自 Vaswani 等人于 2017 年首次提出 Attention Is All You Need 之后，基于 transformer 的强大的模型一直在不断地涌现，它们在 NLP 相关任务上的表现远远超过基于 RNN (Recurrent Neural Networks, 递归神经网络) 的 SoTA 模型，甚至多数认为 RNN 已死。而本文将介绍一个集 RNN 和 transformer 两

最近ASMR 的视频蛮火的，就是切开任何东西会发出声音，但我看教程都是走到app 的自动生成音效感觉无趣，还是自己复现

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U2Net和U2NetP是两种基于深度学习的图像分割模型，它们都使用了编码器-解码器架构和跳跃连接来提高分割的精度。然而，它们在网络结构和参数配置上存在一些差异。这些差别反映了U2NetP是U2Net的一个轻量级版本，通过减少参数和简化网络结构来提高运行效率，可能以牺牲一些精度为代价。

​目前大多数框架都是为单一的行为类型设计的。在实践中，根据不同的上下文，用户-项目交互的意图可以随着时间的推移而改变。​因此，用户与论文的交互往往具有时间依赖性和行为多样性。为了向用户推荐相关知识，不仅要了解他/她以前下载过什么，而且要了解这个用户以前看过什么论文，或者把它们标记为他/她喜欢的论文。​为实现目标，存在两个挑战：​1）跨类别行为项目依赖 不同类型的交互之间存在依赖关系，如果分散的将行