神经网络架构搜索(NAS)今年也是火的不行，本文简单梳理一下个人觉得比较有代表意义的工作，如果有错误或者遗漏欢迎大家指出hhhh另外推荐一篇survey(虽然到处都在说这个，但我还是要推荐一下)Neural Architecture Search: A Survey大致按照时间线来，内容分为这么几块：大力出奇迹，平民化，落地1，大力出奇迹------------------------------

一个面向多模式GPT-4级别能力构建的助手。它结合了自然语言处理和计算机视觉，为用户提供了强大的多模式交互和理解。LLaVA旨在更深入地理解和处理语言和视觉信息，从而实现更复杂的任务和对话。这个项目代表了下一代智能助手的发展方向，它能够更好地理解和应对用户需求。demo链接：https://llava.hliu.cc/ https://llava-vl.github.io/ 这个页面选1.6Ins

前言前段时间很火的感人动画短片《Changing Batteries》讲了这样一个故事：独居的老奶奶收到儿子寄来的一个机器人，虽然鲜有语言的沟通，但是小机器人善于察言观色，不仅能在老奶奶口渴时为她端水、在老奶奶扫地时接过老奶奶的扫把，做力所能及的家务活，如果老奶奶在椅子上看电视睡着了，机器人还为她轻轻盖上毯子。有了它，老奶奶又重新感受到久违的快乐，过上了更轻松的生活。那么，机器人是怎么察言观色的呢

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例如LSTM第一个单元权重矩阵正交化，预训教词向量，还有各种权重矩阵初始化的技巧。 想问的就是反正最后都得拟合了，初始化的意义何在？为了更快收敛还是对效…显示全部​也说说我的看法，神经网络要优化一个非常复杂的非线性模型，而且基本没有全局最优解，初始化在其中扮演着非常重要的作用，尤其在没有BN等技术的早期，它直接影响模型能否收敛。下面从几个方向来说，参考龙鹏：【AI初识境】什么是深度学习成功的开始？

一、导读论文信息CLIP（打通文本-图像模型）相关讲解：扩散模型Diffusion Model相关讲解:二、DALL·E 2 模型解读DALL·E 2 模型总览DALL·E 2 训练过程DALL·E 2 推理过程（由文本生成图像过程）三、DALL·E 2实验效果和不足之处实验效果不足之处Reference。......

Docker的Windows容器初体验易立2016-10-26 22:49:54浏览61825评论9linuxdocker阿里云阿里云容器服务HTTPSwindows镜像用户体验容器服务容器ServerCommit微软摘要：最近微软发布了Windows Server ...

请注意，在卸载过程中，可能会删除一些与桌面环境相关的软件包和配置文件。如果您之后想要重新安装或更换其他桌面环境，请确保提前备份重要数据，并根据您选择的新桌面环境进行相应的安装操作。执行上述卸载命令后，系统会提示确认是否删除相关软件包及其配置文件。请注意，这可能需要一些时间并且会消耗一定的网络流量。确认您当前正在使用的桌面环境。登录到您的Ubuntu系统，并打开终端。完成卸载后，重新启动系统以应用更

CVPR 2020满分论文 | FineGym：面向细粒度动作分析的层级化高质量数据集2020年04月18日 12:39 机器之心作者：邵典等本文介绍了一个大规模、高质量、层级化标注的细粒度人体动作数据集「FineGym」，研究者来自香港中文大学，目前这项研究已被 CVPR 2020 接收为 oral 论文。论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.06704项目地址：htt