英语跟读训练

儿童在线英语培训哪家好 久伴英语大获好评

在社会飞速发展的今天，儿童在线英语学习已经成为家长培养孩子英语的首选学习方式，如今网络发展迅速，让我们的生活发生了很大的变化，在线英语学习也让孩子们能更方便的学习英语，但是家长们最关心的问题便是儿童在线英语培训哪家好。

预、自训练之争：谷歌说预训练虽火，但在标注数据上自训练更有效

选自 arXiv作者：Quoc V. Le 等人机器之心编译参与：魔王、杜伟预训练是当前计算机视觉领域的主要范式，但何恺明等人先前的研究发现，预训练对目标检测和分割任务的影响有限。因而，

儿童在线英语培训班有哪些优势? 少儿网上学英语哪家培训机构效果好?

近年来，儿童在线英语培训市场发展迅猛，尤其是80、90后的人升级为父母，对孩子的英语学习更为重视，希望给孩子最好的教学资源，培养孩子们的英语能力，帮助孩子趁早掌握英语这门语言，因此在线少儿英语培训市场变得十分火热。

幼儿英语在线学习有有哪些优势?少儿英语在线培训哪家好?

随着在线教育的发展，现如今80%的家长都开始关注在线英语学习的方式，开始为孩子物色线上英语培训班，而对于这种教学方式，不少人都还抱有迟疑态度，孩子在线学英语的效果好不好呢?网上学英语有哪些优势?网上哪家少儿英语培训班效果最好呢?

儿童在线英语培训机构对比 久伴英语1v2同伴式学习更吃香

在目前社会进程非常发展的今天，英语已经成为大家交流的主要语言，大家也更加重视英语学习，再加上互联网的飞速进步，儿童在线英语培训越来越吃香

如何选择好的幼少儿英语培训班? 孩子网上学英语有哪些因素需注意?

现如今重视孩子英语学习的家长越来越多，不少父母开始为孩子物色好的儿童英语培训班，导致目前市面上的英语培训班数量越多越多，教学水平层次不齐，严重影响着父母们的判断，家长应该如何为孩子选择好的少儿英语培训班呢?

详细拆解2018在线少儿英语培训机构

英语学习是新生代儿童的重中之重。在越来越多的家庭中，我们可以看到这样的情景：打开电脑或者ipad，孩子跟着外教老师学习英文。近年来，随着互联网的普及，在线教育以其上课便捷、师资优质等特点，获得一波家长的青睐。

少儿英语培训机构线上线下对比 儿童在线英语学习哪家好?

您是如何为孩子选择英语培训机构呢?线上or线下?随着互联网时代的到来，孩子的英语教育方式也出现了不少的变化，在线教育吸引了不少家长的目光，对于孩子的英语学习，家长们都是非常重视的，那么针对少儿英语学习，到底是线上在线教学还是线下教育机构更加适合孩子学习呢?

在线少儿英语如何选择？久伴英语表现抢眼

僧多粥少，每个孩子开口训练的机会必然减少，而在线上教育一对一或者一对二的课堂中，孩子则可以得到充足的锻炼，所以选择线上课的孩子往往拥有更纯正的口音，这也是许多家长选择在线少儿英语的初衷。孩子的英语学习是一个长期的过程，久伴英语用极致的课堂体验获得了家长的一致好评。

训练提速60%！只需5行代码，PyTorch 1.6即将原生支持自动混合精度训练

PyTorch 1.6 nightly增加了一个子模块 amp，支持自动混合精度训练。值得期待。来看看性能如何，相比Nvidia Apex 有哪些优势？ 即将在 PyTorch 1.6上发布的 torch.cuda.amp 混合

在线少儿英语全面提升孩子英语水平,少儿网上学习摆脱”哑巴英语”

在这两大原因下，在线教育越来越得到父母的认可，而这种教学形式也不负所望，随着以久伴英语为代表的在线少儿英语培训机构的崛起，目前国内孩子的英语水平日渐提升，逐渐摆脱”哑巴英语”的束缚。

训练超大规模图模型，PyTorchBigGraph如何做到？

Facebook 提出了一种可高效训练包含数十亿节点和数万亿边的图模型的框架 BigGraph 并开源了其 PyTorch 实现。本文将解读它的创新之处，解析它能从大规模图网络高效提取知识的

幼儿在线英语学习,久伴英语开创英语学习新理念

根据不少研究报告表明，80、90后已经成为在线英语教育消费的主要力量，随着互联网时代的到来，幼儿在线英语学习受到不少父母的重视，家长们都希望趁早培养孩子的英语能力，纵观如今的在线少儿英语培训市场。

网易文漫推动IP创作者“全面升级”，好故事训练营第二期启动报名

好故事训练营又回来了!9月3日，国内领先的原创IP孵化平台——网易文漫宣布“2018年好故事训练营暨第二期中国网络作家高级培训班”(以下简称“好故事训练营”)的学员报名正式开启，除由各大网络文学平台推选优质签约作者外

英特尔宣布与阿里巴巴联合开发人工智能3D运动员跟踪技术

在 2019 年CES消费电子展前夕，芯片巨头英特尔与阿里巴巴宣布，双方正联手开发人工智能(AI)运动员跟踪技术，并有望从 2020 东京奥运会开始部署。基于现有和即将推出的英特尔硬件及阿里巴巴云计算技术，该跟踪技术将支持一款深度学习应用，实现对运动员在训练或比赛中3D形态的提取。