Introductiongoal of this class: to understand how this image generation models work and what makes them work so well understand paradigm behind how we generate images learn how image generation models are trained & used constitute of this class: these things are belong to gen...

大四秋季学期选修英语口译时的课程记录 lesson1口译的类型 旅游口译 会议口译 商务口译 法庭口译 外交口译 按照口译的工作方式 交替传译 consecutive interpreting 领导讲话 停顿 翻译员翻译 重复该过程 同声传译 simultaneous interpreting 在听到源语言语句中的第二个词开始时 就翻译第一个词 基本同步 视译 sight interpreting 看到一个材料（稿子 大纲 主题 或多或少的文字信息） 进行翻译 耳语式传译 whispered interpreting 同声传译的一种 多人会议只有一个非母...

这篇帖子用来记录我入门diffusion model，虽然我连该学什么资料都不知道...但是总之，目前我时间很充裕，这篇帖子就用做纯探索吧 先找了一个网课看 Diffusion & Large Vision Modelgoal of this class: to understand how this image generation models work and what makes them work so well understand paradigm behind how we generate images learn how im...

p1： 各位老师大家好，我是来自中国海洋大学的杨子程同学，应面试要求，我准备在两个地方用英语口语进行陈述，其一是用英语做一个简要的自我介绍，其二是用英语讲解我的一段科研经历。 那么 OK Let’s start my simple self-introduction Good afternoon, professors. My name is Yang Zicheng, a senior student in Computer Science at Ocean University of China. My GPA is 3.92 out of 4, r...

爱特 学业基础最终推免成绩 = 前6学期的平均成绩（课程成绩*学分/sum（学分））+ 保研加分（竞赛，白名单国家级最高奖和次高奖、科研，发论文独立一作）（2～6） 大一主要抓学习+尝试一些竞赛 学习： 数学课程：高数，1门6个学分； 上课笔记+课后作业独立完成+考试之前把往年题都做了 物理课程，同理 专业课程，内容非常多，很难完全掌握：上课可以稍微留心一下老师重点强调 特别是邻近期末的时候 竞赛： 两种类型 一种是长期备赛（也不一定）最后就像考试一样短时间完成，类似算法竞赛之类（蓝桥杯、天梯赛、icpc、ccpc），数学建模（美赛、...

动态规划使用最小代价爬楼梯class Solution { public: int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) { int dp0 = 0,dp1 = 0,dpi = 0; for(int i = 2;i <= cost.size();i++){ dpi = min(dp0 + cost[i-2],dp1 + cost[i-1]); dp0 = dp1; dp1 = dpi; } return dpi; } }; 动...

C/C++基础核心指针：存放内存地址的变量。解引用（）：通过地址取到那间“屋子”里的值。取地址（&）：获取变量在内存中的门牌号。指针的类型：决定了指针加减 1 时跳过多少个字节（int 跳 4 字节，double* 跳 8 字节）。 数组指针指针数组 int *p[5]：[ ] 优先级高于 *，所以 p 是一个数组，里面有 5 个 int* 指针。数组指针 int (*p)[5]：(*p) 说明 p 是个指针，它指向一个包含 5 个 int 元素的整个数组，[5]实际上是类型声明的一部分。 注意点： 指针数组每个元素是指向该数组元素的指...

自动微分与自动微分并列的有三种微分方式，一起说明 手工微分：运用求导法则，求解出原始函数的导函数，然后手工编写到计算机中； 符号微分：通过求导法则对原始函数进行展开，但是并不手工展开，而是利用计算机的递归进行展开； 优点：严格按照求导法则展开，得到的解析结果是精确的 缺点：完全使用计算机递归处理，最终会出现函数表达式的膨胀 数值微分：使用有限差分近似求解，即利用导函数的定义；

LLM并行数据并行（Data Parallelism）数据并行是最常用的分布式训练策略，遵循 SPMD（Single Program Multiple Data）模型。它将输入数据沿 batch 维度切分，每个 GPU 持有完整的模型副本，处理不同的数据分片。前向和后向计算在各 GPU 上独立进行，每层产生的梯度通过集合通信（All-Reduce）在所有 GPU 间聚合，用于优化器更新。 根据模型参数在各设备间的共享策略（引入共享因子 $F$，$1 \le F \le W$，$W$ 为设备数），数据并行分为三种形态： 全复制（Full Replicati...

专业知识与算法基础工业人工智能与传统AI的区别，以及其在制造业中的应用 传统AI追求速度、精度 工业人工智能要注重可靠、稳定、可解释、安全 传统AI数据量大 工业人工智能数据稀缺、不平衡、样本少 传统AI大模型 工业人工智能轻量级、小模型 在工业场景中如何处理小样本或非平衡数据集下的模型训练问题 做数据集增强翻转、裁剪、模糊等… 做物理仿真来获取数据 在模型训练里面加入物理先验，学残差（最终真实结果是物理模型算出来的结果+AI预测的残差）； 在工业视觉检测任务中CNN和Transfomer的优势劣势 CNN小样本下泛化更强，Transfomer容易过拟合...