例如我们常说的计算能力6.1， 计算能力6.0....这个是硬件所支持的特性版本。软件开发包（例如CUDA 9.1）总是包含了它所支持范围的最高硬件特性（计算能力）的卡的所有特性。 但是用户需要自行判断实际使用的卡的计算能力，较低的卡的计算能力有些东西不能用的。例如，CUDA开发包，总是提供了动态并行支持，但是实际的硬件的计算能力需要大于等于3.5，才能启用这个特性。 所以这是为何说，要自行判断卡的计算能力的原因。不要以为CUDA开发包里的所有特性都能使用，很多需要看卡的。但NV保证了，高版本的计算能力，总是向下兼容低版本的计算能力的所有特性。 ，之前你阅读过。 这个说法很好的描绘了线程的作用----利用CPU或者计算设备的计算能力。但线程的实际定义是，代码流执行的调度实体。（类似的，进程实际上是资源管理的实体）。
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的句子用于推理，答案选项交互-引入选项之间比较信息两种阅读策略，进一步提升了模型的性能。 任务描述 本文主要聚焦多项选择型机器阅读理解，它的形式类似于英语考试中的阅读理解（选择题），给定一篇文章，通过阅读并理解文章（Passage），针对提出的问题（Question）从选项中选择正确的答案（ 2.3 答案选项交互（Answer OptionInteraction） 通过引入答案选项之间的比较信息，使得每个答案融入了相对于其他答案的比较信息，从而每个答案选项不在是孤立的，具体计算方式是引入每对选项之间的双线性比较信息 接下来以Q-A之间的匹配方式作为说明：问题及答案选项分别被编码为以及，则Q-A间的双向匹配表示可以用以下方式计算： ? 2.5 目标函数 得到文章，问题，答案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的答案，如果是正确的答案选项，Loss可以计算如下： ?
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我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第28天，我们正在讲解性能，希望在接下来的72天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计232字，阅读时间15分钟 注意：最近涉及到的基础概念很多，所以我们备注的内容也非常详细，希望各位学员认真阅读 5.2.3.1. 为了能有一个较好的对比，我将加上实际occupancy的方式在这里一起说，这样一共实际上4种方式。将会出现在本次阅读中。 4KB的shared memory，然后这个计算器会立刻告诉我（表格的内容会跟随更新）。 但这里必须要提到的是：计算能力5.2+（包括计算能力5.3， TX1躺枪）和Pascal 6.1，使用L1 cache会导致有的时候无法启动kernel（真的），具体原因尚未明确（NV没说。
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的句子用于推理，答案选项交互-引入选项之间比较信息两种阅读策略，进一步提升了模型的性能。 以下是对此论文的技术解读。 1 任务描述 本文主要聚焦多项选择型机器阅读理解，它的形式类似于英语考试中的阅读理解（选择题），给定一篇文章，通过阅读并理解文章（Passage），针对提出的问题（Question）从选项中选择正确的答案 2.3 答案选项交互（Answer Option Interaction） 通过引入答案选项之间的比较信息，使得每个答案融入了相对于其他答案的比较信息，从而每个答案选项不在是孤立的，具体计算方式是引入每对选项之间的双线性比较信息 接下来以 Q-A 之间的匹配方式作为说明：问题及答案选项分别被编码为 H^q 以及 H^a，则 Q-A 间的双向匹配表示 M^qa 可以用以下方式计算： ? 2.5 目标函数 得到文章，问题，答案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的答案，如果 A^k 是正确的答案选项，Loss 可以计算如下： ?
然而，这些方法未能通过进一步验证预测答案的合法性来检测问题的可回答性。在SFFAI&微软的活动中，国防科技大学计算机学院的在读博士生胡明昊介绍了其在AAAI-19上的最新工作。 在该工作中，胡明昊等人提出一种新颖的阅读+验证系统，该系统不仅利用一个神经网络阅读器来提取候选答案，还使用了一个答案验证器来判断预测答案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阅读器更好地处理答案提取以及无回答检测这两个任务，并且探索了针对答案验证器的三种不同架构。 作者简介 ---- 胡明昊，胡明昊是国防科技大学计算机学院的在读博士生，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计算组的一名实习生，导师是韦福如研究员。他的研究领域为问答系统和机器阅读理解。至今，他在IJCAI、AAAI和EMNLP等国际顶级会议上发表过论文。 ?
于是同时迭代的SQuAD 2.0测试系统，不仅要求机器能从对应段落中找到问题答案，还测试机器在没有对应答案时可以say No，而不是瞎猜。 这算是进一步加大了机器在精准回答方面的难度。 随后采用众包的方式，由人类阅读这些文章后，为每个段落提出五个问题，并对段落内的答案进行人工标注。 最后，终于构成了包含10万多个问题的阅读理解数据集SQuAD。 但争论也隐藏其中，并在今年“机器阅读理解能力击败人类”事件中彻底吵开了。 SQuAD风云 SQuAD数据集有两个衡量标准，EM和F1。 EM是精确匹配结果，也就是模型给出的答案与标准答案一模一样。 F1是模糊匹配，可以理解为机器答对了部分内容，是根据模型给出的答案和标准答案之间的重合度计算出来的 基于SQuAD的排名比拼，也是考察EM和F1两项成绩。 他们认为，由于SQuAD问题的答案必须是给定段落中的内容，这就导致很多评估阅读理解能力应该用到的合情合理的问题，根本没法问。
A.格灵深瞳 C.商汤 E.依图 G.阅面 I.中科视拓 B.旷视 D.图普 F.云从 H.银河水滴 点击空白处查看答案 答案：C.商汤 量子位邀请了多位创投圈顶级投资人 妹纸比例最多的公司居然是： A.格灵深瞳 C.云从 B.旷视 D.阅面 点击空白处查看答案 答案：C.云从 ╰(●’◡’●)╮这次没有选项E了 06 经过上期调查，量子位读者最向往Top3的CV公司是： A.格灵深瞳 C.商汤 E.依图 G.阅面 I.中科视拓 B.旷视 D.图普 F.云从 A.格灵深瞳 C.商汤 E.依图 G.阅面 I.中科视拓 B.旷视 D.图普 F.云从 H.银河水滴 点击空白处查看答案 答案：FHI 云从、中科视拓 点击空白处查看答案 朱珑，依图CEO。 加州大学洛杉矶分校统计学博士，师从艾伦·尤尔（Alan Yuille）教授。后者为霍金的学生。从事计算机视觉的统计建模和计算的研究。
SQuAD风云 机器阅读理解，是一场竞争激烈的比拼。 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的竞争。 EM是指精确匹配，也就是模型给出的答案与标准答案一模一样；F1，是根据模型给出的答案和标准答案之间的重合度计算出来的，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，随后采用众包的方式，由人类阅读这些文章后，提出问题并人工标注出答案，构成了包含10万多个问题的阅读理解数据集SQuAD。 在EM结果上，如果第二个答案和其他答案中的任何一个完全相同就算对，不同就算错；在F1结果上，会根据第二个答案与其他答案的重合度，得出一个0-1之间的分值。 很不幸，作为人类，我们各有各的习惯。 不得不说，量子位是不太相信这波人类代表对待比赛的认真程度…… 微软亚洲研究院团队也说，SQuAD的成绩并不能代表计算机超越了人类的阅读理解水平，“超越人类”也不该作为媒体报道的噱头。
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计算选择题答案 //自动得出单选和多选的答案 public static Double examinee(String answer,String myAnswer,Double score) { Double newScore = 0d; //单选 //如果我的答案长度等于1 if(myAnswer.length() == 1){ //我的答案和题中答案相同myAnswer.equals StringUtills.equals(myAnswer,answer))){ newScore=score; } } //多选题 else{ //只有在字符串个数相同的情况下 ，全对的全分，剩余不得分 if(answer.length()==myAnswer.length()){ char [] answerArr =answer.toCharArray(); //判断answerArr中的字符是否全在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
打开「云档」，这个简约大方的界面，让人一见倾心。「云档」不仅颜值高，心灵更美。 这里的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、云计算和大数据、UI 设计等。 ? 除了教程文档，还有与之相关的技术讲解、实现策略、优化方案等实用的读物。 ? 这是一款较为实用的小程序，对码农界的新司机来说，云档中有大量的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阅资料，还有机会阅读一些实践案例。在日常工作中碰到问题的时候，以往读过的资料，都可能对提出解决方案有所启发。 ? 那么，在哪里可以阅读这些资料呢？ 点击「首页」上方的「每日必看」，这里会推荐各种技术解读，算法应用，实现策略之类的文章。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的小程序，却难得开发一个给自己用的小程序。 而这一款，既好看，又实用。 如果你想卷进当下的互联网热潮，但又不知该学些什么，也许「云档」可以给你答案。 ?
(2)总线特性： 机械特性（总线在机械连接方式上的一些性能）、 电气特性（总线的每一根传输线上信号的传递方向和有效的电平范围）、 功能特性（总线中每根传输线的功能）、 时间特性（总线中的任一根线在什么时间内有效 （1）保护现场（一、保护程序的断点；二、保存通用寄存器和状态寄存器的内容）、 （2）中断服务（中断服务程序的主体部分，对不同的中断请求源其中断服务操作内容不同）、 （3）恢复现场（中断服务程序的结尾部分 有；因为当字计数器溢出时，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操作的后处理。 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计数器（硬件向量法）或将中断识别程序入口地址送至程序计数器（软件查询法）。 ）； （3）增量计数器法（在很多情况下，后续微指令的地址是连续的，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的地址
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AI 研习社按，日前，由中国中文信息学会 (CIPS)、中国计算机学会 (CCF) 和百度公司联合举办的「2018 机器阅读理解技术竞赛」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 及其对应的文本形式的候选文档集合 D=d1, d2, ..., dn，要求参评阅读理解系统自动对问题及候选文档进行分析，输出能够满足问题的文本答案 a。 虽然目前机器阅读理解与人类还存在差距，但此次比赛中，他们的答案与人工标注的答案非常接近，甚至有些比人工答案更全面，这也算是一大进步。 问题：兰陵王妃大结局是什么（描述类） 奇点机智答案：「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云杀了，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，但也是在死前的最后那一刻她才明白自己最爱的人是宇文邕 人工答案：「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云杀了，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，但也是在死前的最后那一刻她才明白自己最爱的人是宇文邕。」
总之，就是通过对语言的理解，实现人跟电脑的直接交流，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的技术，其受云计算、大数据、机器学习、知识图谱等等各个方面的支撑。 目前有统计数据表明，在一些传统的统计机器翻译难以完成的任务上，神经机器翻译的性能远远超过了统计机器翻译，而且跟人的标准答案非常接近，甚至说是相仿的水平。 斯坦福大学曾做过一个比较有名的实验，就是使用维基百科的文章提出 5 个问题，由人把答案做出来，然后把数据分成训练集和测试集，训练集是公开的，用来训练阅读理解系统，而测试集不公开，个人把训练结果上传给斯坦福 一个阅读理解的框架首先要得到每个词的语义表示，再得到每个句子的语义表示，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答案，基于这个答案再筛选出最优的答案，最后确定这个答案的边界。 随着未来大数据、云计算和深度学习的发展，模型还会进一步地提升，再加上合适的场景，技术就可以落地，就可以服务于成千上万的用户。
既然云计算是一个这么火热的概念，那么云计算到底是什么?纵观整个计算机与互联网的发展史，任何 一项新技术的能得以快速发展，那么这一项新技术必将能改变人们的生活方式，或是能够很大程序的影 响人们的生活。 那么云计算能给普通民众的提供什么样的服务，有人这样高度的概括云计算能给人们的提供的方便：“ 在云计算时代，人们使用计算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的时代 详说“云计算” 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，现在云计算的云端相当于自来水 公司，只不过它不是解决水资源供给问题，而是解决了计算资源和存储资源的统一、按需、可伸缩的供 给 一个机房空闲的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计算机用于同一任务的可 能性，同时还具有更好的性价比。就相当于，平常自己买电脑等于是淘宝，云计算是可以五天无理由的 团购。 云计算的狭义个人理解是 指计算能力的共享，通过第三方，使得计算能力统一放在一个地方。
[1240] 点击建模窗口下面的新建列，输入相关计算，得出一列，那么我们新得到的这一列就是计算列。 什么叫度量值？ 同样是上面的问题，求出单品利润。 不同点： ①、首先就是，计算列，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，那么我们所添加的列会根据原有的数据进行添加，无论我们是否进行运算、查看这一列，它都会占用我们的系统内存 而且有时候一些计算结果会有偏差，比如说刚才那组数据，我想知道出货日期与订单日期之间的间隔： [1240] 就像是这种，我们想知道的是间隔了几天，而不是这种计算错误的结果。 优点是操作较为简单一些。 ②、而度量值，不占用内存，系统存储的只是它的计算逻辑，只有当你调用它的时候，想起它的时候，才会执行运算。 上面的问题，日期间隔用度量值计算。 但是缺点也异常的明显：度量值比较在意外部上下文和内部上下文，相对于计算列无疑它的计算是繁琐的，比较费头脑的。而且特别容易把人绕懵。 同样，如果上下文关系判断不正确，那么它的结果也是错误的。
对于这些“灵魂”拷问，首度以腾讯云数据库负责人形象亮相的林晓斌，在2019年中国数据库大会现场给出了答案。 ? 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的挑战，计算存储分离方案在兼容性上的优势，会更快地成熟和被公有云用户接受。 计算存储分离和分布式数据库架构，最终会以一个完整的多层方案呈现，提供给用户灵活选择。 这些算子能够以类似大规模并行处理的方式去各个TP系统里面读数据，然后做计算；另一个方向就是改造AP系统。让整个系统看上去能够很快的处理TP事务。 1000M内存50G数据盘的MySQL可免费体验30天，点击左下角“阅读原文”立即领取~ ? ↓↓点“阅读原文”免费试用 好文和朋友一起看！
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