cmyfoucs 发布的文章

一、原理速读（对照官方开源仓库）整体流程（For You 时间线）候选召回（Candidate Sources） → 轻排（Light Ranker）/重排（Heavy Ranker） → 混排与过滤（Mixer & Filters）。官方仓库把关键组件与职责写得很清楚：候选来源：In-Network（已关注网络）：来自搜索索引 Earlybird 的关注圈内容，官方 README 写明 约 50...

扩散模型是一类基于逐步加噪与去噪过程的生成模型。其核心思想来源于非平衡热力学：通过一个前向扩散过程将数据逐渐转化为噪声，再通过一个反向去噪过程从噪声中重建数据。本文档介绍扩散模型的关键数学原理，包括前向过程、反向过程、变分下界（ELBO）以及训练目标。1. 前向扩散过程（Forward Process）给定原始数据 $x_0 \sim q(x_0)$（例如图像），前向过程通过 $T$ 步逐步加入高...

AbstractDiffusion models, a class of deep generative models, have emerged as state-of-the-art techniques in various domains, particularly in image and video synthesis. This report provides a comprehen...

在PyCharm中配置微软的算力平台，主要可以通过 Azure Databricks Connect 和 远程服务器SSH连接 两种方式实现。下面的表格整理了这两种方案的核心信息，你可以根据自己的需求和资源情况来选择：特性Azure Databricks Connect远程服务器 (通过SSH)核心功能将本地PyCharm连接到Azure Databricks远程集群执行代码将PyCharm连接到...

本大纲旨在系统性地梳理深度学习（Deep Learning,DL）领域的知识体系，为初学者、研究人员和工程技术人员提供一份全面的学习与参考指南。内容从深度学习的基本概念和历史渊源出发，深入探讨其数学与理论基础，详细剖析了各类核心神经网络模型（如CNN,RNN,Transformer等）的结构、原理与应用。此外，大纲还覆盖了模型训练与优化的关键技术、不同应用领域的实践案例，并展望了深度学习的前沿发展...