[2014-1-14] .NET版块的朋友们，请过来支持一下，顺便接下分...

领域专家: 后端开发技术领域

2015-01-14 12:44:56

进来看帖的朋友们，请花个10秒钟，点击链接，投上您宝贵的一票，在此谢过：

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本拉灯 2015-01-14

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暖枫无敌 2015-01-14

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引用 3 楼 starfd 的回复:

不是投过一次了么

这次CSDN搞什么每人每天都可以投10个人，只要你今天没有投，就可以投，今天投了，明天还可以投，直到25号结束，真心伤不起哦

娃都会打酱油了 2015-01-14

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不是投过一次了么

以夕阳落款 2015-01-14

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我来拿分

CSDN_CODER 2015-01-14

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沙发，已支持

前言：自从我2014年下半年到现在的某电商公司工作后，工作太忙，一直没有写过一篇博客，甚至连14年股票市场的牛市都错过了，现在马上要过年了，而今天又是立春节气，如果再不动手，那么明年这个无春的年，也就不适合写博客了，呵呵，这仅仅对我而言。一年之计在于春，我得重新开始写一些博客，想写的很多，那么这开篇为了一个好兆头，就写PDF.NET SOD Ver 5.1完全开源的事情吧，顺便送大家...

我开始正式制作跑酷游戏啦！

1、ls命令 2、cd 命令 3、pwd 命令 4、mkdir 命令 5、rm 命令 6、rmdir 命令 7、mv 命令 8、cp 命令 9、cat 命令 10、more 命令 11、less 命令 12、head 命令 13、tail 命令 14、which 命令 15、whereis 命令 16、locate 命令 17、find 命令 18、chmod 命令 19、tar 命令 20、chown 命令 21、df 命令 22、du 命令 23、ln 命令 24、date 命令 25、cal 命令 2

为了解决这一问题，在稠密化过程中，我们对容易引起退化和梯度集中的具有极端延展率的高斯面片进行了筛选，并对其增殖过程进行了限制，从而在不牺牲性能的情况下有效稳定了训练过程，保障了优化过程的顺利进行。大规模场景的重建往往还意味着显著的训练开销，要重建 1.97 平方千米的区域会产生接近两千万的高斯点，这意味着 4.6G 的存储以及 31.5G 的显存开销，以及超过三小时的训练时长。站在 AI 研究者的角度，得到了《苦涩的教训》，意味着在总结教训的过程中明确了什么是「更好」的。第二类则瞄准了相对复杂的问题。

本文是一篇 14 万字、从零硬核实现 GPT 的保姆级指南。内容全面覆盖四个阶段：①从最基础的 Bigram 语言模型切入，跑通数据处理与训练闭环；②仿照 Transformer 架构，深度研究 Multi-Head Attention、残差网络、LayerNorm 及 Dropout 的底层数学与代码实现；③从零构建BPE 分词器，对齐 GPT-2 规范；④从头搭建 GPT-1/2 工业级预训练流程，包含混合精度、梯度累积等十余项硬件级工程调优，并在 AutoDL 算力平台上从0开始训练！适合所有层次！

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