对于两个独立的模型需要统一的问题,可以采用模型集成的方法来解决。模型集成是指将多个独立的模型进行组合,以达到更好的性能和效果。
在云计算领域,常见的模型集成方法包括集成学习和模型融合。
总结起来,对于两个独立的模型需要统一的问题,可以采用模型集成的方法,包括集成学习和模型融合。在腾讯云中,可以使用腾讯云机器学习平台进行模型集成和部署。
---- 新智元报道 编辑:David Joey 【新智元导读】研究人员提出了一种多路径神经架构搜索(MPNAS)方法,为多领域建立一个具有异质网络架构的统一模型。 面向视觉任务(如图像分类)的深度学习模型,通常用来自单一视觉域(如自然图像或计算机生成的图像)的数据进行端到端的训练。 一般情况下,一个为多个领域完成视觉任务的应用程序需要为每个单独的领域建立多个模型,分别独立训练,不同领域之间不共享数据,在推理时,每个模型将处理特定领域的输入数据。 即使是面向不同领域,这些模型之间的早期层的有些特
本文整理自NVIDIA GTC2022讲座[SE2600] (另:本公众号没有测试PPT中代码,代码只代表原作者本人观点,欢迎大家留言讨论) 我们知道Jetson是一个被称为集成 gpu 的产品,这意味着我们的 cpu 和一个 gpu 共享一个物理统一的内存结果,这与你可能熟悉的典型独立 gpu 完全不同,独立gpu 显卡有自己的内存与cpu、内存的系统分开,所以cpu、内存和gpu内存之间有很多迁移。它也恰好是典型独立GPU 计算的最大瓶颈之一。因此,当我们在编写项目时,我们真的应该考虑到一些阴暗面,因
信息抽取任务包括命名实体识别(NER)、关系抽取(RE)、事件抽取(EE)等各种各样的任务。不同的信息抽取任务针对的任务不同,希望得到的输出也不同。例如下面的例子中,对于NER任务,需要识别Steve是PER、Apple是ORG;而对于关系抽取任务,则需要识别出Steve和Apple是Work For的关系。此外,不同场景的同一个信息抽取任务的输出可能也是不同的。
在前面《有了CMDB,为什么还要应用配置管理》一文中,描述了CMDB和应用配置管理的关系,这里面提到了非常核心的一个概念:应用,。但是,上篇中更多的是从运维的角度看待这两个概念,不过从根源本质上,这个应该是分布式架构中的核心概念才对,只不过是我们在运维过程中整天要面对它,管理它,所以貌似感觉好像这个概念只跟运维相关一样,其实不然,本文详细描述下。
这是 MPM 分享系列的第三篇。在上一篇 MPM 卖场可视化搭建系统 — 架构流程设计 中聊到数据请求的时候,我们其实没怎么细讲,那是因为在 MPM 的卖场搭建场景下,页面的数据请求经过了我们精心设计之后,足以用单独的一章来了解。面对 MPM 搭建场景下的请求繁杂、组件组合、三端同构等种种问题和诉求时,如何打造一个高效通用的数据请求解决方案,这个问题正好前阵子有机会在第三届前端早早聊大会跟大家分享和探讨,现将演讲 PPT 整理成稿,以下就是大会的分享内容。
空中三角测量一般分为两种:模拟空中三角测量(光学机械法空中三角测量)和解析空中三角测量(俗称:电算加密)。
论文链接:https://static.aminer.cn/misc/pdf/minrror.pdf
随着vivo商城的业务架构不断升级,整个商城较为复杂多变的营销玩法被拆分到独立的促销系统中。
物联网,从架构上可以分为边缘和平台两部分。边缘是数据的产生端,例如照度表、传感器、电表、摄像头等。平台是数据的汇集端,可以执行设备管理、流处理、高级分析、工作负载、调用企业应用程序。由此可以推出三种基本设计模式:以边缘为中心、以平台为中心和混合边缘平台;以及两种复合设计模式:多系统和多平台。我们今天主要介绍两种复合设计模式。
关于这个问题,有人说用代码行数来衡量微服务到底有多微,我们都知道不同语言写的微服务行数肯定都不统一,这个显然行不通;还有人说用重写时间来衡量,什么意思呢?就是说一个微服务如果拉倒重来得多长时间,这个显然不是一个衡量标准。既然有的书籍提到了,我们在这里就提一下。 那么究竟用什么来划分微服务的边界呢? 我们认为应该从 具体的业务来考虑。其实还是和我们传统的一体化架构思维角度是一样的。总是先从业务功能去考虑一定不会出错的。 我们划分微服务首先应该要保证微服务的业务对立性。 那么这个独立性怎么去保证呢?也有很多的做
最近谷歌提出了最新多模态预训练方法CoCa,在图像分类、图文检索、看图说话、VQA等多个任务都取得了SOTA效果。CoCa可以说融合了历史图像模型、多模态模型训练范式为一体,融合了多种训练范式的优点,具有非常广泛的适用场景。同时,模型的核心结构和设计思路也比较优雅简洁。下面带大家了解一下这篇谷歌最新多模态工作。
其实解决一个复杂领域系统的方式不只限于编码架构,我们同样需要从一些外溢的环节去考虑应对这种复杂度。
概率图模型(probabilistic graphical model, PGM)指用图表示变量相关(依赖)关系的概率模型,主要分为两类:
长期储存在计算机内,有组织的,可共享的大量数据集合。数据库中的数据按照一定的数据结构组织,描述和储存。具有较小的冗余性,较高的数据独立性和易扩展性,便于为各种用户共享。
今天,和大家分享一篇港中文MMLab发表于NeurIPS 2020的论文《Self-paced Contrastive Learning with Hybrid Memory for Domain Adaptive Object Re-ID》,该工作提出自步对比学习框架及混合记忆模型,旨在解决无监督及领域自适应表征学习中数据无法被充分挖掘的问题。
目标检测和实例分割是计算机视觉的基本任务,在从自动驾驶到医学成像的无数应用中发挥着关键作用。目标检测的传统方法中通常利用边界框技术进行对象定位,然后利用逐像素分类为这些本地化实例分配类。但是当处理同一类的重叠对象时,或者在每个图像的对象数量不同的情况下,这些方法通常会出现问题。
机器之心专栏 机器之心编辑部 该论文提出了一个为多模态设计的概率建模框架 UniDiffuser,除了单向的文生图,还能实现图生文、图文联合生成、无条件图文生成、图文改写等多种功能。 据悉 GPT-4 将于本周发布,多模态将成为其一大亮点。当前的大语言模型正在成为理解各种模态的通用接口,能够根据不同模态信息来给出回复文本,但大语言模型生成的内容也仅仅局限于文本。另一方面,当前的扩散模型 DALL・E 2、Imagen、Stable Diffusion 等在视觉创作上掀起一场革命,但这些模型仅仅支持文到图的单
API 设计是微服务设计中非常重要的环节,代表服务之间交互的方式,会影响服务之间的集成。通常来说,一个好的 API 设计需要满足两个主要的目的。
【导读】近日,针对无人驾驶中端到端模型缺乏训练数据以及训练数据噪声大、模型难解释等问题,来自卡内基梅隆大学、Petuum公司的Eric P. Xing等学者发表论文提出基于无监督现实到虚拟域统一的端到端自动驾驶方法。该方法具有如下优势:1)将从不同源分布中收集的驾驶数据映射到一个统一的域; 2)充分利用标注的虚拟数据,这些数据是可以自由获取的; 3)学习除了一个可解释的、标注的驾驶图像表示方法,其可以专门用于车辆指挥预测。所提出的方法在两个公路行驶数据集的大量实验表明了方法的性能优势和可解释能力。 论文:
A Unified Framework for Human-Allied Learning of Probabilistic Circuits
背景: 两个实体类:租房图片、售房图片 这两个表用于存储房源图片记录,一个房源对应多个图片,两个表的差别就在于一个业务关联字段。 租房图片中的RentID记录这个图片属于哪个租房信息; 售房图片中的SaleID记录这个图片属于哪个售房信息。 声明:这是二次开发,表结构不是我设计的。 因为两个实体类的操作极为相似,我们可以提取出来一个接口,进行统一操作。这里只有两个实体类,可能优势不明显,但如果有八个十个呢? 现在XCoder新模版(2012年3月以后)生成的实体类都是分部类,都对应有一个分部实体接口。 由于
作者:Alexander Kirillov、Ross Girshick、Kaiming He、Piotr Dollár
好久没有给大家分享关于NLG的文章了,那么今天就给大家分享两篇关于文本生成的文章,首先第一篇是基于预训练Transformer的条件语言生成模型;然后第二篇是基于单一多模态模型的图文生成;最后,后面可以下载这两篇Paper及其参考Paper。
在低代码平台中,如果需要支持复杂模型多数情况下会要求具备模块级别的源码导出功能,独立模块可以导出为独立运行的原生代码方便与业系统进一步集成。在低代码平台相对成熟的今天,这一功能也成为了绝大多数商业企业级低代码平台的必备功能,本文将从模块代码导出的角度来聊一下,低代码平台的代码出码设计。
作者:faryrong,腾讯 CSIG 后台开发工程师 最近看了一本书《解构-领域驱动设计》,书中提出了领域驱动设计统一过程(DDDRUP),它指明了实践 DDD 的具体步骤,并很好地串联了各种概念、模式和思想。因此,我对书本内容做了梳理、简化,融入自己的理解,并结合之前阅读的书籍以及实践经验,最终形成这篇文章。希望可以帮助大伙理顺 DDD 的各种概念、模式和思想,降低上手 DDD 的门槛。 1.背景 领域驱动设计(DDD)由 Eric Evans 提出,并一经《领域驱动设计:软件核心复杂性应对之道》的发布
最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBM),本案例采用朴素贝叶斯模型。朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法,本节对此算法作了重点分析。
本篇文章介绍 ACM MM 2023 论文Beyond First Impressions: Integrating Joint Multi-modal Cues for Comprehensive 3D Representation,3D和图文模态的碰撞,多视角多模态的统一表征。
识别每个语义部分(如手臂、腿等)是人体解析中最基本、最重要的一部分。不仅如此,它还在许多高级应用领域中发挥了重要的作用,例如视频监控 [38]、人类行为分析 [10,22] 等。
对于人来说,看一张平面照片能够想象到重建后的3D场景布局,能够根据2D图像中包含的有限信号来识别对象,确定实例大小并重建3D场景布局。
数据平台领域发展 20 年,逐渐成为每个企业的基础设施。作为一个进入“普惠期”的领域,当下的架构已经完美了吗,主要问题和挑战是什么?在 2023 年 AI 跃变式爆发的大背景下,数据平台又该如何演进,以适应未来的数据使用场景?
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2102.10772.pdf
在训练过程中使用更多数据一直是深度学习提效的重要方法之一,在多模态场景也不例外。比如经典的CLIP模型,使用了大规模的网络图文匹配数据进行预训练,在图文匹配等任务上取得非常好的效果。
作者:tobynzhang 腾讯PCG算法工程师 |导语 关于各类损失函数的由来,很多地方,如简书、知乎都有相关文章。但是很少看到统一成一个体系的阐述,基本都是对一些公式的讲解。实际上这一系列的损失函数都是有一整套数学体系的,可以互相推导互相转化的。作者特地做了一些整理,水平有限,方便读者查阅。水平有限,大佬勿喷,感激不尽~ 一、概述 各类有监督算法的本质其实都是在于:用样本观察值去估计随机事件的实际分布。举个例子,推荐算法,其实就是使用观察到的用户行为,如点击行为,去估计用户点击这个随机事件的实际
对于结构动力分析来说,结构的质量和刚度是两个重要影响因素。刚度一般在确定了构件的几何尺寸和弹性模量之后就可以由软件自动计算,结构质量的正确考虑是影响动力分析结果的主要因素,动力分析的结果可能因质量模型的不同而发生显著变化。
作者 | 王灏 整理 | 维克多 人工智能(AI)的进展显示,通过构建多层的深度网络,利用大量数据进行学习,可以获得性能的显著提升。但这些进展基本上是发生在感知任务中,对于认知任务,需要扩展传统的AI范式。 4月9日,罗格斯大学计算机科学系助理教授王灏,在AI TIME青年科学家——AI 2000学者专场论坛上,分享了一种基于贝叶斯的概率框架,能够统一深度学习和概率图模型,以及统一AI感知和推理任务。 据介绍,框架有两个模块:深度模块,用概率型的深度模型表示;图模块,即概率图模型。深度模块处理高维信号,图模
摘要:本篇主要介绍了项目中用于商业兴趣建模的DSSM双塔模型。作为推荐领域中大火的双塔模型,因为效果不错并且对工业界十分友好,所以被各大厂广泛应用于推荐系统中。通过构建user和item两个独立的子网络,将训练好的两个“塔”中的user embedding 和item embedding各自缓存到内存数据库中。线上预测的时候只需要在内存中计算相似度运算即可。DSSM双塔模型是推荐领域不中不得不会的重要模型。
Streaming流式计算这个词被用来表示各种不同的东西。这种缺乏精确性的术语模糊了流式计算的真正含义。设计良好的流式计算系统与任何现有的批处理引擎一样,能够产生正确的、一致的、可重复的结果(技术上更胜一筹)。
Bounded Context(限界上下文)是DDD中最难解释的原则,但或许也是最重要的原则。可以说,没有Bounded Context,就不能做DDD。 Bounded Context是领域驱动设计中战略设计的重要组成部分,一定程度上决定了系统的逻辑架构以及集成方式。基于康威定律,Bounded Context的划分也可能会影响项目的组织结构。DDD社区将Bounded Context定义为: 应该显式地定义某个模型所应用的上下文。还应该在团队组织、应用中特定部分的使用以及像代码库和数据库模式等物理表现等
数据的表现形式还不能完全表达其内容,需要经过解释,数据和关于数据的解释是不可分的。
在微服务工程的技术选型中,会涉及到很多组件的集成,最常用包括:缓存、消息队列、搜索、定时任务、存储等几个方面;
今天为大家介绍的是来自北京大学Kangjie Zheng与南京大学Siyu Long等人发表的一篇论文。蛋白质语言模型在蛋白质工程领域展示了显著的潜力。然而,当前的蛋白质语言模型主要在残基层面操作,这限制了它们提供原子级别信息的能力,阻碍了在涉及蛋白质和小分子的应用中充分发挥蛋白质语言模型的潜力。在本文中,作者提出了ms-ESM(多尺度ESM),这是一种新的方法,能够实现多尺度统一分子建模。ms-ESM通过在多尺度Code-Switch蛋白质序列上进行预训练,并利用多尺度位置编码来捕捉残基和原子之间的关系,从而实现这一目标。实验结果表明,ms-ESM在蛋白质-分子任务中超越了以往的方法,充分展示了蛋白质语言模型的潜力。进一步研究表明,通过统一的分子建模,ms-ESM不仅获得了分子知识,还保留了对蛋白质的理解。
DDD 核心思想就是让正确的领域模型发挥作用。DDD 指导开发将不同子业务单元划分为不同子领域,在各个子领域内部分别建模应对业务的复杂性。
应对复杂度的挑战,或许是构建软件的过程中唯一亘古不变的主题。为了更好地应对软件复杂度,许多顶尖的软件设计人员与开发人员纷纷结合实践提出自己的真知灼见,既包括编程思想、设计原则、模式语言、过程方法和管理理论,又包括对编程利器自身的打磨。毫无疑问,通过这些真知灼见,软件领域的先行者已经改变或正在改变我们构建软件的方法、过程和目标,我们欣喜地看到了软件的构建正在向着好的方向改变。然而,整个客观世界的所有现象都存在诸如黑与白、阴与阳、亮与暗的相对性,任何技术的发展都不是单向的。随着技术日新月异向前发展,软件系统的复杂度也日益增长。中国有一句古谚:“道高一尺,魔高一丈。”又有谚语:“魔高一尺,道高一丈。”究竟是道高还是魔高,就看你是站在“道”的一方,还是“魔”的一方。
端到端关系抽取旨在识别命名实体,同时抽取其关系。近期研究大多采取 joint 方式建模这两项子任务,要么将二者统一在一个结构化预测网络中,要么通过共享表示进行多任务学习。
选自NVDLA 机器之心编译 参与:李亚洲、蒋思源 近日,英伟达深度学习加速器(NVDLA)项目推出了一种标准化的开放框架以解决执行推断(inference)的计算需求。NVDLA 架构不仅结合了可扩展性和可高度配置性,并且模块的设计始终保持灵活性与简单的集成性。NVDLA 架构通过与主要的深度学习网络保持互通而标准化了深度学习的加速提升,因此它有助于规模化地统一机器学习的增长。 项目地址:http://nvdla.org/ NVDLA 硬件提供了一个简单、灵活和鲁棒的推断加速解决方案。NVDLA 硬件支持
数据库是计算机应用领域中非常重要的技术,是数据管理的最新技术,也是软件技术的一个重要分支。本期学习的主要内容是MySQL数据库基础知识。
今天给大家介绍天津大学张长青老师等人在IEEE T-PAMI 2020上发表的文章“Deep Partial Multi-View Learning”。为了提高在视图缺失情况下的多视图学习性能,增强潜在表示的完备性,本文在给出多视图的完备性和通用性定义的基础上,基于提出的CPM-Nets算法,引入对抗策略,对缺失视图进行处理,提高了模型的完备性,并提出一种非参数分类损失进行优化。
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