VQ-VAE就是使用encoder将图像编码，然后使用decoder将图像解码，其中encoder和decoder共享一个code book，编码器将图像x编码成E（x），之后这个向量根据它和标准的向量之间的距离进行量化，然后就是讲E（x）转化成距离它最近的标准编码，并且将这种标准编码给decoder 训练VQ-VAE编码器解码器生成图像一个VAE模型包括三个部分：后验分布（Posterior），

coOP是一个专门用于调整CLIP-like视觉语言模型的简单方法，用于下游图像识别。具体来说，CoOp用可学习的向量对提示的上下文词进行建模，而整个预训练的参数则保持固定。为了处理不同的图像识别任务，我们提供了两个可实现的CoOp：统一语境和特定类别的语境。

CLIP是一个预训练模型，就像BERT、GPT、ViT等预训练模型一样。首先使用大量无标签数据训练这些模型，然后训练好的模型就能实现，输入一段文本（或者一张图像），输出文本（图像）的向量表示。CLIP和BERT、GPT、ViT的区别在于，CLIP是多模态的，包含图像处理以及文本处理两个方面内容，而BERT、GPT是单文本模态的，ViT是单图像模态的。.........

vagrant是一款方便的虚拟机管理软件，可以配合多个不同虚拟机软件一起使用。其中因vitualbox是开源软件，所以常见使用的组合是vagrant+vitualbox的方式来管理虚拟机。简单理解，就是可以通过Vagrant这个工具管理虚拟机，比如说想创建一个centos环境的虚拟机，不需要安装系统这么麻烦，通过vagrant可以快速创建。

利用训练集数据训练模型，使得模型能够对测试集的对象进行分类，但是训练集类别和测试集类别之间没有交集；期间需要借助类别的描述，来建立训练集和测试集之间的联系，从而使得模型有效。Zero-shot learning 就是希望我们的模型能够对其从没见过的类别进行分类，让机器具有推理能力，实现真正的智能。其中零次（Zero-shot）是指对于要分类的类别对象，一次也不学习。

当我们在Github上下载一篇论文的代码后，我们如何在自己的数据集上进行复现呢？这是在百度爬的十分类的服装数据集，其中train文件夹下每类大概300张，val文件夹下每类大概100张，总共在4000张左右。

报错信息：Error:Failed to load project configuration: cannot parse file D:\123\cloud2021\.idea\workspace.xml: ParseError at [row,col]:[1,1] Message: 前言中不允许有内容。可能引起的原因是上次IDEA在运行过程中被异常关闭，导致了当前的工作空间发生了紊乱。应该要先

扩散是在下图中粉红色的图像信息创建器组件中发生的过程，过程中包含表征输入文本的token嵌入，和随机的初始图像信息矩阵（也称之为latents），该过程会还需要用到图像解码器来绘制最终图像的信息矩阵。整个运行过程是step by step的，每一步都会增加更多的相关信息。为了更直观地感受整个过程，可以中途查看随机latents矩阵，并观察它是如何转化为视觉噪声的，其中视觉检查（visual ins

这一步有个坑，复制粘贴的命令行会报错：-bash: conda env: command not found。手敲一遍运行就没问题。3.输入conda env list发现vqgan环境已被删除。2.我要删除的虚拟环境名是vqgan ，你换成你的名称就行。

​Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。​