNet中提出，并被广泛应用于各种深度学习模型中。 残差结构的定义 残差结构通过将输入直接与通过一个或多个变换后的输出相加来形成。具体来说，如果输入为 x，经过
Meta Llama 3 文本编码为 token
Meta Llama 3 文本编码为 token flyfish tiktoken 是一个用于 OpenAI 模型的快速 BPE 分词器，这里用在Meta Llama 3上。主要功能包括将文本编码为token，以及将token解码回文本。这个过程通常使用BPE（Byte Pair Encoding）算法或其他类似的子词分割方法。 参考网址 https://github.com/openai
H5页面SEO攻略：揭秘meta标签的奥秘
引言 在我们的日常生活中，每一次出行都需要准备一些必要的物品，比如身份证、钱包、手机等。这些物品就像是我们旅程中的“标签”，帮助我们顺利地完成旅行。 同样地，在构建H5页面时，meta标签也扮演着类似的角色。它们为浏览器提供了关于网页的重要信息，帮助搜索引擎更好地理解和索引网页内容。今天，就让我们一起踏上这场关于H5页面meta标签的奇妙之旅吧！ 第一
Meta Llama 3 大型语言模型的超参数
Meta Llama 3 大型语言模型的超参数 flyfish 介绍 https://github.com/meta-llama/llama3 我们正在释放大型语言模型的潜力。最新版本的Llama现已向个人、创作者、研究人员和各类企业开放，帮助他们负责任地进行实验、创新和规模化实现他们的想法。 此次发布包括预训练和指令调优的Llama 3语言模型的模型权重和起始代码，模型参数规模从80亿到
深入解读Meta分析：原理、公式、操作步骤及结果分析；R语言Meta回归分析、诊断分析、不确定性分析与精美作图
目录 专题一 Meta分析的选题与文献计量分析CiteSpace应用 专题二 Meta分析与R语言数据清洗及相关应用 专题三 R语言Meta分析与精美作图 专题四 R语言Meta回归分析 专题五 R语言Meta诊断分析与进阶 专题六 R语言Meta分析的不确定性及贝叶斯应用 专题七 深度拓展机器学习在Meta分析中的应用 更多应用 Meta分析是针对某一科研问题，根据明确的搜
爬取网页内所有的url和meta标签，title标签
这个东西实际是最基础的东西，但是也是遇到了很多的坑，在这里记录如下。 此时我手里有了各种网页，从网上用wget工具下载的各种网页源码文件，大多是html文件，有的是php等等，都能使用html的格式打开。 为了的提出网页里面的所有信息建立图表，为以后的数据挖掘做准备。明白目的之后，首先是相对于其他爬虫有点不同的是有了网页源码。省去了下载的环节 第一步 使用python将网页的源码打开 这里
parent\manager\manager-pojo\target\classes\META-INF\MANIFEST.MF (系统找不到指定的路径。)
业务需求：在清除了本地仓库之后又重新拷贝了一下报错：H:\taotao\taotao-parent\taotao-manager\taotao-manager-pojo\target\classes\META-INF\MANIFEST.MF (系统找不到指定的路径。) 这个错误的意思是：maven在eclipse上没有配置，后来发现是因为在对本地的maven仓库进行清除之后虽然拷贝了一份纯净版的