元宇宙的热度来的比预想的快不少，甚至在巨头们还在摩拳擦掌之时，市场已经发生了过度反应，但细心去观察，我们会发现，这个领域依然是媒体的热度居多，还不是行业的热度，因此，我们尝试从元宇宙的重要构成说起，看看元宇宙的“里子”究竟是些什么。或许我们已经很难去探明究竟是元宇宙炒作了区块链的技术，还是区块链炒红了元宇宙，毕竟在区块链里元宇宙的某些雏形已经显现，但无数事实又再次证明，两者的联系用千丝万缕来形容也不足为过。本文将首先简单介绍下区块链是什么以及有什么特点（了解者可跳过），随后从区块链技术本身出发，探讨元宇宙与区块链的融合之道。我们将从身份标识、去中心化支撑和资产支持三个大的方向阐述，为大家拆解

©PaperWeekly原创· 作者|孙裕道学校|北京邮电大学博士生研究方向|GAN图像生成、情绪对抗样本生成元学习（meta-learning）是过去几年最火爆的学习方法之一，各式各样的paper都是基于元学习展开的。深度学习模型训练模型特别吃计算硬件，尤其是人为调超参数时候，更需要大量的计算。另一个头疼的问题是在某个任务下大量数据训练的模型，切换到另一个任务后，模型就需要重新训练，这样非常耗时耗力。工业界财大气粗有大量的GPU可以承担起这样的计算成本，但是学术界因为经费有限经不起这样的消耗。元学习可以有效的缓解大量调参和任务切换模型重新训练带来的计算成本问题。元学习介绍元学习希望使得模型获

当使用map()和enumerate()时，Swift将分解枚举元组:map(enumerate([1,2,3])){(index,element)inindex+element}但是，这似乎无法与额外的闭包参数一起使用(例如，使用reduce()):reduce(enumerate([1,2,3]),0){(accum,(index,element))inaccum+index+element}此操作失败并显示错误:使用未声明的类型“索引”。我是否遗漏了一些简单的东西，或者Swift根本不允许分解一个元组和一个附加参数？我在1.1和1.2中尝试过这个。(现在，我使用速记参数名称。)