few-shot learning的度量学习方法阅读与总结，目标是找到一篇文章，解决few-shot的以下问题：在基类上，模型学会区分相似和不相似的实例，从而提高下游任务的性能；支持集的样本过少，计算得到的类代表原型和实际期望得到的类原型有较大偏差，如何矫正有偏的类原型，进而提高模型分类精度。

今天更换了一个新域名，顺便修改了配置及fluid主题配置、网页访问统计、URL链接优化。

记一下pycharm连接远程服务器，步骤。

学习注意力机制的原理和实现代码

1.PPT整体展示图表之后局部高亮步骤教学 2.Others 视频转GIF工具 PPT立方体形状变薄

电子笔记

有关耳脑电的概述、4个应用类别的可行性、公开数据集的材料调研。

Server端代码

为了实现及时聊天，即两方可以任意向对方发送连续的多条消息的功能，需要使用epoll。在内核中，socket对象缓冲区recv()、标准输入缓冲区input()都分配了一段内存，内存对应一个整型编号（数组下标），这个编号就是文件描述符file describer。