现有的基于迭代模型平均的FL 算法需要大量的通信轮次才能获得性能良好的模型，因为不同客户端之间的数据划分极不平衡且非独立同分布。 GitHub 上的资源库包含在GPT2 Large 和GPT2 Medium 上运行LM-Debugger 所需的代码和数据文件的链接。只需更改后端API即可快速适配其他模型。
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1、shopee大规模毁约
正是在这样的背景下，Shopee新加坡总部从6月份开始裁员，国内团队的扩张速度明显放缓。一方面，东南亚有两大电商巨头Lazada和Tokopedia。虽然Shopee仍然是领先者，但他们的竞争力并不有限。 Shopee仍然面临着巨大的外部竞争压力。由于新加坡的互联网人才真的有限，真的有限。尤其是和我国相比，更贵，更稀缺，更无法接手。后期，Shopee可能会将大部分总部职能转移到内地，也就是深圳。
它使用PyGame 进行窗口显示和输入管理，使用OpenGL 进行2D 和3D 绘图和渲染。为了解决RefSR 的这些问题，本文提出了一种多尺度的可变形注意力Transformer，即DATSR。每个Transformer 由纹理特征编码器（TFE）模块和基于参考的可变形注意（RDA）模块组成。和剩余特征聚合（RFA）模块。
收入增长放缓、亏损加剧，加上东南亚电商环境的变化，如本土供应链和卖家的崛起，都让Shopee面临压力。摘要：在基于点积自注意力的新空间建模机制的推动下，视觉Transformers 的最新进展在各种任务中取得了巨大成功。不过，不少求职者在脉脉上反映，他们在准备加入该公司时，却被Shopee通知撤回录用通知。
该Repo 包含6 个部分，包括高效编码策略、高效数据处理策略、加速训练过程策略、提高GPU 利用率策略以及有用工具列表。每个部分包含几篇文章来详细解释每个主题的技术细节。与庞大的模型权重相比，FedDM 通过传输更多信息和更小的合成数据来减少通信次数并提高模型质量。
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