通义灵码（TONGYI Lingma），是阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云 SDK/OpenAPI 的使用场景调优，助力开发者高效、流畅的编码。兼容 Visual Studio Code、JetBrainsIDEs 等主流 IDE。

模型推理过程中遇到错误：RuntimeError: PytorchStreamReader failed reading zip archive: invalid header or archive is corrupted。这个错误通常发生在尝试加载损坏的 PyTorch 模型文件时。这可能是由文件下载不完整、文件传输过程中损坏或者存储设备出现问题导致的原因。

遇到报错：ValueError: Cannot load file containing pickled data when allow_pickle=False经过查阅有人说是与numpy的版本有关，但是还是不要轻易改变环境中的版本，不一定哪个地方就会报错。

图 (a): (从左到右) (1) 原始图片 (2) 使用高斯低通滤波器 (3) 使用高斯高通滤波器. 本文中的原始图像来自OpenCV Github示例。数字图像现在已经成为我们日常生活的一部分。因此，数字图像处理变得越来越重要。如何提高图像的分辨率或降低图像的噪声一直是人们热门话题。傅里叶变换可以帮助我们解决这个问题。我们可以使用傅立叶变换将灰度像素模式的图像信息转换成频域并做进一步的处理。今

损失函数（loss function）：衡量模型输出与真实标签的差异。损失函数也叫代价函数（cost function）/ 准测（criterion）/ 目标函数（objective function）/ 误差函数（error function）。

论文：https://arxiv.org/pdf/2303.09735.pdf代码：https://github.com/HVision-NKU/SRFormer先前的工作已经表明，增加基于Transformer的图像超分辨率模型的窗口大小（例如，SwinIR）可以显著提高模型性能，但计算开销也相当大。本文提出了一种简单而新颖的SRFormer方法，它可以享受大窗口自注意的好处，并且带来的计算负担

论文：https://arxiv.org/pdf/2208.11247.pdf与基于 CNN 的方法相比，基于 Transformer 的方法由于能够对远程依赖性进行建模，因此取得了令人印象深刻的图像恢复性能。然而，SwinIR 等算法采用基于窗口的局部注意力策略来平衡性能和计算开销，这限制了使用大感受野来捕获全局信息并在早期层中建立长依赖关系。为了进一步提高获取全局信息的效率，本文提出了Swin

颜色条可以通过cmap所有可用的色图都可以在plt.cm模块中找到；但是知道在哪里选择色图只是第一步，更重要的是在各种选项中选出合适的色图。这个选择比你预料的要微妙的多。选择色图在可视化方案中选择颜色完整的介绍说明超出了本书的范围，如果你对这个课题和相关内容有兴趣，可以参考文章"绘制更漂亮图表的 10 个简单规则"。Matplotlib 的在线文档也有一章关于色图选择的有趣讨论[5]。

关于训练深度学习模型最难的事情之一是你要处理的参数的数量。无论是从网络本身的层宽（宽度）、层数（深度）、连接方式，还是损失函数的超参数设计和调试，亦或者是学习率、批样本数量、优化器参数等等。这些大量的参数都会有网络模型最终的有效容限直接或间接的影响。面对如此众多的参数，如果我们要一一对其优化调整，所需的无论是时间、资源都是不切实际的。结果证实一些超参数比其他的更为重要，因此认识各个超参数的作用和其

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉领域取得了巨大成功的深度学习模型。它们的设计灵感来自于生物学中的视觉系统，旨在模拟人类视觉处理的方式。在过去几年中，CNN已经在图像识别、目标检测、图像生成和许多其他领域取得了显著的进展，成为了计算机视觉和深度学习研究的重要组成部分。一、图像原理在了解卷积神经网络前，我们先来看看图像的原理：图像在计算