CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePre-Training）:利用文本的监督信号训练一个迁移能力强的视觉预训练模型通过对比学习,训练得到图片和文本的相似度,传闻使用4亿个配对的数据和文本来进行训练,不标注直接爬取的注意:由于训练数据基本都是英文,对英文支持的比较好用途:CLIP主要是用来做图片分类(计算图片和文本的相似度(关联度)),也可以辅助做GAN,检测,分割,检索等等以往我们训练一个猫狗分类模型，换一个线条猫，点云猫，油画猫，穿着奇装异服的猫，分类网络很难还认识，但是现在只要加上一个CLIP，模型马上就被扩展了.CLIP是如何训练的:CLIP是如何进行推理的:可
MoviePy是一个用于视频编辑的Python模块，它可被用于一些基本操作（如剪切、拼接、插入标题）、视频合成（即非线性编辑）、视频处理和创建高级特效。它可对大多数常见视频格式进行读写，包括GIF。一：安装moviepypip安装方式：如果你安装了pip，只需要在终端输入如下命令即可pipinstallmoviepy二：截取视频截取视频主要使用的是 subclip 方法，新建一个python脚本，在其中添加如下内容：frommoviepy.editorimport*importtimeclip=VideoFileClip('./video.mp4').subclip(0,7,20)new_fi
MoviePy是一个用于视频编辑的Python模块，它可被用于一些基本操作（如剪切、拼接、插入标题）、视频合成（即非线性编辑）、视频处理和创建高级特效。它可对大多数常见视频格式进行读写，包括GIF。一：安装moviepypip安装方式：如果你安装了pip，只需要在终端输入如下命令即可pipinstallmoviepy二：截取视频截取视频主要使用的是 subclip 方法，新建一个python脚本，在其中添加如下内容：frommoviepy.editorimport*importtimeclip=VideoFileClip('./video.mp4').subclip(0,7,20)new_fi
目录摘要一、引言和激励性工作二、方法2.1自然语言监督2.2 创建一个足够大的数据集2.3 选择一种有效的预训练方法2.4选择和放缩一个模型2.5训练三、实验3.1零次迁移3.1.1激励Title：LearningTransferableVisualModelsFromNaturalLanguageSupervisionGithub：GitHub-openai/CLIP:ContrastiveLanguage-ImagePretrainingBlob：CLIP:ConnectingTextandImagesPaper：https://arxiv.org/abs/2103.00020摘要
目录摘要一、引言和激励性工作二、方法2.1自然语言监督2.2 创建一个足够大的数据集2.3 选择一种有效的预训练方法2.4选择和放缩一个模型2.5训练三、实验3.1零次迁移3.1.1激励Title：LearningTransferableVisualModelsFromNaturalLanguageSupervisionGithub：GitHub-openai/CLIP:ContrastiveLanguage-ImagePretrainingBlob：CLIP:ConnectingTextandImagesPaper：https://arxiv.org/abs/2103.00020摘要
概括模型总述本篇论文主要介绍DALL·E2模型，它是OpenAI在2022年4月推出的一款模型，OpenAI在2021年1月推出了DALL·E模型，2021年年底推出了GLIDE模型。DALL·E2可以根据文本描述去生成原创性的、真实的图像，这些图像从来没有在训练集里出现过，模型真的学习到了文本图像特征，可以任意地组合其概念、属性、风格。DALL·E2除了根据文本生成图像，还能根据文本对已有的图像进行编辑和修改——可以任意添加或者移除图像里的物体，修改时甚至可以把阴影、光线和物体纹理都考虑在内。DALL·E2可以在没有文本输入的情况下，做一些图像生成的工作——比如给定一张图像，它可以根据已有的
概括模型总述本篇论文主要介绍DALL·E2模型，它是OpenAI在2022年4月推出的一款模型，OpenAI在2021年1月推出了DALL·E模型，2021年年底推出了GLIDE模型。DALL·E2可以根据文本描述去生成原创性的、真实的图像，这些图像从来没有在训练集里出现过，模型真的学习到了文本图像特征，可以任意地组合其概念、属性、风格。DALL·E2除了根据文本生成图像，还能根据文本对已有的图像进行编辑和修改——可以任意添加或者移除图像里的物体，修改时甚至可以把阴影、光线和物体纹理都考虑在内。DALL·E2可以在没有文本输入的情况下，做一些图像生成的工作——比如给定一张图像，它可以根据已有的
本文将介绍一个新特性，从Chrome90开始，overflow新增的一个新特性--overflow:clip，使用它，轻松的对溢出方向进行控制。overflow:clip为何首先，简单介绍下overflow:clip的用法。overflow:clip:与overflow:hidden的表现形式极为类似，也是对元素的padding-box进行裁剪。但是，它们有两点不同：也就是overflow:clip内部完全禁止任何形式的滚动。当然，这个不是今天的重点，暂且略过不谈。MDN原文：Thedifferencebetweenclipandhiddenisthattheclipkeywordalsofo
本文将介绍一个新特性，从Chrome90开始，overflow新增的一个新特性--overflow:clip，使用它，轻松的对溢出方向进行控制。overflow:clip为何首先，简单介绍下overflow:clip的用法。overflow:clip:与overflow:hidden的表现形式极为类似，也是对元素的padding-box进行裁剪。但是，它们有两点不同：也就是overflow:clip内部完全禁止任何形式的滚动。当然，这个不是今天的重点，暂且略过不谈。MDN原文：Thedifferencebetweenclipandhiddenisthattheclipkeywordalsofo
最近，有同学询问，如何使用CSS实现如下效果：看起来是个很有意思的动效。仔细思考一下，要想实现这类效果，其实用到的核心属性只有一个--background-clip:text。有意思的background-clip:textbackground-clip:text之前也提到多很多次。其核心就在于以区块内的文字作为裁剪区域向外裁剪，文字的背景即为区块的背景，文字之外的区域都将被裁剪掉。简单而言，就是运用了background-clip:text的元素，其背景内容只保留文字所在区域部分，配合透明文字color:transparent，就能够利用文字透出背景。利用background-clip:te
