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LinkWeChat 荣获卓越影响力榜单-年度最佳技术创新奖

“卓越影响力榜单-中国产业创新奖”由ISIG组委会(包括RPA中国、LowCode低码时代、AIGC开放社区、信创中国)于2020年创立,以表彰在信息技术领域内推动创新和技术前沿的卓越贡献者和机构。 在历时两月的综合评审过程中,ISIG组委会内部的初审组与来自行业的外部专家评审团通过一系列严格的评选程序,包括提交材料的深入交流、基于行业大数据和企业调研结果的分析以及专家终审等环节,对候选企业从市场需求和企业供给两方面进行全方位的评估。评价标准包括但不限于企业的整体实力、产品优势、品牌影响力、服务质量、客户满意度及市场影响力等因素。经过一系列详尽的评分和审查,最终形成了《2023年度卓越影响力榜单—中国产业创新奖》的榜单。LinkWeChat荣获卓越影响力榜单-年度最佳技术创新奖。 年度最佳技术创新奖:旨在表彰在原创技术、产品研发、创新解决方案等方面展现卓越的企业,他们的创新实践不仅提升了自身竞争力,也为整个行业的技术进步设定了新的标杆。

每日一博 | 一文详解静态图和动态图中的自动求导机制

作者 | FesianXu 导读 4年前在《AutoDiff理解》 之第一篇“自动求导技术在深度学习中的应用”[1]中打算写一个关于autodiff的系列文章,因为工作和学习上比较忙碌(Lan Duo :P),就一直拖到了现在。刚好最近又在学习OPEN MLSYS[2],借此机会将静态图中的autodiff笔记也一并写完吧。如有谬误请联系指出。 (注意,在阅读本文之前,请确保已经阅读过[1],了解为什么深度学习以自动求导作为主要的训练方式,会对理解本文有所帮助。) 全文8965字,预计阅读时间23分钟。 01 静态图与动态图的区别 之前在[1]中提到过,自动求导(AutoDiff)机制是当前深度学习模型训练采用的主要方法,而在静态图和动态图中对于自动求导的处理是不一样的。作为前置知识,这里简单进行介绍。 我们都知道静态图建模(如TensorFlow,paddle fluid)是声明式编程,其建图过程和计算过程是分开的,而对于动态图建模而言(如pytorch,paddle)是命令式编程,其计算伴随着建图一起进行。注意,这两种编程范式有着根本上的区别,相信用过tensorflow和pyto...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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