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StyleGAN是NVIDIA继ProGAN之后提出的新的生成网络，其主要通过分别修改每一层级的输入，在不影响其他层级的情况下，来控制该层级所表示的视觉特征。这些特征可以是粗的特征（如姿势、脸型等），也可以是一些细节特征（如瞳色、发色等）。StyleGAN，提出了一个新的 generator architecture，号称能够控制所生成图像的高层级属性(high-level attributes)

分享一个包含千万级聊天语料的资源。地址：https://github.com/codemayq/chaotbot_corpus_Chinese该库是对目前市面上已有的开源中文聊天语料的搜集和系统化整理工作该库搜集了包含·chatterbot·豆瓣多轮·PTT八卦语料·青云语料·电视剧对白语料·贴吧论坛回帖语料·微博语...

该Transformers库是开源，基于社区的信息库，使用和共享模型基于Transformer结构[2]如Bert[3]，Roberta[4]，GPT2 [5]，XLNet [6]，等等。它是NLP的初学者常用的库。超过32种采用100种以上语言的训练的预训练模型，以及TensorFlow 2.0和PyTorch之间的深度互操作性。因此可以访问许多单词的同音异义词，上位词，同义词，定义，词族等。对

研究人员希望这次实验的结果可以进一步推动围绕大型闭源模型相对于小型公共模型的相对性能的讨论，特别是结果表明，对于那些能在本地运行的小模型，如果认真地收集训练数据，也可以取得大模型的性能。事实上，在此之前斯坦福大学发布的Alpaca模型，根据OpenAI的GPT模型对LLaMA的数据进行微调的实验结果已经表明，正确的数据可以显著改善规模更小的开源模型。对于斯坦福的团队来说，想要在预算内训练一个高质量

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基于内容的推荐（Content-based Recommendation）是信息过滤技术的延续与发展，它是建立在项目的内容信息上作出推荐的，而不需要依据用户对项目的评价意见，更多地需要用机器学习的方法从关于内容的特征描述的事例中得到用户的兴趣资料。在基于内容的推荐系统中，项目或对象是通过相关的特征的属性来定义，系统基于用户评价对象的特征，学习用户的兴趣，考察用户资料与待预测项目的相匹配程度。因此，

压缩感知（Compressed sensing），也被称为压缩采样(Compressive sampling)，稀疏采样(Sparse sampling)，压缩传感。它作为一个新的采样理论，它通过开发信号的稀疏特性，在远小于Nyquist 采样率的条件下，用随机采样获取信号的离散样本，然后通过非线性重建算法完美的重建信号。压缩感知理论一经提出，就引起学术界和工业界的广泛关注。他在信息论...

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