2010-6-15 力量训练

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2010-6-14
下午卧推杠铃10个/组(35KG)3组
5个组/(35KG)1组
引体向上10个/组2组
　5个/组1组
仰卧起坐40个/组1组
30个/组1组
跑步2500米20分钟
2010-6-15
上午俯卧撑40个/组1组
30个/组2组
仰卧起坐40个/组1组
30个/组2组
下午卧推杠铃10个/组(35KG)3组
5个/组(35KG)3组
引体向上10个/组2组
5个/组1组
吊体屈身10个/组2组
跑步4000m30分钟
晚上倒爬楼梯20层45分钟
俯卧撑30个/组2组
iteye_8623
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线框检测：End-to-End Wireframe Parsing【方法解读】
sinat_39783664的博客
08-29 707
“线框检测”方法解读：End-to-End Wireframe Parsing
【人工智能时代】- 从选择到训练，深度解析显卡选型、模型训练技、模型选择巧及AI未来展望---打造AI应用新篇章
xiaoli8748的专栏
09-25 962
早期阶段（1950s~1980s）在1950年代初期，人们开始尝试使用计算机处理自然语言文本。然而，由于当时的计算机处理能力非常有限，很难处理自然语言中的复杂语法和语义。随着技术的发展，自然语言处理领域在20世纪60年代和70年代取得了一些重要的进展。例如，1970年，美国宾夕法尼亚大学的Adele Goldberg和David Robson创建了一个名为Lunenfeld Project的系统，它可以进行自动翻译。
2010-6-8 力量训练
baiguomeng
06-08 97
前两天在上海看世博会，虽然也有锻炼，但不是很集中，也不能上网，所以没有记录下来。今天恢复到训练状态。用狗爬的姿势从上往下爬了10层楼，然后进行力量训练。。哈哈。。。 2010-6-8 晚上 卧推杠铃 10个/组(35KG) 2组 6个/组(35KG) 3组 引体向上 15个/组 1组 5个/组 1组 仰卧起坐 30个/组 3组 ...
2010-6-2 力量训练
baiguomeng
06-02 67
2010-6-2 晚上 卧推杠铃 10个/组(35KG) 3组 6个/组(35KG) 3组 引体向上 10个/组 1组 仰卧起坐 30个/组 2组 40个/组 1组 俯卧撑 15个/组 2组 ...
2010-6-1 力量训练+儿童节快乐
baiguomeng
06-01 91
昨天加班太晚，所以晚上没有锻炼。 这是昨天早上和今天的锻炼记录。 2010-5-31 早上 俯卧撑 30个/组 2组 40个/组 1组 2010-6-1 早上 俯卧撑 40个/组 1组 20个/组 4组 仰卧起坐 30个/组 2组 40个/组 1组 晚上 卧推杠铃 10个/组(...
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背景 本篇论文的题目是 《Rich feature hierarchies for accurate oject detection and semantic segmentation》，翻译过来就是针对高准确度的目标检测与语义分割的多特征层级，通俗地来讲就是一个用来做目标检测和语义分割的神经网络。 本文作者：Ross Girshick，JeffDonahue,TrevorDarrell,Ji...
Paper：《Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey自然语言处理的预训练模型综述》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
07-03 7829
​ Paper：《Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey自然语言处理的预训练模型综述》翻译与解读 目录 Paper：《Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey自然语言处理的预训练模型综述》翻译与解读 Abstract 1、Introduction 2、Background 3 Overview of PTMs—PT
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战斗蜗牛的专栏
02-24 731
什么是机器学习？ 人工智能的再次兴起让机器学习（Machine Learning）这个名词进入了公众的视野，它成为当前解决很多人工智能问题的核心基石。
ChatGPT：GPT，GPT2，GPT3，Prompt
燕双嘤
08-01 893
1w字吐血整理，ChatGPT（GTP发展历史，GPT1，GPT2，GPT3，Prompt）。包括：基础知识，底层原理，数学推导，刁钻问题解答。
AI原生时代的学习：如何学？学什么？为何学？
Datawhale
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在智能时代，我们常常会产生这样的疑问：AI是大数据的产物，不论我看多少本书也不及它的凤毛麟角，那学习的意义何在，又该如何学习呢？学习逐渐呈现出学习空间开放多元、学习过程复杂非线性的特点，学习的社会化、智能化、情境化、网络化特征愈发显著，学习发生的情境是一个复杂系统，学习是一个复杂现象，学习的复杂性在智能时代被赋予了全新内涵，人类的认知方式、学习方式等都将发生系统性变革，以往对学习线性化的简单认识，难以深度揭示学习的规律，因此需要从复杂系统的视角出发来审视和研究学习，重构学习的理论体系。
大模型落地实战指南：从选择到训练，深度解析显卡选型、模型训练技、模型选择巧及AI未来展望---打造AI应用新篇章
yXIAOyu_的博客
07-13 1132
在1950年代初期，人们开始尝试使用计算机处理自然语言文本。然而，由于当时的计算机处理能力非常有限，很难处理自然语言中的复杂语法和语义。随着技术的发展，自然语言处理领域在20世纪60年代和70年代取得了一些重要的进展。例如，1970年，美国宾夕法尼亚大学的Adele Goldberg和David Robson创建了一个名为Lunenfeld Project的系统，它可以进行自动翻译。同时，中国科学院自动化研究所也在20世纪70年代开始研究自然语言处理技术，主要集中在机器翻译领域。
深度学习：智能时代的核心驱动力量
GitChat
03-20 1万+
内容简介 科技巨头纷纷拥抱学习，自动驾驶、AI、语音识别、图像识别、智能翻译以及震惊世界的 AlphaGo，背后都是学习在发挥的作用。学习是人工智能从概念到繁荣得以实现的主流技术。经过学习训练的计算机，不再被动按照指令运转，而是像自然进化的生命那样，开始自主地从经验中学习。 本书作者特伦斯 · 谢诺夫斯基是人工智能十大科学家之一、学习先驱及奠基者，亲历了学习在 20 世纪 70 年代到 90 年...
【文献阅读】 2018-SIGKDD-STAMP:Short-Term Attention/Memory Priority Model for Session-based Recommendation
乐川大佛的博客
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说明 原文链接。 此处将Session-based Recommendation直译为会话推荐，有地方意译为短序列推荐。 此处将external memory译为外部记忆，直译话为外部存储器(外存)，short-term memory译为短期记忆，直译的话为短期存储器。 标题 题目：STMAP:基于会话推荐的短期注意/记忆优先模型 作者： Qiao Liu University of ...
supervisor-4.2.2-1.el8.tar.gz
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