Control Flow in Tensorflow TF中的控制流解析

写在前面 本文翻译自Tensorflow团队的文章Tensorflow Control Flow Implementation，部分内容加入了笔者自己的理解，如有不妥之处还望各位指教。 目录 概览

tensorflow源码解析之common_runtime拾遗

把common_runtime中剩余的内容，按照文件名排序进行了简单的解析，时间原因写的很仓促，算是占个坑，后续有了新的理解再来补充。 allocator_retry 有时候内存分配不可能一次完成，为

dopamine源码解析之dqn_agent

目录 epsilon函数 DQNAgent构造函数核心参数 DQNAgent核心函数 tf.make_template 核心数据流图 epsilon函数 linearly_decaying_eps

异常检测综述

原文地址：http://www.cs.umn.edu/sites/cs.umn.edu/files/tech_reports/07-017.pdf 摘要 这篇文章对常见的异常检测算法进行了分类，在每一

Predictive Simultaneous Interpretation: Harnessing Large Language Models for Democratizing

本文是LLM系列文章，针对《Predictive Simultaneous Interpretation: Harnessing Large Language Models for Democrati

论文速览 | ACM Transactions on Internet of Things, 2024 | mmBox: Harnessing Millimeter-Wave Signals for

论文速览 | ACM Transactions on Internet of Things, 2024 | mmBox: Harnessing Millimeter-Wave Signals for

51-47 CVPR 2024 | DynVideo-E：利用动态NeRF对大规模运动和视角变化的视频编辑

23年12月，腾讯、新加坡国立大学联合发布DynVideo-E: Harnessing Dynamic NeRF for Large-Scale Motion- and View-Change Hum

NeurIPS 2024重磅出炉，时间序列依旧最强王者！附最全NeurIPS 24时序论文总结

NeurIPS 2024于2024年12月10号-12月15号在加拿大温哥华举行（Vancouver, Canada）。截止目前，NeurIPS 2024最全论文清单已经重磅出炉了，录取率25.8%。

caffe--net.cpp解析

http://blog.csdn.net/mrhiuser/article/details/52345469 http://blog.csdn.net/langb2014/article/detail

HealMe: Harnessing Cognitive Reframing in Large Language Models for Psychotherapy

本文是LLM系列文章，针对《HealMe: Harnessing Cognitive Reframing in Large Language Models for Psychotherapy》的翻译。

caffe代码详细注解

Caffe net:init()函数代码详细注解   Caffe 中net的初始化函数init()是整个网络创建的关键函数。在此对此函数做详细的梳理。   一、代码的总体介绍        

Netfilter的使用和实现

本文主要内容：Netfilter的原理和实现浅析，以及示例模块。 内核版本：2.6.37 Author：zhangskd @ csdn blog   概述   Netfilte

FilterNet 开源项目教程

FilterNet 开源项目教程 filternetA proxy library that provides easy hooks to manipulate http and https tr

FilterNet 项目使用教程

FilterNet 项目使用教程 filternetA proxy library that provides easy hooks to manipulate http and https tr

FilterNet：利用频率滤波器进行时间序列预测

本文介绍了一种名为FilterNet的新方法，用于深度时间序列预测。该方法通过引入可学习的频率滤波器来提取关键的时间模式，并且能够有效地处理高频噪声和利用整个频谱范围进行预测。实验结果表明，Filte