MFU（Model FLOPs Utilization，模型浮点运算利用率） 是衡量深度神经网络（DNN）在训练或推理过程中硬件计算效率的关键指标。它回答了一个核心问题：
“我们的 GPU/TPU 算力，到底有多少真正用在了模型计算上？”
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MFU
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毫米波雷达&激光雷达
在自动驾驶和智能感知领域，毫米波雷达和激光雷达都是不可或缺的组件。
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EOM公式推导
在uplift建模中，除了AUUC、QINI指标，还有EOM。它是基于离线RCT模拟评估在线业务收益的指标，EOM越高，业务收益越高。
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图像生成评估指标IS&FID
IS（Inception Score） 和 FID（Fréchet Inception Distance） 是评估生成模型（特别是GAN、Diffusion等）最常见的两个指标
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ε-greedy策略
ε-greedy（Epsilon-Greedy） 是强化学习中最重要、最基础的概念之一，它完美地解决了探索（Exploration） 与利用（Exploitation） 之间的权衡问题。
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Q-Learning中的Q值和奖励R
为什么不用奖励R作为当前Q值，这里解释一下。
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馈电油耗
馈电油耗 一般出现在 插电混合动力汽车（PHEV） 或 混合动力汽车（HEV） 的指标描述里。
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股市指数点位计算逻辑
以沪深300指数点位的计算方式为例：
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法拉第笼原理
比亚迪汽车遭遇三次雷击后，车身仍然保持完好无损，内部系统正常运转，乘客平安无事，这是由于法拉第笼(
Faraday Cage)原理造成的。 -
Enhancing CTR Prediction with De-correlated Expert Networks
本文探索了专家网络的差异性对模型性能的影响，本质上是种bagging思想，从各个语义空间上提升模型的表达能力。