作为2021年的重要里程碑，CLIP 一经问世便吸引了广大研究人员的关注。但是4亿的图片-文本对数据，数百张的GPU卡需求，让研究者望而生畏。为了解决CLIP训练的Data efficiency 问题，商汤科技推出DeCLIP 已被ICLR 2022接受，其DeCLIP-ResNet50可以在比CLIP使用的数据少7.1倍的同时，在ImageNet上达到60.4% Zero-Shot准确率，比CL
因为在阅读完Fast-RCNN论文后，进行代码复现的过程中发现自己对ROI层的实现不了解，于是回来读了这篇SPPnet的论文，收获很大，对ROI的实现也有了更深的理解。SSPnet提出的原因因为RCNN因为在计算特征时，需要对每一个候选区域分别进行计算，导致速度较慢。针对这一问题，提出了SPPnet，对整张图像进行卷积提取特征，加快了处理速度。因为目前的CNN（因为全连接层的原因）要求规定尺寸的输
ELECTRA 与现有的生成式的语言表示学习方法相比，判别式的预训练任务具有更高的计算效率和参数效率。计算效率：训练判别器分辨每一个 token 是否被替换，而不是 MLM 那样训练网络作为生成器预测被损坏的 15% token 的原始 token，从而使模型从所有的输入 token 中学习而不是 MLM 中那样仅从 masked 的部分 token 学习。此外，生成器与判别器共享tok
clip属性
今天在一个网站上看到了一个有意思的动画，点我跳转 里面的动画用到了clip属性 clip，为修剪，剪裁之意。配合其属性关键字rect可以实现元素的矩形裁剪效果，今天还是偶然间才看到这个属性，既然看见了自己不知道，那就不能放她走，我们来具体看下这个属性怎么用这个属性在CSS2
文章目录前言1. Abstract & Introduction1.1. Abstract（译）1.2. Introduction1.2.1. Degradation （退化问题）1.2.2. Vanishing Gradient Problem（梯度消失）1.2.3. Deep residual learning framework（深度残差学习框架）2. Related Work（译
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2024-08-28 18:21:24
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最近想体验一下OpenAI新发布的基于自然语言和图片的预训练模型-CLIP（不得不感叹一句，真是大力出奇迹啊），遂想搭建一个Pytorch环境，跑一跑实例。本以为几十页的论文是最大的障碍，没想到配置环境才是最令人崩溃的阶段。anaconda反复重装了几个来回，不过最后终于还是在关闭内存爆炸的Chrome的那一刻结束了配置，成功看见了那个True。由于网上很多教程都比较零散，在配置时难免耗费很多
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2024-01-12 13:58:32
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CLIP的英文全称是，即一种基于对比文本-图像对的预训练方法或者模型。
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2024-05-26 13:58:36
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剪贴板 命令macos, pbcopy. Windows, clip.使用#将git log 结果 复制到剪贴板git log | clipgit log | pbcopy这样 输出结果就自动复制到剪贴板啦！ 你要保守你心，胜过保守一切。保守一切。作者：刘俊涛的博客
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2022-06-12 00:12:34
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## Python CLIP：文本与图像的桥梁
随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉与自然语言处理这两个领域的交汇越来越频繁。OpenAI 提出的 CLIP（Contrastive Language–Image Pretraining）模型，正是将文本信息与图像信息紧密结合的一项创新。CLIP 模型能理解图像和文字之间的关系，支持许多应用场景，比如图像搜索、图像生成和图文匹配等。本文将为您带来
原创
2024-09-19 06:24:09
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目录1 PyTorch的各个组件1.1 基本配置1.1.1 导入包1.1.2 超参数1.1.3 GPU配置1.2 数据读入1.2.1 Dataset1.2.1.1 使用pytorch自带的dataset类1.2.1.2 自己定义dataset1.2.2 Dataloader1.3 模型构建1.4 模型初始化1.5 损失函数：1.6 训练和评估1.7 可视化1.8 优化器2 FashionMNIS
添加一个 App Clip Target官方视频（推荐下载 "开发者"观看，有字幕，英语大牛请忽略，这里只放了一个，其他视频查看相关内容即可）：https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2020/10174/大佬总结：https://github.com/Binlogo/WWDC20-Track/tree/master/FrutaBuildingAFe
clip 语法： clip：auto | <shape> <shape>：rect(<number>|auto <number>|auto <number>|auto <number>|auto) 默认值：auto 适用于：绝对定位元素 继承性：无 动画性：当值为<shape>时 计算值：指定的值直
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2019-12-12 17:47:00
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css3的clip-path属性网上看到的都是因为2年前一个出名的网站引发了对该属性的研究。所以大概是2年前火了一阵子的属性。2016-09-10 23:54:00 直接开始总结它的用法：2个基本概念：clip-path:直译就是裁剪路劲。在我总结中过程来看，它是在一个矩形的基础上进行的裁剪。如果不懂，后面看代码你就知道是什么意思。 第一
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2024-06-13 07:39:23
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private void clip() { Geoprocessor gp = new Geoprocessor(); gp.OverwriteOutput = true; IFeatureLayer inputfeaturelayer = ArcGISPub.ArcGISClassPub.GetShapeByFileName
原创
2021-07-08 17:53:31
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# 深入理解 Android 片段（Fragment）
在 Android 开发中，片段（Fragment）是一个非常重要的组件。它允许开发者将用户界面和行为分离，将其模块化，提高代码的可重用性和可维护性。本文将详细介绍 Android 片段的概念及其用法，并提供相应的代码示例来帮助你更好地理解。
## 什么是片段？
片段是一个独立的界面组件，可以在活动（Activity）中打开、关闭或替换
前言 在lisp程序员看来,form和special form的区别是一目了然而且无需解释的--因为这两个概念本身就源自lisp.但对于指令式语言的开发人员而言,当他们进入clojure的世界中,会不断看到和听到这两个名词,然后会把special form理解为某种关键字或者是宏之类的东西.这样的理解实际上是有一定偏差的.form &nbs
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2024-07-03 21:46:47
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# 如何使用Rasterio进行裁剪操作
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能向您介绍如何使用Python中的Rasterio库来实现raster数据的裁剪操作。Rasterio是一个用于读写地理空间数据的Python库，它提供了许多功能，包括裁剪，这对于处理大型地理数据集非常有用。
## 流程概述
在开始之前，让我们先了解一下整个裁剪操作的流程。以下是实现裁剪操作的主要步骤：
| 步骤
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2024-07-19 12:52:55
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目录一、volatile的概述1.1、volatile的理解1.2、volatile的三大特性1.2.1、保证可见性1.2.2、不保证原子性1.2.3、禁止指令重排二、JMM的概述2.1、JMM的理解2.2、JMM关于同步规定2.3、主内存和工作内存三、volatile的三大特性代码验证示例3.1、保证可见性3.1.1、没有添加volatile关键字，不保证可见性代码示例3.1.2、添加vola
# Python Clip 使用指南
Python 是一种功能强大的编程语言，广泛应用于数据分析、机器学习、web 开发等多个领域。在这个指南中，我们将深入探讨 Python 中的 Clip 库的使用，包括它的基本概念、安装步骤、基本用法以及示例代码。
## 什么是 CLIP？
CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）是一种由 OpenAI
前言在 Xcode 工程中，你可以为你的 App 添加一个 app clip target, 利用 Xcode ，app clip 可以与你的 app 共享代码与资源，并可以编译，调试，运行在真机或者模拟器环境。但是，在实际使用过程中，开发者必须在自己的服务器上做好验证 app clip 的有效性的手段。添加一个 App Clip Target利用 Xcode 创建一个 iOS 工程利用 App
