应该是本地记录服务器信息和现有的产生了冲突。

此时的 simpletransformers 的版本是。transformers版本的问题，报错的版本是。将transformers调整至。

进入chrome应用商店搜索 Xpath helpler选择这个安装怎么看扩展是否安装成功呢？随便打开一个页面，然后 按快捷键 Ctrl+Shift+X出现这个黑色的框框就算安装成功了。

追加写入：write.table(b, file = 'E:\\R\\R_file\\new_file.txt',sep = ',', row.names = F,col.names = F, quote = F,append = T)write.table(b, file = 'E:\\R\\R_file\\new_file.csv',sep = ',', row.names = F)：定义ro

代码地址：code论文题目：Dynamic Convolution: Attention over Convolution Kernels论文地址：paper目录前言Dynamic Convolution解决的问题动态感知机Dynamic Convolution结构实验结果Dynamic Convolution代码实现(Pytorch)前言动态卷积现在的诸多task中，普遍需要capacity较大

查看所有历史记录，比直接使用 ↑ 查找更方便中断操作，可中断未完成的操作（未完成回车后是 + ），也可以清空命令。清空屏幕显示R studio中所有的快捷操作。

这里说一下在新版本的selenium中修改了一下对象的调用方式，我安装的selenium版本是“4.11.2”，在“4.3.0”版本之后，一些代码就发生了改变。这里，“by”相关的方法移到了“common.by”中，我们“ctrl”然后点击“by”进入到“by.py”文件中，可以看到这里可调用的对象。然后选择我们想要的驱动“chromedriver”，我的电脑是64位，所以我选择“win64”，然

top-down：在模式识别中使用了上下文信息（机器的处理方式）举例：当你看到一张字迹潦草难以辨认的手写文本时，你可以利用整个文本来辅助你理解其中含义，而不是每个字单独辨认。正因为有了周围字体的上下文信息，大脑可以去感知和理解文本里的意思。bottom-up：以数据为主要驱动（更像人类的思维方式）举例：一个人在花园看到一朵花，有关于花朵的所有视觉信息都从视网膜上通过视神经传递到大脑，大脑分析后得到

浅层网络更注重于细节信息深层网络更注重于语义信息浅层网络：一般感受野较小，能够利用更多的细粒度特征信息，而且此时特征图每个像素点对应的感受野重叠区域还很小，这就保证了网络能够捕获更多细节。深层网络：随着下采样或卷积次数增加，感受野逐渐增加，感受野之间重叠区域也不断增加，此时的像素点代表的信息是一个区域的信息，获得的是这块区域或相邻区域之间的特征信息，相对不够细粒度，但语义信息丰富。低级特征来源于浅