本文主要介绍变分自编码器(VariationalAuto-Encoder,VAE)及其推导过程，但变分自编码器涉及一些概率统计的基础知识，因此为了更好地理解变分自编码器，首先介绍变分推断(VariationalInference)与期望最大化(Expectation-Maximization,EM)算法，进而介绍变分自编码器，并给出另一种理

第一章动机：为什么你可能关心1.1辛普森悖论考虑一个纯粹假设的未来，有一种被称为COVID-27的新疾病在人类中流行。在这个纯粹假设的未来，有两种治疗方法已经被开发出来：治疗A和治疗B。治疗B比治疗A更稀缺，因此目前接受治疗A和治疗B的比例大致为73%/27%。在一个只关心最大限度

成员推理攻击是一种面向AI模型的数据隐私窃取，攻击者以判断==数据是否来源于AI模型的训练集==为目标，本质上是对未知来源的数据进行==二分类==，给出成员数据或者非成员数据的判定。攻击者训练一个二分类器，该分类器将==目标分类器==预测的数据样本的置信度分数向量作为输入，预测该

我们使用以下六个分类标准：动机：隐私问题：许多研究背后的主要动机是对机器学习模型相关的隐私风险日益增长的担忧。例如，Shokri等人(2017)和Carlini等人(2022)专注于开发和改进成员推理攻击，以评估模型对隐私泄露的脆弱性。模型理解：一些研究深入了解机器学习模型的固有属性。Y

upliftTree和causaltree一样，uplifttree[8]作为一种以分类任务为主的，同样是将因果效应apply到节点分割的标准中。区别是：causaltree：1）使用honest的方法；2)从effect的偏差和方差的角度切入指导树的构建，把分类问题转化为回归问题去做。3）逻辑上只支持两个treatment而uplifttree

广义随机森林了解causalforest之前，需要先了解其forest实现的载体：GENERALIZEDRANDOMFORESTS[6]（GRF)其是随机森林的一种推广，经典的随机森林只能去估计labelY，不能用于估计复杂的目标，比如causaleffect，CausalTree、CauaslForest的同一个作者对其进行了改良。先定义一下矩估计

参考paddleseg官网【PaddleSeg实践范例】PP-HumanSegV2SOTA人像分割方案github的readme: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/release/2.9/README_CN.md零、准备工作0.安装Anacondaubantu下安装Anaconda、pycharm1.用conda创建虚拟环境#1.查询conda环

Tree-BasedAlgorithmsTree-based这类方法，和之前meta-learning类的方法最明显的区别是:这类方法把causaleffect的计算显示的加入了到了树模型节点分裂的标准中从response时代过渡到了effect时代。大量的这类算法基本围绕着树节点分裂方式做文章，普遍采用的是兼容性比较高

https://www.dandelioncloud.cn/article/details/1601780566695559170目录结构本教程实验环境为GoogleColab，文件目录结构如下ALL└──tacotron2├──audio_processing.py├──checkpoint_269000├──data_utils.py├──demo.wav├──distributed.py

这是两次习题课的笔记存档，分别对应两次小测题目；覆盖了所有考点……这些笔记是答题pipeline的总结，并不是知识点教学；需要稍微懂一些知识点，感觉才能看懂（）（反正我现在已经看不懂了……（想哭又想笑.jpg）目录20231027-第七周小测复习1bayes公式2基本PGM表示3BayesianNetwork

#Version:2.0.0FROMpaddlepaddle/paddle:2.5.1#PaddleOCRbaseonPython3.7RUNpip3.7install--no-cache-dir--upgradepip-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simpleRUNpip3.7install--no-cache-dirpaddlehub--upgrade-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/

http://www.computervisionmodels.com/13.2.3SIFTdetectorSIFT尺度不变特征转换sasecondmethodforidentifyinginterestpoints一个尺度和对应兴趣点定位141516

模型推理batchinference速度无明显提升、耗时线性增长问题排查现象描述当模型在推理阶段使用batchinference时，推理速度并无明显提升，相比单帧多次推理收益不大。如笔者在Xavier上测试某模型结果batchsize推理时间ms折算耗时ms/img111.2311.23220.3910.20

人工只能的黑话：推理。 网上查了一下，其实就是预测的意思，就是在计算因变量模型的训练指的是计算公式里面的参数。  这个图，很明白的说明了 推理的含义。 但是inference翻译成推理，让我琢磨了好半天。

ABSTRACT现存的KGE方法无法适用于大规模的图（由于存储和推理效率的限制）作者提出了一种LightKG框架：自动的推断出码本codebooks和码字codewords，为每个实体生成合适的embedding。同时，框架中包含残差模块来实现码本的多样性，并且包含连续函数来近似的实现码字的选择。为更好的提升K

      腾讯近日宣布旗下的开源分布式数据科学组件项目Fast-Causal-Inference已经在GitHub中公布。根据公开资料显示，这是由腾讯微信研发，采用SQL交互的，基于分布式向量化的统计分析、因果推断计算库，宣称“解决已有统计模型库(R/Python)在大数据下的性能瓶颈，提供百亿

最好用这个提供的docker环境华为昇腾NPU-PaddlePaddle深度学习平台编译推理库飞腾/鲲鹏下从源码编译—Paddle-Inferencedocumentation(paddlepaddle.org.cn)编译成功后还需要报错 Noruletomaketarget'/root/workspace/Paddle/build/paddle_inference_install_dir

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目录概Rethinkingwithretrieval(RR)代码HeH.,ZhangH.andRothD.Rethinkingwithretrieval:faithfullargelanguagemodelinference.arXivpreprintarXiv:2301.00303,2023.概LLM(LargeLanguageModel)+检索.Rethinkingwithretrieval(RR)CoT(Chai

原理：

玩转JetsonNano（四）：TensorRT图像识别前言TensorRT简介TensorRT搭建安装所需的依赖安装jetson-inference配置cmake下载所需的模型文件编译测试CSI摄像头实时图像识别常见问题参考文献前言本文是个人使用JetsonNano的电子笔记，由于水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。更多精彩内容，可点

PaddleInference模型推理流程分别介绍文字检测、方向分类器和文字识别3个模型，基于PaddleInference的推理过程。PaddleInference的Python离线推理离线推理，即在特定机器上部署的代码只能在这台机器上使用，无法通过其他机器进行访问使用whl包预测推理“WHL”是“WHeeL”的英文

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