摘要：
Stable Diffusion是一个文生图、图生图的框架，这里主要概括性的介绍一下扩散模型的结构并演示一个微调扩散模型的例子。 阅读全文
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self-attention,seq2seq,transformer. 阅读全文
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浅谈Protocol Buffers、GRPC、Buf、GRPC-Gateway。 阅读全文
摘要：
除了庞大的数据集和强大的硬件， 优秀的软件工具在深度学习的快速发展中发挥了不可或缺的作用。 从2007年发布的开创性的Theano库开始， 灵活的开源工具使研究人员能够快速开发模型原型， 避免了我们使用标准组件时的重复工作， 同时仍然保持了我们进行底层修改的能力。 随着时间的推移，深度学习库已经演变成提供越来越粗糙的抽象。 就像半导体设计师从指定晶体管到逻辑电路再到编写代码一样， 神经网络研究人员已经从考虑单个人工神经元的行为转变为从层的角度构思网络， 通常在设计架构时考虑的是更粗糙的块（block）。 阅读全文
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最简单的深度网络称为多层感知机。多层感知机由多层神经元组成， 每一层与它的上一层相连，从中接收输入； 同时每一层也与它的下一层相连，影响当前层的神经元。 阅读全文
摘要：
回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。 阅读全文
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基础知识快速过一遍，查缺补漏。 阅读全文
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深度学习存储和操作数据的主要接口是张量（维数组）。它提供了各种功能，包括基本数学运算、广播、索引、切片、内存节省和转换其他Python对象。 阅读全文
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极限提升树XGBoost(Extreme Gradient Boosting，XGB，发音/æks-g-boost/)是基于梯度提升树GBDT全面升级的新一代提升算法，也是提升家族中最富盛名、最灵活、最被机器学习竞赛所青睐的算法。不同于我们之前学过的任意单一算法，XGBoost是一个以提升树为核心的算法系统，它覆盖了至少3+建树流程、10+损失函数，可以实现各种类型的梯度提升树，灵活性无与伦比。同时，XGBoost天生被设计成支持巨量数据，因此可以自由接入GPU/分布式/数据库等系统、还创新了众多工程上对传统提升算法进行加速的新方法。可以说，XGBoost是21世纪中Boosting算法的又一个里程碑，它开创了后GBDT时代中Boosting算法的新辉煌。 阅读全文
摘要：
批次之间具有堆叠的LSTM。 阅读全文