作者认为，现有的CNN，RNN，Transformer 之类的视频预测领域的模型都过于复杂了，作者想要找到一个简单的方式，同时可以达到与之相当的效果。作者提出了 SimVP，这是一个简单的视频预测模型，完全基于 CNN 构建，通过均方误差（MSE）损失函数以端到端的方式进行训练。在不引入任何额外技巧与复杂策略的情况下，就可以实现最先进的性能。

首先，LSTM 被设计为解决 RNN 中的梯度消失和爆炸问题，通过门控机制实现时序上的注意力控制。然后，sLSTM 通过改进激活函数和引入额外状态来增强模型的记忆和选择能力。接着，mLSTM 通过矩阵化记忆单元和引入键值对机制提升了长序列处理效率和并行能力。最后，xLSTM 结合sLSTM和mLSTM的优势，通过非线性变换和高维空间映射提高模型表现，并在大模型设计中提供更高的效率和适应性。

作者提出了一种新型的混合 Mamba-Transformer 主干网络。通过重新设计 Mamba 公式，增强了其高效建模视觉特征的能力。此外，作者还通过对 ViT 与 Mamba 消融研究，实验结果表明了：在最后几层为 Mamba 架构配备几个自注意力模块，可以极大地提高捕获长程空间依赖关系的建模能力。最后，作者根据他们的发现，设计了一系列具有层次结构的 MambaVision 模型，最终取得了最

由于众所周知的原因，在 windows 下进行 c++开发是一件极其痛苦的事情。我也多次因为无法在 windows 下配置开发环境而转向 linux 开发。我在最近移植我的 linux 应用时，发现了一个在 windows 下非常方便的 c++安装包管理器。这个就是 vcpkg。通过使用 vcpkg，可以在 windows 上实现 linux 一样的开发环境。本篇文章旨在为各位提供一个新的环境配置