镜像是一种轻量级、可执行的独立软件包，它包含运行某个软件所需的所有内容，我们把应用程序和配置依赖打包好形成一个可交付的运行环境(包括代码、运行时需要的库、环境变量和配置文件等)，这个打包好的运行环境就是image镜像文件。只有通过这个镜像文件才能生成Docker容器实例(类似Java中new出来一个对象)。...

简而言之，我们的贡献有三个方面。(1) 为了提高全局表征的全局到局部一致性，我们提出了一种新的预训练任务，称为语义填充学习（Semantic Com-pletion Learning，SCL），它能从未加掩码的数据中恢复缺失的语义信息，促进学习更具代表性的全局特征。(2) 我们设计了一种自适应视觉编码器，可以在图像和视频之间方便地传输多模态预训练知识。(3) 我们进行了多个视觉语言下游任务来证明语

Dynamic Memory Networks for Visual and Textual Question AnsweringAbstract用于视觉和文本回答问题的动态记忆网络Neural network architectures with memory andattention mechanisms exhibit certain reason-ing capabilities requ

数据可视化什么是数据可视化？数据可视化, 说白了, 就是把数据以更加直观的方式进行呈现。那什么方式是更加直观的方式呢? 就是图表。常言道, 文不如表, 表不如图, 人们大脑对图的敏感程度要比苍白无力的文字好很多。通过图表可以很清楚的看到各项数据之间的关系：（下图是Echarts官网的一个例子）数据可视化的好处更直观的展示信息清晰有效地传达与沟通信息更容易洞察隐藏在数据中的信息数据可视化的实现方式E

命名实体识别（Named Entity Recognition， **NER**）是指在文本中识别出特殊对象，如人、地点、组织机构等。

提出了一个通用框架GOAL来全面分析现有深度度量学习损失函数的梯度更新，并应用这个框架来帮助寻找VSE问题的更好目标。提出了一种新的方法，通过用梯度目标家族来优化模型，而不是使用损失函数，直接处理图像-文本检索任务。展示了对现有方法的持续改进，在COCO数据集的图像-文本检索任务中取得了最先进的结果。

动量梯度下降法的一个本质：想象你有一个碗，你拿一个球，微分项给了这个球一个加速度，此时球正向山下滚，球因为加速度越滚越快，而因为β稍小于1，表现出一些摩擦力，所以球不会无限加速下去，所以不像梯度下降法，每一步都独立于之前的步骤，你的球可以向下滚，获得动量，可以从碗向下加速获得动量。但要慢慢减少学习率的话，在初期的时候，学习率还较大，你的学习还是相对较快，但随着变小，你的步伐也会变慢变小，所以最后你

convergencen.(不同思想、群体或社会的)趋同，融合;novel technology about acquiring and processing information全新的信息获取和处理技术architecturen.建筑学;体系结构; (总体、层次)结构;brieflyadv.简要地;some valuable applications are explained and for

文章目录推理的定义推理方式及其分类推理的方向冲突消解策略自然演绎推理谓词公式化为子句集的方法鲁宾逊归结原理1.命题逻辑中的归结原理（基子句的归结）2.谓词逻辑中的归结原理（含有变量的子句的归结）归结反演应用归结原理求解问题推理的定义推理方式及其分类1.演绎推理：一般 → 个体三段论式（三段论法）2.归纳推理：个体 → 一般完全归纳推理（必然性推理）不完全归纳推理（非必然性推理）3.默认推理（缺省推

如今，Transformer 仍是舞台中央的王者，但 “唯一解” 的神话正在悄然瓦解。一场关乎 AI 未来成本、速度与落地广度的架构之战，已在无声中打响。谁能在性能与效率的天平上找到终极平衡，或许就将定义下一个十年的技术航向。