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高性能PyTorch是如何煉成的？整理的10條脫坑指南
如何用最少的精力，完成最高效的 PyTorch 訓(xùn)練?一位有著 PyTorch 兩年使用經(jīng)歷的 Medium 博主最近分享了他在這方面的 10 個(gè)真誠(chéng)建議。 在 Efficient PyTorch 這
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張一鳴和黃崢，為什么厲害？頂級(jí)高手都具備的四種思維模型
01 思維模型，決定了你的人生狀態(tài) 電影《教父》中，有一句經(jīng)典臺(tái)詞：“花半秒鐘看透本質(zhì)的人，和花一輩子都看不清的人，注定擁有截然不同的命運(yùn)?！?思維模型，決定了你的人生狀態(tài)。 2014年，張一鳴觀察到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代面臨的問(wèn)題：信息爆炸式增長(zhǎng)的同時(shí)，內(nèi)
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谷歌最強(qiáng)NLP模型BERT，為何炫酷又強(qiáng)大？騰訊程序員給你從頭講起
一、背景介紹 搜索場(chǎng)景下用戶(hù)搜索的 query 和召回文章標(biāo)題(title)的相關(guān)性對(duì)提升用戶(hù)的搜索體驗(yàn)有很大幫助。query-title 分檔任務(wù)要求針對(duì) query 和 title 按文本相關(guān)性
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地球上的沙子能用完嗎？科學(xué)家開(kāi)始測(cè)量了
很多人不相信沙子會(huì)短缺，事實(shí)上，沙礫是地球上提取最多的物質(zhì)，超過(guò)了化石燃料。 6月11日，據(jù)外媒報(bào)道，澳大利亞悉尼大學(xué)的發(fā)表在《自然》上的一項(xiàng)新研究表明，我們之前計(jì)算沙子的方法是錯(cuò)誤的。 悉尼大學(xué)地球
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宇宙有多重？宇宙學(xué)標(biāo)準(zhǔn)模型可能崩潰需要重寫(xiě)
北京時(shí)間5月26日消息，據(jù)國(guó)外媒體報(bào)道，近年來(lái)的研究預(yù)示著，宇宙學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)模型可能需要重寫(xiě)。兩種截然不同的宇宙“稱(chēng)量”方法產(chǎn)生了迥異的結(jié)果，而如果更精確的測(cè)量不能解決這一差異，物理學(xué)家可能不得不修改宇宙
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關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)你了解多少
1. 一些基本概念 圖1. 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本過(guò)程 訓(xùn)練集（Training Set）：為了研究一個(gè)變量（x）與另一個(gè)變量（y）的關(guān)系，而通過(guò)觀察、測(cè)量等方式獲得的一組數(shù)據(jù)
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Kusama的初始治理模型介紹
Kusama推出和治理 Kusama是Polkadot的實(shí)驗(yàn)性 “金絲雀” 網(wǎng)絡(luò)。它是一個(gè)早期的、未經(jīng)審計(jì)的、完全實(shí)驗(yàn)性的預(yù)生產(chǎn)試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)，旨在幫助了解各種尖端技術(shù)如何在 “真實(shí)” 經(jīng)濟(jì)條
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關(guān)于自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的概述（AutoML）
機(jī)器學(xué)習(xí)是讓算法自動(dòng)的從數(shù)據(jù)中找出一組規(guī)則，從而提取數(shù)據(jù)中對(duì)分類(lèi)/聚類(lèi)/決策有幫助的特征，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，其中人工需要干預(yù)的部分越來(lái)越多，而AutoML則是對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型從構(gòu)建到應(yīng)用的全過(guò)程
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胰島素傳感器幫助糖尿病患者檢測(cè)
來(lái)自新西蘭坎特伯雷大學(xué)（University of Canterbury）工程學(xué)院的特聘教授Geoff Chase正致力于研究世界首創(chuàng)的胰島素傳感器技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)2型糖尿病患者的“即時(shí)”檢測(cè)。
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該如何搭建人工智能數(shù)據(jù)平臺(tái)
在以往，企業(yè)數(shù)據(jù)管理都以傳統(tǒng)的IT架構(gòu)為基礎(chǔ)。當(dāng)技術(shù)部門(mén)為業(yè)務(wù)部門(mén)解決問(wèn)題時(shí)，需要從業(yè)務(wù)需求的探查、技術(shù)壁壘的打通等從上到下各個(gè)方面來(lái)建設(shè)新系統(tǒng)。每個(gè)系統(tǒng)的建成都自成一體，也就是煙筒構(gòu)架，每個(gè)部
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區(qū)塊鏈的商業(yè)價(jià)值及通證體系介紹
1.1 區(qū)塊鏈的商業(yè)價(jià)值 區(qū)塊鏈提供了一種通過(guò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)信任的解決方案，這里技術(shù)的信任有兩層表現(xiàn)： 1. 防篡改 由于區(qū)塊鏈?zhǔn)谴笠?guī)模節(jié)點(diǎn)的共識(shí)行為，對(duì)于數(shù)據(jù)的篡改需要同時(shí)篡
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Nervos和比特幣以及以太坊中的經(jīng)濟(jì)模型問(wèn)題分析
Nervos在今年應(yīng)該屬于關(guān)注度最高的項(xiàng)目之一。相較于今年火爆的其他項(xiàng)目，Nervos受人關(guān)注的重點(diǎn)在于其多方面的創(chuàng)新，包括經(jīng)濟(jì)模型、共識(shí)機(jī)制、虛擬機(jī)等。本文主要從經(jīng)濟(jì)模型方面對(duì)Nervos進(jìn)行
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AI與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的碰撞會(huì)擦出怎樣的火花
企業(yè)在應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)候，對(duì)數(shù)據(jù)的智能化分析以及決策優(yōu)化的需求越來(lái)越高。在這個(gè)過(guò)程中，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與AI有著天然的結(jié)合度，AI是制造業(yè)實(shí)現(xiàn)品質(zhì)提升和業(yè)務(wù)優(yōu)化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵技術(shù)手段，而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)則讓A
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軟件安全開(kāi)發(fā)和傳統(tǒng)軟件開(kāi)發(fā)相比誰(shuí)更安全
盡管在軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中采用了軟件工程、軟件質(zhì)量保證和試驗(yàn)等一系列技術(shù)和工程經(jīng)驗(yàn)，但在當(dāng)前的技術(shù)水平下，開(kāi)發(fā)出沒(méi)有錯(cuò)誤的軟件幾乎是不現(xiàn)實(shí)的。傳統(tǒng)的軟件開(kāi)發(fā)方法中，不管采用瀑布模型、螺旋模型、增量模型
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馬斯克炮轟英科學(xué)家“白癡”，后者促使英國(guó)采取禁足令
北京時(shí)間5月6日消息，埃隆·馬斯克(Elon Musk)把英國(guó)帝國(guó)理工學(xué)院教授尼爾·弗格森（Neil Ferguson）稱(chēng)作“工具”，并炮轟了其研究工作。弗格森及其團(tuán)隊(duì)發(fā)表的一篇論文，“說(shuō)服”英國(guó)政府
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AI醫(yī)療心血管的攻克將使醫(yī)療手段提速百倍
記得在今年年初的時(shí)候，有人說(shuō)：芯片將成為21世紀(jì)最重要的能源。當(dāng)全球的科技競(jìng)賽進(jìn)入到白熱化的時(shí)候，所發(fā)生的一切都似乎在驗(yàn)證這句話(huà)的正確性。無(wú)論是大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能等未來(lái)最主流的科技，都離不
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區(qū)塊鏈雙通證體系設(shè)計(jì)中的ONT與ONG雙通證模型介紹
前言 本體采用VBFT共識(shí)算法，這也可以視作是一種PoS算法。因此在本體的體系之中，上一期提到過(guò)的治理類(lèi)、工具類(lèi)、二級(jí)市場(chǎng)和應(yīng)用類(lèi)四種通證都需要。本體采用 ONT 作為治理通證，ONG
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解讀關(guān)于移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)模型
實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人安全高效的運(yùn)行，離不開(kāi)導(dǎo)航系統(tǒng)和轉(zhuǎn)向驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的通力合作。移動(dòng)機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)行駛過(guò)程中需要用轉(zhuǎn)向驅(qū)動(dòng)裝置來(lái)控制它的運(yùn)動(dòng)方式。不同的車(chē)型的車(chē)輪結(jié)構(gòu)和布局不一樣，轉(zhuǎn)向和控制方式也不一樣，其
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代幣質(zhì)押機(jī)制Harmony將如何防止質(zhì)押走向中心化
Harmony于2018年5月發(fā)布了基于競(jìng)標(biāo)的代幣質(zhì)押機(jī)制（Staking Mechanism）。此后，Harmony團(tuán)隊(duì)收到來(lái)自各方的各種不同反饋和建議，包括質(zhì)押即服務(wù)公司、個(gè)人驗(yàn)證者，以及以
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醫(yī)療趨向智能化將給人們帶來(lái)諸多便利
依賴(lài)于AI及ML，近幾年藥物的診斷準(zhǔn)確度有了很大的提升。目前大市場(chǎng)研究所(Big Market Research) 的調(diào)查顯示，截至2025年AI智能醫(yī)療市場(chǎng)將會(huì)超過(guò)181.2億美元。一篇講述了
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