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Beyond Scaling Laws: Understanding Transformer Performance with Associative Memory

超越缩放定律：用联想记忆理解Transformer性能摘要1引言2相关工作3模型4新的能量函数5交叉熵损失6实验结果7结论摘要增大Transformer模型的大小并不总是能够提高性能。

UnknownBody·2025-02-18 23:48

Pytorch实现之SCGAN实现人脸修复

对于生成器结构的损失采用MES损失，对于鉴别器的结构采用WGAN-GP的损失。鉴别器为双鉴别器结构，一个负责检验完整图像的真假，一个负责检验掩码部分图像的真假。

这张生成的图像能检测吗·2025-02-18 23:16

什么是Scaling Laws（缩放定律）；DeepSeek的Scaling Laws

它表明，在一定条件下，模型的性能会随着模型规模的增加而以某种可预测的方式提升，通常表现为模型的损失函数值随模型

ZhangJiQun&MXP·2025-02-18 23:14

后端变现+AB测试双赢攻略，如何让收入不受影响？

尤其在获取结果时，不仅周期长，而且往往会有一定的收入损失。传统的AB测试需要一定的时间来收集数据和评估效果，但这对于需要快速迭代的广告变现优化来说显然不够高效。那么，有没有一种既能保持快速测试，

·2025-02-18 22:34

机器学习和线性回归、softmax回归

回归——平方误差损失函数回归（regression）是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值；分类是训练一个分

小名叫咸菜·2025-02-18 13:53

CRM系统安全性排名：数据保护能力评估

CRM系统通常存储了大量敏感信息，包括客户联系详情、交易记录和个人身份信息，一旦发生数据泄露或安全事件，不仅可能导致客户信任丧失、法律诉讼和经济损失，还可能对企业的市场竞争力和长期发展造成严重影响。

·2025-02-18 13:54

探秘 DeepSeek R1 模型：跨越多领域的科技奇迹，引领智能应用新浪潮

羑悻的小杀马特.·2025-02-18 09:44

如何在Java中设计大规模稀疏数据处理架构

在大数据时代，稀疏数据在各个领域变得越来越常见，例如推荐系统、自然语言处理、图像处理等。稀疏数据通常包含大量零值或空值，直接使用传统的数据处理架构可能导致效率低下，内存和计算资源浪费。

省赚客app开发者·2025-02-18 03:35

模型GPU-＞NPU(Ascend)迁移训练简述

跨平台精度对齐对比3.问题定位与修复4.迭代验证三、关键技术点四、常见问题与解决方案一、迁移训练流程图解通过华为云的modelart进行运行环境选型北京四使用GPU进行模型训练，生成gpulog.json文件，记录损失函数等信息

終不似少年遊*·2025-02-18 01:12

【开源向量数据库】Milvus简介

它支持近似最近邻搜索（ANN），适用于图像检索、自然语言处理（NLP）、推荐系统、异常检测等AI应用场景。

IT古董·2025-02-17 22:41

供应链协作中的文件安全风险，企业如何防范数据泄露？

典型案例：2025年2月，一家全球知名汽车制造商在与外包厂商共享电池供应链数据时，因安全协议漏洞，导致核心设计方案外泄，竞争对手迅速推出相似产品，直接造成3亿美元的损失。在供应链协作过程中，企业机

够快云库·2025-02-17 18:32

企业文件安全管理基础及防范策略

一、文件安全管理的重要性数据泄露风险企业内部员工、外部攻击者或第三方供应商的不当操作均可能导致敏感文件泄露，给企业带来巨大经济与信誉损失。法律合规要求随着GDPR、ISO27001等数据保护法规

够快云库·2025-02-17 18:32

电源芯片商助攻 48V数据中心配电新架构势起

Google近日宣布加入由Facebook主导的开放运算计画(OCP)并力推48V配电架构，期大幅降低资料中心电力损失、占用空间及冷却设备成本；而包括意法半导体(ST)、美信(Maxim)及Vicor等晶片商也随即发布支援此架构的电源晶片

weixin_33857230·2025-02-17 17:58

运维脚本——2.备份与恢复

减少损失：通过定

F——·2025-02-17 16:45

看板软件私有化：提升企业运营效率的关键一步

一、数据安全：企业发展的生命线对于金融、医疗、政府等对数据安全要求极高的行业来说，数据泄露可能导致巨大的经济损失和声誉风险。看板软件私

·2025-02-17 15:47

基于iNeuOS工业互联网平台的板材实时质检系统

表面缺陷会降低板材强度、影响板材外观和二次加工，给企业带来经济损失。目前针对刨花板的瑕疵识别工作主要以人工检测为主，缺陷种类繁多和视觉疲劳导致漏检率和误检率较高，极大限制了工厂的生产效率和产品质量。

iNeuOS工业互联网·2025-02-17 12:38

数字内容体验未来趋势：五大平台横向对比与深度解析

随着用户行为碎片化与需求多元化趋势加剧，AI驱动的智能推荐系统、基于数据决策的动态优化能力，以及跨渠道的品牌一致性维护，已成为衡量内容平台竞争力的三大核心维度。

清风徐徐de来·2025-02-17 11:04

企业文件安全：防范内部人员数据泄露风险

内部人员可能因疏忽、不满或被利益诱惑等原因，导致企业敏感文件数据泄露，给企业带来巨大损失。一、内部人员数据泄露的现状与原因当前，企业内部人员数据泄露事件时有发生。

够快云库·2025-02-17 02:50

数据泄露后的安全重构：文件安全再思考

数据泄露不仅会造成经济损失，更会损害客户信任，带来声誉风险。因此，事件发生后的安全重构尤为重要。如何在数据泄露后有效地重构安全体系、提升文件保护能力，是企业保障未来文件安全的关键。

够快云库·2025-02-17 02:20

数据守护者：备份文件的重要性及自动化备份实践

无论是企业的核心业务数据，还是个人的珍贵照片、重要文档，数据的丢失或损坏都可能带来无法估量的损失。

Konkakou·2025-02-16 20:32

给我通俗易懂地讲一下损失函数与正则化

我用最生活化的比喻来解释这两个关键概念---###**1.损失函数：考试得分计算器****场景**：你是个教练，训练学生投篮-**核心作用**：每次投篮训练后，自动算出学生的「犯错分数」-**举个栗子*

利万国潮科技 A9.36(asi智神版)·2025-02-16 13:46

YOLOv1 损失函数

余将董道而不豫兮·2025-02-16 11:01

钢铁行业设备智能运维实战：基于DuodooBMS+SKF的减速机全生命周期管理方案

，设备综合效率OEE提升17%）一、钢铁企业设备管理之痛某年产800万吨的钢铁联合企业热轧车间，12台关键减速机连续发生异常磨损事故：2023年Q1因1#摆剪减速机轴承失效导致非计划停机23小时，直接损失超

邹工转型手札·2025-02-16 10:23

EXCEL和DBC互转工具

spm=1001.2014.3001.5501此工具只作为参考，作者不对生成的数据进行负责，生成完毕后，请自行校对，如果因生成的数据造成损失，与作者无关本工具主要针对与can和canfd。

劉小帅·2025-02-16 07:55

架构师技术图谱

分布式漫谈分布式系统大数据存储微服务可落地的DDD(6)-工程结构推荐系统框架消息队列编程语言设计模式重构集群

modouwu·2025-02-16 03:24

优化算法全景解析：从梯度下降到群体智能

在AlphaGo击败人类围棋冠军的背后，在特斯拉自动驾驶系统实时决策的瞬间，在推荐系统精准推送内容的过程中，优化算法始终是推动这些技术落地的核心引擎。

welcome_123_·2025-02-15 08:31

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）线性回归的从零开始实现生成数据集读取数据集初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练练习1.如果我们将权重初始化为零，会发生什么

lusterku·2025-02-15 04:57

2024年Python最新Python爬虫淘宝母婴销售数据可视化和商品推荐系统开题报告(2)，2024年最新高级开发面试题及答案大全

文末有福利领取哦~一、Python所有方向的学习路线Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。二、Python必备开发工具三、Python视频合集观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。四、实战案例光学理论是没用的，要学会跟着

2401_84140628·2025-02-14 22:11

Pytorch学习之路（3）

一.机器学习任务的整体流程1.数据预处理：数据格式统一、异常数据消除、必要数据转换，划分训练集、验证集、测试集2.选择模型3.设定损失函数、优化方法、对应的超参数4.用模型拟合训练集数据，在验证集/测试集上计算模型表现二

AAAx1anyu·2025-02-14 21:28

变分边界详解

公式1参考文章：证据下界（ELBO）、EM算法、变分推断、变分自编码器（VAE）和混合高斯模型（GMM）解释一下，我们之前都是用MLE计算损失，logp(x∣θ)logp(x|\theta)logp(x

半度、·2025-02-14 21:27

关于精度话题的杂谈

“浮点值的存储、运算都可能会带来精度损失，了解精度损失背后的机制原因方便我们更好的了解什么情况下会发生精度损失、什么情况下精度损失较大，以及思考怎么避免或减少精度损失。”

哈市雪花·2025-02-14 20:49

电子限滑差速器（ELSD）

以下是其核心功能、工作原理及应用场景的详细分析：1.核心功能限制打滑与动力优化：当检测到车轮打滑时，ELSD通过调整传动系统转速或施加制动力，将更多扭矩分配给抓地力强的车轮，从而减少动力损失。

百态老人·2025-02-14 18:38

《探秘Hogwild!算法：无锁并行SGD的神奇之路》

其目标是优化损失函数，通过对每一个超参数求偏导得到当前轮的梯度，然后向梯度的反方向更新，不断迭代以获

·2025-02-14 17:24

9、深度学习-自学之路-损失函数、梯度下降、学习率、权重更新的理解

由《8、深度学习-自学之路-损失函数和梯度下降程序展示》我们看到我们设计了一个程序，这个程序里面由学习率，有损失函数，有梯度下降，权重更新。

小宇爱·2025-02-14 11:16

【大数据AI人工智能大模型实战】从0到1 全流程搭建一个商品、店铺、直播推荐 Feeds 流系统详细方案步骤和代码实例 3

从0到1全流程搭建一个商品、店铺、直播推荐Feeds流系统详细方案步骤和代码实例关键词：推荐系统、Feeds流、商品推荐、店铺推荐、直播推荐、实时计算、离线计算、数据流处理1.背景介绍在当今的电子商务和社交媒体时代

AI天才研究院·2025-02-14 11:46

企业有必要自己将DeepSeek部署到本地吗？

例如，IBM《2023年数据泄露成本报告》指出，全球平均单次数据泄露损失达445万美元，医疗行业因数据敏感性损失金额高出平均值23%。而对中小型企业而言，云端SaaS模式在运维成本和敏捷性上更具优势。

易成技术团队·2025-02-14 10:06

《深度解析：批量、随机和小批量梯度下降的区别与应用》

原理与计算方式批量梯度下降（BGD）：BGD在每次迭代时，都会使用整个训练数据集来计算损失函数的梯度，然后根据梯度更新模型参数。例如，若训练集中有1000个样本，那么每次迭代

·2025-02-14 09:40

机器学习·逻辑回归

一、逻辑回归vs线性回归特性逻辑回归线性回归任务类型分类（二分类为主）回归（预测连续值）输出范围(0,1)（概率值）(-∞,+∞)核心函数Sigmoid函数线性函数损失函数对数损失函数（交叉熵）均方误差

AAA顶置摸鱼·2025-02-14 03:00

电气接点在线测温解决方案

因此，对各电气节点进行长期的温度监测能避免因严重故障而造成用户的人身伤害及经济损失。为此，我司为客户提供一套完善的温度监测方案。

安科瑞华楠·2025-02-14 00:42

AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战

、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战，人工智能视频课程-多模态大模型，微调技术训练营，大模型多场景实战，AI图像处理，AI量化投资，OPenCV视觉处理，机器学习，Pytorch深度学习，推荐系统

AI知识分享官·2025-02-14 00:41

人工智能之推荐系统实战系列(协同过滤,矩阵分解,FM与DeepFM算法)

weixin_58351028·2025-02-13 23:31

DVSI使用SenseGlove为开发虚拟现实场景技能培训

虚拟现实场景技能培训能够有效提升被培训者的技能熟练度，使其在现实世界中经历类似事件时第一时间做出正确反映，从而大大降低因缺乏相关技能经验所造成的财产、人员、时间损失。

Axis tech·2025-02-13 20:43

探索机器学习在个性化推荐系统中的妙用：Python实战解析

Echo_Wish·2025-02-13 17:23

AI前端开发技能提升路径：从入门到精通，成为AI时代的前端专家

1.AI前端开发：机遇与挑战并存AI前端开发，简单来说，就是将人工智能技术融入到前端应用中，例如开发智能推荐系统、AI图像处理工具、基于自然语

·2025-02-13 16:08

SEU-WYL·2025-02-13 14:31

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号：数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数（LossFunction

qq742234984·2025-02-13 07:39

超级人类模型：机遇与挑战并存

尽管OpenAI提出的“弱到强泛化”方法在某些任务上取得了一定成功，但其效果仍有限，且存在能力损失和任务依赖性等挑战。

XianxinMao·2025-02-13 06:56

郑万通·2025-02-12 20:45

17.推荐系统的在线学习与实时更新

郑万通·2025-02-12 20:15

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