假设m=4个学生上了一节课，有期中考试和期末考试。你已经收集了他们在两次考试中的分数数据集，如下所示：期中得分(期中得分)^2期末得分89792196725184749488368769476178你想用多项式回归来预测一个学生的期中考试成绩。具体地说，假设你想拟合一个的模型，其中x1是期中得分，x2是（期中得分）^2。此外，你计划同时使用特征缩放（除以特征的“最大值-最小值”或范围）和均值归一化

总的来说，CNN 和 Transformer 在设计上是为了处理不同类型的数据：CNN 适用于具有明显的空间结构的网格数据（如图像），而 Transformer 更适用于序列数据（如文本）。卷积神经网络（CNN）和变压器（Transformer）是两种在深度学习中广泛使用的神经网络架构，它们在处理数据的方式有一些重要的区别，其中之一是对位置信息的处理。由于卷积核的滑动操作，CNN 具有保留位置信息

（becasue:目标检测器是提前训练好的，然后只用抽特征，没有进行end-to-end的训练,所以导致视觉特征和文本特征可能相隔很远。然后同时将这两个特征扔给编码器，编码器可能就学不好）。大多数多模态模型都是用transformer的编码器同时编码视觉的token（region-based image features）和文本的token。

具体来说，2D插值会根据已知的离散数据点的值，在空间上推断出这些点之间的数值，从而生成一个平滑的连续函数表达式。它假设在每个矩形的四个顶点上的数值构成了一个平面，并在矩形内部进行线性插值。选择合适的插值方法通常取决于数据的特性、所需的精度以及计算效率的考量。双三次插值是一种比双线性插值更复杂的方法，它使用周围16个像素的信息来进行插值。样条插值是一种通过拟合局部多项式来进行插值的方法，可以用于生成

两种解决方法：conda create-p D:\software\anaconda3\envs\virtualname打开.condarc文件 一般在C:\User\xxx.condarc下在文件后面添加：envs_dirs:--D:\software\anaconda3\envs\总的来说，第二种方法是一劳永逸的，第一种方法相对来说比较麻烦...