如何评价英雄联盟解说mage谈恋爱后表示「生活和工作要分开」,榜二销号跑路? - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册英雄联盟(LoL)游戏解说榜一大哥知乎2023游戏年鉴2023年终小问如何评价英雄联盟解说mage谈恋爱后表示「生活和工作要分开」,榜二销号跑路?关注者35被浏览90,986关注问题写回答邀请回答好问题 2添加评论分享23 个回答默认排序滕尊东方电子股份有限公司 研发工程师 关注这个解说mage算是新晋的女解说之一,对她的印象不是很深。实力还是蛮厉害的,说话带着点四川口音,长相属于甜美系。印象里火起来好像就三件事:和DYS一起解说,卖萌装可爱,三人收获“马卡龙”的称呼;和赵俊日等人炒CP,几个不火、没活、喜欢玩尬的解说抱团取暖;解说杯摁着管泽元打 & 今年解说杯带妹写论文。现在回过头想想,这三件事感觉都是她处心积虑想出来的营销手段。这回爆出来的谈恋爱事件,应该属于每一个女主播都有可能遇到的问题。镜头前长相甜美、性格开朗、喜欢打游戏的女主播,应该是很多电竞宅男心中的理想型。这种女主播是一定有相当占比的“老公粉”的结果自己没能把持住,谈了恋爱,更恐怖的是直播发言爆典。mage的这个新男友叫「守护茶茶」,属于B站的头部Up主,也是mage的老乡,虽然长得有些肥美,但是节目效果貌似不错,家境也比较优渥,深受B站女主播的喜爱,此前和B站的另一个美女主播有过恋爱经历。本身女主播谈恋爱这种事对直播事业就会有一定的影响,mage说的话更加离谱。以下内容截自hupu。“希望生活和工作能够分开”“可能不知道我恋爱的只有我的榜一了”这种话说出来是要干啥?在我这里的解读,大概是虽然我有对象了,但是老公粉不要走,请继续爆大米,谢谢!怎么女主播能这么不要face啊?而且自己平时不管是单人直播还是和其他男解说互动,总是巧立单身人设,要有意无意地去引导大家嗑CP,心机+绿茶,鉴定完毕。除了上述内容之外,再扯几个题外话。解说mage是铁血UZI粉丝,看到UZI复出能哭出来的那种。而且之前投票MVP也多次引起争议,本来应该投给Knight的,投给了Ruler,被Knight的粉丝狂冲。除此之外,她貌似也很不喜欢JackeyLove。之前有一次她在二路解说,看到JackeyLove暴打对面AD,急得狂喷对面AD菜喷了好久,能看出来不是装的,是真的急眼了。我个人不太喜欢屁股歪的解说,对此人属实不感冒。贴一个远古时期的解说mage视频https://www.zhihu.com/video/1722701492761567233昔日和mage关系不错的张小薇倒是替她发声了,不过光速删除了。解说mage在核心粉丝群给自己叠BUFF了,又是开盒,又是荡妇羞辱...你这BUFF上得挺齐全的。编辑于 2023-12-28 15:35赞同 9115 条评论分享收藏喜欢收起乖悟电竞比赛爱好者 关注mage作为B站二路解说,因为解说杯出色的AD表现而被大家所熟知,尤其是「晚安小马」和「带微神打辅助」两件事儿最为出圈。「晚安小马」的故事就是解说杯最为内卷的训练赛环节,顶不住压力的mage在训练赛结束后痛哭流涕,最后还不忘对自己说晚安,给悲情的故事画上了一个喜剧的结尾。「带微神打辅助」的故事来源于今年解说杯,薇薇作为一个几乎没有什么比赛经验的辅助选手,成为了他们队伍中的负担,mage作为队伍中除队长之外最具Carry属性的选手,一度被打到自闭,但依然写小作文悉心教导。这两件事共同促就了mage的粉丝流量,也因为赵俊日经常带mage的缘故,让mage的直播事业蒸蒸日上,特别是在和赵俊日一起立了CP人设之后,直播事业更为一度成为B站英雄联盟区一姐。但作为一名解说,在主业解说上面并没有给我们留下更多印象,今年以来偶有的几次官方登场,都很难留下足够多让人记忆的点,有些泯然众人,属于是因为解说杯赛事而火起来的解说。当然mage作为DYS一姐,他还因为和DYS关系好的缘故,拥有一大批因为DYS而留存的粉丝,这也是当初B站拿到LPL二路版权后,给Mage带来的流量红利当然之所以说这么多的根本原因,还是想要说明mage截止到目前为止,他的整个“直播工作粉丝群体”,有很多都并不是因为他本身而出现的。起初是因为和DYS的关系,后来是解说杯赛事的催生,现在是和赵俊日的关系,让她成为了风口之上的那个人。换句话来说,她的本职工作解说早已不是她的中心,她的热度也并非因为官方解说的身份而来,如今的她仅仅因为谈恋爱一事儿,就想要一脚踹开所以之前捧她到如此高度的人,又怎么样才能实现呢?当然对于很多之前喜欢mage的粉丝来说,最不能接受的部分就是既要又要的事情,明明已经谈了男朋友,又想要维护和赵俊日cp粉的留存,这确实太扯了。要是mage真的有点志气,我倒是推荐她去学习学习隔壁DOTA区的主持解说“AMS”是如何平衡好工作和生活之间的关系的。编辑于 2023-12-25 15:17赞同 154 条评论分享收藏喜欢
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The kingdoms of Ulthuan are ruled by a collection of princes, princesses and mages.
乌尔图安王国由多名王子、公主以及法师共同治理。
更多范例减少例句Wearing armour prevents a mage casting spells, so they do not normally do so.Elf mages bound the weather and kept the skies clear of storms. The last surviving mages completed their chant.Why are women not allowed to be mages, only witches?
(mage在剑桥英语-中文(简体)词典的翻译 © Cambridge University Press)
mage的例句
mage
A fascinating section of technological spells allows post-industrial mages to expel radioactive breath, create sentient computers, and speak with lawn mowers.
来自 Wikipedia
该例句来自维基百科,在CC BY-SA许可下可重复使用。
Is it known what mages they are going to receive?
来自 Hansard archive
该例句来自Hansard存档。包含以下议会许可信息开放议会许可v3.0
During battles, mages, rangers, and priests can also cast spells that damage foes, alter terrain, and heal friendly forces.
来自 Wikipedia
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All the wild mages get together and make a mirror that will link up to see inside.
来自 Wikipedia
该例句来自维基百科,在CC BY-SA许可下可重复使用。
There are 10 starting classes, ranging from knights and barbarians to thieves and mages.
来自 Wikipedia
该例句来自维基百科,在CC BY-SA许可下可重复使用。
Daine seems to think he relies too much on the enemy mage's stupidity.
来自 Wikipedia
该例句来自维基百科,在CC BY-SA许可下可重复使用。
In the game, spellcasting mages use some sort of physical or mental activity to cast their spells.
来自 Wikipedia
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There are five main troop type available: swordsmen, ranges, rivets, mage's and vugal's, with gyrocopter's and various mercenaries becoming available at high levels.
来自 Wikipedia
该例句来自维基百科,在CC BY-SA许可下可重复使用。
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CVPR 2023 | 超越MAE!谷歌提出MAGE:图像分类和生成达到SOTA! - 知乎切换模式写文章登录/注册CVPR 2023 | 超越MAE!谷歌提出MAGE:图像分类和生成达到SOTA!CV技术指南前言 本文介绍了在一篇 CVPR 2023 论文中,来自 MIT 和谷歌的研究人员提出了一种全新的框架MAGE,同时在图像识别和生成两大任务上实现了 SOTA。本文转载自机器之心仅用于学术分享,若侵权请联系删除欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理计算机视觉入门1v3辅导班识别和生成是人工智能领域中的两大核心任务,如果能将二者合并到一个统一的系统中,这两个任务应该能实现互补。事实上,在自然语言处理中,像 BERT [1] 这样的模型不仅能够生成高质量的文本,还能够提取文本中的特征。然而,在计算机视觉领域,目前的图像生成模型和识别模型大多是分开进行训练,没有充分利用这两个任务的协同作用。这主要是由于图像生成和图像识别的模型通常具有本质上的结构差异:图像生成的输入是低维度的特征或噪声,而输出是高维度的原始图像;与之相反,图像识别的输入是高维度的原始图像,而输出是低维度的特征。最近,来自 MIT 和 Google Research 的研究人员提出了一种基于图像语义符掩码的表征学习方法,首次在一个统一的框架中实现了图像生成和表征学习,并在多个数据集上取得了 SOTA 表现。研究论文已被 CVPR 2023 接收,相关代码与预训练模型已开源。MAGE: MAsked Generative Encoder to Unify Representation Learning and Image Synthesis论文地址:https://arxiv.org/abs/2211.09117代码地址:https://github.com/LTH14/mage在 CVPR 2022 上,MAE [2] 提出了一种基于图像掩码(MIM)的表征学习方法,并在多个子任务上取得了非常好的效果。在高达 75% 的掩码率下,MAE 可以重构出与原图语义十分贴合的图像,并借此让网络能够自监督地学习图像中的特征。然而,如图 1 所示, MAE 重建的图像虽然具有与原始图像相似的语义信息,但会出现严重的模糊与失真问题。类似的问题也出现在所有基于 MIM 的表征学习方法中。同时,目前的生成模型,不管是扩散模型还是 GAN,都缺乏提取高质量图像特征的能力。图 1:MAE 与 MAGE 重构对比方法概述针对上述问题,本文作者提出了 MAGE(Masked Generative Encoder),首次实现了统一的图像生成和特征提取模型。与MIM直接作用于图像的掩码方法不同,MAGE 提出了基于图像语义符的 masked image token modeling 方法。如图所示,MAGE 首先使用 VQGAN [3] 编码器将原始图像转换为离散的语义符。之后,MAGE 对其进行随机掩码,并使用基于 transformer 的 encoder-decoder 结构对掩码进行重构,重构后的语义符可以通过 VQGAN 解码器生成原始图像。通过在训练中使用不同的掩码率,MAGE 可以同时进行生成模型(接近 100% 掩码率)和表征学习(50%-80% 掩码率)的训练。如图 1 所示,MAGE 重建出的图像不仅具有与原始图像一致的语义信息,还能够同时保证生成图像的多样性与真实性。图 2:MAGE 结构图实验结果MAGE 在多个图像生成与图像识别任务上都达到或超过了 SOTA。在 ImageNet 的无监督图像生成任务中,MAGE 的 FID 从之前的 > 20 降至 7.04,甚至达到了有监督图像生成的水准(有监督 Latent Diffusion 在 ImageNet 上的 FID 为 3.60):图3:MAGE 无监督图像生成样例MAGE 还能够进行各类图像编辑工作,包括 image inpainting、outpainting、uncropping:图 4:MAGE 图像编辑样例在表征学习方面,MAGE 在 ImageNet linear probing、少样本学习、迁移学习等任务中,相较于目前的 MIM 方法有了大幅提升,并且可以达到或超过目前最优的自监督学习方法的水平。结语本文旨在将图像生成与表征学习统一起来。为此,本文作者提出了 MAGE,一种基于图像语义符掩码的自监督学习框架。该框架简洁、高效,并首次在图像生成和表征学习上都达到或超越了 SOTA 的表现。感兴趣的读者可以查看论文原文,以了解更多研究细节。参考文献:[1] Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, and Kristina Toutanova. Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805, 2018.[2] Kaiming He, Xinlei Chen, Saining Xie, Yanghao Li, Piotr Dollar, and Ross Girshick. Masked autoencoders are scalable ´ vision learners. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pages 16000– 16009, 2022.[3] Patrick Esser, Robin Rombach, and Bjorn Ommer. Taming transformers for high-resolution image synthesis. In Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition, pages 12873–12883, 2021.欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。计算机视觉入门1v3辅导班【技术文档】《从零搭建pytorch模型教程》122页PDF下载QQ交流群:470899183。群内有大佬负责解答大家的日常学习、科研、代码问题。其它文章目标跟踪方向开源数据集资源汇总CVPR2023 | 书生模型霸榜COCO目标检测,研究团队解读公开Vision Transformer的重参化也来啦 | RepAdpater让ViT起飞高效压缩99%参数量!轻量型图像增强方案CLUT-Net开源一文了解 CVPR 2023 的Workshop 都要做什么CVPR'23 最新 70 篇论文分方向整理|包含目标检测、图像处理、人脸、医学影像、半监督学习等方向目标检测无痛涨点新方法 | DRKD蒸馏让ResNet18拥有ResNet50的精度PyTorch 2.0正式版来了!计算机视觉/AI部署与算法/自动驾驶/深度学习资料合集!CVPR2023最新Backbone | FasterNet远超ShuffleNet、MobileNet、MobileViT等模型CVPR2023 | 集成预训练金字塔结构的Transformer模型AAAI 2023 | 一种通用的粗-细视觉Transformer加速方案大核分解与注意力机制的巧妙结合,图像超分多尺度注意网络MAN已开源!MIRNetV2 更快、更强、更轻量!AI部署与算法/自动驾驶/深度学习资料汇总!点云模型专栏(一)概述、特性、存储格式、数据集计算机视觉各个方向交流群与知识星球【免费送书活动】 全新轻量化模型 | 轻量化沙漏网络助力视觉感知涨点目标跟踪专栏(一)基本任务、常用方法CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理一文尽览 | 自动驾驶中光流的应用、挑战和改进目标检测、实例分割、旋转框样样精通!详解高性能检测算法 RTMDetCV算法工程师卷得要死,部署工程师却成为了香饽饽大卷积模型 + 大数据集 + 有监督训练!探寻ViT的前身:Big Transfer (BiT)高效轻量级语义分割综述超快语义分割 | PP-LiteSeg集速度快、精度高、易部署等优点于一身,必会模型!!!数据集+插件,一把子解决遮挡下目标检测难题AAAI | Panini-Net | 基于GAN先验的退化感知特征插值人脸修一文带你掌握轻量化模型设计原则和训练技巧!图像增强新思路:DeepLPFLCCL网络:相互指导博弈来提升目标检测精度(附源代码)与SENet互补提升,华为诺亚提出自注意力新机制:Weight Excitation最新FPN | CFPNet即插即用,助力检测涨点,YOLOX/YOLOv5均有效DeepLSD:基于深度图像梯度的线段检测和细化CVPR 2023 | 基础模型推动语义分割的弱增量学习消费级显卡的春天,GTX 3090 YOLOv5s单卡完整训练COCO数据集缩短11.35个小时CV小知识讨论与分析(7) 寻找论文创新点的新方式CV小知识分析与讨论(6)论文创新的一点误区计算机视觉入门1v3辅导班计算机视觉交流群聊聊计算机视觉入门编辑于 2023-03-23 21:45・IP 属地四川CVPR机器学习深度学习(Deep Learning)赞同 654 条评论分享喜欢收藏申请
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烏爾圖安王國由多名王子、公主以及法師共同治理。
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(mage在劍橋英語-中文(繁體)詞典的翻譯 © Cambridge University Press)
mage的例句
mage
The creatures are also sometimes employed by other evil mages (like their original creator) to act as guards.
來自 Wikipedia
該例句來自維基百科,在CC BY-SA許可下可重複使用。
While in battle, many of the mages of the sixth wing used so much magic that they were put into a coma.
來自 Wikipedia
該例句來自維基百科,在CC BY-SA許可下可重複使用。
Is it known what mages they are going to receive?
來自 Hansard archive
該例句來自Hansard存檔。包含以下議會許可信息開放議會許可v3.0
Mages provide both ranged and melee damage through direct damage and damage over time abilities.
來自 Wikipedia
該例句來自維基百科,在CC BY-SA許可下可重複使用。
All the wild mages get together and make a mirror that will link up to see inside.
來自 Wikipedia
該例句來自維基百科,在CC BY-SA許可下可重複使用。
Their troops are either marine or amphibious, and their mages proficient in all forms of magic, particularly water.
來自 Wikipedia
該例句來自維基百科,在CC BY-SA許可下可重複使用。
There are five main troop type available: swordsmen, ranges, rivets, mage's and vugal's, with gyrocopter's and various mercenaries becoming available at high levels.
來自 Wikipedia
該例句來自維基百科,在CC BY-SA許可下可重複使用。
Professional mages are divided into theoretical and practical.
來自 Wikipedia
該例句來自維基百科,在CC BY-SA許可下可重複使用。
示例中的觀點不代表劍橋詞典編輯、劍橋大學出版社和其許可證頒發者的觀點。
C1
mage的翻譯
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奇幻小说中有关魔法师职业 mage, magician, sorcerer, wizard, warlock, philosopher 等区别是什么? - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册小说科幻职业奇幻西方奇幻小说奇幻小说中有关魔法师职业 mage, magician, sorcerer, wizard, warlock, philosopher 等区别是什么?补充提问:sorcery,magic,wizardry,witchcraft的区别又是什么? 我查了下,大部分人还只能给出英文上的意思,而不是职业本身…显示全部 关注者294被浏览59,480关注问题写回答邀请回答好问题 21 条评论分享14 个回答默认排序知乎用户首先,奇幻世界和现实世界不同,并没有公认的职业描述,不能像现实一样 teacher, engineer, doctor, police 说出来大家都知道是什么,这很正常。就好比吸血鬼,如果你比较《Vampire Slayer Buffy》《Dracula》《Interview with a Vampire》《Twilight》《Underworld》(中文译名应该分别是《吸血鬼猎人巴非》《惊情四百年》《夜访吸血鬼》《暮光》《暗夜传说》)再看看前几年疯传的一直被误当作吸血鬼正式家谱而其实只是白狼桌面游戏规则的所谓吸血鬼氏族,你可能会疑惑地发现吸血鬼差别怎么这么大啊,这都是亚种么?我反对遇到这种问题就说“这个小说错了,那个小说对的”的做法,我情愿给出“其实这没有定论的,作者爱怎么写就怎么写。”这种看起来很和稀泥没有帮助的答案,因为归根结底,每个奇幻世界都是不同的,对于一个魔法使用者,作者无论是用 wizard 还是 witch 还是 sorcerer 还是 warlock,都是他的自由。不同的奇幻世界,不同是很正常的。但是,作为 D&D 规则爱好者,先非常简略地说说在规则里的区别。(这是当且仅当在 D&D 里,要是有人去说“你看知乎有人说了 wizard 应该这样哈利波特写错了”,这是欺负我在网络上不能掐死你啊!)wizard 是最老牌职业之一,第一版就有的核心职业,最突出的特点在于通过智慧学习来掌握魔法,所以需要记忆魔法,需要魔法书,能够掌握各种不同的法术。sorcerer 是从三版引入的核心职业,他们的关键在于使用魔法的能力来自天赋和/血统,所以不需要准备,没有魔法书,但是能够掌握的魔法较少。warlock 是从3.5版引入,非核心而是扩展,四版之后成为核心,他们有两点比较关键:刚出来的时候是混乱或邪恶阵营才能选择,另一点是魔法的来源是通过和某种非神的存在定下的契约,比如说魔鬼,精怪,星辰。而且他们使用的魔法较少,但有特别的诅咒技能。witch 并非正统职业,不过在城主手册出现,另有一些变体,不过需要注意的是,她们的法力来源主要是自然,法术也是神术居多,治疗和诅咒为主。简而言之人家是信仰者。mage 有各种,多是 wizard 或 sorcerer 的变种或进阶,当然也有基础职业如 warmage 基本可以望文生意。其实规则看多了就觉得人家为了赚钱真是脑筋动遍了,开始有自学的 wizard 神赋的 cleric 自然的 druid,然后有了天赋的 sorcerer,又有了鬼赋的 warlock,后来又有了特异功能的 psion,和放逐的存在定契约的 binder,靠阴影位面力量的 shadowcaster,还有使用宇宙大统一语言的 turenamer,后来还有用灵魂力量的……算了打住!我不是来吐槽的!(你就是)其实以上一段并不仅仅是为了表示我看过规则和吐槽,我想说的是,就像我开始说的有各种各样的吸血鬼,但是还是有相似的地方的,比如说吸血(帅不是吸血鬼的共同点!)而 D&D 作为人家绞尽脑汁编出来的系统,其实很多职业特点都源自传说和约定俗成,当然出入总是有的,不同总是有的,但是 wizard 好好学习,sorcerer 吊二郎当,warlock 邪魅一笑,witch 要么裸体在月亮下围成圈跳舞要么在大锅旁熬草药,可能算是和“吸血鬼吸血,狼人变狼”一样简略,可能不适合每一本小说,但是能让你知道他们不同的说法吧。编辑于 2014-08-20 17:18赞同 615 条评论分享收藏喜欢收起雅木茶奋斗百年路,启航新征程 关注三个字,看体系。不是所有奇幻小说都适用龙与地下城体系的。你拿D&D去套WOW就套不上。你拿魔戒设定去暗黑世界也得疯。具体问题具体分析,初学者的话,贴吧是个不错的地方(不是贬义)。编辑于 2014-08-18 15:45赞同 13添加评论分享收藏喜欢
MAGE | English meaning - Cambridge Dictionary
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a person who has magic powers or who has studied for a long time and has a lot of knowledge: The kingdoms of Ulthuan are ruled by a collection of princes, princesses and mages.
More examplesFewer examplesWearing armour prevents a mage casting spells, so they do not normally do so.Elf mages bound the weather and kept the skies clear of storms. The last surviving mages completed their chant.Why are women not allowed to be mages, only witches?
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(Definition of mage from the Cambridge Advanced Learner's Dictionary & Thesaurus © Cambridge University Press)
Examples of mage
mage
Is it known what mages they are going to receive?
From the Hansard archive
Example from the Hansard archive. Contains Parliamentary information licensed under the Open Parliament Licence v3.0
However, the mages must only use their magic with special permission, and any unlicensed use results in a penalty.
From Wikipedia
This example is from Wikipedia and may be reused under a CC BY-SA license.
There are 10 starting classes, ranging from knights and barbarians to thieves and mages.
From Wikipedia
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They are the light and dark mages of the game, using a combination of divine and unsacred spells.
From Wikipedia
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While there, they witness a ceremony performed by the mages, which is darker than the ceremonies that they normally perform.
From Wikipedia
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There are five main troop type available: swordsmen, ranges, rivets, mage's and vugal's, with gyrocopter's and various mercenaries becoming available at high levels.
From Wikipedia
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All the wild mages get together and make a mirror that will link up to see inside.
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A fascinating section of technological spells allows post-industrial mages to expel radioactive breath, create sentient computers, and speak with lawn mowers.
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Their troops are either marine or amphibious, and their mages proficient in all forms of magic, particularly water.
From Wikipedia
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Since mages, such as the one the player controls, can not physically attack, the player must rely on magic.
From Wikipedia
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In addition to training, mages can learn new spells by transcribing them from scrolls found in the unsettled areas.
From Wikipedia
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The game is based on the creation of heroes and mages that summon forth powerful monsters, spells, and abilities to defeat the enemy duelist.
From Wikipedia
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Professional mages are divided into theoretical and practical.
From Wikipedia
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Currently available classes are druids, death knights, hunters, mages, monks, paladins, priests, rogues, shamans, warlocks and warriors.
From Wikipedia
This example is from Wikipedia and may be reused under a CC BY-SA license.
Mages aren't always people who perform magic for entertainment.
From Wikipedia
This example is from Wikipedia and may be reused under a CC BY-SA license.
See all examples of mage
These examples are from corpora and from sources on the web. Any opinions in the examples do not represent the opinion of the Cambridge Dictionary editors or of Cambridge University Press or its licensors.
What is the pronunciation of mage?
C1
Translations of mage
in Chinese (Traditional)
巫師,法師,術士…
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in Chinese (Simplified)
巫师,法师,术士…
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in Portuguese
mago…
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/ˈvedʒ.i ˌbɜː.ɡər/
US
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/ˈvedʒ.i ˌbɝː.ɡɚ/
a type of food similar to a hamburger but made without meat, by pressing together small pieces of vegetables, seeds, etc. into a flat, round shape
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CVPR 2023 | 谷歌、MIT提出统一框架MAGE:表征学习超MAE,无监督图像生成超越 Latent Diffusion - 知乎切换模式写文章登录/注册CVPR 2023 | 谷歌、MIT提出统一框架MAGE:表征学习超MAE,无监督图像生成超越 Latent DiffusionFightingCV关注“FightingCV”公众号回复“AI”即可获得超100G人工智能的教程点击进入→FightingCV交流群在一篇CVPR 2023论文中,来自 MIT 和谷歌的研究人员提出了一种全新的框架MAGE,同时在图像识别和生成两大任务上实现了 SOTA。识别和生成是人工智能领域中的两大核心任务,如果能将二者合并到一个统一的系统中,这两个任务应该能实现互补。事实上,在自然语言处理中,像 BERT [1] 这样的模型不仅能够生成高质量的文本,还能够提取文本中的特征。然而,在计算机视觉领域,目前的图像生成模型和识别模型大多是分开进行训练,没有充分利用这两个任务的协同作用。这主要是由于图像生成和图像识别的模型通常具有本质上的结构差异:图像生成的输入是低维度的特征或噪声,而输出是高维度的原始图像;与之相反,图像识别的输入是高维度的原始图像,而输出是低维度的特征。最近,来自 MIT 和 Google Research 的研究人员提出了一种基于图像语义符掩码的表征学习方法,首次在一个统一的框架中实现了图像生成和表征学习,并在多个数据集上取得了 SOTA 表现。研究论文已被 CVPR 2023 接收,相关代码与预训练模型已开源。论文地址:https://arxiv.org/abs/2211.09117代码地址:https://github.com/LTH14/mage在 CVPR 2022 上,MAE [2] 提出了一种基于图像掩码(MIM)的表征学习方法,并在多个子任务上取得了非常好的效果。在高达 75% 的掩码率下,MAE 可以重构出与原图语义十分贴合的图像,并借此让网络能够自监督地学习图像中的特征。然而,如图 1 所示, MAE 重建的图像虽然具有与原始图像相似的语义信息,但会出现严重的模糊与失真问题。类似的问题也出现在所有基于 MIM 的表征学习方法中。同时,目前的生成模型,不管是扩散模型还是 GAN,都缺乏提取高质量图像特征的能力。图 1:MAE 与 MAGE 重构对比方法概述针对上述问题,本文作者提出了 MAGE(Masked Generative Encoder),首次实现了统一的图像生成和特征提取模型。与MIM直接作用于图像的掩码方法不同,MAGE 提出了基于图像语义符的 masked image token modeling 方法。如图所示,MAGE 首先使用 VQGAN [3] 编码器将原始图像转换为离散的语义符。之后,MAGE 对其进行随机掩码,并使用基于 transformer 的 encoder-decoder 结构对掩码进行重构,重构后的语义符可以通过 VQGAN 解码器生成原始图像。通过在训练中使用不同的掩码率,MAGE 可以同时进行生成模型(接近 100% 掩码率)和表征学习(50%-80% 掩码率)的训练。如图 1 所示,MAGE 重建出的图像不仅具有与原始图像一致的语义信息,还能够同时保证生成图像的多样性与真实性。图 2:MAGE 结构图实验结果MAGE 在多个图像生成与图像识别任务上都达到或超过了 SOTA。在 ImageNet 的无监督图像生成任务中,MAGE 的 FID 从之前的 > 20 降至 7.04,甚至达到了有监督图像生成的水准(有监督 Latent Diffusion 在 ImageNet 上的 FID 为 3.60):图3:MAGE 无监督图像生成样例MAGE 还能够进行各类图像编辑工作,包括 image inpainting、outpainting、uncropping:图 4:MAGE 图像编辑样例在表征学习方面,MAGE 在 ImageNet linear probing、少样本学习、迁移学习等任务中,相较于目前的 MIM 方法有了大幅提升,并且可以达到或超过目前最优的自监督学习方法的水平。结语本文旨在将图像生成与表征学习统一起来。为此,本文作者提出了 MAGE,一种基于图像语义符掩码的自监督学习框架。该框架简洁、高效,并首次在图像生成和表征学习上都达到或超越了 SOTA 的表现。感兴趣的读者可以查看论文原文,以了解更多研究细节。参考文献:[1] Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, and Kristina Toutanova. Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805, 2018.[2] Kaiming He, Xinlei Chen, Saining Xie, Yanghao Li, Piotr Dollar, and Ross Girshick. Masked autoencoders are scalable ´ vision learners. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pages 16000– 16009, 2022.[3] Patrick Esser, Robin Rombach, and Bjorn Ommer. Taming transformers for high-resolution image synthesis. In Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition, pages 12873–12883, 2021.往期回顾基础知识【CV知识点汇总与解析】|损失函数篇【CV知识点汇总与解析】|激活函数篇【CV知识点汇总与解析】| optimizer和学习率篇【CV知识点汇总与解析】| 正则化篇【CV知识点汇总与解析】| 参数初始化篇【CV知识点汇总与解析】| 卷积和池化篇 (超多图警告)【CV知识点汇总与解析】| 技术发展篇 (超详细!!!)最新论文解析NeurIPS2022 Spotlight | TANGO:一种基于光照分解实现逼真稳健的文本驱动3D风格化ECCV2022 Oral | 微软提出UNICORN,统一文本生成与边框预测任务NeurIPS 2022 | VideoMAE:南大&腾讯联合提出第一个视频版MAE框架,遮盖率达到90%NeurIPS 2022 | 清华大学提出OrdinalCLIP,基于序数提示学习的语言引导有序回归SlowFast Network:用于计算机视觉视频理解的双模CNNWACV2022 | 一张图片只值五句话吗?UAB提出图像-文本匹配语义的新视角!CVPR2022 | Attention机制是为了找最相关的item?中科大团队反其道而行之!ECCV2022 Oral | SeqTR:一个简单而通用的 Visual Grounding网络如何训练用于图像检索的Vision Transformer?Facebook研究员解决了这个问题!ICLR22 Workshop | 用两个模型解决一个任务,意大利学者提出维基百科上的高效检索模型See Finer, See More!腾讯&上交提出IVT,越看越精细,进行精细全面的跨模态对比!MM2022|兼具低级和高级表征,百度提出利用显式高级语义增强视频文本检索MM2022 | 用StyleGAN进行数据增强,真的太好用了MM2022 | 在特征空间中的多模态数据增强方法ECCV2022|港中文MM Lab证明Frozen的CLIP 模型是高效视频学习者ECCV2022|只能11%的参数就能优于Swin,微软提出快速预训练蒸馏方法TinyViTCVPR2022|比VinVL快一万倍!人大提出交互协同的双流视觉语言预训练模型COTS,又快又好!CVPR2022 Oral|通过多尺度token聚合分流自注意力,代码已开源CVPR Oral | 谷歌&斯坦福(李飞飞组)提出TIRG,用组合的文本和图像来进行图像检索发布于 2023-03-10 09:41・IP 属地北京CVPR深度学习(Deep Learning)机器学习赞同 64添加评论分享喜欢收藏申请
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