CLIP（对比语言-图像预训练）是OpenAI提出的多模态模型，通过4亿图文对进行对比学习训练。该模型采用双流架构，分别处理图像和文本数据，在嵌入空间进行语义对齐。核心是对比学习策略，通过比较正负样本优化特征表示。训练完成后，CLIP可转换为零样本分类器，将类别名称嵌入并与图像特征匹配实现分类。该模型在零样本学习和图像搜索等任务中表现优异，能有效识别新类别并实现图文跨模态检索。

1. Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer架构的深度学习模型，它将Transformer模型从自然语言处理（NLP）领域成功扩展到计算机视觉（CV）领域。2. Vision Transformer由Google Brain团队在2020年提出，该模型挑战了卷积神经网络（CNN）在视觉任务中的主导地位，证明了Transformer架构不仅在处理序列数据（如文

1. 张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维拓展。2. 在张量的定义中，方括号用于表示张量的形状。例如，定义了一个2x3的二维张量，其中方括号 [[…], […]] 表示该张量有2行3列。例如，定义了一个2x2x3的三维张量，其中方括号 [[[…, …], […, …]], [[…, …], […, …]]] 表示该张量有2个2x3的矩阵。3. PyTorch中的张量（Tensor）和数组

包含了知识表示这一章的一些习题。

（5）DBMS接到回答信号后，将缓冲区的数据经过模式映射，变成用户的逻辑记录送到用户工作区，同时给用户回答成功与否的信息。对于DBMS的要求除上述外，用户在不同环境还要更多的要求，例如：①对分布式应用的支持。④数据的组织和存取。它主要功能是建立和维护数据库，接受和完成用户访问数据库的各种请求。一般来说主要由数据库定义，数据库存取，数据库运行处理，数据库组织、存储和管理，数据库建立、维护和其他主要模

1. 张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维拓展。2. 在张量的定义中，方括号用于表示张量的形状。例如，定义了一个2x3的二维张量，其中方括号 [[…], […]] 表示该张量有2行3列。例如，定义了一个2x2x3的三维张量，其中方括号 [[[…, …], […, …]], [[…, …], […, …]]] 表示该张量有2个2x3的矩阵。3. PyTorch中的张量（Tensor）和数组

循环神经网络（Recurrent neural networks，简称RNN）是针对序列数据而生的神经网络结构，核心在于循环使用网络层参数，避免时间步增大带来的参数激增，并引入隐藏状态（Hidden State）用于记录历史信息，有效的处理数据的前后关联性。考虑这样一个问题，如果要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到当前单词以及前面的单词，因为句子中前后单词并不是独立的。比如，当前单词是“很”

1. 我们有两种方式使用我们的xgboost库。第一种方式是直接使用xgboost库自己的建模流程：2. 其中最核心的，是DMtarix()这个读取数据的类，以及train()这个用于训练的类。与sklearn把所有的参数都写在类中的方式不同，xgboost库中必须先使用字典设定参数集，再使用train()来将参数集输入，然后进行训练。会这样设计的原因，是因为XGB所涉及到的参数实在太多，全部写在

1. 回归树通过将输入空间划分为多个矩形区域，并在每个区域内拟合一个简单的线性模型来建立预测模型。选择一个特征和一个切分点，将数据集划分为两个子集。对于每个子集，计算目标变量的均值作为预测值。选择最佳的特征和切分点，使得划分后的子集的预测值与真实值之间的误差最小化。重复以上步骤，直到达到预定的停止条件。

本篇文章讲述了深度学习的必备基础：卷积神经网络。包含CNN的发展史、卷积层和池化层操作。