基于 mars xlog master分支的最新代码，版本号：db98964cbc992c1191e4d993619adad72452fcdc 编译用的ndk版本：28.1.13356709，app如果编译不过去，可换到该ndk版本试试 看清楚再下载哈，亲测可用。 如有其他需求或问题，请联系我。 根据提供的信息，腾讯mars中的xlog 16KB对齐版本是一个特别针对Android 15操作系统并且仅支持arm64-v8架构的库。这个版本号是db98964cbc992c1191e4d993619adad72452fcdc，表明它是基于mars xlog master分支的最新代码版本。开发者在构建这个版本时使用了ndk版本28.1.13356709，并提醒用户，如果在尝试编译应用程序时遇到问题，可以切换到这个特定版本的ndk来进行尝试。 从这些描述中可以看出，这个xlog库的版本可能包含了针对Android平台的性能优化，特别是针对16KB对齐的要求。在Android系统中，16KB对齐通常用于提高性能，因为它涉及到应用和系统如何处理内存。当应用程序的数据和代码遵循16KB对齐规则时，可以使得内存访问更加高效，从而加快应用程序的运行速度，减少内存碎片，提高缓存利用率。 此外，这个版本的xlog库被特别标记为支持Android 15，这意味着它可能包含了一些专为这个新操作系统设计的特性和修复。由于Android 15是一个新的操作系统版本，开发者可能需要考虑新系统引入的变化和改进，以确保xlog库与之兼容。 需要注意的是，该版本仅限于arm64-v8架构，这是一种基于ARMv8架构的64位指令集，常用于最新一代的移动设备和一些服务器硬件。这意味着这个版本的xlog库不兼容32位的设备，也无法用于arm架构的其他变体，如armv7或armv5。 文件名称列表显示，该压缩包中包含了mars_xlog_sdk。这表明压缩包中可能包含了一个软件开发工具包（SDK），开发者可以使用这个SDK来集成xlog库到他们的应用程序中。SDK通常包含库文件、文档、示例代码和其他资源，旨在简化库的集成和使用。 从上述信息中，我们可以提炼出以下几点知识点： 1. xlog是一个在Android操作系统中使用的日志库，提供日志记录功能。 2. 16KB对齐是Android系统中一种优化内存访问的技术，可以提升应用程序的性能。 3. Mars是腾讯提供的一套工具或框架，而xlog是其中的一部分，它被更新为支持Android 15。 4. xlog的这个版本仅支持arm64-v8架构，说明它针对的是最新的移动硬件平台。 5. 该版本的xlog库可能包含专门针对Android 15设计的优化和新功能。 6. 开发者在编译应用时如果遇到问题，可以尝试使用特定版本的ndk（28.1.13356709）。 7. mars_xlog_sdk是这个压缩包中包含的软件开发工具包，它使得开发者能够将xlog集成到他们的Android应用中。 这个版本的xlog库是一个面向开发者的技术组件，它涉及到了性能优化、新操作系统的兼容性以及特定硬件架构的支持，对于需要在Android 15环境下进行开发的开发者来说，这将是一个非常有用的资源。开发者在使用该库时，应当注意其16KB对齐的要求以及只针对arm64-v8架构的限制。

知识图谱是一种用于描述实体之间关系和属性的综合性知识表示方式。随着互联网和大数据的快速发展，知识图谱的重要性日益凸显。本文根据知识图谱的实体对齐研究进行了研究分析，实体对齐是知识图谱融合中的一个重要环节，可以链接具有相同现实含义的实体，并在不同的知识图谱中建立实体之间的语义关联。实体对齐的方法主要分为基于相似性计算和基于关系推理两类。基于相似性计算的方法通过计算实体之间的相似性来判断是否可以对齐，而基于关系推理的方法则利用知识图谱中的关系来推断实体之间的关联性。实体对齐在构建知识图谱和提升知识的质量方面起到了重要作用。知识图谱的构建和实体对齐是当前工业界和学术界关注的热点领域。 ### 知识图谱的实体对齐研究综述 #### 引言 随着互联网和大数据技术的迅猛发展，人们越来越依赖于搜索引擎来获取所需信息。然而，如何确保搜索结果的准确性和全面性成为了一个重大挑战。传统的搜索技术大多基于文本匹配的方式，难以准确地捕捉用户的查询意图，尤其是在处理复杂查询时显得力不从心。在这种背景下，知识图谱的出现为提高搜索质量提供了一种新的解决方案。知识图谱是一种综合性的知识表示方式，它着重描述实体之间的关系和属性，通过构建全面的知识库来改进搜索体验。 #### 实体对齐的重要性和方法分类 实体对齐是指在不同的知识图谱之间找到具有相同现实含义的实体，并建立它们之间的语义关联。这一过程对于知识图谱的构建和融合至关重要，不仅可以提高知识图谱的质量，还可以增加知识图谱之间的连通性。实体对齐主要分为两大类方法：**基于相似性计算**和**基于关系推理**。 - **基于相似性计算的实体对齐**：这类方法主要依赖于计算实体之间的相似度来判断是否可以对齐。具体的实现方式包括： - **字符串相似度**：比较实体名称或标识符的相似程度。 - **图结构相似度**：依据实体在图结构中的位置和关系来评估相似度。 - **机器学习技术**：使用监督学习或无监督学习模型来预测实体之间的匹配可能性。 - **主动学习策略**：通过迭代选择最有价值的数据样本进行标注，以此来提高模型的准确性。 - **TF-IDF**（词频-逆文档频率）：衡量实体描述中词汇的重要性。 - **同义词集和语义验证技术**：利用同义词集合和语义验证工具来增强匹配的准确性。 - **基于关系推理的实体对齐**：这类方法则更多地依赖于知识图谱内部的关系来推断实体之间的关联性。具体来说，可以通过以下途径实现： - **路径模式**：寻找实体之间存在的路径模式，以此来判断它们是否可以对齐。 - **共同邻居**：考虑实体在图谱中的共同邻居数量和类型。 - **关系传播**：利用图谱中的关系信息来进行实体匹配。 - **图神经网络**：通过图神经网络模型来捕获实体及其周围环境的信息，以推断实体对齐的可能性。 #### 实体对齐的应用场景 实体对齐在多个领域都有着重要的应用价值： 1. **促进跨知识图谱的信息流通**：通过实体对齐可以在不同领域的知识图谱之间建立联系，支持跨学科的研究和发展，比如在生物医学领域，实体对齐可以帮助加速药物发现和疾病诊断的过程。 2. **提高知识图谱的完整性和准确性**：通过实体对齐可以识别并整合来自不同来源的实体信息，消除重复和矛盾，进一步提升知识图谱的整体质量。 3. **构建跨数据源的桥梁**：实体对齐能够揭示不同数据源之间的关联，帮助发现新的知识，这对于科学研究和技术开发都非常重要。 4. **支持智能应用的开发**：实体对齐为智能问答、推荐系统、语义搜索等应用提供了更加全面和准确的实体信息，提高了这些应用的智能水平。 #### 结论 实体对齐是构建和融合知识图谱过程中不可或缺的一环。通过对实体对齐的研究，不仅可以提高知识图谱的质量和实用性，还能够为未来的自然语言处理技术发展奠定坚实的基础。随着技术的不断进步，实体对齐方法也将变得更加高效和准确，进一步推动知识图谱在各个领域的广泛应用。

"无监督域自适应的切片Wasserstein差异(SWD)：特征分布对齐的几何指导和跨领域的学习方式" 在本文中，我们将介绍一种新的无监督域自适应方法，称为切片Wasserstein差异（SWD），旨在解决域之间的特征分布对齐问题。该方法基于Wasserstein度量和特定于任务的决策边界，提供了一个几何上有意义的指导，以检测远离源的支持的目标样本，并使有效的分布对齐在一个端到端的可训练的方式。 在无监督域自适应中，一个主要挑战是如何跨域学习和泛化。深度学习模型尽管具有出色的学习能力和改进的泛化能力，但是在不同域中收集的数据之间的关系的转移仍然是一个挑战。域转移可以以多种形式存在，包括协变量移位、先验概率移位和概念移位。 我们提出的方法旨在捕捉特定任务分类器的输出之间的差异的自然概念，提供了一个几何上有意义的指导，以检测远离源的支持的目标样本，并使有效的分布对齐在一个端到端的可训练的方式。 我们的方法基于Wasserstein度量，通过最小化在特定任务分类器之间移动边缘分布，来实现域之间的特征分布对齐。我们还使用切片Wasserstein差异（SWD）来实现有效的分布对齐，并且可以容易地应用于任何局部自适应问题，例如图像分类、语义分割和对象检测。 相比于之前的方法，我们的方法不需要通过启发式假设在特征、输入或输出空间中对齐流形，而是直接对需要整形的目标数据区域进行整形。我们的方法也可以应用于其他领域，例如图像检索、基于颜色的风格转移和图像扭曲。 在实验验证中，我们的方法在数字和符号识别、图像分类、语义分割、目标检测等方面都取得了良好的结果，证明了该方法的有效性和通用性。 我们的方法为解决域之间的特征分布对齐问题提供了一种新的解决方案，具有良好的泛化能力和可扩展性。 在深度卷积神经网络中，我们可以使用切片Wasserstein差异（SWD）来实现有效的分布对齐，并且可以容易地应用于任何局部自适应问题，例如图像分类、语义分割和对象检测。 在无监督域自适应中，我们可以使用Wasserstein度量来捕捉特定任务分类器的输出之间的差异的自然概念，提供了一个几何上有意义的指导，以检测远离源的支持的目标样本，并使有效的分布对齐在一个端到端的可训练的方式。 在实验验证中，我们的方法在数字和符号识别、图像分类、语义分割、目标检测等方面都取得了良好的结果，证明了该方法的有效性和通用性。 我们的方法可以应用于其他领域，例如图像检索、基于颜色的风格转移和图像扭曲。我们的方法为解决域之间的特征分布对齐问题提供了一种新的解决方案，具有良好的泛化能力和可扩展性。

内容概要：本文介绍了DATA ADVISOR，一种基于大型语言模型（LLM）的安全数据生成方法。通过动态监控和指导数据生成过程，提高生成数据的质量和覆盖范围，特别是在安全性方面。实验表明，与传统方法相比，DATA ADVISOR显著提升了三个代表性LLM的安全性能，同时保持了模型的实用性。 适合人群：研究大型语言模型安全性和数据生成的研究人员和技术专家。 使用场景及目标：适用于需要提升模型安全性但不希望牺牲实用性的场景。通过动态管理和增强数据集，确保模型能够在各种细粒度的安全问题上表现更好。 其他说明：未来工作可以将DATA ADVISOR扩展到其他场景，如指令调整数据生成、偏好优化等，进一步验证其多样性和有效性。

在AutoCAD APP store中也可下载，我在这赚个分。 可对齐所有对象，支持CAD2023，亲测好用。 只有各种对齐和均分功能，可在cad菜单栏找到arrange菜单，可点击工具栏按钮后点击对象，实现对齐。

过去十年间，扬声器技术的发展速度日益加快。从新材料、新制造方法、更好的测量设备、改进的非线性建模工具到有限单元分析工具的更利用，都在推动着扬声器技术的进步。不使用新技术而完成扬声器设计周期几乎是不可想象的。现在，扬声器和系统设计人员越来越多地利用DSP及其工具来帮助设计已不足为奇。随着其应用日益广泛，DSP及其工具对于扬声器行业变得至关重要。因此，扬声器制造商有必要未雨绸缪，考虑将新的DSP技术和使用作为设计过程的新变量。 　　由于产品时间线越来越短，市场变化无常，制造商必须采用效率更高的设计技术。ADI公司已开发出软件来改进利用其DSP产品线（即SigmaDSP和Sharc）的此类系统设计

由于目标的机动，在ISAR回波完成距离向压缩后，会出现明显的目标散射点跨距离单元的徙动，导致直接对方位向成像无法实现较好的聚焦效果。因此，一维距离向的包络对齐是ISAR成像过程中不可避免的处理流程。该函数代码通过整体相关法实现了目标一维距离像序列的包络对齐操作，有较好的实验效果。

为了满足煤矿井下工作面跟机自动化连续采煤需求,设计了一种用于工作面液压支架对齐的激光对位传感器,详细介绍了基于激光对位传感器的移架对齐原理及传感器的软硬件设计。该传感器采用小型化设计,具有安装方便、价格低廉等优点。井下工业性实验结果表明,将该传感器应用在跟机自动化采煤中,可使工作面走向的相邻液压支架间的平均对齐精度达到30mm。

命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理领域的一项关键任务，旨在从文本中识别和分类特定的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。NER的目标是标记文本中的实体，并将其归类到预定义的实体类型中。 NER通常使用机器学习和深度学习技术来完成任务。以下是一种常见的NER流程： 数据收集和标注：收集包含命名实体的文本数据，并为每个实体标注相应的标签（实体类型）。 特征提取：从文本数据中提取有用的特征，如词性、词形、上下文等。这些特征将作为输入提供给模型。 模型训练：使用标注好的数据和提取的特征来训练NER模型。常用的模型包括条件随机场（CRF）、循环神经网络（RNN）、注意力机制等。 模型评估和调优：使用评估数据集来评估训练得到的模型性能，并进行调优以提高准确性和召回率。 实体识别：使用训练好的NER模型对新的文本进行实体识别。模型将识别并标记文本中的命名实体，使其易于提取和理解。 NER在许多应用中起着重要作用，例如信息抽取、问答系统、文本摘要、机器翻译等。以帮助自动化处理大量文本数据，并提供有关实体的结构化信息，为后续的分析和应用提供基础。

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