CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training，以下简称 CLIP) 模型是 OpenAI 在 2021 年初发布的用于匹配图像和文本的预训练神经网络模型，可以说是近年来在多模态研究领域的经典之作。该模型直接使用大量的互联网数据进行预训练，在很多任务表现上达到了目前最佳表现（SOTA） 。
本次我们尝试使用 Google 开源的 Conceptual Captions 数据集来训练 CLIP 模型，并对其效果进行一定的验证。
文章浏览阅读141次。题目1题解1from queue import PriorityQueueclass Solution: def mostCommonWord(self, paragraph: str, banned: List[str]) -> str: pq = PriorityQueue(maxsize=0) for c in "!?',;.": ..._python里为什么会出现这样的结果? >>> -10//3, 10//-3, -10//-3, -(10//3) (-4, -
文章浏览阅读470次。我觉得这张图就够了，实际上tf.nn.embedding_lookup的作用就是找到要寻找的embedding data中的对应的行下的vector。tf.nn.embedding_lookup(params, ids, partition_strategy=‘mod’, name=None, validate_indices=True, max_norm=None)参数说明：par..._tf.nn.embedding_lookup(
文章浏览阅读6.5k次，点赞6次，收藏18次。俗话说：工欲善其事，必先利其器。在学习一门编程语言之前，我们必须先安装好它的开发环境，由于工作需求不得不去研究C51单片机的知识。下面就开始安装我们的开发环境keil4。1,、打开keil的官网http://www.keil.com/c512、鼠标移到C51V960A.EXE，右键鼠标点击在新标签页打开链接，点击后浏览器就开始下载了（如果你的电脑下载了下载软件，那么就在你的下载软件中下载..._keil4没有stc怎么办
文章浏览阅读332次。table选项卡原理$(this).addClass("active").siblings().removeClass("active");_table 选项卡
文章浏览阅读1.6k次，点赞98次，收藏94次。将一份代码成功编译后，可以得到一个可执行程序，程序运行后，相关代码和数据被load到内存中，并且操作系统会生成对应数据结构（比如PCB）对其进行管理及分配资源，准备工作做完之后，我们就可以得到一个运行中的程序，简称为进程，对于操作系统来说，光有进程的概念是无法满足高效运行的需求的，因此需要一种执行粒度更细、调度成本更低的执行流，而这就是线程Windows中的线程
文章浏览阅读2.5k次，点赞25次，收藏29次。这说明对于垂直于w的向量，householder变换的作用就是对其不起任何作用，那么对于一个普通的向量v来说，平行于w的分量被householder反向，垂直于w的分量不变，那么最终的效果就是将向量v作关于法向量为w的平面的镜像对称。给定一个m×n的矩阵A，其中m≥n，即矩阵A是高矩阵或者是方阵，QR分解将矩阵A分解为两个矩阵Q和R的乘积，其中矩阵Q是一个m×n的各列正交的矩阵，即QTQ=I，矩阵R是一个n×n的上三角矩阵，其对角线元素为正。，an是线性无关的，而且得到了一个正交向量组q1，q2，_matlab qr分解
文章浏览阅读3.9k次，点赞4次，收藏3次。Zabbix5.4、6.0、6.2、6.4、7.0路线图新鲜发布！APM、安全性和合规性监控、高级事件关联和企业告警控制台、客户门户、日志管理、新增的可视化和报告、云本地可扩展性和HA等等！Zabbix的长期路线图更新丰富，一睹为快！Zabbix官方培训将在上海、北京、深圳、广州举办，短时间内系统学习，深入掌握，更好地将Zabbix应用到工作中！..._zabbix 发布 时间
文章浏览阅读6k次，点赞7次，收藏5次。前两天接手公司Dorado项目，由于IDEA中没有 Dorado插件，无奈又下载了eclipse（ps:个人还是比较喜欢用idea的）eclipse带Dorado插件的链接：https://pan.baidu.com/s/1SayfdnlWELGuY9AE6BTiKg 提取码：t7vw刚接手Dorado，不太熟找个例子试下，Dorado文档，根据文档介绍，笔者一步一步的开始搭建项目，..._org.springframework.beans.factory.beandefinitionstoreexception: failed to re
文章浏览阅读84次。笔记内容来源于宋浩老师概率论课程_什么时候用古典概型什么时候用全概率公式
文章浏览阅读490次。我们人类在从不同距离，不同方向，不同光照条件下观察一个物体时，虽然这个物体的大小，形状，明暗都会有不同，但是我们仍然可以判断出，它们是同一个物体。由于图片中存在噪声，导数对噪声敏感，如果直接提取边缘，会有许多噪声的地方也会出现极值，所以先用高斯平滑滤波，可以突出图片中边缘，去除噪声；注：由于提取边缘用的高斯滤波，高斯平滑函数的σ决定高斯函数的胖瘦和高低，即决定边缘提取的精度，σ越小，边缘提取越精确。由于图片中的边缘是分布在不同方向上的，比如横着方向提取的边缘，表示图片在这一区域的像素值，横着方向变化剧烈。_数字图像处理学习
文章浏览阅读5.9k次，点赞3次，收藏14次。1、安装软件——KingstVISKingstVSI软件安装地址没有安装难度，就一顿下一步就行，有个驱动安装窗口一定要点安装2、软件安装完，界面如下图：包含4部分：工具栏、通道设备栏、波形显示窗口、采样结果分析窗口..._kingstvis
文章浏览阅读1.6k次。From:http://blog.csdn.net/smstong/article/details/205672350 引言理解vim的启动过程对于增强使用vim的信心非常重要，本文所有的信息均来自vim自身提供的参考手册和作者实际操作实践。VIM REFERENCE MANUAL的Starting Vim这节详细描述了vim的启动过程。vim完整的启动过程非常复杂，因为要_gvim 添加脚本加载路径