文章目录出错环境问题分析问题解决总结出错环境M1芯片，pycharm，macos系统问题分析import出错要么包没装对，要么名字有冲突问题解决github上有针对tensorflow包没安装对而引发的这个错误，引用放在这里我这边的原因我逐行排查代码，发现是这个步骤出的问题：分析了一下原因：我复现别人的代码，别人的环境中有一个onmt文件夹了，但我还傻乎乎装了一个这个onmt的包卸掉这个onmt包，发现能继续往下运行了但是当我把importtorch取消注释后，发现有报了这个错误然后我检查了torch的版本，并且将torch从1.3->1.10错误再次解决后面也就没再有这个错误了。总结几乎就是

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

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文章目录adbfiletransfer使用文档adb命令行进行文件传输注意事项adbpush🎈路径名约定push文件保持名字直接传输传输的同时更改名字非法的路径参数非法的路径参数powershell函数更多adb文件传输示例绝对路径传输文件实例相对路径传输示例利用adbshell检查android设备文件adbpulladbfiletransfer使用文档包括三个子命令:比较常用的是前面使用adbpush可以用来向anroid设备传输文件另一方面,adbpull可以从android设备将文件拉取到电脑上pushpush[--sync][-zALGORITHM][-Z]LOCAL...REMOT

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有这个想法的初衷喜欢电子和DIY硬件的朋友对稚晖君应该都不陌生，他定期都会分享一些自己做的好玩的硬件，他之前做了一个ElectronBot桌面机器人我就很感兴趣，所以就自己也做了一个。起初我只是自己开发了一个叫电子脑壳的上位机软件，大家在之前的博客里应该也有见到，是个用WinUI（WASDK）开发的Windows应用软件。ElectronBot机器人要一直和电脑连接通过应用进行控制，很多的网友都想ElectronBot脱离电脑使用，于是我也想着能有什么好办法，所以也就有了这个标题的想法。项目代码地址技术选型大家想到树莓派肯定就会想起python,大学的时候玩树莓派确实用python比较多，但是

有这个想法的初衷喜欢电子和DIY硬件的朋友对稚晖君应该都不陌生，他定期都会分享一些自己做的好玩的硬件，他之前做了一个ElectronBot桌面机器人我就很感兴趣，所以就自己也做了一个。起初我只是自己开发了一个叫电子脑壳的上位机软件，大家在之前的博客里应该也有见到，是个用WinUI（WASDK）开发的Windows应用软件。ElectronBot机器人要一直和电脑连接通过应用进行控制，很多的网友都想ElectronBot脱离电脑使用，于是我也想着能有什么好办法，所以也就有了这个标题的想法。项目代码地址技术选型大家想到树莓派肯定就会想起python,大学的时候玩树莓派确实用python比较多，但是

这是一篇linkedin发表的深度迁移学习综述,里面讲了一些对于search/recommendsystem中的迁移学习应用.有不少指导性的方法,看完后摘录出来对于ranking方向的TL,主要有两种transfer方式:Modeltransfer对于参数量非常大的预训练模型,Fine-tuning训练代价比较大,这里基本没介绍,不太可行.更适合应用的方式是multi-tasktraining.(尤其是在多个产品线通过user来联系的场景)Crossdomain:适用场景为冷启问题(新用户/新场景),提升accuracy(减少数据稀疏性,学到更多的健壮特征),增强用户模型,主要有下面这几种实现

这是一篇linkedin发表的深度迁移学习综述,里面讲了一些对于search/recommendsystem中的迁移学习应用.有不少指导性的方法,看完后摘录出来对于ranking方向的TL,主要有两种transfer方式:Modeltransfer对于参数量非常大的预训练模型,Fine-tuning训练代价比较大,这里基本没介绍,不太可行.更适合应用的方式是multi-tasktraining.(尤其是在多个产品线通过user来联系的场景)Crossdomain:适用场景为冷启问题(新用户/新场景),提升accuracy(减少数据稀疏性,学到更多的健壮特征),增强用户模型,主要有下面这几种实现

这是一篇linkedin发表的深度迁移学习综述,里面讲了一些对于search/recommendsystem中的迁移学习应用.有不少指导性的方法,看完后摘录出来对于ranking方向的TL,主要有两种transfer方式:Modeltransfer对于参数量非常大的预训练模型,Fine-tuning训练代价比较大,这里基本没介绍,不太可行.更适合应用的方式是multi-tasktraining.(尤其是在多个产品线通过user来联系的场景)Crossdomain:适用场景为冷启问题(新用户/新场景),提升accuracy(减少数据稀疏性,学到更多的健壮特征),增强用户模型,主要有下面这几种实现