本文介绍了一种名为ConViT的混合卷积-自注意力神经网络，通过门控位置自注意力机制，在图像分类任务上表现出优异性能和更高的样本效率，并提高了对定位特征的注意力。

我们提出了一个通用框架，能够识别不同模型部件在视觉转换器（ViTs）中的作用，并通过文本解释。应用于多种 ViT 变种，获得不同组件在特定图像特征方面的作用，以促进图像检索、可视化令牌重要性热图和减轻错误相关性等应用。

halfrost/LeetCode-Go LeetCode-Go 是使用 Go 语言解决 LeetCode 题目的项目。 该项目的主要功能、关键特性、核心优势： 提供了 LeetCode 题目的 Go 解决方案 测试覆盖率达到 100%，运行时间超过 100% 可帮助提升算法技能，准备面试 jagrosh/MusicBot MusicBot 是一个 Discord...

本研究介绍了一种创新的方法 Llama-VITS，通过大型语言模型（LLMs）增强 TTS 综合效果，提高了情感表达能力。实验结果显示，Llama-VITS 在 LJSpeech 数据集上与原始 VITS（ORI-VITS）和集成 BERT 的模型（BERT-VITS）的自然性相当。

研究发现DenseNets在ResNet风格架构中被低估，通过串联密集连接展示了DenseNets的优势，进行了架构调整和改进训练方法以提高性能和内存效率。模型在ImageNet-1K等领域展现了接近最新模型的性能，揭示了串联连接胜过加法连接的优点，推荐DenseNet风格的设计。

该文介绍了一种无监督对象定位方法，利用自我监督预训练特征，在图像中发现对象而无需手动注释。该方法能够在开放式视觉系统中进行感知任务，对于不知道数据集中包含哪些对象的情况下，能够发现对象。

该文介绍了DualToken-ViT视觉变换模型，它融合局部和全局信息，使用位置感知的全局标记来丰富全局信息，改进了图像的位置信息。在图像分类、物体检测和语义分割任务上进行广泛实验，展示了DualToken-ViT的有效性。

杜老师分享了一款自己训练音色模型并转换语音的工具，已整理成一键包。使用步骤包括解压、打开webui、录制声音、切片、预处理、写入配置文件和训练。如果需要使用模型，则切换到推理项。

[TOC] 前言： Apr 23,2023更新：现在已经可以正常访问,项目已存档并停止维护:https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc 更新：目前无法正常访问Github原项目地址，据说因为有人用它跑政治敏感的东西所以作者删库跑路了=_=如果属实那么只能手动上传整合包到服务器， 体验了一把最近很火的so-vits-svc...