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DAY22:模式

例如我们常说能力6.1, 能力6.0....这个是硬件所支持特性版本。软件开发包(例如CUDA 9.1)总是包含了它所支持范围最高硬件特性(能力)所有特性。 但是用户需要自行判断实际使用能力,较低能力有些东西不能用。例如,CUDA开发包,总是提供了动态并行支持,但是实际硬件能力需要大于等于3.5,才能启用这个特性。 所以这是为何说,要自行判断卡能力原因。不要以为CUDA开发包里所有特性都能使用,很多需要看卡。但NV保证了,高版本能力,总是向下兼容低版本能力所有特性。 ,之前你过。 这个说法很好描绘了线程作用----利用CPU或者设备能力。但线程实际定义是,代码流执行调度实体。(类似,进程实际上是资源管理实体)。

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AAAI 2020 | 上交大&从科技提出DCMN+ 模型,破解「理解」难题,获全球领先成绩

此外,还集成了文章中句子筛选-从文章(P)中筛选出与问题相关句子用于推理,选项交互-引入选项之间比较信息两种策略,进一步提升了模型性能。 任务描述 本文主要聚焦多项选择型机器理解,它形式类似于英语考试中理解(选择题),给定一篇文章,通过并理解文章(Passage),针对提出问题(Question)从选项中选择正确( 2.3 选项交互(Answer OptionInteraction) 通过引入选项之间比较信息,使得每个融入了相对于其他比较信息,从而每个选项不在是孤立,具体方式是引入每对选项之间双线性比较信息 接下来以Q-A之间匹配方式作为说明:问题及选项分别被编码为以及,则Q-A间双向匹配表示可以用以下方式: ? 2.5 目标函数 得到文章,问题,选项之间双向匹配表示之后,我们把它们串联起来过一层全连接线性层去预测最后,如果是正确选项,Loss可以如下: ?

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    DAY28:如何Occupancy

    我们正带领大家开始英文《CUDA C Programming Guide》,今天是第28天,我们正在讲解性能,希望在接下来72天里,您可以学习到原汁原味CUDA,同时能养成英文习惯。 本文共232字,时间15分钟 注意:最近涉及到基础概念很多,所以我们备注内容也非常详细,希望各位学员认真 5.2.3.1.  为了能有一个较好对比,我将加上实际occupancy方式在这里一起说,这样一共实际上4种方式。将会出现在本次中。 4KBshared memory,然后这个器会立刻告诉我(表格内容会跟随更新)。 但这里必须要提到是:能力5.2+(包括能力5.3, TX1躺枪)和Pascal 6.1,使用L1 cache会导致有时候无法启动kernel(真),具体原因尚未明确(NV没说。

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    AAAI 2020 | 从科技&上交大提出 DCMN+ 模型,在多项理解数据集上成绩领先

    此外,还集成了文章中句子筛选-从文章(P)中筛选出与问题相关句子用于推理,选项交互-引入选项之间比较信息两种策略,进一步提升了模型性能。 以下是对此论文技术解。 1 任务描述 本文主要聚焦多项选择型机器理解,它形式类似于英语考试中理解(选择题),给定一篇文章,通过并理解文章(Passage),针对提出问题(Question)从选项中选择正确 2.3 选项交互(Answer Option Interaction) 通过引入选项之间比较信息,使得每个融入了相对于其他比较信息,从而每个选项不在是孤立,具体方式是引入每对选项之间双线性比较信息 接下来以 Q-A 之间匹配方式作为说明:问题及选项分别被编码为 H^q 以及 H^a,则 Q-A 间双向匹配表示 M^qa 可以用以下方式: ? 2.5 目标函数 得到文章,问题,选项之间双向匹配表示 ? 之后,我们把它们串联起来过一层全连接线性层去预测最后,如果 A^k 是正确选项,Loss 可以如下: ?

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    +验证:面向无问题机器理解【附PPT与视频资料】

    然而,这些方法未能通过进一步验证预测合法性来检测问题可回性。在SFFAI&微软活动中,国防科技大学机学院博士生胡明昊介绍了其在AAAI-19上最新工作。 在该工作中,胡明昊等人提出一种新颖+验证系统,该系统不仅利用一个神经网络器来提取候选,还使用了一个验证器来判断预测是否被输入文本所蕴含。 此外,胡明昊等人引入了两个辅助损失来帮助器更好地处理提取以及无回检测这两个任务,并且探索了针对验证器三种不同架构。 作者简介 ---- 胡明昊,胡明昊是国防科技大学机学院博士生,导师为彭宇行教授。胡博士分别于2013年和2015年获得国防科技大学学士学位和硕士学位。 目前,他是微软亚洲研究院自然语言一名实习生,导师是韦福如研究员。他研究领域为问系统和机器理解。至今,他在IJCAI、AAAI和EMNLP等国际顶级会议上发表过论文。 ?

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    新增5万人工撰写问题,且不一定有 | ACL最佳短论文

    于是同时迭代SQuAD 2.0测试系统,不仅要求机器能从对应段落中找到问题,还测试机器在没有对应时可以say No,而不是瞎猜。 这是进一步加大了机器在精准回方面难度。 随后采用众包方式,由人类这些文章后,为每个段落提出五个问题,并对段落内进行人工标注。 最后,终于构成了包含10万多个问题理解数据集SQuAD。 但争论也隐藏其中,并在今年“机器理解能力击败人类”事件中彻底吵开了。 SQuAD风 SQuAD数据集有两个衡量标准,EM和F1。 EM是精确匹配结果,也就是模型给出与标准一模一样。 F1是模糊匹配,可以理解为机器对了部分内容,是根据模型给出和标准之间重合度出来 基于SQuAD排名比拼,也是考察EM和F1两项成绩。 他们认为,由于SQuAD问题必须是给定段落中内容,这就导致很多评估理解能力应该用到合情合理问题,根本没法问。

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    年度AI跳槽指南 | CV公司哪家强?人生巅峰怎么上?(真题第二弹)

    A.格灵深瞳 C.商汤 E.依图 G.面 I.中科视拓 B.旷视 D.图普 F.从 H.银河水滴 点击空白处查看 :C.商汤 量子位邀请了多位创投圈顶级投资人 妹纸比例最多公司居然是: A.格灵深瞳 C.从 B.旷视 D.面 点击空白处查看 :C.从 ╰(●’◡’●)╮这次没有选项E了 06 经过上期调查,量子位者最向往Top3CV公司是: A.格灵深瞳 C.商汤 E.依图 G.面 I.中科视拓 B.旷视 D.图普 F.从 A.格灵深瞳 C.商汤 E.依图 G.面 I.中科视拓 B.旷视 D.图普 F.从 H.银河水滴 点击空白处查看 :FHI 从、中科视拓 点击空白处查看 朱珑,依图CEO。 加州大学洛杉矶分校统学博士,师从艾伦·尤尔(Alan Yuille)教授。后者为霍金学生。从事机视觉建模和研究。

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    机器这次击败人之后,争论一直没平息 | SQuAD风

    SQuAD风 机器理解,是一场竞争激烈比拼。 竞技场是SQuAD。 尤其是中国团队开始“刷榜”之后。过去一年,大部分时间都是科大讯飞团队和微软不同团队竞争。 EM是指精确匹配,也就是模型给出与标准一模一样;F1,是根据模型给出和标准之间重合度出来,也就是结合了召回率和精确率。 2016年,斯坦福大学从维基百科上随机选取了536篇文章,随后采用众包方式,由人类这些文章后,提出问题并人工标注出,构成了包含10万多个问题理解数据集SQuAD。 在EM结果上,如果第二个和其他任何一个完全相同就对,不同就错;在F1结果上,会根据第二个与其他重合度,得出一个0-1之间分值。 很不幸,作为人类,我们各有各习惯。 不得不说,量子位是不太相信这波人类代表对待比赛认真程度…… 微软亚洲研究院团队也说,SQuAD成绩并不能代表机超越了人类理解水平,“超越人类”也不该作为媒体报道噱头。

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    测试发文

    腾讯 sdfgsdfsdfgsdfgsdfgsdfgsdfgsdfgsdfg jdfgsdfg 备控制台 +社区 专栏 视频 精选 问 沙龙 +竞赛 团队主页 开发者手册 腾讯TI平台 腾讯中心450 人腾讯推出国内首个原生成本优化开源项目 Crane《DevOps权威指南》电子试版-第一章-DevOps基础光速从0到1掌握Prometheus和Grafana,腾讯专家 腾讯中心450 人腾讯推出国内首个原生成本优化开源项目 Crane《DevOps权威指南》电子试版-第一章-DevOps基础光速从0到1掌握Prometheus和Grafana,腾讯专家 腾讯中心450 人腾讯推出国内首个原生成本优化开源项目 Crane《DevOps权威指南》电子试版-第一章-DevOps基础光速从0到1掌握Prometheus和Grafana,腾讯专家 腾讯中心450 人腾讯推出国内首个原生成本优化开源项目 Crane《DevOps权威指南》电子试版-第一章-DevOps基础光速从0到1掌握Prometheus和Grafana,腾讯专家

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    考试试题选择题

    选择题 //自动得出单选和多选 public static Double examinee(String answer,String myAnswer,Double score) { Double newScore = 0d; //单选 //如果我长度等于1 if(myAnswer.length() == 1){ //我和题中相同myAnswer.equals StringUtills.equals(myAnswer,answer))){ newScore=score; } } //多选题 else{ //只有在字符串个数相同情况下 ,全对全分,剩余不得分 if(answer.length()==myAnswer.length()){ char [] answerArr =answer.toCharArray(); //判断answerArr中字符是否全在myAnswer中 如果是就得全分 int flag = 1 ;//标志,一旦有一个字符不在myAnswerArr中 就变为 0,不得分

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    码农必备!用它一键查「技术文档」,开发不再手忙脚乱

    打开「档」,这个简约大方界面,让人一见倾心。「档」不仅颜值高,心灵更美。 这里教程包罗了前端开发、后端开发、移动开发、数据库、服务器和运维、和大数据、UI 设等。 ? 除了教程文档,还有与之相关技术讲解、实现策略、优化方等实用物。 ? 这是一款较为实用小程序,对码农界新司机来说,档中有大量基础教程可供学习和参考。 而各位老司机们,除了可以更方便快捷地在这查资料,还有机会一些实践例。在日常工作中碰到问题时候,以往资料,都可能对提出解决方有所启发。 ? 那么,在哪里可以这些资料呢? 点击「首页」上方「每日必看」,这里会推荐各种技术解法应用,实现策略之类文章。多看多学,也许你不止汲取了知识,还能够从中得到启迪,拓宽思路。 各路程序猿开发了适合各种场景小程序,却难得开发一个给自己用小程序。 而这一款,既好看,又实用。 如果你想卷进当下互联网热潮,但又不知该学些什么,也许「档」可以给你。 ?

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    机组成原理--复习简题+

    (2)总线特性: 机械特性(总线在机械连接方式上一些性能)、 电气特性(总线每一根传输线上信号传递方向和有效电平范围)、 功能特性(总线中每根传输线功能)、 时间特性(总线中任一根线在什么时间内有效 (1)保护现场(一、保护程序断点;二、保存通用寄存器和状态寄存器内容)、 (2)中断服务(中断服务程序主体部分,对不同中断请求源其中断服务操作内容不同)、 (3)恢复现场(中断服务程序结尾部分 有;因为当字数器溢出时,表示一批数据交换完毕,由“溢出信号”通过中断机构向CPU提出中断请求,请求CPU作DMA操作后处理。 4.简述SRAM和DRAM保存信息原理及其特点。 (2)中断周期完成下列操作:保存程序断电;硬件关中断;将向量地址送至程序数器(硬件向量法)或将中断识别程序入口地址送至程序数器(软件查询法)。 ); (3)增量数器法(在很多情况下,后续微指令地址是连续,因此对于顺序地址,微指令了采用该方式); (4)分支转移(当遇到条件转移指令时微指令出现了分支,必须根据各种标志来决定下一条微指令地址

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    2021+社区年度盘点发布,更有新春好礼等你赢取!

    因技术同行+社区走过成长四年,从最开始技术博客到现在拥有专栏、问、沙龙、竞赛等多个板块技术社区。感谢用户对+社区支持和贡献,我们也在相互陪伴下共同成长。 回顾2021年:有超1亿用户来到+社区最新技术内容;3万篇文章,2380万次+已成为开发者不可或缺知识来源;10万人通过问板块,解决了学习、工作中遇到技术问题;疫情下115 、分享附带文必须包括“2021+社区盘点”3、将分享截图在【返图专区】进行上传留言奖品设置:腾讯定制虎年公仔*20+社区周边礼盒*30奖励规则:+社区将从符合要求返图作品中随机抽取30位送出社区周边礼盒 活动2 —【推荐有礼】活动时间:2022.1.26 – 2022.2.10参与方式:1、在评论区推荐你在+社区好文2、可以自荐或他人文章,将文章标题和链接贴到评论区,并附上推荐理由奖品设置: 其他推荐活动:>>【腾讯自媒体分享划】独家资源助力开发者提升个人影响力加入划可获得:价值 30 100 180 元服务器资源腾讯周边礼物腾讯社区成长值激励

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    「2018 机器理解技术竞赛」落下帷幕,看奇点机智如何从 800 多支队伍中杀出重围

    AI 研习社按,日前,由中国中文信息学会 (CIPS)、中国机学会 (CCF) 和百度公司联合举办「2018 机器理解技术竞赛」落下帷幕,Naturali 奇点机智从国内外 800 多支队伍中脱颖而出 在这次比赛中,对于给定问题 q 及其对应文本形式候选文档集合 D=d1, d2, ..., dn,要求参评理解系统自动对问题及候选文档进行分析,输出能够满足问题文本 a。 虽然目前机器理解与人类还存在差距,但此次比赛中,他们与人工标注非常接近,甚至有些比人工更全面,这也是一大进步。 问题:兰陵王妃大结局是什么(描述类) 奇点机智:「女主选择了兰陵王高长恭,离开了北周,但是女主最后被萧洛杀了,当时她和兰陵王高长恭在一起,所以宇文邕并不知道最后她死了,但也是在死前最后那一刻她才明白自己最爱人是宇文邕 人工:「女主选择了兰陵王高长恭,离开了北周,但是女主最后被萧洛杀了,当时她和兰陵王高长恭在一起,所以宇文邕并不知道最后她死了,但也是在死前最后那一刻她才明白自己最爱人是宇文邕。」

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    MSRA副院长周明博士:四大研究领域揭示自然语言技术奥秘

    总之,就是通过对语言理解,实现人跟电脑直接交流,从而实现人跟人更加有效地交流。自然语言技术不是一个独立技术,其受、大数据、机器学习、知识图谱等等各个方面支撑。 目前有统数据表明,在一些传统机器翻译难以完成任务上,神经机器翻译性能远远超过了统机器翻译,而且跟人标准非常接近,甚至说是相仿水平。 斯坦福大学曾做过一个比较有名实验,就是使用维基百科文章提出 5 个问题,由人把做出来,然后把数据分成训练集和测试集,训练集是公开,用来训练理解系统,而测试集不公开,个人把训练结果上传给斯坦福 一个理解框架首先要得到每个词语义表示,再得到每个句子语义表示,这可以用循环神经网络 RNN 来实现,然后用特定路径来找出潜在,基于这个再筛选出最优,最后确定这个边界。 随着未来大数据、和深度学习发展,模型还会进一步地提升,再加上合适场景,技术就可以落地,就可以服务于成千上万用户。

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    快速到底是什么?

    既然是一个这么火热概念,那么到底是什么?纵观整个机与互联网发展史,任何 一项新技术能得以快速发展,那么这一项新技术必将能改变人们生活方式,或是能够很大程序影 响人们生活。 那么能给普通民众提供什么样服务,有人这样高度概括能给人们提供方便:“ 在时代,人们使用资源就如同使用水电一般方便,打开水龙头,就有自来水可用,打开开关 ,就有电可用”,这是一个很让人向往和令人兴奋时代 详说“” 以前需要自己来打井解决吃水问题,现在可以由自来水公司统一提供,现在端相当于自来水 公司,只不过它不是解决水资源供给问题,而是解决了资源和存储资源统一、按需、可伸缩供 给 一个机房空闲资源出租给他人使用,使得他人可以在短期具备同时使用多个机用于同一任务可 能性,同时还具有更好性价比。就相当于,平常自己买电脑等于是淘宝,是可以五天无理由 团购。 狭义个人理解是 指能力共享,通过第三方,使得能力统一放在一个地方。

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    圣经丨列与度量值

    [1240] 点击建模窗口下面新建列,输入相关,得出一列,那么我们新得到这一列就是列。 什么叫度量值? 同样是上面问题,求出单品利润。 不同点: ①、首先就是,列,会直接在表格中添加一列,也就是说只要打开PowerBI点击刷新数据,那么我们所添加列会根据原有数据进行添加,无论我们是否进行运、查看这一列,它都会占用我们系统内存 而且有时候一些结果会有偏差,比如说刚才那组数据,我想知道出货日期与订单日期之间间隔: [1240] 就像是这种,我们想知道是间隔了几天,而不是这种错误结果。 优点是操作较为简单一些。 ②、而度量值,不占用内存,系统存储只是它逻辑,只有当你调用它时候,想起它时候,才会执行运。 上面问题,日期间隔用度量值。 但是缺点也异常明显:度量值比较在意外部上下文和内部上下文,相对于列无疑它是繁琐,比较费头脑。而且特别容易把人绕懵。 同样,如果上下文关系判断不正确,那么它结果也是错误

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    腾讯林晓斌:“能上能下”才是真正服务

    对于这些“灵魂”拷问,首度以腾讯数据库负责人形象亮相林晓斌,在2019年中国数据库大会现场给出了。 ? 存储容量上,目前,不论是垂直扩展,还是水平扩展都存在诸多挑战,存储分离方在兼容性上优势,会更快地成熟和被公有用户接受。 存储分离和分布式数据库架构,最终会以一个完整多层方呈现,提供给用户灵活选择。 这些子能够以类似大规模并行处理方式去各个TP系统里面数据,然后做;另一个方向就是改造AP系统。让整个系统看上去能够很快处理TP事务。 1000M内存50G数据盘MySQL可免费体验30天,点击左下角“原文”立即领取~ ? ↓↓点“原文”免费试用 好文和朋友一起看!

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