张士玉小黑屋

由于最近需要对YOLOX的理论部分进行深入的理解，因此我需要查看YOLOX的相关论文，但YOLOX是最近新出的目标检测算法，但我发现我无法查看YOLOX相关的见刊论文，因此我只能好好深入理解它的原始论文。但我的理解可能比较浅薄，希望各位大佬在查看这篇文章的时候可以及时纠正我的错误。以下是旷视科技所提供的YOLOX的GitHub开源代码：Pytorch版：https://github.com/Megvii-BaseDe

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PyCaret是一个开源、低代码的Python机器学习库，可自动执行机器学习工作流。它是一种端到端的机器学习和模型管理工具，可以以指数方式加快实验周期并提高您的工作效率。欢迎收藏学习，喜欢点赞支持，文末提供技术交流群。与其他开源机器学习库相比，PyCaret是一个替代的低代码库，可用于仅用几行代码替换数百行代码。这使得实验速度和效率呈指数级增长。PyCaret本质上是围绕多个机器学习库和框架（例如sci

目录前言AbstractIntroductionFederatedLearningPrivacyFederatedOptimizationTheFederatedAveragingAlgorithmExperimentalResultsIncreasingparallelismIncreasingcomputationperclientCanweover-optimizeontheclientdatasets?ConclusionsandFutureWork

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前言之前一直在研究如何将图像动漫化，尝试了阿里云api和百度api，效果都不尽如人意。结果发现了一个宝藏github项目——AnimeGANv2，能够将现实世界场景照片进行动漫风格化。可以看出AnimeGAN的效果非常好，而在去年九月发布的AnimeGANv2优化了模型效果，解决了AnimeGAN初始版本中的一些问题。 相比AnimeGAN，改进方向主要在以下4点：解决了生成的图像中的高频伪影问题。它易于训练，并能直接达到论文所述的效果。进一步减少生成器网络的参数数量。(现在生成器大小8.17Mb)尽可能多地使用来