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By 超神经内容提要：来自最强科研寺庙龙泉寺的贤超法师，近年来一直在研究人工智能与文献古籍的融合，目前，他已带领的《大藏经》团队实现 AI 自动标点、文白翻译、古籍文字识别等技术实践。关...
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- HyperAI超神经
- 2021年01月13日
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前言Flutter 近两年崛起的非常迅猛，正在成为移动开发中不的不重视的一股力量。如果你是一个有追求IOS或者Android程序员，我想你有必要尝试一下。本人是从事Android开发也有几年了，前段时间公司引入了Flutter技术，所以有幸尝试了一下，准备从我的切身体验总结一下快速掌握Flutter开发的一些技巧。思维转变因为Flutter的定位其实是一套跨平台的UI工具箱，下面是官方定义：Flutter is Google’s UI toolkit for building beautiful
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- ShuSheng007
- 2021年01月18日
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取个好名字不管是包名，类名还是函数方法和变量，不要随意命名，像什么 foo, bar, a,b,c 这种没有任何意义的名字会污染你的整个代码先构思再写代码拿到一个需求最开始是分析需求，拆解问题，将大问题拆解为更小问题，思路清晰了代码写起来才快。能用Google就不用百度百度搜出来的东西一是广告太多，难以辨识，二是质量太差，容易被带偏。写注释“最好的注释就是代码本身”，这句话不是你不写注释的借口，相信我你的代码时间久了自己都不知道什么意思。必要的地方加上注释不仅方便别人理解你的代码，也方便自己。
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- liu志军
- 2021年01月15日
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反思 系列博客是我的一种新学习方式的尝试，该系列起源和目录请参考 这里 。背景诸如EventBus\RxBus\LiveDataBus的事件总线库在业内正遭滥用。诚然，事件总线看起来 小而美 ，但随着业务复杂度上升，事件的发送和订阅到处分布，这个优势反而成为了负担，因此，笔者不建议在任何量级的项目中使用事件总线库。更多原因读者可参考 这篇文章 。更合理的方案是什么呢？在量级较小的项目中，开发者应该通过 依赖注入 将Callback进行不同层级的依次传递，以保证 层级间的依赖关系足够清晰。而对于.
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- 却把清梅嗅
- 2021年01月16日
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文章目录前言背景问题追踪排查分析排查一：JN服务本身问题排查二：NN 服务问题排查三：JN机器硬件层面问题推论四：JN受所在机器其它服务的影响总结前言众所周知，在HDFS集群中，NameNode服务是其中的核心服务。NameNode的性能处理效率的高低直接影响着其对外提供的服务能力。鉴于过往笔者已经写过诸多NameNode优化系列的文章，本文笔者来聊聊另外与NameNode相关的服务JournalNode（简称JN）服务。JournalNode是在HDFS HA模式下用来做共享editlog的存储的。
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- Android路上的人
- 2021年01月17日
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来自『央视新闻』 编辑 / 昱良9月18日，华为发布全球最快AI训练集群——Atlas 900。这款AI产品，取名自古希腊神话中的擎天巨神。它有什么特别之处？真能“擎天”...
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- 机器学习算法与Python学习-公众号
- 2019年09月20日
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文章目录一、互联网快讯二、程序员专属三、Github 每日精选四、CSDN 社区优质博文精选一、互联网快讯1、抖音将替代拼多多，成为 2021 年春晚独家红包互动伙伴据了解，1 月 16 日，字节跳动招聘官网上，已增加 57 个 「春节专项」 招聘职位，包括 56 个研发岗位和 1 个产品经理岗。此外，一名了解字节跳动相关业务的人士透露，抖音正在复盘 CDN（内容分发网络）系统。他还表示，春晚红包活动带来的高并发流量，对云计算、存储等基础架构是一次不小的挑战。2、原锤子团队被合并：不再研发坚果手.
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- 极客日报
- 2021年01月18日
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【CSDN 编者按】前一阵闹得沸沸扬扬的 GitHub 解雇犹太员工的事件终于落幕，GitHub 昨日承认错误并公开道歉，期间到底发生了什么呢？整理 | 郑丽媛出品 | CSDN（ID：CSDNnews）前几天，GitHub 引起了一场不小的争议：外媒报道称，一位犹太员工因 1 月 6 日在 Slack 会话消息中发表了“警惕纳粹”的言论，遭到了 GitHub 的解雇，理由是“行为模式不当”。事发后，众多 GitHub 员工联名上诉，要求得知其背后的真实原因。终于，1 月 17 日，GitHub.
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- CSDN资讯
- 2021年01月18日
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作者：HelloGitHub-小鱼干Twitter 有位程序员总结了本周的 GitHub 中文程序员的看点：国内程序员日常——考公务员、996、抢茅台、刷算法、整健康码。在本期热点速览里，小鱼干收录了考公务员的项目 coder2gwy，它有多受国内程序员欢迎呢？一周 star 获得 8k+，上一次遇到一周获得近万 star 的项目还是图片处理项目 Depix，它的神奇之处在于还原马赛克密码。而 coder2gwy 的神奇之处在于充分体现了国内程序员对 996 的“厌恶”，以及对自己私人时间的极度渴望。当.
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- 削微寒
- 2021年01月19日
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"努力做一个积极向上乐观开朗的人"重庆跨年之夜元旦跨年已过，是时候回顾下这一年的工作和生活，看看自己又成长了多少。再立一下 2021 年的 flag，争取在 35 岁之前实现自己财务自由的梦想。工作入职今年来到蚂蚁工作，职业生涯进入到一个全新的阶段，阔别杭州多年之后又回到了这里。依扬 | 取自木易楊谐音来了之后直接就感受到了全方位的压力，这和来之前所设想到的还是有些不同。在之前要么只需要专心的写业务，要么专心的写技术，相对来说比较轻松自在。在这里感受到的是对能力全方位
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- 木易杨说
- 2021年01月19日
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本文将会分享近期发布的七大GitHub机器学习项目。这些项目广泛覆盖了机器学习的各个领域，包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉、大数据等。最顶尖的Github机器学习项...
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- 机器学习算法与Python学习-公众号
- 2019年09月20日
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经常是某司线上又出bug了，然后是给公司造成多少损失，追根究底总是可以找到一些原因，诸如：写代码逻辑考虑不全面，或者代码有硬伤，也有测试不充分，甚至不测试都有，也有是运维的问题等等。我对测试部专业，测试是否可以发现所有问题我不好说，但是可以肯定的是从很多大厂出过的问题来看，测试只能减少问题，不能彻底规避问题。可能你会说需要监控等手段并用，那是必须的，但是首先还是需要把代码写好。作为开发人员需要有些追求，写出高阶一点的代码，不然只是这次发现问题，但是一些不好的习惯或者代码水平不提高还是会出错。
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- 21aspnet
- 前天
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Pillow 库是python中处理图片最常用的库，我们用 Pillow 来实现一个图片裁剪的功能。先安装pillow库pip install pillow我们要实现的效果如下，随便找一张图，裁剪后的效果图首先通过open方法打开图片，得到一个Image对象from PIL import Imageimport requestsim = Image.open("test.jpg")也可以使用使用网络上的图片URL链接from PIL import Imageimport reque
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- liu志军
- 2021年01月16日
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本文将介绍由腾讯与欧洲顶级农业大学 WUR（荷兰瓦赫宁根大学）共同举办的第二届“国际智慧温室种植大赛”预赛情况。9月20日，腾讯与欧洲顶级农业大学 WUR（荷兰瓦赫宁根大...
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- 腾讯技术工程
- 2019年09月20日
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例题：请补充函数,该函数的功能是求一维数组a[N]的平均值,并对所得结果进行四舍五入保留两位小数。例如,当a[10]={ 23.1,12.3,5.3,56.4,10.0,13.7,24.5,42,1.2,9.9}时,输出结果为:average=19.840000。请勿改动主函数main与其它函数中的任何内容，仅在fun函数的横线上填写所需的若干表达式或语句。代码如下：#include<stdio.h>#include<conio.h>double fun(double a
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- 朽木自雕i
- 前天
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| 快讯根据《晚点 LatePost》的独家消息，1 月 20 日，滴滴内部发公告称将成立技术委员会，CTO 张博担任技术委员会主席，橙心优选 CTO 赖春波、国际化 CTO 卜峥担任副主席。技术委员会将在稳定性保障和中后台降本增效进行持续投入。公告同时显示，高级副总裁章文嵩将于近期离职。他负责的基础平台工作，将由智能中台负责人杨毅接任；滴滴云将并入企业服务事业群，由蔡晓鸥负责。离职之后，章文蒿仍将继续担任滴滴技术委员会名誉主席。章文嵩于 2016 年从阿里云离职加入滴滴，曾负责基础平台、智慧交通、
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- 极客日报
- 昨天
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马斯克抱怨 GPT-3 不够 Open，开源的语言模型库来了你要不要学？一个名叫 EleutherAI 的团队开源了语言模型代码库 GPT-neo，其模型利用 mesh-tensorflow 库扩展到完整的 GPT-3 尺寸，官方预计可能会更大，不过该模型的名字还没完全确定，或许叫 GPT-HAHAHA 也说不好。有网友甚至说，它可以改名字叫做 realOpenAI，顺便还 Cue 了一下马斯克。作者 | 八宝粥出品 | CSDN(id：CSDNnews)这里还包括替代模型体系结构和线性注意实
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- 开源精选
- 昨天
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本文由『机器之心』授权转载参编辑 / 昱良链接：https://arxiv.org/pdf/1908.08847.pdf时尚电子商务平台通过搜索和个性化来简化服装购买。可...
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- 机器学习算法与Python学习-公众号
- 2019年09月19日
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你好呀，我是灰小猿，一个超会写bug的程序猿！欢迎大家关注我的专栏“每日蓝桥”，该专栏的主要作用是和大家分享近几年蓝桥杯省赛及决赛等真题，解析其中存在的算法思想、数据结构等内容，帮助大家学习到更多的知识和技术！标题：世纪末的星期曾有邪教称1999年的12月31日是世界末日，当然该谣言已经不攻自破，还有人称今后的某个世纪末的12月31日，如果是星期一则会...有趣的是，任何一个世纪末的年份的12月31日都不可能是星期一！！于是，“谣言制造商”又改为星期日，1999年的12月31日
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- 灰小猿
- 昨天
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013年，百度开始研发深度学习框架PaddlePaddle，搜索、凤巢CTR预估上线DNN模型。2016年，在百度世界大会上，百度宣布PaddlePaddle开源，标志着国产开源深度学习平台的诞生。时间来到2019，人工智能已经进入商业落地的关键节点。
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ICLR 2020被爆半数审稿人无相关领域经验，同行评审制度在垮塌？
近日，英伟达机器学习研究负责人 Animashree Anandkumar 在推特上向 ICLR 2020 的同行评议审稿人开炮。她称，每个即将到来的 AI 会议的同行评议质量都在变差。我们的 #ICLR 2020 审稿人的评分有极大的差距（8 分和 1 分），评分较低的审稿人太令人讨厌和痛心了。这就像他们在参加战斗并想要破坏竞争一样。这不健康，还有哪些替代选择吗？
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十年公务员转行IT，自学AI三年，他淬炼出746页机器学习入门笔记
近期，梁劲传来该笔记重大更新的消息。《机器学习——从入门到放弃》这本笔记的更新没有停止，在基于上一版的基础上丰富了近 200 页计算机视觉领域的知识内容，目前最新版已达 746 页，累计下载近 8 万次。
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10 月 31 日，由北京智源人工智能研究院主办的 2019 北京智源大会在国家会议中心开幕，尖峰对话上，张钹、朱松纯、黄铁军、文继荣四位学术界大牛就《人工智能的“能”与“不能”》这一话题展开了一场思辨，探索 AI 的真理和本质。
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京东集团副总裁兼人工智能事业部总裁、智源-京东联合实验室主任周伯文，斯坦福人工智能实验室负责人（SAIL）Christopher Manning，以《Next NLP Frontier After Deep Learning: A Conversation about Conversation and Beyond》为题，从语义、语境和知识，当前NLP的典型技术或应用以及以任务为导向的多轮和多模态对话三大部分出发，对下一个自然语言处理最前沿的课题展开尖峰对话。
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本文中，作者提出了用中间域来连接不同域，并逐步解决更容易的自适应子任务。方法是通过转换源图像以模仿目标域中的图像来构造此中间域。为了解决域转移（domain-shift）问题，作者采用对抗学习在特征级去调整分布。另外，还应用了加权任务损失函数去处理中间域中的图像质量不平衡问题。实验结果表明，在目标域的效果上，本文的方法优于最新（SOTA）方法。
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Simple Transformer：用BERT、RoBERTa、XLNet、XLM和DistilBERT进行多类文本分类
本文将介绍一个简单易操作的Transformers库——Simple Transformers库。它是AI创业公司Hugging Face在Transformers库的基础上构建的。Hugging Face Transformers是供研究与其他需要全面控制操作方式的人员使用的库，简单易操作。
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深度学习可解释性问题如何解决？图灵奖得主Bengio有一个解
在最近一次采访中，图灵奖得主Bengio再次再次警示了可解释因果关系对深度学习发展的重要性。在他看来，除非深度学习能够超越模式识别并了解因果关系的更多信息，否则它将无法实现其全部潜力，也不会带来真正的AI革命。换句话说，深度学习需要开始知道事情发生的因果关系，这将使现有的 AI 系统更加智能，更加高效。
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人工智能向各领域的渗透，让AI芯片市场迎来飞跃发展，Tractica预测，AI市场的演变将推动深度学习芯片组的出货量从2018年的1.649亿增长到2025年的29亿单位以上。届时，深度学习芯片组的全球市场将达到663亿美元。
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推荐系统中的前沿技术研究与落地：深度学习、AutoML与强化学习 | AI ProCon 2019...
推荐系统与深度学习、强化学习、AutoML 等新技术将碰撞出什么样的火花？推荐系统用上这些技术之后便“如虎添翼”还是会被其所累？新技术与推荐算法的结合还有哪些新的可能和方向？在2019 AI开发者大会上，来自华为诺亚方舟实验室推荐与搜索项目组资深研究员唐睿明在推荐系统技术分论坛上，为观众分享了华为在这些新技术与推荐系统结合探索中的最新成果。
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本文要讨论的机器学习现实应用，是关于根据用户预约的可能性来预订客房的模型。当用户在Airbnb网站上搜索的时候，这样的模型有助于搜索排名。新模型是通过A/B测试框架来进行在线测试，并将其性能与前几个版本进行比较。
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网络运行时间提高100倍，Google使用的AI视频理解架构有多强？
本文作者对自动搜索进行了一系列研究，以寻求更理想的网络架构来进行视频理解。本文展示了三种不同的神经体系结构演化算法：学习层及其模块配置（EvaNet）； 学习多流连接（AssembleNet）； 和建立计算效率高且紧凑的网络（TinyVideoNet）。本文开发的视频架构在多个公共数据集上的性能明显优于现有的人工制作模型，并证明网络运行时间可提高10倍至100倍。
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10月2日，纽约大学AI Now学院在纽约大学斯克博剧院（Skirball Theatre）组织召开了第四届年度AI Now研讨会。研讨会邀请了业内组织者、学者和律师带来演讲，并共同登台探讨相关工作，这次研讨会围绕五大热议话题，重点探讨了AI负面影响以及不断扩大的抵制声潮。
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OpenAI机械手单手轻松解魔方，背靠强化学习+新技术ADR
10月15日，人工智能研究机构OpenAI发布了一条机械手单手解魔方的视频。这个自学式的类人机器人手臂名为 Dactyl，不仅可以单手解魔方，甚至能在外加各种干扰，比如“蒙眼”，用布娃娃长颈鹿干扰下继续完成任务。这次，这套机械手系统使用的是此前用于 OpenFive 同样的强化学习代码，加上一项名为 Automatic Domain Randomization (ADR，自动化域随机)的新技术，这套系统可以处理之前未见过的场景，再次证明了强化学习的强大学习能力。
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确认！语音识别大牛Daniel Povey将入职小米，曾遭霍普金斯大学解雇，怒拒Facebook
10 月 17 日，语音界传奇 Daniel Povey 发布推特，宣布自己 2019 年末将要入职小米，目前正在签订合同阶段，入职后，他将带领一支团队研发下一代 PyTorch-y Kaldi。小米公司内部知情人士向 AI科技大本营确认了 Daniel Povey 将入职的消息，表示还在走最后流程，具体职位信息不便透露，但很快就会对外公布官方消息。
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刘群：华为诺亚方舟NLP预训练模型工作的研究与应用 | AI ProCon 2019
预训练语言模型对自然语言处理领域产生了非常大的影响，在近期由CSDN主办的 AI ProCon 2019 上，自然语言处理技术专题邀请到了华为诺亚方舟实验首席科学家刘群分享了华为诺亚方舟实验室在预训练语言模型研究与应用。他从以下三个方面介绍了他们的工作：一是刚发布的中文预训练语言模型——哪吒；二是实体增强预训练语言模型——ERINE；三是预训练语言模型——乐府。
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华为于璠：新一代AI开源计算框架MindSpore的前世与今生 | AI ProCon 2019
9月，2019中国AI开发者大会（AI ProCon 2019）在北京举行。在AI开源技术专题中，华为MindSpore资深架构师于璠发表了《MindSpore创新技术介绍》主题演讲。在演讲中，于璠详细介绍了新一代AI开源计算框架MindSpore的设计理念：第一，新编程范式，AI算法即代码，降低了AI开发门槛；第二，新执行模式，Ascend Natave的执行引擎；第三，全场景按需协同，实现了更好的资源效率和隐私保护。
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2012年，首次举办了《愤怒的小鸟》 AI 大赛，随之出现了很多款游戏代理。在这里介绍两款比较优秀的代理，第一个是由来自捷克技术大学的队伍所开发的 Datalab Birds 2014，该游戏代理至今保持着第三名的位置。就像他们在论文中描述的，他们的主要思想是基于当前环境、可能的弹射轨迹和鸟的类型来制定最佳策略。第二个是由滑铁卢大学和 Zazzle 在 2017 《愤怒的小鸟》AI 大赛中共同开发的 Eagles Wings 智能玩家，他们的代理目前排在第 16 位。据称，该游戏代理基于人工调试过的结构分析，即在多个策略中做选择，开发了一项简单的多策略能力。他们使用了机器学习算法 xgboost 学习决策制定能力。
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简单粗暴上手TensorFlow 2.0，北大学霸力作，必须人手一册！
TensorFlow 2.0 于近期正式发布后，立即受到学术界与科研界的广泛关注与好评。此前，AI 科技大本营曾特邀专家回顾了 TensorFlow 2.0 从初版到最新版本的发展史。今天，我们将介绍一本全面详解 TensorFlow 2.0 的手册。这本手册是 Google Summer of Code 2019 项目之一，从基础安装与环境配置、部署，到大规模训练与加速、扩展，全方位讲解 TensorFlow 2.0 的入门要点，并附录相关资料供读者参考。
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伯克利人工智能研究院开源深度学习数据压缩方法Bit-Swap，性能创新高
在本篇文章中，伯克利人工智能研究院（BAIR）介绍了一种可扩展的、基于深度学习的高效无损数据压缩技术。该技术基于之前的 bits-back 编码和非对称数字系统，对隐变量模型进行压缩的方法进行了扩展。在实验中，Bit-Swap 在高度多样化的图集的表现上超过了压缩器中的 benchmark。BAIR 开源了该方法的代码，对模型进行了优化，并提供了 demo 和预训练好的 Bit-Swap 模型，可以用来对任何图片进行压缩和解压缩。
活动
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2021.03.31
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2020.12.25
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2020.10.24
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2020.06.02
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2020.06.12
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2020.07.04
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