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传统方法主要有 AAMs (active appearance models)、CLMs (constrained local models)、ESR (explicit shape regression)、SDM (supervised descent method) 等，

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学术界中，科研人员更加关注模型最终输出的结果在各种评测集上是否达到了最优，其次才是模型的参数量和执行效率等问题；

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在训练 Model-II 过程中，输入经过 Model-I 处理后转正的图片，此时的图片的输入尺寸、增广方式都按照正常训练方式进行。

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与监督学习方法（人类首先对数据做出标记，再由机器利用标记数据完成学习）或者无监督学习方法（由机器自主尝试对信息进行分组与聚类，借此完成学习）相反，

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实验试错是种行之有效的好办法，而且很可能适用于几乎一切问题。

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如果想要解决的任务足够复杂，那么大家可能需要准备PB甚至更高数量级的训练数据、投入数十万美元租用GPU密集型计算资源并等待长达数个月时间。

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熟悉 Oracle 的朋友第一次见 Aurora 的架构可能会觉得和 RAC 似曾相识。

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总结了一下为什么效率这么低，完全规划不起来呢？

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这几天特别中意一句话“当你找到了适合自己的努力方式，你就如同万千牛人一样走在了光彩夺目掌声阵阵的人生征途上”，

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科学调查发现，你一天若能有效学习8个小时，你将超越百分之98的人，可是又有多少人做到，在每天的学习过程中，影响我们的太多了，