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YouTube作者ContraNetwork為我們帶來了Switch版《暗黑破壞神3》的幀數測試（基於電視模式），從 視訊 中我們可以看到，遊戲基本上能夠維持60幀的表現，即使在一些比較複雜的場景下也能夠維持

AI“腦補”能力一流，現在甚至已經能畫出藝術品。熱愛H漫的死宅們靈光一閃，AI是否也可以把馬賽克阻擋的內容也畫出來呢？ 果然，原始動物本能是第一科技生產力。最近就有人在GitHub上釋出了一個

作者：Vincent Spruyt 編譯：weakish 編者按：Sentiance首席資料科學家Vincent Spruyt介紹瞭如何基於CNN和三重損失函式，學習位置嵌入。 在Sent

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Keras、TensorFlow、PyTorch 等高階框架可以幫助我們快速構建複雜模型。深入研究並理解其中的理念很有價值。不久前，本文作者發表了一篇文章（參見《 資源 | 來自獨秀同學的深度網路數學筆記，還

2018年中的大部分時間，我都在嘗試利用訓練神經網路克服GPUs的侷限。無論是在包含1.5億個引數的語言模型中，比如 OpenAI’s huge Generative Pre-trained Transfor

本文根據中天微資深設計經理、智慧語音平臺負責人勞懋元，在「智東西公開課」的超級公開課中天微專場第1講《輕量級的RISC架構如何實現端測智慧語音應用》 上的系統講解整理而來。 從2015年起，智慧語

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分享記者自己的一個小故事：有次在健身房使用器械，一教練走來讓我“讓讓”，因為他要給私教學員使用。自那以後記者便再也沒辦過健身卡。可能記者的經歷比較極端，但現實中又有多少人對健身房真正滿意呢？ 現實中健身房為

System V 訊號量不是用來在程序間傳輸資料的。相反，它們用來同步程序的動作。訊號量的一個常見用途是同步一塊共享記憶體的訪問以防止一個程序在訪問共享記憶體的同時另一個程序更新這塊記憶

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