本次要总结分享的是 推荐/CTR 领域内著名的deepfm[1] 论文，参考的代码tensor
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2022-11-14 18:22:22
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本次要总结和分享的是ICLR2017的关于GCN方面的代表作之一论文：SEMI-SUPERVISED
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2022-08-11 11:09:26
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hadoop详解一、hadoop核心框架1.什么是大数据?有什么特点2.Hadoop：大数据开源框架二、HDFS1.概述2，写文件的流程：3，读文件流程4.常用命令：5，Namenode datanode secondarynNamenode的工作职能6.Java API三、Mapreduce1.Mapreduce版本变化2.mapreduce机制3.mapreduce工作流程四、Yarn1.概
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2023-06-06 20:57:53
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paper链接：Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks目录AbstractIntroductionVision TasksClassificationModel Design and TrainingFeature ExtractorMulti...
原创
2022-01-30 17:06:29
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论文概述：
作者提出的多尺度的object detection算法：FPN（feature pyramid networks）。原来多数的object detection算法都是只采用顶层特征做预测，但我们知道低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征语义信息比较丰富，但是目标位置比较粗略。另外虽然也有些算法采用多尺度特征融合的方式，但是一般是采用融合后的特征做预测，而本
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2021-08-26 13:56:39
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paper链接：Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks目录AbstractIntroductionVision TasksClassificationModel Design and TrainingFeature ExtractorMulti...
原创
2021-07-13 16:33:37
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kudu是cloudera在2012开始秘密研发的一款介于hdfs和hbase之间的高速分布式存储数据库。兼具了hbase的实时性、hdfs的高吞吐，以及传统数据库的sql支持。作为一款实时、离线之间的存储系统。定位和spark在计算系统中的地位非常相似。如果把mr+hdfs作为离线计算标配，sto
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2017-12-10 20:31:00
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公号 GiantPandaCVSegGPT: Segmenting Everything In Context1. 论文信息标题：SegGPT: Segmenting Everything In Context作者：Xinlong Wang, Xiaosong Zhang, Yue Cao, Wen Wang, Chunhua Shen, Tiejun Huanghttps:
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2023-04-29 06:52:23
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论文链接2、使用步骤1.引入库2.读入数据总结
原创
2022-04-12 11:45:05
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本文就是VQGAN和DDPM的结合。在图像的2D特征向量上做加噪去噪，从而降低DDPM在全像素空间上生成造成计算量大的问题。而且在隐变量上训练DDPM在一定程度上并不会损失生成的细节。
Transformer有多牛逼不用多说，时隔7年我们再来看看论文原文，看看这篇深刻改变世界的文章都说了什么。当然逐字逐句解读
ResNet 的工作表面，只要建立前面层和后面层之间的“短路连接”（shortcut），就能有助于训练过程中梯度的反向传播，从而能训练出更“深”的 CNN 网络。DenseNet 网络的基本思路和 ResNet 一致，但是它建立的是前面所有层与后面层的密集连接（dense connection）。传统的 LL 层卷积网络有 LL 个连接——每一层与它的前一层和后一层相连—，而 DenseNet 网络有 L(L+1)/2L(L+1)/2 个连接。
在 DenseNet 中，让网络中的每一层都直接与其前面层相连，实现特征的重复利用；同时把网络的每一层设计得特别“窄”（特征图/滤波器数量少），即只学习非常少的特征图（最极端情况就是每一层只学习一个特征图），达到降低冗余性的目的。
推荐
原创
2023-01-11 14:52:16
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（直到 GPT 出来之前）大多数有竞争力的神经序列转换模型都是采用编码器-解码器结构，transformer 模型也不例外。
PBFT论文解读摘要部分1. 概要介绍2. 系统模型3. 服务属性4. 算法4.1 客户端4.2 PBFT 算法主线庭容错算法
原创
2022-12-27 12:44:13
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论文中最重要的discussion部分该这样写！ 一是没必要过于重复结果。因为结果已经在结果部分进行了展示，讨论部分的结果是为了“讨论”，就是对研究结果的意义进行分析的。当然只分析意义似乎过于单薄，而且在前言部分也有一定论述。该文建议我们围绕结果密切相关研究存在的问题进行讨论，也就是说该小领域中比较重要的科学问题，讨论的目的是说清楚你的研究解决了该领域中的具体什么
文章目录前言1、论文解读1.1.空间注意力热图可视化1.2.模型草稿1.3.详细模型1.4.设置温度系数1.5.实验2、代码讲解2.1.Decoder2.2.DecoderLayer总结前言 本文主要介绍下发表在ICLR2022的DAB-Detr论文的基本思想以及代码的实现。 1、代码地址 2、论文地址 另外，感兴趣可以看下本人写的关于detr其他文章：
原创
2022-04-30 14:09:50
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文章目录前言1、论文介绍1.1、研究问题2、核心代码1.引入库2.读入数据参考前言 本文主要介绍下ConditionalDetr论文的基本思想以及代码的实现。
原创
2022-04-19 10:19:20
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实例分割，是将物体检测和语义分割两者结合的任务，目的是在语义分割的同时，即便同一个类的物体之间，也会区别不同的个体。比如道路上两辆车，语义分割会将这两辆车划分为同一个颜色，也就是同一类;而实例分割则会将这两辆车划分为两个颜色，区别出这两辆车。 这篇文章便给出了一个很简单、可扩展，并且稳定性高的模型——Mask RCNN，来进行实例分割，这个模型还是以Faster RCNN为基础的（手动佩服Kaim
NLP论文解读：GPT-2摘要自然语言处理中，使用标注数据集的有监督fine-tuning方法成为主流。本文使用自行构建的新数据集WebText构建了一个语言模型直接处理下游任务。处理阅读理解任务时，GPT-2没有使用该task的标准训练集CoQA（127000+）进行fine-tuning，仍然好过4个baseline中的3个。语言模型的容量是零样本学习任务的重要成功要素，本文的模型有15亿参数
本次要总结的论文是 Convolutional Neural Netwo
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2022-08-21 00:01:41
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