霍华德：为什么奥尼尔那么讨厌我？他是不是想和我打一架？

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全文如下：前湖人中锋德怀特-霍华德日前在接受采访时，谈到了与TNT评论员沙奎尔-奥尼尔之间持续了多年的恩怨。他表示自己很困惑，因为奥尼尔对他的批评和诋毁似乎永无止尽。霍华德说：“我在想他是不是想要和我打一架还是怎么的，因为每次有人在电视上说了些什么，他就会反驳。（开始模仿沙克的口气）不，我不这样认为。湖人有5个名人堂球员？不，不，不，只有4个，他可不算，别把他放在那个位置。别，别这么干。”

霍华德表示自己从来没有把这些放在心上。“我和他之间没有过节。我不想变成他那样，但是我喜欢看他做他自己。我觉得他是史上最具统治力的球员。没有那个球员有他那样的统治力。我就是在想，为什么他那么讨厌我？有人跟随他的脚步，他应该感到高兴才是。”霍华德透露自己甚至曾经主动去找奥尼尔聊过，想消除两人之间的误会。但是奥尼尔过于傲娇，他完全欣赏不了霍华德对他的搞笑模仿。
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【CVPR】华为诺亚提出 TNT，改进视觉 Transformer

出品人：jaelgu（GitHub）

Vision Transformer 首先将输入图像分成几个图片块，然后通过注意力机制计算两个表示及其关系。由于自然图像复杂度高，具有丰富的细节和色彩信息，块分割的粒度不足以挖掘不同尺度和位置的物体特征。TNT（Transformer in Transformer）指出这些局部的图片块内的注意力对于构建具有高性能的视觉转换器也是必不可少的，并探索了一种新的架构。在几个基准上的实验都证明了 TNT 架构的有效性，例如，在 ImageNet 上实现了 81.5% 的 top-1 准确率，比具有类似计算能力的最先进的 Vision Transformer 高约 1.7%成本。

TNT 将图片块（例如，16×16）视为“视觉句子”，并将其进一步划分为更小的块（例如，4×4）作为“视觉词”。每个单词的注意力将与给定视觉句子中的其他单词一起计算，计算成本可以忽略不计。将单词和句子的特征进行聚合以增强表示能力。在每个 TNT 块中，外部 transformer 块用于处理 patch 嵌入，而内部 transformer 块则从像素嵌入中提取局部特征。通过线性变换层将像素级特征投影到 patch 嵌入的空间，然后将其添加到 patch 中。通过堆叠 TNT 块，建立了用于图像识别的 TNT 模型。

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巴克利：时光老人找上勇士了，克莱和格林都在沉睡

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全文如下：TNT评论员查尔斯-巴克利在节目中谈到了勇士的现状。

巴克利说道：“这支球队变得更老了。如果你看看上赛季的总决赛，是谁帮助他们赢下总冠军呢？是（安德鲁）威金斯、（乔丹）普尔。这就是我那么说的原因，现在取决于他们的年轻球员们了。（乔纳森）库明加、（摩西）穆迪、（乔丹）普尔还有（詹姆斯）怀斯曼。

“我很爱克莱（汤普森），但是他在沉睡，德雷蒙德（格林）也是。他们和以往不一样了。他们不是两三年那样了。当我看着勇士打篮球，我想说的是，时光老人找上他们了。这些家伙在一起赢得了4个总冠军。

“克莱曾经是NBA中最好的攻守兼备球员，他不是以前那个他了。”
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