圖像辨識顧名思義就是辨別圖片，然而這彷彿是人類與生俱來的能力，其實卻是我們從出生以來慢慢累積的技能。 而人類在學習辨識圖片的過程也非常簡單，就是不斷的犯錯。 答錯的時候被糾正，答對的時候被獎勵。 機器同理，當我們在應用機器學習技術去辨識圖片時，我們也是告訴機器每一張圖片分別代表的是什麼，最後再測試機器的學習情況如何，並根據結果作學習方式的調整。 雖然這個過程彷彿與人類的學習過程是一樣的，但這其中卻有著兩個最大的不同處，而這兩點分別是為何在圖像識別中 人工智慧 尚無法超越人類，也是為何人工智慧具備著龐大的潛能。 一為人類大腦的成熟度遠遠的勝過人工智慧
白色 素 、 杏 、 縞 、 垩 、 鶴 、 皓 、 皚 、 皤 、 皫 、练 灰色 蒼 、 華 、 銀
《 三國志 》中記載曹操远祖是 漢代 初期的 相国 曹参 ，但是 裴松之註 曰："嵩，夏侯氏之子， 夏侯惇 之叔父。 太祖于惇为从父兄弟" [7] ； 胡三省 註《 資治通鑑 》稱：「曹氏，夏侯氏之出也」 [2] :9 ；曹氏先世實屬難考 [2] :13 。 曹操少年时机警、权数 [2] :14 。 十岁时曾经在家乡击退鳄鱼 [8] ，但性格放荡不羁 [2] :14 。 曹操的叔父 曹熾 數次在曹嵩面前批評曹操，曹操聽到後心生不满。 有次在曹熾經過時，曹操突然裝作中風的樣子，曹熾急忙去找曹嵩，曹嵩赶来時，曹操卻和平常一樣，說自己原本就沒有病，因不受曹熾喜愛，所以曹熾就亂說謊。 所以之後曹熾再告曹操的狀時，曹嵩都不相信他的話，曹操也更加肆无忌惮。 [9] 。
这里的"家人"有亲疏远近，至少有直系非直系关系；"生病"可以是小病、重病甚至不治之症；生病了不代表就要住院；住院了不一定需要你去照顾，你既不是医生也不是护士；你的工作因此就辞职而不是请假，这也很牵强；更要看距离远近，家人住院的地方就在你单位旁边，当然可以去照看，但这就没必要辞职了；家人在千里之外住院，需要你大老远你赶回去照顾，黄花菜也凉了，其他家人指望不上你...... 所以，"家人生病"可以作为自己请假的理由，但一般不能作为你辞职或者离职的理由。 当然，总有特例，也会有"家人生病"可以作为换工作理由的场合，比如你在想领导提出离职时善意的谎言。
隨著網友們廣泛地流傳運用，現代社會對於直男的定義，已經不是泛指所有異性戀男性，而是專指「不太會跟異性互動、會對女性說出或做出尷尬言行的男性」。 通常直男會有木訥、不體貼、思考直線、反應遲鈍、不善於變通、不懂閱讀空氣、容易以自身視角看待事情、相處時難以和他人情緒需求產生共鳴等特點。 諮商心理師瑪那熊分析...
我們想讓你知道的是 成功是相對的概念，每個人對成功的定義都不同。 對於某些人來說，成功可能是更多收入；對某些人來說，成功可能是擁有更高的社會地位或影響力；對某些人來說，成功可能是擁有幸福家庭或健康身體。 如同文中所述，無論成功對你而言代表了什麼，它是過程，而不是單一節點。 文：下班輕鬆賺 作為現代職場的一份子，我們都追求成功。 成功不僅僅代表著我們在工作中取得了優秀的成果，更意味著能夠實現自己的目標和夢想，得到自我認可和滿足感。 然而，與此同時，成功也帶來了壓力、焦慮和自我懷疑。 我們的言行受到更多的關注與檢視，不只他人在看，我們自己更是會斤斤計較，上個月拿冠軍，這個月就不能第二。 面對這些挑戰，我們需要懂得管理成功，以實現長期的職業和個人成長。 區分清楚「成就」與「成功」
痦子是什麼？每個人都會長嗎？ 痦子還有一個別名 — 痣，它實際上是痣細胞的增生現象，有時候還會長毛。嬰兒、少年、老年都可能長痣，女性生痣的機率比男性大，青春期時痣也會明顯的增多，年齡越大，數目也會越多。
(2014年7月21日) 请加上合适的文內引註来 改善此条目 。 此條目需要 編修 ，以確保文法、 用詞、语气 、 格式 、 標點 等使用恰当。 (2023年3月11日) 請按照 校對指引 ，幫助 编辑 這個條目。 （ 幫助 、 討論 ） 汉字字体风格 字形 漢字文化 衍生文字 字音 信息技术 其他 注意 ：本條目可能有部分字元無法顯示，若遇此情況請參閱 Wikipedia:Unicode擴展漢字 。 查 论 编 深綠色 ：主要使用 繁體字 的地区（ 臺灣 、 香港 、 澳門 ）。 綠色 ：正式采用简化字，但也使用繁體字的地区（ 新加坡 、 马来西亚 ）。 青綠色 ：主要使用 简化字 的地区（ 中国大陆 、 佤邦 ）。
具体而言，作者首先从2个方面分析了导致线性注意力性能下降的因素：焦点能力和特征多样性。 为了克服这些局限性，作者引入了一个简单而有效的映射函数和一个高效的排名恢复模块，以提升自注意力的表达能力同时保持低计算复杂度。 广泛的实验表明，作者的线性注意力模块适用于各种先进的视觉Transformer模型，并在多个基准测试中始终取得了改进的性能。 代码：https://github.com/LeapLabTHU/FLatten-Transformer 1、简介 近年来，Transformer和自注意力技术在计算机视觉领域取得了巨大发展。 随着Vision Transformer的出现，自注意力技术在图像分类、语义分割和目标检测等各种视觉任务中展现出了巨大的潜力。
