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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Eclipse首选项(Preferences)设置首选项该对话框可通过框架管理但是其他插件可以设置其他页面来管理首选项的配置。我们可以通过Window菜单选择Preferences菜单项来开启该对话框。首选项页面有多个分类组成。你可以在左侧菜单中展开各个节点来查看首选项的配置。左上角的输入框可以快速查找首选项页面。你只需在输入框中输入要查找的首选项页面的字母即可快速找到对应的首选项页面。例如：输入font即可查找到Font(字体)首选项页面。在你完成首选项页面的配置后点击OK按钮就可以保存配置，点击Cancel按钮用于放弃修改。

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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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题意n个节点，n你构造树的节点之间的最短路构成一个n×n的最短距离矩阵d；同时给你n×n的权重矩阵c；最最小的Σdij*cij思路1.显然，中序遍历，对于根节点来说，左边的序号小于根，右边的需要大于根2.cij同化成对于i，j之间的最短路上，每条边增加cij，这样相当于对每条边考虑了3.下面就是常规套路了，区间dp，dp[l][r]代表范围l-r构成的子树，求和的最小值枚举l，r的根节点k，显然需要dp[l][r]+=dp[l][k-1]+dp[k+1][r]其次，需要分别统计红色，蓝色线的价值，即左子树内的几点到其他节点，以及右子树内的点到其他节点的价值，这相当与cij的子矩阵求和；这个可以