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文章目录前言一、解决问题二、基本原理三、剪枝操作四、知识蒸馏操作前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些

广义线性混合模型GLMM（GeneralizedLinearMixedModel），是广义线性模型GLM和线性混淆模型LMM的扩展形式，于二十世纪九十年代被提出。GLMM因其借鉴了混合模型的思想，其在处理纵向数据（重复测量资料）时，被认为具有独特的优势。GLMM不仅擅长处理重复测量资料，还可以用于任

逻辑回归模型(LR) 原理：分类模型，依据逻辑斯蒂分布，将线性模型转化为逻辑回归模型，使结果分布0~1之间。前置条件：自变量为连续变量，分类变量转为虚拟变量（哑变量）使用自变量与因变量存在相关性自变量之间不存在共线性参数求解：极大似然估计优化算法：拟牛顿法，梯度下降法R方：模型中自变量对因

作者｜罗子健背景飞书智能问答应用于员工服务场景，致力于减少客服人力消耗的同时，以卡片的形式高效解决用户知识探索性需求。飞书智能问答整合了服务台、wiki中的问答对，形成问答知识库，在综合搜索、服务台中以一问一答的方式将知识提供给用户。作为企业级SaaS应用，飞书对数据安全和服务稳定性都有极高的要求，

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目录AI21LabsAlibabaAllenInstituteforAIAmazonAnthropicBAAIBaiduBigScienceCohereDeepMindEleutherAIGoogleHuggingfaceiFLYTEKMeta(Facebook)MicrosoftNVidiaOpe

一、论文&代码论文链接：RobustOptimizationoverMultipleDomains活体识别应用：https://modelscope.cn/models/damo/cv_manual_face-liveness_flrgb/summaryhttps://modelscope.

本篇文章将总结时间序列预测方法，并将所有方法分类介绍并提供相应的python代码示例，以下是本文将要介绍的方法列表：1、使用平滑技术进行时间序列预测指数平滑Holt-Winters法2、单变量时间序列预测自回归(AR)移动平均模型(MA)自回归滑动平均模型(ARMA)差分整合移动平均自回归模型(AR

目录模型支持量化onnx原生模型：quantize_onnx_model输入输出执行流程ONNX格式解析后记模型支持openppl支持了三种模型：onnx、caffe、pytorch，其中pytorch和caffe是通过quantize_torch_model和quantize_caffe_mode

1、背景得物社区是一大批年轻人获取潮流信息、分享日常生活的潮流生活社区。其中用户浏览的信息，进行个性化的分发，是由推荐系统来决策完成的。目前得物社区多个场景接入了推荐算法，包括首页推荐双列流、沉浸式视频推荐、分类tab推荐流、直播推荐流等多个场景，为了给用户提供更好的服务和体验，我们从整个推荐系统维

BT-Unet采用Barlowtwin方法对U-Net模型的编码器进行无监督的预训练减少冗余信息，以学习数据表示。之后，对完整网络进行微调以执行实际的分割。BT-Unet由IndianInstituteofInformationTechnologyAllahabad开发，发布在2022年的JML上。

大多数时间序列可以分解为不同的组件，在本文中，我将讨论这些不同的组件是什么，如何获取它们以及如何使用Python进行时间序列分解。时间序列组成时间序列是（主要）三个组成部分的组合：趋势、季节性和残差/剩余部分。让我们简单的解释这三个组成部分趋势：这是该序列的整体运动。它可能会持续增加、也可能持续减少

作者 |家恒国庆等美团机器学习平台基于内部深度定制的TensorFlow研发了BoosterGPU训练架构。该架构在整体设计上充分考虑了算法、架构、新硬件的特性，从数据、计算、通信等多个角度进行了深度的优化，最终其性价比达到CPU任务的2~4倍。本文主要讲述Booster架构的设计实现、性

从领域模型说起回顾一下我们进行领域建模时候的流程：进行需求分析进行用例设计针对用例进行领域建模针对领域模型并行进行数据库设计和程序设计。在经过了前面几步分析后，我们会得到领域模型以及他们之间的关系。在这之后我们要根据领域模型分别进行数据库设计与程序设计。我们会根据领域模型之间的关系将模型之间的关系映

 只要网络足够宽，深度学习动态就能大大简化，并且更易于理解。最近的许多研究结果表明，无限宽度的DNN会收敛成一类更为简单的模型，称为高斯过程（Gaussianprocesses）。于是，复杂的现象可以被归结为简单的线性代数方程，以了解AI到底是怎样工作的。谷歌重磅开源新技术：5行代码打造无

选择有时候比努力重要，真正厉害的人不仅仅是埋头苦干，而是会利用好的思维方式、好的方法，看穿事物的本质，顺势而为，找到事情的最优解，并懂得举一反三。 图片来自Pexels架构师是程序员的目标之一，但大多数程序员无法成为架构师。真正厉害的架构师具备什么样的思维方式，到底强在哪?今天，韩帅为你揭

大数据文摘出品来源：thegradient编译：张睿毅、武帅、钱天培一个军方训练的神经网络声称可以分类图像中的坦克，但实际上，它只是学会了识别不同的亮度，因为一种类型的坦克仅出现在明亮的图片中，而另一种类型仅出现在较暗的图片中。一个游戏AI在学会了在第一关的最后故意死去，而不是在更难的第二关的开局死

算法分析已经成为科学研究的重要方法，生物学家、高能物理学家、病理学家等许多领域的研究者都正在广泛采用机器学习算法来发现新配方和新方法，但是谷歌AcceleratedScience团队高级研究员PatrickRiley近日在Nature上发表的文章认为，科研工作者对机器学习的预期普遍过高，这可能会导致

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大数据文摘出品编译：李佳、汤圆、钱天培“我的飞机什么时候到?”把这个问题抛给智能机器人助手。几乎可以肯定，机器立马就懵逼了。“我”是谁?“飞机”是航班还是淘宝上订的模型玩具呢?“到”又是到哪呢?如果是人类来回答这个问题，即使在情景不明确的情况下也能在快速澄清后给出回答，但对机器来说，除非依赖大量人为