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high-performance performance generating learning

TRL(Transformer Reinforcement Learning) PPO Trainer 学习笔记

(1) PPO Trainer TRL支持PPO Trainer通过RL训练语言模型上的任何奖励信号。奖励信号可以来自手工制作的规则、指标或使用奖励模型的偏好数据。要获得完整的示例，请查看examples/notebooks/gpt2-sentiment.ipynb。Trainer很大程度上受到了原 ......
Reinforcement Transformer Learning Trainer 笔记

使用ES6生成器（Generators）和redux-saga与使用ES2017的async/await和redux-thunk相比的优缺点。

内容来自 DOC https://q.houxu6.top/?s=使用ES6生成器（Generators）和redux-saga与使用ES2017的async/await和redux-thunk相比的优缺点。 目前关于redux的最新讨论焦点是redux-saga/redux-saga。它使用生成器 ......
redux 生成器 优缺点 redux-thunk Generators

A Learning Method for Feature Correspondence with Outliers读书笔记

A Learning Method for Feature Correspondence with Outliers 2022年 论文地址：A Learning Method for Feature Correspondence with Outliers | IEEE Conference Pub ......
Correspondence Learning Outliers Feature 笔记

SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks论文笔记

SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks 源码: github.com/magicleap/SuperGluePretrainedNetwork 背景： 主要解决图像中点之间的对应关系。 主要方法： 上图为该方法的 ......
SuperGlue Learning Matching Networks Feature

Performance Improvements in .NET 8 -- Native AOT & VM & GC & Mono

原生 AOT 原生 AOT 在 .NET 7 中发布。它使 .NET 程序在构建时被编译成一个完全由原生代码组成的自包含可执行文件或库：在执行时不需要 JIT 来编译任何东西，实际上，编译的程序中没有包含 JIT。结果是一个可以有非常小的磁盘占用，小的内存占用，和非常快的启动时间的应用程序。在 .N ......
amp Improvements Performance Native Mono

Deep Learning：工业自动化和生产效率的变革者

Deep Learning 将改变工业。机器将能够完成那些需要人类智慧的工作。伴随着企业流程数字化和数据收集的发展，Deep Learning 的应用也将增加，使人类和机器之间的合作更加高效。这将彻底改变自动化和生产，实现更高效且更正确的决策流程以及更高的生产力，同时显著降低开发成本。 在我们的播客 ......
生产效率 Learning 效率 工业 Deep

Improving The Fetch XML Performance using Latematerialize -如何使用Latematerialize提高Fetch XML 查询性能

假设要从包含 100,000 条记录、100 多列的表中提取 500 个，根据过滤条件，需要几分钟才能获取记录。 原因是应用程序传统上 fetchxml 首先获取所有 100,000 条记录和数百列。然后它根据查询执行过滤器以获取记录。 为了克服这一挑战，如果我们一个查询，首先提取所需 500 条记 ......
Latematerialize Fetch Performance Improving XML

2023CVPR_Spatial-Frequency Mutual Learning for Face Super-Resolution

一. Network：SFMNet 1.网络采用U-Net结构，其中SFMLM-i是不同分辨率的每层结构 2.SPB是空域分支，FRB是频域分支，分别经过FRB和SPB的两个分支信息经过FSIB分支进行信息的融合 3. FRB结构： class FreBlock9(nn.Module): def _ ......
CVPR_Spatial-Frequency Super-Resolution Resolution Frequency Learning

关于topology generated by functions的一些思考

平时所学的拓扑都是直接给出开集族或者是basis or subbasis，然后由basis or subbasis生成拓扑。 前些天看Kechris时，遇到了weak topology。泛函分析时学过weak convergence，但没有接触过weak topology。 它给出的定义是gener ......
generated functions topology by

Checkerboard Context Model for Efficient Learned Image Compression

目录AbstractIntroductionPreliminary 初步介绍Variational Image Compression with Hyperprior(超先验变分图像压缩)Autoregressive Context(自回归上下文模型)Parallel Context Modelin ......
Checkerboard Compression Efficient Context Learned

Example for generate RSA key

1. Use OpenSSLGenerate private key:> openssl genrsa -out private.pem 2048By default the format of output is PKCS#1-PEM Generate public key:> openssl r ......
generate Example for RSA key

How to format lists in pandoc-generated docx documents?

Sorry, the list indentations are currently hard-coded and can't be customized. You could, however, postprocess the docx produced by pandoc, changing t ......
pandoc-generated documents generated format pandoc

分享一个项目：`learning_go_plan9_assembly`， 学习 golang plan9 汇编

作者:张富春(ahfuzhang)，转载时请注明作者和引用链接，谢谢！ cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 近期在学习 golang plan9 汇编，总算基本做到了手写汇编，并整理了很多笔记。 plan9 汇编的资料少，难学，难用。可能也有想学习汇编的人会遇到与我 ......
learning_go_plan plan learning assembly 项目

【Bug解决】Can‘t perform a React state update on an unmounted component. This is ＞ a no-op, but it...

在 React 应用程序中我们遇到以下警告消息： Can’t perform a React state update on an unmounted component. This is a no-op, but it indicates a memory leak in your applica ......
component unmounted perform update React

Learn DevOps-第一章：Introduction

Introduction DevOps的定义有很多种，AWS对其定义如下： “DevOps is the combination of cutural philosophies, practices, and tools that increases an organization's abilit ......
Introduction DevOps Learn

城市时空预测的统一数据管理和综合性能评估 [实验、分析和基准]《Unified Data Management and Comprehensive Performance Evaluation for Urban Spatial-Temporal Prediction [Experiment, Analysis & Benchmark]》

2023年11月1日，还有两个月，2023年就要结束了，希望在结束之前我能有所收获和进步，冲呀，老咸鱼。 摘要 解决了访问和利用不同来源、不同格式存储的不同城市时空数据集，以及确定有效的模型结构和组件。 1.为城市时空大数据设计的统一存储格式“原子文件”，并在40个不同的数据集上验证了其有效性，简化 ......
数据管理 Spatial-Temporal 基准 Comprehensive Performance

Performance Improvements in .NET 8 -- JIT部分翻译

相关视频 动态PGO 基准测试设置 在本文中，我包括微基准测试以突出讨论的各个方面。其中大部分基准测试都是使用BenchmarkDotNet v0.13.8实现的，除非另有说明，否则每个基准测试都有一个简单的设置。 要跟随本文，首先确保已安装.NET 7和.NET 8。对于本文，我使用了.NET 8 ......
Improvements Performance 部分 NET JIT

ELIC: Efficient Learned Image Compression with Unevenly Grouped Space-Channel Contextual Adaptive Coding

abstruct \(\quad\) 受能量压缩表现的启发，提出了不均匀通道情况自适应编码.结合不均匀分组模型和现有上下文模型，获得一种空间通道上下文自适应模型，来提高编码性能，而不影响其运行时间。 \(\quad\)这种模型支持预览解码和渐进解码。 introduction 学习图像压缩中最重要的 ......
Space-Channel Compression Contextual Efficient Adaptive

【CVPR2023】Learning A Sparse Transformer Network for Effective Image Deraining

论文：https://readpaper.com/paper/4736105248993591297 代码：https://github.com/cschenxiang/DRSformer Transformer 模型通常使用标准的 QKV 三件套进行计算，但是部分来自 K 的 token 与来自 ......
Transformer Effective Deraining Learning Network

Introduction of Deep Reinforcement Learning

Reading Notes about the book Deep Reinforcement Learning written by Aske Plaat Recently, I have been reading the book Deep Reinforcement Learning writ ......
Reinforcement Introduction Learning Deep of

Tabular Value-Based Reinforcement Learning

Reading Notes about the book Deep Reinforcement Learning written by Aske Plaat Recently, I have been reading the book Deep Reinforcement Learning writ ......
Reinforcement Value-Based Learning Tabular Based

Autoregressive Search Engines: Generating Substrings as Document Identifiers

目录概SEAL代码 Bevilacqua M., Ottaviano G., Lewis P., Yih W., Riedel S. and Petroni F. Autoregressive search engines: generating substrings as document ide ......
Autoregressive Identifiers Generating Substrings Document

openapi-generator修改默认生成的Model文件名称

openapi-generator为各种语言都以抽象类的形式进行了默认配置 以Typescript为例，其中的抽象类路径为 openapi-generator\modules\openapi-generator\src\main\java\org\openapitools\codegen\langu ......
openapi-generator generator 名称 openapi 文件

Generative AI 新世界 | Falcon 40B 开源大模型的部署方式分析

在上期文章，我们探讨了如何在自定义数据集上来微调（fine-tuned）模型。本期文章，我们将重新回到文本生成的大模型部署场景，探讨如何在 Amazon SageMaker 上部署具有 400 亿参数的 Falcon 40B 开源大模型。 ......
Generative 模型 方式 Falcon 40B

[Compose] Async generator, Promise + generator

function getData(d) { setTimeout(() => { if (typeof d "number") { run.next(d/2) } else { run.next(d) } }, 500) } function* gen() { var x = 1 + (yield ......
generator Compose Promise Async

读高性能MySQL（第4版）笔记20_Performance Schema和其他

1. 线程 1.1. MySQL服务端是多线程软件。它的每个组件都使用线程 1.2. 每个线程至少有两个唯一标识符 1.2.1. 操作系统线程ID 1.2.2. MySQL内部线程ID 2. 对象类型 2.1. OBJECT_TYPE列 2.2. EVENT 2.3. FUNCTION 2.4. P ......
高性能 Performance 笔记 Schema MySQL

learn-ue-ui

learn ue ui Created: 2023-10-24T15:29+08:00 Published: 2023-10-25T12:47+08:00 目录IntroWidgetsText Box(Multi-Line) Intro User Interface Development - Un ......
learn-ue-ui learn ue ui

[论文阅读] PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization

PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization abstract 领域泛化是指从不同源领域的集合中训练模型，该模型可以直接泛化到未见过的目标领域的问题。一种有前途的解决方案是对比学习，它试图通过利用不同领域之间的样本对之 ......
Generalization Contrastive Proxy-based Learning Domain

深度学习调参手册（Deep Learning Tuning Playbook）

google-research/tuning_playbook: A playbook for systematically maximizing the performance of deep learning models. (github.com) dkhonker/tuning_playbo ......
深度 Learning Playbook 手册 Tuning

GPT-GNN: Generative Pre-Training of Graph Neural Networks

目录概符号说明GPT-GNN代码 Hu Z., Dong Y., Wang K., Chang K. and Sun Y. GPT-GNN: Generative pre-training of graph neural networks. KDD, 2020. 概 比较早的一篇图预训练模型. 符号 ......
Pre-Training Generative Networks Training GPT-GNN
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