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【ShuQiHere】卷积神经网络(CNN):从输入到输出的逐层解析
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第T10周:数据增强
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系列70:模型部署torchserve
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「为什么」读后感这本书属于跟热点的盲买,这涉及到读书的选择误区问题,除了针对相关主题的针对性阅读以及根据个人偏爱挑选相关领域的书,随机热点的选择图书,对避免喜爱偏见颇有助益,当然这个过程也有选择,不是泥沙俱下的照单全收,分寸把握自己掌握。想当然的认为这是一本关于哲学四辩的通俗读物,日常对话中难免会问几个为什么,读完,却未免慨叹,因果问题的量化,用数学公式表达出来,在诸多实践领域的应用竟然力量如此惊
奔跑的阿牛
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2024-08-31 00:11
Facebook开发的机器人:技术创新与应用实践
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啊取名真困难
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算法:卷积神经网络的原理与应用作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1
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AI大模型应用之禅
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A等天晴
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2024-08-30 22:45
计算机视觉
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Langchain-Chatchat本地部署的解决方案
对机器学习和
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拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
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ChatGPT 3.5/4.0简单使用手册
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2024-08-30 22:41
明哥陪你学Python
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100问23:什么是前馈型神经网络
嘿,前馈型神经网络就像一个神奇的小工厂哟!一、定义及原理这个小工厂呀,有个特别的工作方式。数据就像是原材料,从输入层这个“大门”进入工厂。然后呢,这些数据一路向前,经过一个又一个隐藏层,就好像经过不同的加工车间。每个车间都对数据进行一番特别的处理和改造。最后,数据到达输出层这个“成品出口”,变成了我们想要的结果。在这个过程中,数据只能一个劲儿地往前跑,可不能绕回来,就像一条单行道。比如说,如果我们
不断持续学习ing
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2024-08-30 19:57
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同时,伴随着
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技术在各个领域中的应用越来越广泛。
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2024-08-30 19:57
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大模型是如何炼成的:揭秘
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训练的秘密与优化技巧
引言:近年来,
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领域的突破性进展与大模型的崛起密不可分。从GPT-3到BERT,这些大型预训练模型在各种任务上展现出了惊人的能力。那么,这些大模型是如何训练出来的呢?
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1区9+非肿瘤纯生信,逻辑清晰易懂,机器学习筛选关键基因的纯生信也可以发高水平期刊,抓紧上车!
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等。
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2024-08-30 17:58
Java人证合一接口原理、身份证识别、
人工智能
人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。人证合一接口,一般是指人脸与身份证识别接口的相结合,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。人
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2024-08-30 16:06
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做大模型 千万别买苹果笔记本电脑
以下是一些主要原因:1.GPU不适合
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AppleSiliconGPU限制:Apple自家芯片(如M1和M2)的GPU架构与传统的NVIDIAGPU(通常是
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2024-08-30 16:06
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AI中的核心概念解读:
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、机器学习、神经网络与自然语言处理
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(AI)是一个涵盖广泛领域的技术词汇,近年来受到了越来越多的关注和应用。
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2024-08-30 16:31
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@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和
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总融资超8700万美元,日均互动超30次,ElliQ如何以AI陪伴机器人驱动,重塑养老格局?
干货抢先看1.IntuitionRobotics公司自主研发的ElliQ机器人,深度集成了生成式
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Lianwei 安全周报|2024.07.15
政策/标准/指南最新动态01《
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全球治理上海宣言》发布我们强调共同促进
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2024-08-30 14:50
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赋能数据分析,联蔚盘云引领业务革新
一、引言随着大数据时代的到来,
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技术正逐渐成为企业数据分析的新引擎。联蔚盘云凭借其在
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Python编码—掌握Python与Kubernetes:构建高效微服务架构
技术导航:
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:深入探讨
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领域核心技术。自动驾驶:分享自动
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2024-08-30 14:20
Python编码
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(pytorch)学习记录20-自定义层[学习记录]
在
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中,自定义层是指开发者根据特定需求编写的神经网络层,而不是使用
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框架(如PyTorch、TensorFlow等)提供的现成层。自定义层可以让模型更加灵活,以适应特定的任务或数据集。
walfar
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2024-08-30 13:13
pytorch
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读书笔记 || 探索
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社会治理的中国方案
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社会治理的中国方案微信公众号-城市清凉地2020/03/3014:34:381.作为引领未来的战略性技术,
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的迅猛发展将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,给全球经济发展
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2024-08-30 12:17
高职院校生成式
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(AIGC)实训教室建设解决方案
一、引言近年来,
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技术以其强大的数据处理能力和智能化决策机制,在诸多领域展现出巨大的潜力和价值。
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2024-08-30 12:12
生成式人工智能
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(pytorch)学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]
目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多,涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源:训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练,从而节省时间和计算资源。快速部署:一旦模型被训练并保存,它可以迅速部署到生产环境中,加速产品上市时间。版本控制:保存不同版本的模型有助于跟踪模型的迭代过程,便于比较和回滚到之前的版本。离线使用:保存的模型可以在没有网络连接的情况
walfar
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2024-08-30 12:42
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pytorch
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PyTorch
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实战(26)—— PyTorch与Multi-GPU
当拥有多块GPU时,可以利用分布式计算(DistributedComputation)与并行计算(ParallelComputation)的方式加速网络的训练过程。在这里,分布式是指有多个GPU在多台服务器上,并行指一台服务器上的多个GPU。在工作环境中,使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法,读者需要注意这二者的区别,并关注它们在使用时的注意
shangjg3
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2024-08-30 12:10
PyTorch深度学习实战
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pytorch
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《
深度学习
走向核心素养小学数学》读书第四期
逻辑推理:让学生学会“用数学的思维想”义务教育数学课程标准的核心词还提到运算能力和推理能力,这都属于逻辑推理。数学内部的发展依赖的就是逻辑推理。逻辑推理是指从一些事实和命题出发,依据规则推出其他命题的思维过程。它主要包括两类:一类是从特殊到一般的推理,推理形式主要有归纳、类比;一类是从一般到特殊的推理,推理形式主要有演绎。演绎推理是从大范围内成立的命题推断小范围内命题也成立,只能用来验证知识,不能
Lethe不迷糊
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2024-08-30 12:52
自然语言处理(NLP)与机器学习:深度探索两者的关系
(NLP)与机器学习:深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括:2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括:3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP任务2.
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如何有效管理机器学习与
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如何有效管理机器学习与
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1.模型开发阶段的风险管理a.数据质量与偏见管理b.模型透明性与可解释性c.偏见与公平性测试2.部署阶段的风险管理a.安全与隐私保护b.实时监控与反馈机制c.模型回滚与更新机制
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人工智能
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AI模型:追求全能还是专精?
关于全能型
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(AI)与专业型AI模型的讨论涉及多个维度,包括它们的评估、可扩展性、以及道德规范等。以下是对这两类AI产品的优劣、潜力与
vvvae1234
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2024-08-30 09:20
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【
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】embedding的简单理解
文章目录一、简单理解二、其他通俗理解一、简单理解特征嵌入,将数据转换(降维)为固定大小的特征表示(矢量),以便于处理和计算(如求距离)。例如,针对用于说话者识别的语音信号训练的模型可以允许您将语音片段转换为数字向量,使得来自相同说话者的另一片段与原始向量具有小的距离(例如,欧几里德距离)。embedding的主要目的是对(稀疏)特征进行降维,它降维的方式可以类比为一个全连接层(没有激活函数),通过
旅途中的宽~
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2024-08-30 09:47
深度学习笔记
深度学习
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关于
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(AI)的研究报告
《关于
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川师_King
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2024-08-30 09:47
物联网与射频识别
Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营
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详解进阶Task02
目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是
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中最为基础的优化算法,其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数,以最小化损失值。
z are
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深度学习
中Embedding的理解
在
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普通攻击往后拉
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神经网络基础模型关键点
NN技巧
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人工智能
深度学习
速通系列:贝叶思&SVM
贝叶斯(Bayesian)方法和支持向量机(SVM,SupportVectorMachine)是两种不同的
机器学习算法
,它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法:贝叶斯方法基于贝叶斯定理
Ven%
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支持向量机
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机器学习
SK Hynix明年将开发基于96/128 GB DDR5的CXL 2.0内存解决方案
SKHynix正致力于为
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领域开发基于DDR5的CXL2.0内存解决方案,尤其是针对"内存饥渴型"LLM。
吴脑的键客
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人工智能
人工智能
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人工智能
的演变
生成式
人工智能
的历史如今,
人工智能
(AI)无处不在,无人能避免。它将成为下一个大事件,就像2007年的智能手机和1990年代初的互联网一样,改变游戏规则。
拉达曼迪斯II
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2024-08-30 08:12
AI创业
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人工智能
AI编程
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机器学习和
深度学习
·贝叶斯优化和optuna
贝叶斯优化贝叶斯优化的思想先验:取点似然:假设分布取了n个点之后…后验:近似取得极值贝叶斯优化的数学过程在贝叶斯优化的数学过程当中,我们主要执行以下几个步骤:1定义需要估计的f(x)f(x)f(x)以及xxx的定义域2取出有限的n个xxx上的值,求解出这些xxx对应的f(x)f(x)f(x)(求解观测值)3根据有限的观测值,对函数分布进行假设(该假设被称为贝叶斯优化中的先验知识),得出该假设分布上
0xMayL
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模型评估
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微软CEO谈AI平台范式转移、AI发展趋势及资本市场动态
在采访中,萨提亚·纳德拉(SatyaNadella)畅谈了
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平台范式转移、与OpenAI等合作伙伴的关系、AI未来五年的发展方向、以及资本市场的趋势。
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《中国
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学会通讯》——7.17 篇章语义分析方法概述
7.17篇章语义分析方法概述篇章语义分析主要有以下三个主流的研究方向。以篇章结构为核心此类研究工作的目标是识别不同文本块之间的语义关系,例如条件关系、对比关系等,亦称为修辞关系识别。根据是否需要将文本分割为一系列彼此不相交的覆盖序列,可以将本类方法进一步分成两大类:第一类以修辞结构理论(RhetoricalStructureTheory)和篇章图树库(DiscourseGraphBank)为代表,
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【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』:从神经网络到
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的飞跃》
【ShuQiHere】引言:神经网络与
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的兴起在上篇文章中,我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程,如线性回归、逻辑回归和支持向量机(SVM)。
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2024-08-30 07:07
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神经网络
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实战(27)—— PyTorch分布式训练
本节将详细介绍如何进行神经网络的分布式训练。其中1.1将结合MPI介绍分布式训练的基本流程,1.2与1.3将分别介绍如何使用torch.distributed以及Horovod进行神经网络的分布式训练。1PyTorch分布式训练1.1使用MPI进行分布式训练下面讲解如何利用MPI进行PyTorch的分布式训练。这里主要介绍的是数据并行的分布式方法:每一块GPU都有同一个模型的副本,仅加载不同的数据
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PyTorch深度学习实战
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PyTorch Geometric(torch_geometric)简介
图网络是
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2024-08-30 06:32
机器学习算法
深度学习
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深入理解PyTorch中的`torch.topk`函数!!!(个人总结,为了方便我自己复习,要是同时也能帮助到大家就更好了)
`torch.topk`函数概述函数签名返回值2.基本用法示例1:找到一维张量的最大值示例2:在二维张量的指定维度上操作3.高级应用4.结论深入理解PyTorch中的torch.topk函数在
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2024-08-30 06:32
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在 PyTorch 中,`permute` 方法是一个强大的工具,用于重排张量的维度。
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深度学习
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2024-08-30 06:32
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机器学习算法
深度学习
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PyTorch概述
PyTorch是一个开源的机器学习框架,由Facebook的
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研究团队开发。它广泛用于
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和神经网络的研究和开发。
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2024-08-30 06:01
pytorch
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[Scene Graph] 图神经网络的核心方法——Message Passing
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方法的兴起是从计算图像处理(ComputerVision)领域开始的。以卷积神经网络(CNN)为代表的方法会从邻近的像素中获取信息。
风中摇曳的小萝卜
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