模型起源2015年的时候，有几位大佬基于非平衡热力学提出了一个纯数学的生成模型(Sohl-Dicksteinetal.,2015)。不过那个时候他们没有用代码实现，所以这篇工作并没有火起来。直到后来斯坦福大学(Songetal.,2019)和谷歌大脑(Hoetal.,2020)有两篇工作延续了15年的工作。再到后来2020年谷歌大脑的几位大佬又把这个模型实现了出来(Hoetal.,2020)，因为这个模型一些极其优秀的特性，所以它现在火了起来。扩散模型可以做什么？呢它可以做一些。条件生成和非条件生成。在图像、语音、文本三个方向都已经有了一些应用，并且效果比较突出。比较出圈的工作有我刚介绍的te

这几天在参加52cto博客年度博主和年度博文评选活动，希望各位读者可以帮忙投下票。点拉票可以多投2票，每天都可以投。年度博主https://blog.51cto.com/activity-selection?key=0310_0年度博文https://blog.51cto.com/activity-selection?key=0305_1一，剪枝分类所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。关于什么参数才是“不必要的”，这是一个目前依然在研究的领域。1.1，非结构化剪枝非结构化剪枝（UnstructuredPuning）是指修剪参数

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随着社会和经济的持续发展，电力系统的投资与建设也日益加速。在电力系统中，输电线路作为电能传输的载体，是最为关键的环节之一。而绝缘子作为输电环节中的重要设备，在支撑固定导线，保障绝缘距离的方面有着重要作用。大多数高压输电线路主要架设在非城市内地区，绝缘子在输电线路中由于数量众多、跨区分布，且长期暴露在空气中，受恶劣自然环境的影响，十分容易发生故障。随着大量输电工程的快速建设，传统依靠人工巡检的模式，已经越来越难以适应高质量运维的要求。随着国网公司智能化要求的提升，无人机技术的快速应用，采取无人机智能化巡视，能够大幅度减少运维人员及时间，提升质量，因此得到快速发展。深度学习技术的大量应用，计算机运

随着社会和经济的持续发展，电力系统的投资与建设也日益加速。在电力系统中，输电线路作为电能传输的载体，是最为关键的环节之一。而绝缘子作为输电环节中的重要设备，在支撑固定导线，保障绝缘距离的方面有着重要作用。大多数高压输电线路主要架设在非城市内地区，绝缘子在输电线路中由于数量众多、跨区分布，且长期暴露在空气中，受恶劣自然环境的影响，十分容易发生故障。随着大量输电工程的快速建设，传统依靠人工巡检的模式，已经越来越难以适应高质量运维的要求。随着国网公司智能化要求的提升，无人机技术的快速应用，采取无人机智能化巡视，能够大幅度减少运维人员及时间，提升质量，因此得到快速发展。深度学习技术的大量应用，计算机运