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前言
广播模型
扩散模型
几个高频面试题目
GAN、VAE和基于流的生成模型之间的区别
本文向大家介绍Python实现EM算法实例代码，包括了Python实现EM算法实例代码的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 EM算法实例 通过实例可以快速了解EM算法的基本思想，具体推导请点文末链接。图a是让我们预热的，图b是EM算法的实例。 这是一个抛硬币的例子，H表示正面向上，T表示反面向上，参数θ表示正面朝上的概率。硬币有两个，A和B，硬币是有偏的。本次实验总共做了5组，每组随机选一个硬
加速训练的方法 内部方法 网络结构 比如 CNN 与 RNN，前者更适合并行架构 优化算法的改进：动量、自适应学习率 ./专题-优化算法 减少参数规模 比如使用 GRU 代替 LSTM 参数初始化 Batch Normalization 外部方法 深度学习训练加速方法 - CSDN博客 GPU 加速 数据并行 模型并行 混合数据并行与模型并行 CPU 集群 GPU 集群
本文向大家介绍使用C++的string实现高精度加法运算的实例代码，包括了使用C++的string实现高精度加法运算的实例代码的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 对于超大数字的运算，用long long int仍然不能解决，这时候就需要考虑通过模拟运算和数组存储来实现高精度运算。 本文讨论借助C++的string来实现高精度的运算。 首先输入的量直接存储为string，设为s1和s2。 接下
本文向大家介绍python实现kmp算法的实例代码，包括了python实现kmp算法的实例代码的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 kmp算法 kmp算法用于字符串的模式匹配，也就是找到模式字符串在目标字符串的第一次出现的位置 比如 abababc 那么bab在其位置1处，bc在其位置5处 我们首先想到的最简单的办法就是蛮力的一个字符一个字符的匹配，但那样的时间复杂度会是O(m*n) kmp算
本文向大家介绍Luhn算法学习及其Ruby版实现代码示例，包括了Luhn算法学习及其Ruby版实现代码示例的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 关于LUHN算法 LUHN算法，主要用来计算信用卡等证件号码的合法性。 1、从卡号最后一位数字开始,偶数位乘以2,如果乘以2的结果是两位数，将两个位上数字相加保存。 2、把所有数字相加,得到总和。 3、如果信用卡号码是合法的，总和可以被10整除。 Lu
Python 是一种通用的高级编程语言，广泛用于数据科学和生成深度学习算法。这个简短的教程介绍了 Python 及其库，如 Numpy，Scipy，Pandas，Matplotlib，像 Theano，TensorFlow，Keras 这样的框架。
你拿起这本书的时候，可能已经知道深度学习近年来在人工智能领域所取得的非凡进展。在图像识别和语音转录的任务上，五年前的模型还几乎无法使用，如今的模型的表现已经超越了人类。
一面 深挖实习项目，问了算法的idea产生以及部署落地后的效果，最后问进一步改进方法 二面 第一部分考察对NeRF整个领域的了解，介绍了十多个下游领域方向代表的论文并说明优缺点；第二部分针对NeRF问我关注什么样的改进以及重点看哪方面的创新点，之后对NeRF+SDF的表面表达原理细节以及公式提问，接着问实习项目的创新点；第三部分针对他们业务中存在的问题问我有哪些方法或者建议；最后一部分简单过了鼠鼠
