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Source channel @olddriverGDstudy · Post #29 · Mar 17
搜索使用说明 #搜索指南 因为电报软件对中文搜索支持不好，大队特别对队内资源搜索进行了整理汇集，使用方法说明如下： 1.1 原理： 电报对中文搜索支持不佳，汉字只有在前后含有asic码字符的前提下可以被正确搜索出，如 _广州修车大队_ (“_”指代空格）、(广州修车大队）;等形式可以搜索“广州修车大队”搜索出相关信息；搜索“广州”等未被asic码间隔的汉字无法正确显示。 为正确搜索，在编制频道资源时，对重要信息可以采取Hashtag的形式已方便搜索，即以"#"字符开头，接汉字，以“空格字符”结尾的形式，点击一个hashtag即可快速定位该频道或聊天群内所有相同标签，建议所有管理在编辑重要资料包括ls信息、广播台、学习频道时正确使用hashtag。 ！！注意标签不要随意编写，要参考搜索指南中有的标签类型！！ 1.2 JS资源定位： JS目前支持 Hasgtag（#K老师）、数字标签（#GZ003）的搜索方式，在对应榜单和报告区中试用上述方式均可查找到JS的相关信息。 使用举例：在“广州公开榜”或“广州修车大队”的搜索栏中输入 #K老师 或 #GZ003，均可定位到K老师资料页；在报告区的搜索栏中输入#K老师 或 #GZ003，均可定位到K老师的验证报告。这两者是快速了解JS基本信息和评价的便捷办法。 1.3 标签查找 公榜榜单目前均支持标签查找，可以快速定位某种类型或地区的所有JS，目前仅支持Hashtag查找，目前常用标签解释如下： 地区标签： 一定要使用一级标签，例如 #天河区（注意不要有错别字） #颜值： 不解释 #服务： 评价中92、95的，有场子出身花式水平的，均会归入此类； #大胸： 不解释，一般D以上归入此类； #长腿： 不解释，一般168以上归入此类； #身材： 不解释，较为宽松； #嫩妹： 22岁以下或者长相很嫩的，白小纯的，loli系的，cos系的归入此类； #熟女： 30岁以上风韵犹存的，归入此类； #特服： 提供3p、3t、wt、字母等特殊服务的JS归入此类。 使用举例：在红榜的搜索栏中输入 #长腿，可以快速查看“莉贝伦”等8位长腿JS。 类型标签评价目前非常主观，有不妥之处请队内私信 JackJack 或其他管理人员修改。 1.4 资料查找 目前学习频道中试用hashtag来快速定位资料，目前使用的标签有如下几种： #安全CJ#素质CJ#卫生CJ #搜索指南 #大队玩法 #语录#秀哥语录 #技巧#知识
Search: #dl
@repo_science · Post #4131 · 05/18/2024, 09:06 PM
#DL 📱 Zeus New Pytorch Ecosystem Tool Zeus is an open source toolkit for measuring and optimizing power consumption of deep learning workloads. 🖥Github ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
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@amneumarkt · Post #706 · 11/21/2025, 07:53 AM
#dl Introducing more symmetries in attention https://github.com/NVIDIA/torch-harmonics https://neurips.cc/virtual/2025/loc/san-diego/poster/117783
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@amneumarkt · Post #691 · 10/05/2025, 07:41 AM
#dl Park, Chanwook, Sourav Saha, Jiachen Guo, Hantao Zhang, Xiaoyu Xie, Miguel A. Bessa, Dong Qian, et al. 2025. “Unifying Machine Learning and Interpolation Theory via Interpolating Neural Networks.” Nature Communications 16 (1): 1–12. https://www.nature.com/articles/s41467-025-63790-8
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@amneumarkt · Post #683 · 06/28/2025, 07:04 AM
#dl A few cool ideas in this model. Introducing Gemma 3n: The developer guide - Google Developers Blog https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3n-developer-guide/
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@amneumarkt · Post #681 · 06/14/2025, 08:43 AM
#dl So tensorflow and jax are deprecated in the transformers package. https://github.com/huggingface/transformers/pull/38758
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@amneumarkt · Post #662 · 02/21/2025, 07:42 AM
#dl Sure, nobody uses it anyways.
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@amneumarkt · Post #625 · 10/03/2024, 09:31 PM
#dl PyTorch Native Architecture Optimization: torchao | PyTorch https://pytorch.org/blog/pytorch-native-architecture-optimization/
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@amneumarkt · Post #624 · 10/03/2024, 06:07 PM
#dl https://soumith.ch/blog/2024-10-02-training-10k-scale.md.html
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@amneumarkt · Post #602 · 07/20/2024, 05:48 AM
#dl There is this new lib called scale. One could compile CUDA code to use it on AMD GPU. https://docs.scale-lang.com/manual/how-to-use/ I don't know who is more pissed off, NVidia or AMD.
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@amneumarkt · Post #556 · 03/16/2024, 09:09 AM
#dl This repo is really nice. yuanchenyang/smalldiffusion: Simple and readable code for training and sampling from diffusion models https://github.com/yuanchenyang/smalldiffusion
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@amneumarkt · Post #506 · 11/13/2023, 08:30 AM
#dl Google & USC benchmarked a prompt based forecasting method, and the results are amazing. Cao D, Jia F, Arik SO, Pfister T, Zheng Y, Ye W, et al. TEMPO: Prompt-based Generative Pre-trained Transformer for time series forecasting. arXiv [cs.LG]. 2023. Available: http://arxiv.org/abs/2310.04948
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@amneumarkt · Post #484 · 06/12/2023, 06:13 AM
#dl https://twitter.com/armin_kekic/status/1667181047480479751?s=20
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