文章目录前言0摘要1IntroductionandMotivatingWork2Approach2.0模型整体结构2.1数据集2.2选择一种高效的预训练方法2.3模型选择与缩放2.4训练3实验3.1zero-shot迁移3.1.1与VisualN-grams对比3.1.2PromptEngineeringandEnsembling3.1.3zero-shotCLIP性能分析3.2特征学习4ComparisontoHumanPerformance5数据重叠分析6Limitations7结论前言多模态模型：CLIP论文标题：LearningTransferableVisualModelsFromN
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
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论文：LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels模型代码：https://github.com/facebookresearch/llama/blob/main/llama/model.py你也可以打开之前的目录看完整代码。摘要、介
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?课程学习中心|?NLP课程合辑|?课程主页|?中英字幕视频|?项目代码解析课程介绍自然语言处理(NLP)是一门关于如何教计算机理解人类语言的工程艺术和科学。NLP作为一种人工智能技术，现在已经无处不在——我们可以与手机交谈、使用网络回答问题、在社交媒体中讨论，甚至在人类语言之间进行翻译。CS685马萨诸塞大学NLP进阶课程，广泛关注自然语言处理的深度学习方法，详细讲解前沿技术点与典型应用。课程重点是神经语言模型和迁移学习——这两者都极大地推动了最先进的技术。课程基于Pytorch完成代码案例讲解，涵盖建模架构、训练目标和下游任务。手写重点与手敲代码的授课风格，能帮助大家更好地深入掌握相关知识
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初始化地图引入import*asesriLoaderfrom'esri-loader'主要定义privatemapId:string=''privatemap:anyprivatemapview:anyprivatemarkers:any={} //所有类型标记点privategisConstructor:any//gis构造函数privategraphicsLayer:any//图形图层privatesr:any//坐标系privategisModules:any=['esri/Map','esri/layers/TileLayer', //切片服务'esri/layers/MapImage
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SAPQM中阶之ReferenceOperationSet的使用 在SAPQM模块里，有一个不常用的主数据，叫做ROS(ReferenceOperationSet,参考工序集)。项目实践中，它很少被使用到。但是笔者确实在某个项目里，注意到QM模块有使用这个功能。所以，打算花点时间捣鼓捣鼓。 1,如下菜单路径或者事务代码QP11用于创建ROS数据。 不输入任何group代码，回车， 然后去维护检验工序以及检验特性数据， 保存即可， ROSGroup50000006就创建好了。 2,我们在事务代码QP01创建检验计划的时候，就使用ROS主数据实现数据的快捷录入。 选中Re
