论文将Multiscale Vision Transformers (MViTv2) 作为图像和视频分类以及对象检测的统一架构进行研究，结合分解的相对位置编码和残差池化连接提出了MViT的改进版本 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: MViTv2: Improved Multiscale Vi
论文提出了用于快速图像分类推理的混合神经网络LeVIT，在不同的硬件平台上进行不同的效率衡量标准的测试。总体而言，LeViT在速度/准确性权衡方面明显优于现有的卷积神经网络和ViT，比如在80%的ImageNet top-1精度下，LeViT在CPU上比EfficientNet快5倍 来源：晓飞的算
CaiT通过LayerScale层来保证深度ViT训练的稳定性，加上将特征学习和分类信息提取隔离的class-attention层达到了很不错的性能，值得看看 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Going deeper with Image Transformers 论文地址：https:/
Memcached 是一种众所周知的、简单的内存缓存解决方案。本文描述了 Facebook 如何利用 memcached 作为构建块来构造和扩展一个分布式键值存储支持世界上最大的社交网络。 1.Introduction 一个社交网络（FB）的基础架构通常需要以下 允许实时通信（近似，允许一定的延迟）
https://blog.mygraphql.com/zh/notes/wu/career/jerks/why-i-left-facebook/ 前段时间，由于要研究一个 TCP 接收缓冲区大小配置的问题，搜索到了一编 Blog： A TCP Timeout Investigation。 感觉 Bl
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/rocksdb-overview RocksDB 是由 Facebook 基于 LevelDB 开发的一款提供键值存储与读写功能的 LSM-tree 架构引擎。用户写入的键值对会先写入磁盘上的 WAL (Write Ah
## 前言 此前，我在做跨语言调用时，用的是 Facebook 的 Thrift，挺轻量的，还不错。 >Thrift是一种接口描述语言和二进制通讯协议，它被用来定义和创建跨语言的服务。它被当作一个远程过程调用（RPC）框架来使用，是由Facebook为“大规模跨语言服务开发”而开发的。它通过一个代码
OpenAI公司基于GPT模型的ChatGPT风光无两，眼看它起朱楼，眼看它宴宾客，FaceBook终于坐不住了，发布了同样基于LLM的人工智能大语言模型LLaMA，号称包含70亿、130亿、330亿和650亿这4种参数规模的模型，参数是指神经网络中的权重和偏置等可调整的变量，用于训练和优化神经网络
http://arthurchiao.art/blog/bpf-advanced-notes-5-zh/ 整理一些 TCP 相关的 BPF 内容，主要来自 Facebook 和 Google 的分享。 关于 “BPF 进阶笔记” 系列 平时学习和使用 BPF 时所整理。由于是笔记而非教程，因此内容不
https://zhuanlan.zhihu.com/p/480811707 eBPF（extended Berkeley Packet Filter） 可谓 Linux 社区的新宠，很多大公司都开始投身于 eBPF 技术，如 Goole、Facebook、Twitter 等。 eBPF 究竟有什么
https://zhuanlan.zhihu.com/p/612752963?utm_id=0 https://github.com/CVI-SZU/Linlygithub.com/CVI-SZU/Linly 最近，FacebookResearch 开源了他们最新的大规模语言模型 LLaMA，包含
前文回溯，之前一篇：含辞未吐,声若幽兰,史上最强免费人工智能AI语音合成TTS服务微软Azure(Python3.10接入)，利用AI技术将文本合成语音，现在反过来，利用开源库Whisper再将语音转回文字，所谓闻其声而知雅意。 Whisper 是一个开源的语音识别库，它是由Facebook AI
