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搜索[loss]，共786篇文章

直播时各种背景是怎么实现的？聊一聊虚拟背景背后的技术

2019）基于深度可分离卷积设计了一个轻量的 u-net 结构，如上图所示，为了增加人像边缘的分割细节，该方法通过对人像标签进行膨胀、腐蚀操作生成人像边缘标签，用于计算边缘损失（Boundary loss

2021-07-29

CVPR 2021 | 基于Transformer的端到端视频实例分割方法

的模块，这个模块将每个实例的预测序列和标注数据中每个实例的Ground Truth序列进行二分匹配，利用匈牙利匹配的方式找到每个预测最近的标注数据，作为它的Groud Truth进行监督，进行后面的Loss

2021-06-04

Incident Runbook Templates 实用指南

事件严重级别 Severity Impact Response Time Example SEV1 Complete outage, data loss 15 min Production down SEV2

2026-09-08

带你开发一个视频动态手势识别模型

classes_num, activation="softmax") ]) # 编译模型 model.compile(optimizer = keras.optimizers.Adam(1e-5), loss

2024-04-29

国产大模型 RWKV 发布新架构论文：基于矩阵值状态和动态递归的改进

长上下文实验在 PG19 测试集上测试了从 2048 tokens 开始的 RWKV-4、Eagle 和 Finch 的 loss 与序列位置。（所有模型均基于上下文长度 4096 进行预训练。）

2024-04-11

带你学习MindSpore中算子使用方法

方法：在mindspore中，可以手动将embedding的padding_idx位置对应的权重初始化为0；并且在训练时通过mask的操作，过滤掉padding_idx位置对应的Loss。

2022-05-27

espnet中的transformer和LSTM语言模型对比实验

transformer结构配置： transformer结果：实验结论： transformer语言模型的loss确实比lstm要小，但由于语言模型序列信息是非常重要的，transformer只能获取模糊的位置信息

2022-03-30

Apache RocketMQ 4.8.0 发布，升级 DLedger 模式

random-loss 故障随机挑选节点并对这些节点接收和发送的网络包进行按比例丢弃，模拟一些节点网络较差的情况。

2021-01-01

432，剑指 Offer-反转链表的3种方式

Success is stumbling from failure to failure with no loss of enthusiasm. 成功是在失败中摸索，同时不失去热情。

2020-08-16

使用多尺度空间注意力的语义分割方法

损失和像素级精度(训练和测试)被绘制成epoch的函数，如图4所示：图4：a) Loss vs epochs b) Accuracy vs epochs 评估指标对于评价，使用了以下两个指标： 1、

2020-08-12

ssh 连接centos服务器很慢的解决办法

time=0.326 ms ^C --- 192.168.1.228 ping statistics --- 3 packets transmitted, 3 received, 0% packet loss

2018-07-08

新版本来袭：Apache Spark 1.5新特性介绍

MLPC学习过程中使用BP算法，优化问题抽象成logistic loss function并使用L-BFGS进行优化。

2017-11-08

你以为Youtube还只是个简单的视频网站？

在开发过程中，我们广泛地使用了非网络的指标(准确度、召回率、ranking loss)来引导我们的系统的迭代改进。然而，为了最终测定一个算法或模型的效果，我们依靠于通过实时实验进行A/B测试。

2017-07-31

得物社区推荐之基于大语言模型的新颖性推荐算法

具体而言，双塔召回模型是多任务目标，在传统双塔u2i的BCE-Loss基础上，在user塔中引入了基于兴趣对齐的对比学习损失，通过最大化相同兴趣下用户嵌入与物品嵌入之间的相似性，同时最小化不同兴趣下用户嵌入与物品嵌入之间的相似性

2026-01-22

入选AAAI-PerFM｜得物社区推荐之基于大语言模型的新颖性推荐算法

2026-01-22

「DeepSeek-V3 技术解析」：多词元预测技术（Multi-Token Prediction, MTP）

无辅助损失函数的负载均衡（Auxiliary-Loss-Free Load Balancing）在不影响主要训练目标的情况下实现有效的负载均衡。

2025-04-10

效果提升28个点！基于领域预训练和对比学习SimCSE的语义检索

文档排序不同于召回，排序阶段由于面向的打分集合相对小很多，一般只有几千级别，所以可以使用更复杂的模型，这里采用 ERNIE-Gram 预训练模型，loss选用 margin_ranking_loss。

2022-01-13

每日一博 | 分布式存储系统可靠性：系统量化估算

文献【1】Copysets: Reducing the Frequency of Data Loss in Cloud Storage提供了一种分布式系统的CopySet Replication的选择策略

2021-08-05

分布式存储系统可靠性：系统量化估算

文献【1】Copysets: Reducing the Frequency of Data Loss in Cloud Storage提供了一种分布式系统的CopySet Replication的选择策略

2021-08-02

偷税漏税行为检测：Keras库构建神经网络模型，scikit-learn库构建CART决策树模型

input_shape=(10))) # 添加隐藏层（10节点）到输出层（1节点）的连接 net.add(Activation('sigmoid')) # 输出层使用sigmoid激活函数 net.compile(loss

2018-09-28

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Mario

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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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。