图中这种论文你想进行文本复制放入翻译软件进行翻译时,会发现是这种形式: 句子之间是断开的,这时普遍的方法,也是我之前一直用的方法就是打开一个文档编辑器,复制上去后一行行地继续调整.昨天不想这样了,就打算写个批量处理的函数完成这项工作. python小白在重复了一个小时的工作之后,总是有奇怪的问题出现,打算放弃时突然搞好了.之前的函数编写逻辑出现了问题,想在每一行后面加空格然后把第二行的数据增加到第一行上,不熟悉的操作使得字符串数据变成了list数据而不知如何下手.最后删代码时突然发现,只需要把每…

[论文翻译] 分布式训练 Parameter sharding 之 ZeRO 目录 [论文翻译] 分布式训练 Parameter sharding 之 ZeRO 0x00 摘要 0x01 综述 1.1 挑战 1.1.1 显存效率 1.1.2 计算效率 1.2 权衡 1.2.1 数据并行 1.2.2 模型并行 1.2.3 流水线并行 1.3 通过 3D 并行实现内存和计算效率 1.4 3D 并行如何利用每种并行性 0x02 引论 2.1 原文摘要 2.2 原文引论 2.2.1 优化模型状态 2.2…

今天干的事不多,明天得把实验写了. 论文翻译了摘要.0.5h hdoj 五道水题.注意while(cin>>char&&char != '\n')没用.可用ch = cin.get()或cin.get(ch).0.5h python 高阶函数:函数名也可作为右值或别的函数的参数和返回值 map: map(f,a) 讲f函数的效果作用在每一个a的元素上. reduce:reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4). f…

关于『进击的Markdown』:第二弹 建议缩放90%食用 众里寻他千百度,蓦然回首,Markdown却在灯火灿烂处 MarkdownYYDS! 各位早上好!  我果然鸽稿了  Markdown 语法真香(继续安利) ( 进击吧!Markdown!) Markdown进阶系列向你开炮,请注意接收 废话,终究还是结束了   又叒要为大家带来 (正当时的) Markdown了呢~   正文,总是要开始的(格局要大) 注:编者用的CSDN-markdown编辑器是其衍生版本,扩展了Markdown的功…

关于『Markdown』:第二弹 建议缩放90%食用 道家有云:一生二,二生三,三生万物 为什么我的帖子不是这样 各位打工人们! 自从我学了Markdown以来 发现 Markdown 语法真的要比 HTML4.01 方便得多啊啊啊(除了写表格以外) 按头安利 (哪天给大家展示一下我用 HTML 写的稿和 用Markdown 写的稿,区别真的很大) Markdown基础系列向你开炮,请注意接收 正文正文,我是废话,我结束了,你可以开始了   又要为大家带来 (正当时的) Markdown了呢~ …

Faster R-CNN论文翻译   Faster R-CNN是互怼完了的好基友一起合作出来的巅峰之作,本文翻译的比例比较小,主要因为本paper是前述paper的一个简单改进,方法清晰,想法自然.什么想法?就是把那个一直明明应该换掉却一直被几位大神挤牙膏般地拖着不换的选择性搜索算法,即区域推荐算法.在Fast R-CNN的基础上将区域推荐换成了神经网络,而且这个神经网络和Fast R-CNN的卷积网络一起复用,大大缩短了计算时间.同时mAP又上了一个台阶,我早就说过了,他们一定是在挤牙膏. F…

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 深度卷积神经网络的ImageNet分类 Alex Krizhevsky University of Toronto 多伦多大学 kriz@cs.utoronto.ca Ilya Sutskever University of Toronto 多伦多大学 ilya@cs.utoronto.ca Geoffrey E. Hinton University of Toront…

摘要:     本文提出了分布式内存抽象的概念--弹性分布式数据集(RDD,Resilient Distributed Datasets).它同意开发者在大型集群上运行基于内存的计算.RDD适用于两种应用,而现有的数据流系统对这两种应用的处理并不高效:一是迭代式算法,这在图应用和机器学习领域非经常见.二是交互式数据挖掘工具.这两种情况下.将数据保存在内存中可以极大地提高性能.为了有效地实现容错,RDD提供了一种高度受限的共享内存,即RDD在共享状态的时候是基于粗粒度的转换而不是细粒度的更新(换句…

物体检测论文翻译系列: 建议从前往后看,这些论文之间具有明显的延续性和递进性. R-CNN SPP-net Fast R-CNN Faster R-CNN Faster R-CNN论文翻译   原文地址 Faster R-CNN是互怼完了的好基友一起合作出来的巅峰之作,本文翻译的比例比较小,主要因为本paper是前述paper的一个简单改进,方法清晰,想法自然.什么想法?就是把那个一直明明应该换掉却一直被几位大神挤牙膏般地拖着不换的选择性搜索算法,即区域推荐算法.在Fast R-CNN的基础上将…

论文标题:Fast R-CNN 论文作者:Ross Girshick 论文地址:https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_iccv_2015/papers/Girshick_Fast_R-CNN_ICCV_2015_paper.pdf https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf Fast RCNN 的GitHub地址:https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn 参考的Fast…