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直接去插件市场下载一个SQLite Viewer就行了

脉冲神经网络入门

突然心血来潮，想到卡尔曼滤波器是否能和深度学习结合。于是从谷歌学术上搜了一下，发现现在这方面的工作还没有太多结合。Top 期刊 TNNLS 2021 有一篇最新工作。ICLR 2020 出现一篇 Kalman Filter Is All You Need 的文章，但目前从开源的审稿意见来看，凶多吉少。其余的，大部分出自于一个 Guy Revach 学者（团队）。...

1.比如我用conda activate pytorch进入到了环境然后想查看当下环境的python路径，输入 which python就可以了。2.想查看conda下所有虚拟环境安装的python的路径，输入 conda env list就可以了。(pytorch) jiangmaowei@localhost / % which python/Users/jiangmaowei/opt/anac

把图像 embedding 线性或非线性投影到语言 embedding 空间，让语言模型把图像当成前缀上下文一起处理。这样模型结构简单，推理快，还能发挥 LLM 强大的语言理解与推理能力。如果你想，我也可以画张图解释它和 Q-former 或 cross-attention 的对比流程图～4o。

2.下载Unity Hub（不要单独下载一个Unity文件，我一开始就单独下一个，也不知道咋用，Unity Hub里面可以直接下载需要的Unity 版本）Unity Hub安装编辑器出现validation failed错误，就是路径问题，很好解决。重新安装protobuf，选择版本为3.20.* 便可解决该问题。系统环境是Windows。

突然心血来潮，想到卡尔曼滤波器是否能和深度学习结合。于是从谷歌学术上搜了一下，发现现在这方面的工作还没有太多结合。Top 期刊 TNNLS 2021 有一篇最新工作。ICLR 2020 出现一篇 Kalman Filter Is All You Need 的文章，但目前从开源的审稿意见来看，凶多吉少。其余的，大部分出自于一个 Guy Revach 学者（团队）。...

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深度学习的兴起:而目前深度学习之所以热，就是现在出现了新技术来解决深层神经网络的难训练问题。这主要归功于以下三个方面：(1) 计算力的提高：大家都知道的摩尔定律，以及GPU，FPGA，ASIC等在深度学习的应用；(2) 大数据时代的到来：我们有了更多的训练样本；(3) 算法的创新：启发式的参数初始化，新的激活函数、优化方法以及网络架构等；深度学习的兴起与这三个方面紧密相关，其实更重要的是前两个方面