算法复杂度分析
算法复杂度分析是计算机科学中的一项核心任务，用于评估算法在处理不同规模问题时所需的资源，包括时间和空间。这种分析通常分为时间复杂度和空间复杂度两个部分，具体如下：
nnn
最近邻归一化提升了多模态检索效果
多模态模型借助大规模预训练，在图像描述、视觉问答和跨模态检索等任务中取得了强劲但仍有不足的表现。本文中，我们呈现了一种简便高效的方法——最近邻归一化（NNN），能在无需额外训练的情况下，纠正已训练的对比图像-文本检索模型中的错误。我们发现，在我们测试的所有对比
算法复杂度分析是计算机科学中的一项核心任务，用于评估算法在处理不同规模问题时所需的资源，包括时间和空间。这种分析通常分为时间复杂度和空间复杂度两个部分，具体如下：
多模态模型借助大规模预训练，在图像描述、视觉问答和跨模态检索等任务中取得了强劲但仍有不足的表现。本文中，我们呈现了一种简便高效的方法——最近邻归一化（NNN），能在无需额外训练的情况下，纠正已训练的对比图像-文本检索模型中的错误。我们发现，在我们测试的所有对比