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篇首语：本文由编程笔记#小编为大家整理，主要介绍了###haohaohao###图神经网络之神器——PyTorchGeometric上手&实战相关的知识，希望对你有一定的参考价值。 ... [详细]

OpenStackQ版本已经发布了一段时间了。今天,小编来总结一下OpenStackQ版本核心组件的各项主要新功能,再来汇总一下最近2年来OpenStackN、O、P、Q各版本核心 ... [详细]

本文介绍了一位微软头条实习生自学深度学习的经验分享，包括学习资源推荐、重要基础知识的学习要点等。作者强调了学好Python和数学基础的重要性，并提供了一些建议。 ... [详细]

本文介绍了sklearn数据集库中常用的数据集类型，包括玩具数据集和样本生成器。其中详细介绍了波士顿房价数据集，包含了波士顿506处房屋的13种不同特征以及房屋价格，适用于回归任务。 ... [详细]

本文介绍了游标的使用方法，并以一个水果供应商数据库为例进行了说明。首先创建了一个名为fruits的表，包含了水果的id、供应商id、名称和价格等字段。然后使用游标查询了水果的名称和价格，并将结果输出。最后对游标进行了关闭操作。通过本文可以了解到游标在数据库操作中的应用。 ... [详细]

本文介绍了Windows操作系统的版本及其特点，包括Windows 7系统的6个版本：Starter、Home Basic、Home Premium、Professional、Enterprise、Ultimate。Windows操作系统是微软公司研发的一套操作系统，具有人机操作性优异、支持的应用软件较多、对硬件支持良好等优点。Windows 7 Starter是功能最少的版本，缺乏Aero特效功能，没有64位支持，最初设计不能同时运行三个以上应用程序。 ... [详细]

本文详细介绍了深度学习中的Vision Transformer (ViT)方法。首先介绍了相关工作和ViT的基本原理，包括图像块嵌入、可学习的嵌入、位置嵌入和Transformer编码器等。接着讨论了ViT的张量维度变化、归纳偏置与混合架构、微调及更高分辨率等方面。最后给出了实验结果和相关代码的链接。本文的研究表明，对于CV任务，直接应用纯Transformer架构于图像块序列是可行的，无需依赖于卷积网络。 ... [详细]

本文介绍了腾讯最近开源的BERT推理模型TurboTransformers，该模型在推理速度上比PyTorch快1~4倍。TurboTransformers采用了分层设计的思想，通过简化问题和加速开发，实现了快速推理能力。同时，文章还探讨了PyTorch在中间层延迟和深度神经网络中存在的问题，并提出了合并计算的解决方案。 ... [详细]

在台北电脑展上，技嘉展示了一款高端的B450主板，型号为“b450 aorus pro wi-fi”。该主板具有10+1相供电、散热片覆盖的供电区域和芯片组，以及两个m.2插槽和背部IO挡板。虽然不支持第七代APU bristol ridge，但它兼容锐龙一代和二代，且具有较高的性价比。该主板还配备了音频声卡、Wi-Fi无线网卡等功能，是一款性能出色且设计精良的主板。 ... [详细]

本文介绍了利用mapreduce实现数据去重的方法，同时还介绍了人工智能AI领域中常用的框架和工具，包括Keras、PyTorch、MXNet、TensorFlow和PaddlePaddle，并提供了深度学习实战的代码下载链接。 ... [详细]

关于如何快速定义自己的数据集，可以参考我的前一篇文章PyTorch中快速加载自定义数据（入门）_晨曦473的博客-CSDN博客刚开始学习P ... [详细]

背景：配置PURE的算法环境，安装allennlp0.9.0（pipinstallallennlp0.9.0）报错ÿ ... [详细]

本人学习笔记，知识点均摘自于网络，用于学习和交流(如未注明出处，请提醒，将及时更正，谢谢)OS:我学习是为了上 ... [详细]

本章是系列文章的案例学习，不属于正篇，主要介绍了TensorFlow引入的XLA的优化算法。XLA也有很多局限性，XLA更多的是进行合并，但有时候如果参数特别多的场景下，也需要进行 ... [详细]

摘要：目前复杂问题包括两种：含约束的问题和多跳关系问题。本文对ACL2020KBQA基于查询图生成的方法来回答多跳复杂问题这一论文工作进行了解读 ... [详细]