读到 James Dyer 的一篇文章[fn:1]，介绍了 =diff-hl= 这个包——在 fringe（Emacs 窗口两侧的边栏）中高亮显示当前 buffer 相对于 git 最新提交的变更：新增的行标绿色，修改的行标黄色，删除的行标红色。不用跳出 buffer 就能看到自己改了什么。 * 配置 #+BEGIN_SRC emacs-lisp (use-package...

在Windows系统中，执行git diff等命令时常出现10秒延迟，主要是由于Windows Defender的行为分析。解决方法包括禁用分页器、手动管道传输或使用PowerShell。

机器之心数据服务现已上线，提供高效稳定的数据获取，简化数据爬取流程。

本研究提出了一种新颖的高阶指导扩散（HOG-Diff）模型，旨在解决图生成中的复杂非欧几里德结构问题。该模型通过高阶信息引导生成过程，理论上优于传统方法，实验结果表明其在分子和通用图生成任务中表现出色。

本研究解决了现有医学图像体积到体积翻译模型在捕获内在体积分布方面的不足，提出了一种新颖的混合2D-3D模型Diff-Ensembler，能够高效地进行体积翻译。该模型通过在每个扩散步骤中结合垂直训练的2D扩散模型与3D网络实现，有效提高了3D医学图像超分辨率和模态翻译的准确性和体积真实性。

本研究提出了CC-Diff方法，解决了遥感图像合成中背景与前景交互缺失的问题，增强了上下文连贯性。实验结果表明，该方法在视觉真实感、语义准确性和位置精度上优于现有技术，显著改善了遥感及自然图像的合成效果。

谷歌的Diff Match Patch库提供Diff、Match和Patch三种算法，旨在高效处理文本差异、模糊匹配和补丁应用。该库支持多种编程语言，最初为Google Docs开发，采用迈尔斯差异算法和Bitap匹配算法，以提升性能和输出质量。

本研究解决了文本到图像生成模型与人类偏好对齐的问题。通过在线强化学习和新颖的散度正则化方法，Diff-Instruct*显著提升了生成图像的真实感和美观度，超越了之前的领先模型。

去噪扩散概率模型（DDPMs）通过逐步将数据扩散为高斯噪声并去噪，在图像生成中表现优异。本文介绍了部分扩散模型（PartDiff），通过将图像扩散到中间潜在状态来生成新数据，减少了去噪步骤。实验显示，PartDiff在不降低质量的情况下显著提高了效率。

最近的研究发现，利用预训练的文本-图像判别模型（如CLIP）可以解决开放词汇语义分割的挑战。研究人员提出了一种名为DiffSegmenter的无需训练的新方法，通过扩散模型生成注释数据或提取特征来促进语义分割。DiffSegmenter在开放词汇语义分割方面取得了令人印象深刻的结果。

本研究提出了一种新的点云压缩方法Diff-PCC，通过双空间潜在表示和扩散生成器实现高质量重建。实验结果显示其在超低比特率下具有领先的压缩性能和优越的主观质量。

研究人员提出了局部关注Mamba（LaMamba）模型，结合自注意和Mamba的优势，以线性复杂度捕捉全局上下文和局部细节。LaMamba在ImageNet数据集上超越了DiT的性能，同时使用更少的计算资源和参数。

本文介绍了一种创新的优化框架，用于增强插入后门的隐蔽性和韧性。该框架可以在图像编辑和修复流程中注入后门，并适用于模型水印验证。实验证实了该框架的有效性和隐蔽性。

本文介绍了一种经济有效的千米级降尺度扩散模型，用于物理风险预测。该模型通过训练台湾的高分辨率天气模型得到，并能准确预测有害风和降水极端事件。研究显示，该模型能恢复重要的幂律关系，并具有与学到的物理学相似的多变量关系。此外，该模型还成功保留了全球预报模型的优势，预示着一个新的全球到区域的机器学习天气预报时代即将到来。

本文介绍了一种通用的MTS预训练模型DBT-DMAE，通过缺失表示模块和自编码器结构获得MTS的编码表示。实验结果表明，DBT-DMAE在多个数据集和下游任务中优于其他方法，并进行了剖析和可解释性实验以验证其有效性。