字段类型text的时候首先"name":{“type”:“text”}的时候，我们存入一条数据叫零在金融id为1和另一条数据叫金融行业id为2这时候ES通过IK分词后name的倒排索引会这样存储nameid零1在1金融1金融2行业2这个时候使用匹配查询(match)，{“query”:{“match”:{“name”:“零在金融”}}}会先将零在金融分词为零、在、金融三个词，然后分别去倒排索引匹配。这时候会匹配出id为1和id为2的两行数据，但是由于id为1的零在金融数据匹配度更高，所以得分最高放在前面，而id为2的金融行业也会被查出来。这个时候使用精确查询(term){“query”:{“t

目录1.标题解读2.前言3.摘要部分4.引言部分 5.生成模型概述6.扩散模型的发展7.方法部分1.标题解读HierarchicalText-ConditionalImageGenerationwithCLIPLatents是一种层级式的基于CLIP特征的根据文本生成图像模型。层级式的意思是说在图像生成时，先生成64*64再生成256*256，最终生成令人叹为观止的1024*1024的高清大图。DALLE·2模型根据CLIP的文本特征和图像特征最终生成图像，可以看做CLIP的反向过程，因此DALLE·2被作者称为unCLIP2.前言022OpenAI提出DALLE2，根据文本描述生成原创性的、

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2、倒排索引的数据结构倒排索引其实包含了三种数据，分别是倒排表（PostingList）词项字典（TermDictionary）词项索引（TermIndex）这几种文件分别存储了不同的数据其中倒排表包含某个词项的所有id的数据存储了在.doc文件中；词项字典包含了indexfield的所有经过normalizationtokenfilters处理之后的词项数据，最终存储在.tim文件中。所谓normalization其实是一个如去重、时态统一、大小写统一、近义词处理等类似的相关操作；词项索引就是为了加速词项字典检索的一种数据结构，落地文件为.tip。.tip文件和.tim文件的数据结构如下图所

2、倒排索引的数据结构倒排索引其实包含了三种数据，分别是倒排表（PostingList）词项字典（TermDictionary）词项索引（TermIndex）这几种文件分别存储了不同的数据其中倒排表包含某个词项的所有id的数据存储了在.doc文件中；词项字典包含了indexfield的所有经过normalizationtokenfilters处理之后的词项数据，最终存储在.tim文件中。所谓normalization其实是一个如去重、时态统一、大小写统一、近义词处理等类似的相关操作；词项索引就是为了加速词项字典检索的一种数据结构，落地文件为.tip。.tip文件和.tim文件的数据结构如下图所

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

CIAGAN:ConditionalIdentityAnonymizationGenerativeAdversarialNetworks2020CVPR　　2005.09544.pdf(arxiv.org)（个人理解，欢迎指正错误） Introduction　　隐私：整个人脸　　可用性：是看起来自然的人　　文章去除真实人脸的同时生成了高质量的假人脸，可用于支持跟踪、检测等计算机视觉任务。与先前工作相比，本文的创新处在于可以在一定程度上控制人脸匿名效果，依据给定的身份参照指导假人脸的合成，到达合成图像接近参照图像的效果。　　文章指出，他们的的关键观察是，许多计算机视觉任务，如人的检测、多人跟踪、

CIAGAN:ConditionalIdentityAnonymizationGenerativeAdversarialNetworks2020CVPR　　2005.09544.pdf(arxiv.org)（个人理解，欢迎指正错误） Introduction　　隐私：整个人脸　　可用性：是看起来自然的人　　文章去除真实人脸的同时生成了高质量的假人脸，可用于支持跟踪、检测等计算机视觉任务。与先前工作相比，本文的创新处在于可以在一定程度上控制人脸匿名效果，依据给定的身份参照指导假人脸的合成，到达合成图像接近参照图像的效果。　　文章指出，他们的的关键观察是，许多计算机视觉任务，如人的检测、多人跟踪、

摘要：condition用于显式的等待通知，等待过程可以挂起并释放锁，唤醒后重新拿到锁。本文分享自华为云社区《AQS中的condition源码原理详细分析》，作者：breakDawn。condition的用法condition用于显式的等待通知，等待过程可以挂起并释放锁，唤醒后重新拿到锁。和直接用lock\unlock去做等待通知的区别在于，lock是不会释放锁的，但是利用的condition的await则可以，且唤醒后会自动重新拿回锁。Locklock=newReentrantLock();Conditioncondition=lock.newCondition();publicvoidco