复式记账法的理解

本文阐述了会计科目的核心概念及借贷原理的应用。通过“从那里来到这里去”的比喻,解释了每一笔经济业务中资金流向的本质。进一步解析了会计科目、借贷方向以及数字增减之间的关系。

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Author:zfive5

Email:zfive5@163.com


任何一笔经济业务一定包含 “从那里来到这里去”这个道理


"从那里来到这里去"的 "那里"   与    "这里"   就是会计科目 

"那里/这里”          的 "流入”还是“流出” 就是借贷方向

"流入/流出"            的 "增加”还是“减少” 就是数字正负  


一个会计科目通过借贷与正负,有四个维度考量


单式与复式的图解(图来自互联网)


### 视觉语言模型 (VLM) 大模型简介 视觉语言模型(Visual Language Model, VLM)是一类结合了计算机视觉和自然语言处理能力的多模态模型。这类模型能够理解并生成与图像、视频等相关联的文字描述,从而实现跨模态的任务支持。 #### 架构概述 VLM 的核心架构设计通常依赖于两种主要组件:**视觉编码器**和**语言解码器**。 - **视觉编码器**负责提取输入图像或视频中的特征信息。常见的视觉编码器包括基于 Transformer 的结构以及卷积神经网络(CNN),例如 ResNet 或 ViT(Vision Transformers)。在某些情况下,会采用自监督学习方法来预训练视觉编码器,比如 DINO 模型所使用的 Teacher-Student 架构[^3]。 - **语言解码器**则用于生成针对视觉内容的语言表达。这部分常由强大的 NLP 模型构成,如 BERT、GPT 及其变体。两者通过特定机制融合在一起,形成一个多模态交互框架。 具体到实现细节上,在一些开源项目里可以看到如何利用 PyTorch 将图片分割成若干小块后再映射至固定长度向量空间的例子[^4]: ```python import torch.nn as nn class PatchEmbedding(nn.Module): def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, embed_dim=512): super().__init__() self.proj = nn.Conv2d(3, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size) def forward(self, x): x = self.proj(x).flatten(2).transpose(1, 2) return x ``` #### 应用场景分析 得益于其出色的多模态处理性能,VLM 被广泛应用于多个领域: - **视频字幕生成**: 给定一段未标注过的视频片段,VLM 能够自动为其配上合适的文字说明. - **语义搜索引擎优化**: 用户上传一张照片或者简单描述需求之后,系统借助 VLM 提供更加精准的结果匹配服务.[^2] 尽管如此,值得注意的是并非所有的优秀作品都会第一时间出现在 Vision Arena 或者 Open VLM Leaderboard 上面;如果希望探索更多可能性的话,Hugging Face Model Hub 等平台或许是一个不错的选择途径之一.[^1]
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