最近 Transformer 非常流行。Transformer 本身应用在 NLP 中，直到 2020 年 Google 带来了视觉领域的应用 Vision Transformer（ViT）。其在图像分类上达到了接近 SOTA 的程度，标志着视觉中 self-attention 类网络也可以很好的代替 CNN 完成工作。许多人甚至认为 Transformer 开启了视觉的新时代，未来能完全取代 CNN。
最近 Transformer 非常流行。Transformer 本身应用在 NLP 中，直到 2020 年 Google 带来了视觉领域的应用 Vision Transformer（ViT）。其在图像分类上达到了接近 SOTA 的程度，标志着视觉中 self-attention 类网络也可以很好的代替 CNN 完成工作。许多人甚至认为 Transformer 开启了视觉的新时代，未来能完全取代 CNN。
随着深度学习的发展，神经网络为了追求精度，结构越来越深、参数也越来越多。Google 推出的 MobileNet 在 accuracy 和 latency 之间做了平衡，更适合在计算力不足的移动端和嵌入式设备上应用。由于参数量比 ResNet 等网络少了很多，也适合我们在研究初期快速验证想法。
在 Kibana 上，我们经常使用 Filter 来过滤掉无用的信息。比如，我想关注 _id 为 123 的用户的一些指标，只需要添加一个这样的 Filter 就可以了：
就像 JavaScript 的 NPM，Python 的 pip，Java 的 Gradle，甚至 Ubuntu 的 apt-get 一样，我们在使用 Xcode 开发软件时也需要使用包管理工具。CocoaPods 就是这样的一款用 Ruby 编写第三方库依赖管理工具，每个 iOS Developer 都不会对它感到陌生。
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