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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

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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。

当我们SSH 登录远程服务器，打开一个远程窗口执行命令，网络中断再次登录的时候，是找不回上一次执行的命令的。因为上一次 SSH 会话已经终止了，里面的进程也随之消失了。最常见的就是使用vscode连接远程服务器跑的深度学习任务，自己的电脑中途断网了再次登录找不到上一次执行的命令。为了解决这个问题，即将会话与窗口"解绑"：窗口关闭时，会话并不终止，而是继续运行，等到以后需要的时候，再让会话"绑定"其

智能是知识与智力的总和智能的特征：感知能力、记忆与思维能力、学习能力、行为能力（表达能力）人工智能：用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能；或者说是人们使机器具有类似于人的智能。知识表示：将人类知识形式化或者模型化。知识表示方法：符号表示法、连接机制表示法。机器感知：使机器（计算机）具有类似于人的感知能力。以机器视觉(machine vision)与机器听觉为主。机器思维：对通过感知得来的外部信

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

基于统计方法的文本分类是文本分类的主要方法之一。统计方法首先是对原始输入数据进行预处理，一般包括分词、数据清洗和数据统计等，然后人工抽取特征并选择具体的统计模型设计分类算法。根据需要还可能进行特征选择和特征提取，常用的特征选择算法有文档频率、期望交叉熵、互信息等，特征提取转换原始的特征空间生成新的语义空间，能够较好地解决一词多义、一义多词等问题。常用的统计模型包括朴素贝叶斯算法、支持向量机算法等。

利用大规模的训练数据集、神经结构设计的进步和高效的推理，联合嵌入式已经成为解决跨模式检索的主流方法。本文表明，尽管它们很有效，但最先进的联合内嵌技术受到长期存在的 "hubness问题 "的严重影响，在这个问题上，少量的图库内嵌形成了许多查询的最近邻居。从NLP文献中得到启发，本文提出了一个简单而有效的框架，称为Querybank Normal-isation (QB-NORM)，对查询的相似性进