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摘要：本案例是CenterNet-Hourglass论文复现的体验案例，此模型是对Objects as Points 中提出的CenterNet进行结果复现。 本文分享自华为云社区《CenterNet-Hourglass (物体检测/Pytorch)》，作者：HWCloudAI。 目标检测常采用An
摘要：该方法的主要思想是使用数值较大的排在前面的梯度进行反向传播，可以认为是一种在线难例挖掘方法，该方法使模型讲注意力放在较难学习的样本上，以此让模型产生更好的效果。 本文分享自华为云社区《ATK Loss论文复现与代码实战》，作者：李长安。 损失是一种非常通用的聚合损失，其可以和很多现有的定义在单
摘要：在本论文中揭示了这样一种现象：一层内的许多特征图共享相似但不相同的模式。 本文分享自华为云社区《Split to Be Slim: 论文复现》，作者： 李长安 。 Split to Be Slim: An Overlooked Redundancy in Vanilla Convolution
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近年来，软件项目的规模及其复杂性正在以空前的速度增长，互联网用户市场庞大，互联网公司和相应的软件产品层出不穷。快速响应需求变化往往是互联网行业的常态，软件产品的快速开发迭代对于公司迅速占领市场、抢占商机有着举足轻重的意义。 伴随着行业的快速发展，原有的研发模式逐渐不能适应高速发展的市场大环境。因此，
本文主要介绍在业务复杂化背景下，京东零售购物车团队努力践行工匠精神，通过全异步化改造提升系统性能、提升用户体验。通过本文，读者可以了解购物车中台进行全异步化改造的总体方案，以及方案落地过程中遇到的问题及解决方法，读者可重点关注文中提到的多分页并行后，分页精细控制及底层RPC异常信息问题。
前两天在微信后台收到了读者的私信，问了一个这样的问题，由于私信回复有字数和篇幅限制，我在这里统一回复一下。读者的问题是这样的： 大佬您好，之前读了您的文章受益匪浅，我们有一个项目经常占用 7-8GB 的内存，使用了您推荐的ArrayPool以后降低到 4GB 左右，我还想着能不能继续优化，于是 du
