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    专栏 | 腾讯AI Lab解析: ICML 2017 五大研究热点

    机器之心转载 作者:腾讯AI实验室 在此文章中,腾讯 AI Lab 深度解析了机器学习领域顶会 ICML 2017的热门研究。...第一部分解析了五大热门研究领域的重点文章,包括强化学习、随机优化、连续(非)凸优化、分布式机器学习及递归神经网络等。...本届 ICML 领域主席、腾讯 AI Lab 主任张潼博士现场发表演讲 下图:展台前络绎不绝的学者 以下为腾讯 AI Lab 机器学习团队在会后对五大研究领域的回顾与独家解析。...SRU 结构简单,没有相应门操作,跟 LSTM 的参数量比较一致。...在单个机器训练样本足够多时,该算法只需一轮通信就能学习出统计最优误差模型;即使单个机器样本不足,学习统计最优误差模型的通信代价只随机器数量对数曲线上升,而不依赖于其他条件数。

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    存储深层解析

    存储变得越来越热,大家众说纷””,而且各有各的说法,各有各的观点,那么到底什么是存储?   ...存储中的存储设备往往数量庞大且分布多不同地域,彼此之间通过广域网、互联网或者 FC光纤通道网络连接在一起。   ...应用存储技术的发展可以大量减少存储中服务器的数量,从而降低系统建设成本,减少系统中由服务器造成单点故障和性能瓶颈,减少数据传输环节,提供系统性能和效率,保证整个系统的高效稳定运行。   ...六、存储虚拟化技术、存储网络化管理技术   存储中的存储设备数量庞大且分布在多不同地域,如何实现不同厂商、不同型号甚至于不同类型(如FC存储和 IP存储)的多台设备之间的逻辑卷管理、存储虚拟化管理和多链路冗余管理将会是一个巨大的难题...存储中的存储设备数量庞大、分布地域广造成的另外一个问题就是存储设备运营管理问题。

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    大会 | 腾讯AI Lab独家解析ICML 2017五大研究热点

    AI科技评论按:ICML已经落下帷幕,但精彩解析还在继续,下文为腾讯AI Lab机器学习团队在会后对五大研究领域的回顾与独家解析。...腾讯AI Lab去年四月成立,今年是首次参加ICML,共计四篇文章被录取,位居国内企业前列。...在本次130人的主席团队中,华人不超过10位,内地仅有腾讯AI Lab、清华大学和微软研究院三家机构。 以下为腾讯AI Lab机器学习团队在会后对五大研究领域的回顾与独家解析。...SRU结构简单,没有相应门操作,跟LSTM的参数量比较一致。在合成数据上,相较于LSTM/GPU,SRU可学习多尺度循环统计特性(Multi-scale Recurrent Statistic)。...在单个机器训练样本足够多时,该算法只需一轮通信就能学习出统计最优误差模型;即使单个机器样本不足,学习统计最优误差模型的通信代价只随机器数量对数曲线上升,而不依赖于其他条件数。

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    深度 | 腾讯AI Lab独家解析ACL 2017,聚焦三大研究领域

    本文转载自「腾讯AI实验室」,搜索「tencent_ailab」即可关注 本文是腾讯AI Lab微信号第三篇文章,深度解析本届ACL热门研究。...文章第一部分是三大前沿领域重点文章解析,包括信息抽取、问答系统和机器翻译等。第二部分是ACL简介及我们NLP团队首次亮相。...腾讯AI Lab研究员参与的两个研究[1-2]分别探索了从源端和目标端引入句法信息的可能性。...腾讯AI Lab副主任俞栋认为,「自然语言的理解、表达、生成和转换一直是自然语言处理的核心问题。近年来有很多新的解决思路和方法。...今年的ACL涉及自然语言处理的各方面,尤其在语义解析、语义角色标注、基于语义和语法的自然语言生成、机器翻译和问答系统方向上都有一些有趣的工作。」

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    深度聚焦ACL 2017三大研究领域 | 腾讯AI Lab独家解析

    文章转载自微信号腾讯AI实验室(tencent_ailab) 腾讯AI Lab去年四月成立,今年是首次参展ACL,共计三篇文章被录取,位居国内企业前列。...上图:腾讯AI Lab主任张潼博士现场演讲座无虚席 下左图:参与ACL的团队;下右图:现场论文展示 从研究领域和前沿思考出发,我们重点关注了三大领域的前沿研究,以下为重点论文评述。...腾讯AI Lab研究员参与的两个研究[1-2]分别探索了从源端和目标端引入句法信息的可能性。...腾讯AI Lab副主任俞栋认为,「自然语言的理解、表达、生成和转换一直是自然语言处理的核心问题。近年来有很多新的解决思路和方法。...今年的ACL涉及自然语言处理的各方面,尤其在语义解析、语义角色标注、基于语义和语法的自然语言生成、机器翻译和问答系统方向上都有一些有趣的工作。」

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    华中科技大学OS实验解析(Lab2)

    华中科技大学OS实验解析(Lab2) 于2021年12月18日2021年12月18日由Sukuna发布 许可证: 版权归华中科技大学操作系统团队所有,下面是许可证书,本文档是对https://gitee.com...图4.1 Sv39中虚拟地址到物理地址的转换过程 由于每个物理页的大小为4KB,同时,每个目录项(PDE)或页表项(PTE)占据8个字节,所以一个物理页能够容纳的PDE或PTE的数量为4KB/8B=512...(先提交lab1_3的答案,然后)切换到lab2_1,继承lab1_3中所做的修改,并make后的直接运行结果: //切换到lab2_1 $ git checkout lab2_1_pagetable...(先提交lab2_1的答案,然后)切换到lab2_2,继承lab2_1以及之前实验所做的修改,并make后的直接运行结果: //切换到lab2_2 $ git checkout lab2_2_allocatepage...(先提交lab2_2的答案,然后)切换到lab2_3、继承lab2_2及以前所做修改,并make后的直接运行结果: //切换到lab2_3 $ git checkout lab2_3_pagefault

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    监控和Grafana Lab 正式合作,提升可视化效率

    腾讯云云监控 x Grafana 腾讯于 4 月 20 日宣布与开源数据可视化平台 Grafana 的 Grafana Labs 合作,为全球用户提供腾讯 Grafana 监控应用程序插件。...腾讯国际高级副总裁杨宝树(Poshu Yeung)表示:“腾讯与 Grafana 的合作不仅印证我们持续发展先进技术的服务承诺,也为全球用户提供安全可靠、简便易用的服务,让他们可轻松整合指标和数据...腾讯 Grafana 监控应用程序插件推出后,腾讯用户能够运用 Grafana Labs 的技术,轻松监控各项指标和性能。...腾讯监控 为用户提供服务器、数据库等多个产品的负载和性能监控指标,用户可以使用监控控制台、监控 API 等方式获取相关监控数据。...,监控为用户提供了服务器、数据库 MySQL、负载均衡等具有代表性的产品的 Dashboard 模板,更加开箱即用。

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    原生与原生应用概念解析

    的时代,应用会更多的迁移到云端,基于的架构设计和开发模式需要一套全新的理念去承载,于是原生思想应运而生。...在一般用法中,“原生”是一种构建和运行应用程序的方法,它利用了计算交付模型的优势。“原生”是关于如何创建和部署应用程序,和位置无关。 这意味着应用程序位于云中,而不是传统数据中心。...原生应用 原生应用是天然适合特点的应用,原生应用系统需要与操作系统等基础设施分离,不应该依赖Linux或Windows等底层平台,或依赖某个平台。...原生应用和本地部署应用程序之间的差异 原生应用程序开发采用与传统企业应用程序完全不同的体系结构。...可更新 原生应用程序始终是最新的,原生应用始终可用。 本地部署应用程序需要更新,并且通常由供应商按订阅提供,并且在安装更新时需要停机。 弹性 原生应用程序通过在峰值期间增加的资源来利用的弹性。

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    计算风险详细解析

    任何接入互联网的组织都处于风险之中,他们都应考虑黑暗网络的弹性特性和扩展私有计算和公共计算网络的能力。...计算供应商的风险还存在于使用计算服务的客户中。无论客户的物理、逻辑和虚拟隔离和细分的量有多少,计算基础设施都共享了共同的能源、硬件、应用程序以及网络资源。...当人力资本不再是计算供应商成功吸引和留住人才的主要因素时,整个计算环境就有可能由于一个蚁穴而崩溃。...此外,还应创建和/或更新合适的过程以支持由于计算相关停用而造成的中断事件。 计算供应商必须识别风险以确定它最好能够提供哪些计算服务。...在计算模式中,这是一个需要计算客户和供应商共同分担的责任,因此他们双方应具有互补的风险管理程序。为计算供应商的应用程序控制设定期望是计算用户的责任。

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    全面解读ICML 2017五大研究热点 | 腾讯AI Lab独家解析

    此次团队由机器学习和大数据领域的专家、腾讯AI Lab主任张潼博士带领到场交流学习,张潼博士还担任了本届ICML领域主席。...在本次130人的主席团队中,华人不超过10位,内地仅有腾讯AI Lab、清华大学和微软研究院三家机构。...上图:本届ICML领域主席、腾讯AI Lab主任张潼博士现场发表演讲 下图:展台前络绎不绝的学者 以下为腾讯AI Lab机器学习团队在会后对五大研究领域的回顾与独家解析。...SRU结构简单,没有相应门操作,跟LSTM的参数量比较一致。在合成数据上,相较于LSTM/GPU,SRU可学习多尺度循环统计特性(Multi-scale Recurrent Statistic)。...在单个机器训练样本足够多时,该算法只需一轮通信就能学习出统计最优误差模型;即使单个机器样本不足,学习统计最优误差模型的通信代价只随机器数量对数曲线上升,而不依赖于其他条件数。

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    专栏 | 腾讯AI Lab独家解析:深度聚焦ACL 2017三大研究领域

    机器之心专栏 作者:腾讯 AI Lab 在本文中,腾讯 AI Lab 将深度解析本届 ACL 大会的热门研究。文章第一部分是三大前沿领域重点文章解析,包括信息抽取、问答系统和机器翻译等。...第二部分是 ACL 简介及腾讯 AI Lab NLP 团队首次亮相。 腾讯AI Lab去年四月成立,今年是首次参展ACL,共计三篇文章被录取,位居国内企业前列。...腾讯AI Lab研究员参与的两个研究[1-2]分别探索了从源端和目标端引入句法信息的可能性。...腾讯AI Lab副主任俞栋认为,「自然语言的理解、表达、生成和转换一直是自然语言处理的核心问题。近年来有很多新的解决思路和方法。...今年的ACL涉及自然语言处理的各方面,尤其在语义解析、语义角色标注、基于语义和语法的自然语言生成、机器翻译和问答系统方向上都有一些有趣的工作。」 本文为机器之心专栏,转载请联系本公众号获得授权。

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    堆栈三大模式解析

    如果准备使用计算或者要在自己的IT环境中部署计算,首先要确定合适的服务模式。这就需要我们对每种服务模式含义和特点都有所了解,很清楚从中能够获得哪些有益东西。...其实,这些模式大家都不陌生,那就是:软件即服务SaaS、平台即服务PaaS、基础设施即服务IaaS,接触过计算的人一定会知道这三种模式,也被称为计算的三种堆栈。...虽然大家都知道有这三种模式,但是将三种模式区分开来,讲述到位的说明并不多,本文就来深入剖析一下几种堆栈模式。 图1列出了堆栈图,从图中可以比较清晰地看出三种模式之间的关系和各自具有的功能属性。...,每一层的堆栈有不同的组件。...通过使用计算,让人们彻底摆脱基础设计监控和管理方面的东西,将注意力放到人们自己关心的业务中,专业的部分还是交给计算服务公司来做,人们只要安心享受其提供的各种服务就好了。

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