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一个普通学生在掘金的2022 写在前面   2022年年终总结，一开始满怀憧憬，准备从多个角度好好写写这一年的得失。但是各种琐事缠身，一直也没有下笔。眼看着活动截止日期一天天的靠近，连标题都没确定的我

CLIP源码解析篇 在上一小节中，我已经为大家介绍了CLIP的原理，那么这一篇我将来为大家介绍介绍CLIP的代码，让我们一起探索CLIP的奥秘~~~

在之前的博客中，我为大家介绍了很多计算机视觉方向的知识，最近的几期中，也为大家介绍了NLP相关的内容。那么这篇我将为大家介绍一篇被称为CLIP的论文，它将NLP和视觉相结合，实现了多模态的任务。

Hello，大家好，祝JYM中秋快乐，阖家团圆。节前最后一篇，陪你走到最后一刻。🥗🥗🥗本节将为大家介绍GPT和BERT的原理，一起来学学叭。🍚🍚🍚

为大家详细介绍空洞卷积的概率、使用空洞卷积的优势和缺陷以及如何缓解提到的缺陷并高效利用空洞卷积🥂🥂🥂

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第24天，点击查看活动详情 RCNN原理 写在前面 RCNN是目标检测领域的开山之作，作者是Ross Girshick ，我们称之为

本文为大家介绍了一种AnoGAN的改进的缺陷检测方法，在训练阶段使用了编码器结构将真实图片映射为潜在变量，测试阶段直接利用训练好的编码器获取潜在变量，大幅度减少了测试所有时间。

本文介绍了一个可玩性非常强的GAN网络——GycleGAN，可以实现各种风格的转换。如将一张自己拍摄的美景转换为梵高莫奈等风格的图画，让你体验一次当美术大家的感觉，也可以打造专属动漫头像，十分有趣。

今天这节将为大家介绍LSTM、ELMO和Transformer模型，学完今天这些内容，在下一讲我们就来介绍我们的正主了————GPT和BERT。🍄🍄🍄