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文档写作利器:Markdown

一、前言 无论你是软件开发者,还是互联网写作者,为了使自己写的文档或作品更好的流通,便于在不同场合、不同环境、不同人群的查看,亟需寻求一种通用、便于扭转、留存的文档格式。 在这之前、现在或者今后,你可能会存在以下这些困扰: 作为软件开发者、架构师,写的设计文档到底应该以什么样的格式来保存呢?是word、txt、pdf,还是html呢?这些文档格式,在不同情况下,可能都会存在。有时为了便于评审、修改,会采用word格式;有时为了防止文档篡改,会采用pdf格式;有时为了便于网页浏览(如:GitLib),会采用html格式。难道要针对不同格式进行不同的编写吗? 作为互联网写作者,写的文章希望能够在不同的平台能够发表,分享给更多的人。而在不同互联网平台,如:微信公众号、CSND、知乎、有道云笔记等,文章的排版会花费你大量的时间,不同平台排版上也会存在一些差异性,甚至让你抓狂。难道不同平台要进行不同排版的调整吗? 办法总比困难多! 上述的这些困扰,Markdown就能很好的解决,接下来我们一起来了解下它吧。 二、Markdown是什么 Markdown是一种可以使用普通文本编辑器编写的标记语言,...

再次刷新单模型纪录!快手登顶多模态理解权威榜单VCR

转载自:机器之心 多模态理解领域的权威排行榜纪录,又被来自国内的技术团队刷新了。 近日,多模态理解领域国际权威榜单 VCR(视觉常识推理,Visual Commonsense Reasoning)刷新了排名,来自国内短视频平台快手研究团队MMU(Multimedia understanding)自研的 VLUA 多模态模型以两个单项成绩「82.3、87.0」和总成绩「72.0」的分数登上榜首。 快手自研 VLUA 多模态模型登顶 VCR 榜单。 近年来,多模态理解技术在视频内容社区、电商等领域有着广泛的应用场景,VCR 榜单由华盛顿大学等研究机构于 2018 年发起,基于大规模图文多模态数据集,旨在将图像和自然语言理解二者结合,验证多模态模型高阶认知和常识推理的能力,让机器拥有「看图说话」的能力,是多模态理解领域最权威的排行榜之一。 VCR 任务设置了问答 (question answering) 和解释 (rationale) 两个子任务。具体而言,在问答任务中,给定一张图片,计算机要回答一个用自然语言描述的和图片相关的问题;在解释任务中,计算机将在给出答案的基础上,给出为什么选择...

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