什么是通义千问？通义千问（Tongyi Qianwen）是由阿里巴巴集团旗下的云端运算服务的科技公司阿里云开发的聊天机器人。它能够与人互动、回答问题及协作创作。这个名字来源于两个方面：“通义”意味着该模型具有广泛的知识和普适性，可以理解和回答各种领域的问题。作为一个大型预训练语言模型，“通义千问”在训练过程中学习了大量的文本数据，从而具备了跨领域的知识和语言理解能力。“千问”代表了模型可以回答各种

语言模型：语言模型是自然语言处理问题中一类最基本的问题，它有着非常广泛的应用，也是理解更加复杂的自然语言处理问题的基础。假设一门语言中所有可能的句子服从某一个概率分布，每个句子出现的概率加起来为1，那么语言模型的任务就是预测每个句子在语言中出现的概率。把句子看成单词的序列，语言模型可以表示为一个计算p(w1,w2,……，wm)的模型，语言模型仅仅只是对句子出现的概率进行建模，并不尝试去理解句子的.

Docker在老旧内核(3.10)上默认不开启网桥混杂模式，导致二层转发失效。表现为容器端口映射无法访问，宿主机与容器IP无法通信。排查发现网桥未学习容器MAC地址，ARP请求被过滤。解决方案：1)重置Docker网络栈；2)手动启用docker0网桥混杂模式(ip link set docker0 promisc on)；3)建议升级内核或设置开机自动启用混杂模式。此问题在新版内核(5.4+)中

与循环神经网络相比，NLP应用主要多了两个层：词向量层(embedding)和softmax层。词向量层在输入层，每一个单词用一个实数向量表示，这个向量被称为“词向量”（word embedding，也可以翻译为词嵌入）。词向量可以形象的理解为将词汇表嵌入到一个固定维度的实数空间中，将单词编号转为词向量主要有两个作用1.降低输入维度。如果不适用词向量，而直接将单词以one-hot vecto...

在开始u-net用在生物图像分割，细胞电镜图片输入到U-net输出一张细胞组织分割的图像作者提出了U型的架构做图像分割的任务，照片输入到网络，输出对每个像素点的分类，如分类像素点是目标对象还是背景，给不同的分类对象涂上不同的颜色总体模型：输入单通道572×572，输出2通道388×388，2通道是因为做的 像素二分类，572是从388填充而来的，外围做的镜像填充，这样外围的像素点也有上下文信网络的

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如果想详细的看还是得看论文《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》Swin是shift和window两个单词的结合Swin-T主要有4个点，patch embedding，Swin Transformer Block，patch merging， classificationSwin-T对复杂

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这一部分简单介绍一下什么是MAEResnet的一作和MAE的一作都是何恺明大佬，于Facebook AI Research (FAIR)研究MAE作者给的定义是基于部分被观测的量去预测整个原始图像的简单的自编码方法MAE属于自监督学习的一种，像自监督学习NLP领域中还有word embedding，transformer，bert摘要，第一部分是写作意图，第二部分是对模型或者算法的描述，第三部分写