《原始论文：DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter》NLP预训练模型随着近几年的发展，参数量越来越大，受限于算力，在实际落地上线带来了困难，针对最近最为流行的BERT预训练模型，提出了DistilBert，在保留97%的性能的前提下，模型大小下降40%，inference运算速度快了

深度结合，迈向。

典型方案参考阿里云 IoT 平台：文本/语音用 MQTT 或 HTTP 上报，视频走 OSS 存储管道[3]。针对智能硬件与服务器后端之间。

相似的图像（如同一个人的不同照片）在特征空间中距离很近不相似的图像（如不同人的照片）在特征空间中距离很远传统的分类损失（如交叉熵）需要预先知道所有类别，但在人脸识别中，我们可能会遇到训练时没见过的新人脸。Triplet Loss通过学习一个嵌入空间（Embedding Space），使得相似样本靠近，不相似样本远离，从而解决这个问题。三元组结构目标DapαDanDapαDan损失函数L∥fa−fp

本文档将目标检测模型按照两个维度进行分类：One-Stage vs Two-Stage（检测流程）Anchor-based vs Anchor-free（预测方式）详细的分类原理和对比请参见损失函数基础知识中的"目标检测的四大范式"章节。发布时间: 2015年6月 (CVPR 2016)论文: You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detect

DevOps 的概念在软件开发行业中逐渐流行起来。越来越多的团队希望实现产品的敏捷开发，DevOps 使一切成为可能。有了 DevOps ，团队可以定期发布代码、自动化部署、并将持续集成 / 持续交付作为发布过程的一部分。虽然 DevOps 背后有各种各样的概念，但幸好有一些工具可以让你更容易地理解和实现。在本文中，你将了解这些工具，并将它们作为软件发布 / 维护工具包工作的一部分开始使用。Dev

网络训练时和网络评估时，BatchNorm模块的计算方式不同。如果一个网络里包含了BatchNorm，则在训练时需要先调用train()，使网络里的BatchNorm模块的training=True（默认是True），在网络评估时，需要先调用eval()使网络的training=False。

一、概述PageRank算法又称网页排名算法，是一种由搜索引擎根据网页（节点）之间相互的超链接进行计算的技术，用来体现网页（节点）的相关性和重要性。如果一个网页被很多其他网页链接到，说明这个网页比较重要，也就是其PageRank值会相对较高。如果一个PageRank值很高的网页链接到其他网页，那么被链接到的网页的PageRank值会相应地提高。适用场景：PageRank算法适用于网页排序、社交网络

Java架构师-分布式（三）：分布式文件系统-FastDFS+阿里OSS

Neo4j提供了强大的算法库，可供我们直接调用，而不需要自己再手动编写。要使用其自带的算法库，首先需要添加相应插件，下面详细介绍。PageRankArticleRankBetweenness CentralityCloseness CentralityHarmonic CentralityEigenvector CentralityDegree CentralityLouvainLabel Pro