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  • LLM 推理优化探微 (1) ：Transformer 解码器的推理过程详解
    随着 LLM 赋能越来越多需要实时决策和响应的应用场景，以及用户体验不佳、成本过高、资源受限等问题的出现，大模型高效推理已成为一个重要的研究课题。为此，Baihai IDP 推出 Pierre Lie
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  • 图解 Transformer [译]
    原文：The Random Transformer 作者：Jay Alammar 讨论环节： 在 Hacker News 上获得 65 分，共有 4 条评论 在 Reddit 的 r/MachineL
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  • GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)基本原理
    GBDT相对于经典的决策树，算是一种比较成熟而且可以实际应用的决策树算法了。我们想要理解GBDT这种决策树，得先从感性上理解这棵树的工作方式。 首先我们要了解到，DBDT是一种回归树(Regression Decision tree)。回归树与分类树的差距请看我的文章《经典的回…
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  • 深度学习入门——卷积神经网络CNN基本原理+实战
    上节咱们学习了kNN分类器，今天介绍一个更高级的分类方法——卷积神经网络CNN，并学习用CNN实现图像的分类。作为深度学习的基础，CNN可太重要了，在图像分类、目标检测、语义分割、实例分割等领域随处见
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  • 【图像分类】实战——使用ResNet实现猫狗分类（pytorch）
    ResNet（Residual Neural Network）由微软研究院的Kaiming He等四名华人提出，通过使用ResNet Unit成功训练出了152层的神经网络，并在ILSVRC2015比赛中取得冠军，在top5上的错误率为3.57%，同时参数量比VGGNet低，效果...
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  • 看完这篇我就不信还有人不懂卷积神经网络！
    这是我参与2022首次更文挑战的第7天，活动详情查看：2022首次更文挑战 前言 在深度学习大🔥的当下，我知道介绍卷积神经网络的文章已经在全网泛滥，但我还是想要写出一点和别人不一样的东西，尽管要讲的知
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  • 图形遍历效率低？试试 R 树
    大家好，我是前端西瓜哥。 今天我们来看看 R 树是什么？以及它为什么能够提高图形的检索速度。 R 树（R-tree）是一种 空间索引技术，能够是从大量的节点中，快速找到特定范围的元素集合，而不用一个不
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