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
1. 引言CLIP代表语言图像对比预训练模型，是OpenAI于2021年开发的一个深度学习模型。CLIP模型中图像和文本嵌入共享相同的潜在特征空间，从而能够在两种模式之间直接进行对比学习。这是通过训练模型使相关的图像和文本更紧密地结合在一起，同时将不相关的图像在特征空间距离分开来实现的。闲话少说，我们直接开始吧！2. 相关应用关于CLIP模型的一些应用总结如下：图像分类和检索：CLIP可以通过将图
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2024-01-07 11:46:27
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次世代建模流程究竟是怎样呢？小编今天就和你来唠一唠流程简介需要用到的软件如下：建模软件3dsmax or Maya（两者都行，自己熟悉就好，当然不只这两种）uv拆分软件Unfold3D或者其他（当然可以使用上述建模软件内置的拆分工具）雕刻软件 zbrush （建模能力强的可以使用建模工具直接构建高模）烘焙软件 xnormal（强烈推荐，好处后述）photoshop（绘制color贴图）Ddo（生成
transformer模型解读 最近在关注谷歌发布关于BERT模型，它是以Transformer的双向编码器表示。顺便回顾了《Attention is all you need》这篇文章主要讲解Transformer编码器。使用该模型在神经机器翻译及其他语言理解任务上的表现远远超越了现有算法。 在 Transformer 之前，多数基于神经网络的机器翻译方法依赖于循环神经网络（RNN），后者利
Stable Diffusion 是一种用于生成图像的深度学习模型，而 CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）模型能够理解图像与文本之间的关系。结合这两者，开发者能够生成更加符合自然语言描述的图像。在使用 Stable Diffusion 过程中，如何有效地集成和使用 CLIP 模型是一项重要的任务。
### 问题背景
在进行图像生成任务时，开
先介绍几个相关概念： 1.零样本学习（zero-shot） 参考： 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；例如模型训练使用马、老虎和熊猫。模型需要识别斑马类别。对于传统的监督学习方法，需要收集一些斑马的图片进行训练。而零样本学习，不需要收集图片重新训练。只需要将用马、老虎和熊猫训练的模型。再告诉它斑马的信息即可用来识别斑马。不用收集样本
AWT 支持两种剪贴板：本地剪贴板和系统剪贴板。如果在同一个虚拟机的不同窗口之间进行数据传递，则使用AWT自已的本地剪贴板即可。如果需要在不同的虚拟机之间传递数据，或者要在java程序与第三方程序之间传递数据，就需要使用系统剪贴板了。数据传递的类和接口：AWT中剪贴板相关操作的接口和类放在java.awt.datatransfer包下。
Clipboard:代表一个剪贴板实例，系统剪贴板 或 本地
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2023-08-11 22:11:45
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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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在上一篇clip博客中有具体描写了clip的内部实现原理，在这篇文章中，将更详细的描述其中细节。文献地址：https://arxiv.org/pdf/2103.00020.pdfgithub地址：https://github.com/OpenAI/CLIP1. zero-shot在自然语言处理(NLP)领域，Zero-Shot指的是一个模型在没有接受过特定任务的训练数据的情况下，可以完成该任务。这
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2024-03-11 14:49:49
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CLIP各个模型的性能比较图
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2024-07-09 10:30:42
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Lambda简介什么是函数式编程Lambda 表达式作用域方法引用函数式接口java.util.function相关的接口及描述编程实例PredicateStream 流相关的方法介绍编程实例FlatMap总结 简介Lambda 表达式是 Java SE 8 中一个重要的新特性。Lambda 表达式允许你通过表达式来代替功能接口。本节将重点讲解 Lambda 相关知识内容。知识点Lambda 表
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2023-08-24 13:53:23
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几个cmd终端命令： cls——清屏 cd——移至所在路径，后跟绝对路径or相对路径 ip-config——查看本机ip信息java开发环境： JDK——java开发环境，包含：JRE（Java运行时环境），JVM（java虚拟机），以及各类开发库文件；安装目录： bin目录：两个重要——javac.exe（java编译工具），从.java文件编译为.class（字节码文件），java.exe（J
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2023-09-15 22:52:04
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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
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2024-09-19 06:24:09
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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
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
OpenAI 在 2021 年提出了 CLIP（Contrastive Language–Image Pretraining）算法，这是一个先进的机器学习模型，旨在理解和解
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2024-03-10 15:05:13
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论文标题：Learning Transferable Visual Mos.m
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2022-09-22 12:48:22
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