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这里是「王喆的机器学习笔记」的第二十七篇文章。这篇文章我们与大家讨论的是Facebook于2019年5月份分享的深度学习推荐系统论文《DeepLearningRecommendationModelforPersonalizationandRecommendationSy…
FaceBookAI团队的基于深度卷积网络进行人脸识别与验证方法DeepFace--Facebook的人脸识别版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。目录(?)[+]连续看了DeepID和FaceNet后，看了更早期的一篇论文，即FB的DeepFace。这篇论文早于DeepID和FaceNet，但其所使用的方法在后面的论文中都有体现，可谓是...
背景：论文发表在FAST212.23-25，介绍了facebook的EB级别的分布式文件系统Tectonic，已经使用单一集群在生产环境中完全替代了Heystack、F4、HDFS，且运行了几年，支撑了在线对象存储、数仓等混合应用场景下的数据…
最近在读Facebook关于缓存的一个论文，发现有好多很好的创意，记录下：1，缓存一致性问题：Facebook采用CacheAsidePattern,如果数据有变更，先更新数据库，在过期缓存，这种是比较常用的方案，并没有保证数据库和缓存的强一致，个人认为是
查看引用/信息源请点击：映维网已经能够相当精确地追踪手部和手指的快速运动（映维网2020年09月11日）在今年6月举行的2020年计算机视觉和模式识别大会中，FacebookRealityLabs的首席科学家迈克…
最近比较关注无监督论文，因此只要发现有新的文章都会读一遍，facebook近期刚出了一篇UnsupervisedLearningofVisualFeaturesbyContrastingClusterAssignments，这是记录的第二篇讲无监督的文章，和之前那篇思路差别还是比较大的，文章也很...
15个回答.首先,Facebook这篇文章不错.因为它简单易懂直截了当地告诉了大家在neuralnetwork优化中的一些技巧,而且也大规模地实验出来给大家信心.（补充。.。.这篇paper有争议原因是因为paper里的技巧都是之前已知的。.能做到这个scale告诉大家最大batch...
如何评价Facebook在OSDI20发表的《VirtualConsensusinDelos》和《Twine:AUnifiedClusterManagemen…算是利益相关，在其中一个组工作，前两年也差点去另外一个组。学术其实我是不懂的，所以这两个项目的论文能不能上osdi我不做评价。
3.论文使用了公开的Facebook图片,这样就多出一个工作,判断上面是否有用户自行弄上去的图片,我的理解是,为什么不直接使用公开的图片集,比如VOC2007,有9千多张图片,而且里面都是没有字符的存在,这样也是省了很多工作的.5.3检测模型实验
AI/CV重磅干货，第一时间送达.本文转载自：Smarter.目前Amusi已看到ICCV2021上的两篇Self-Supervised和Transformer相结合的论文。.一篇是来自何恺明团队的：ICCV2021Oral|何恺明团队提出MoCov3：训练自监督视觉Transformer的实证研究.另一篇就是本文要分享的DINO，同样...
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背景：论文发表在FAST212.23-25，介绍了facebook的EB级别的分布式文件系统Tectonic，已经使用单一集群在生产环境中完全替代了Heystack、F4、HDFS，且运行了几年，支撑了在线对象存储、数仓等混合应用场景下的数据…
最近在读Facebook关于缓存的一个论文，发现有好多很好的创意，记录下：1，缓存一致性问题：Facebook采用CacheAsidePattern,如果数据有变更，先更新数据库，在过期缓存，这种是比较常用的方案，并没有保证数据库和缓存的强一致，个人认为是
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最近比较关注无监督论文，因此只要发现有新的文章都会读一遍，facebook近期刚出了一篇UnsupervisedLearningofVisualFeaturesbyContrastingClusterAssignments，这是记录的第二篇讲无监督的文章，和之前那篇思路差别还是比较大的，文章也很...
15个回答.首先,Facebook这篇文章不错.因为它简单易懂直截了当地告诉了大家在neuralnetwork优化中的一些技巧,而且也大规模地实验出来给大家信心.（补充。.。.这篇paper有争议原因是因为paper里的技巧都是之前已知的。.能做到这个scale告诉大家最大batch...
如何评价Facebook在OSDI20发表的《VirtualConsensusinDelos》和《Twine:AUnifiedClusterManagemen…算是利益相关，在其中一个组工作，前两年也差点去另外一个组。学术其实我是不懂的，所以这两个项目的论文能不能上osdi我不做评价。
3.论文使用了公开的Facebook图片,这样就多出一个工作,判断上面是否有用户自行弄上去的图片,我的理解是,为什么不直接使用公开的图片集,比如VOC2007,有9千多张图片,而且里面都是没有字符的存在,这样也是省了很多工作的.5.3检测模型实验
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