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
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
一、概述为了尽量给甲方降低成本，决定使用较低成本的PHY芯片RTL8201F-VB-CG芯片。移植官网的以太网demo程序，git上下载了一份很好看的rtl8201F的驱动程序，用来替换官方demo的lan8742程序。并没有直接通，于是开始了调试之路。二、平台芯片型号：stm32h753官网例程文件名：STM32Cube_FW_H7_V1.10.0三、原理图四、遇到的问题使用官网lwip的demo，下载RTL8201F-VB-CG驱动程序并替换lan8742驱动芯片程序，使用PC机ping设备ping不通五、调试过程1.确定PHY驱动芯片的寄存器可以读取和写入。通过函数接口HAL_ETH_R
一、概述为了尽量给甲方降低成本，决定使用较低成本的PHY芯片RTL8201F-VB-CG芯片。移植官网的以太网demo程序，git上下载了一份很好看的rtl8201F的驱动程序，用来替换官方demo的lan8742程序。并没有直接通，于是开始了调试之路。二、平台芯片型号：stm32h753官网例程文件名：STM32Cube_FW_H7_V1.10.0三、原理图四、遇到的问题使用官网lwip的demo，下载RTL8201F-VB-CG驱动程序并替换lan8742驱动芯片程序，使用PC机ping设备ping不通五、调试过程1.确定PHY驱动芯片的寄存器可以读取和写入。通过函数接口HAL_ETH_R
最近迷上了FPGA的网络通信和GTP光通信，个人感觉光通信简单一些，那就从难得网络通信开始吧，先搞个最简单的，使用MDIO配置和读取网络PHY的信息。板子：米联客的MA703FA（A7-35T板子）；参考例程：正点原子达芬奇开发板例程；IDE：vivado2020.2；具体的原理啥的建议去看正点原子的文档吧，讲得很好，但原子的例程感觉不贴近实际项目，所以我改了一下，使之适合真是项目。先来看看这块芯片RTL8211FD的数据手册。这是官方给的应用架构，很简单，RTL8211FD与MAC通信，通过MDC和MDIO配置。芯片BD，没啥好说的，典型的rgmii接口，内部模块电路感觉没必要深究，反正也不
最近迷上了FPGA的网络通信和GTP光通信，个人感觉光通信简单一些，那就从难得网络通信开始吧，先搞个最简单的，使用MDIO配置和读取网络PHY的信息。板子：米联客的MA703FA（A7-35T板子）；参考例程：正点原子达芬奇开发板例程；IDE：vivado2020.2；具体的原理啥的建议去看正点原子的文档吧，讲得很好，但原子的例程感觉不贴近实际项目，所以我改了一下，使之适合真是项目。先来看看这块芯片RTL8211FD的数据手册。这是官方给的应用架构，很简单，RTL8211FD与MAC通信，通过MDC和MDIO配置。芯片BD，没啥好说的，典型的rgmii接口，内部模块电路感觉没必要深究，反正也不
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
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
?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
?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
