DDPM 和 DDIM 的区别是什么？ 第一步：前置小知识（重参数化技巧） 在扩散模型中，我们最常用到一个技巧：如果你有一个符合正态分布的变量 （均值为 ，方差为 ），我们可以把它拆成：  这里的  是一个标准正态分布的纯噪声 。 直白点说： 任意状态 = 确定的基础值 + (随机噪声  噪声强度)。记住这个公式，它是贯穿整个推导的灵魂。 第二步：DDPM 的基础设定（从头到尾加噪） 在原来的 DDPM（去噪扩散概率模型）中，我们有一个清晰的正向加噪过程。 假设我们有一张清晰的图像（或者机器人的一个完美动作），叫做 。我们在它上面不断加噪声，加到第  步时，它变成了 。 DDPM 证明了一个极...

如题，八股现在背了一半，hot在刷2遍了，但是好多忘了喵，现在打算边投遍复习了，简历还有要修改的吗？求狠狠拷打喵！！！！

🐭🐭是学院本，没有实习过😭3.2号更新一波简历，目前已经有一家进二面了，一面线上面被拷打了一个多小时，后面和负责人开始聊天。😭

boss和官网都投了，但是做了测评、发了简历，就都没下文了看大家都开始约面，怎么就我没有啥消息是我简历写的有问题吗，有没有友友可以帮忙指正一下十分感激