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...

扩散模型和自回归模型结合做多变量的序列预测的任务，基于过去一段时间的数据去预测未来一段时间的数据，并且是由一种自回归的方式去预测通过DDPM的回顾，我们得到了目标函数将其运用到自回归模型，我们可以用RNN或者Transformer构建时间依赖性的网络xt-1和ct-1输入到RNN中，生成ht-1，使用条件的扩散模型得到xt，ht-1作为模型的条件，现在有一个条件概率模型能够基于ht-1预测当前时刻

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

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

自己搭个塔骰，跑团的时候我投出来全是大成功岂不是美滋滋？（雾）文章目录1. 什么是Mirai框架2. 下载mirai-console插件3. 创建项目4. Hello Mirai1. 什么是Mirai框架mirai 是一个在全平台下运行，提供 QQ Android 协议支持的高效率机器人库.这个项目的名字来源于：京都动画作品《境界的彼方》的栗山未来(Kuriyama mirai)CRYPTON以初

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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

一个快速的解决方法可能是替换dtype='float32’的浮点数。np默认返回float64类型。F.linear对精度傻了。不如去stackoverflow上看一眼。