求推荐：预算5k-6k超极本

泡芙小 2015-10-12 10:08:56
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zhrqazqpbrhr 2015-10-13
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具体要求如下：学习，上网，看电影，刷某宝某京，要求能触屏，混合硬盘128g
ALOHA论文翻译：Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware
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Chen_AdaMV-MoE_Adaptive_Multi-Task_Vision_Mixture-of-Experts 译文
它极大地降低了训练和推理阶段的成本，从而提供了令人印象深刻的可扩展性，甚至允许具有数万亿参数的巨大语言模型[27]。 SMoE 的有效性已在各种 NLP [62,44,91,88,93,38] 和视觉 [58,26,2,30,74,79,1,57] 任务中得到...
论文阅读：MobileViT: LIGHT-WEIGHT, GENERAL-PURPOSE,AND MOBILE-FRIENDLY VISION TRANSFORMER
与之前的ViT变体（带cnn或不带）不同，与cnn相比，即使使用广泛的数据增强，也显示出较差的泛化能力，MobileViT显示出更好的泛化能力（图3） (iii) Robust: 一个好的模型应该对超参数（例如，数据增强和L2正则化）...
预算2K-5K？7月最值得入手的平板电脑推荐TOP5
四、小米平板 7 Pro：性价比之王的全能表现 国补价：2723 元起（8GB+256GB） 核心卖点：骁龙 8s Gen3 + 3.2K 144Hz 自适应屏 + 67W 快充 搭载骁龙 8s Gen3 的小米平板 7 Pro，安兔兔跑分超 150 万，玩《原神》...
EdgeNeXt: Efficiently Amalgamated CNN-Transformer Architecture forMobile Vision Applications(arXiv)
三个线性层，得到Q=W Q Y，K=W K Y，V=W V Y，尺寸为HW×C，其中W Q,W K,和W V分别为Q、K和V的投影权重。然后，在计算交叉协方差注意之前，对Q和K应用L2规范，因为它可以稳定训练。我们不在Q和K之间沿空间维度应用...
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