展开

关键词

HashMap

讲到这里,我前面我提到 “因链表过长而导致查询时间复杂度高” 问题,也就迎刃而解了。新增由于存在左旋、右旋效率会降低。 (); afterNodeInsertion(evict); return null; }编码优化点 这个 好像答出来了 我说 hashcode 需要占cpu资源 在编码中也可以优化 HashMap ,例如,重写 key 值 hashCode() 方法,降低哈希冲突,从而减少链表产生,高效利用哈希表,达到提高性效果。 之所以通过这种 “与运算 “来重新分配索引,是因为 hash 值本来就是随机,而 hash 按位与上 newTable 得到 0(扩容前索引位置)和 1(扩容前索引位置加上扩容前数组长度数值索引处 )就是随机,所以扩容过程就把之前哈希冲突元素再随机分布到不同索引中去。

14420

谭铁牛院士谈发展新动态

报告深入分析了其当前存在局限性和面临问题,整理并列举了2017年十件大事,全方位、多维度展示了所取得最新进展。 报告进一步分析并给出了造成这些局限问题,这些问题主要包括:(1)数据:深度学习需要大量数据;(2)泛化:这是模式识别、计算机视觉、方法面临一个共同问题,现有方法在一些实际问题中仍无法取得理想泛化性 ,或者训练好模型用在变化环境或领域其泛化性明显下降;(3)大脑尽管是一个通用系统但是耗很低(只有20瓦),但现有计算机上实现系统耗很高;(4)语义鸿沟:目前语言服务大多为简单查询 报告指出,正是因为现在还有这么多需要突破,所以还有很多局限,还有很多不,有些事情永远都不。 宣布朝着“创造解决世界上一切问题通用”这一目标前进,微软成立实验室以挑战通用为主要目标;(2)可解释系统备受关注,也将成为突破统计学习问题一个重要方向。

44060
  • 广告
    关闭

    云产品限时秒杀

    云服务器1核2G首年50元,还有多款热门云产品满足您的上云需求

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    解Bug之路-NAT引发解Bug之路-NAT引发总结

    解Bug之路-NAT引发笔者最近解决了一个非常曲折问题,从抓包开始一路排查到不同内核版本间细微差异,最后才完美解释了所有现象。在这里将整个过程写成博文记录下来,希望够对读者有所帮助。 感觉就像每天10点在做活动,导致流量超过了系统,进而暴露出问题。而11:40之后,流量慢慢下降,系统才慢慢恢复。难道LVS这点量都撑不住?才550TPS啊?就崩溃了?难道是网络问题? 还是看看最原始未经过加数据吧,于是笔者将wiresharkRelative sequence numbers给取消了。取消后抓包结果立马就有意思了! NAT下固定ip地址对好了,现在可以下结论了。在ip源和目地址固定,目端口号也固定情况下,五元组可变量只有ip源端口号了。 但据网反映,合作方通过他们防火墙出来之后就只有一个IP,而一个IP在我们防火墙上并不映射成多个IP,多以在不变更它们网络设置情况下无法扩展源地址。

    32420

    测试中会遇到

    测试中如何定位性:性测试这种测试方式在发生过程中,其中一个过渡性作,就是对执行过程中问题,进行定位,对功定位,对负载定位,最重要,当然就是问题中说”,接触性测试不深 应用服务定位,一般像tomcat,weblogic之类,有默认设置,也有经过架构和维护员进行试验调试一些值,这些值一般可以满足程序发布需要,不必进行太多设置,可我们认识最基本就是 现在基本所有东东,都离不开数据库这个后台,数据库实在是不知道是什么概念,数据库管理员作,数据库管理员日常做作,可就是有定位作,比如:查询一下Vsys_event,Vsysstat 具和日志只是手段,除此之外,还需要设计合理测试场景具体场景有:性测试,负载测试,压力测试,稳定性测试,浪涌测试等好测试场景,更加快速发现,定位4. 如果遇到这个问题,可以通过远程调用多个客户端服务,分散性测试具客户端压力来解决。说这个是想说,做性测试时候,我们一定要确保不要发生在我们自己测试脚本和测试具上。 1.

    28920

    已到?院士“联名”反深度学习,并指出未来发展方向

    导读:针对深度学习技术,清华大学张钹等多位院士、教授给出了自己研究思路。来源:镁客网(ID:im2maker)? 数据处理层面,语义向量空间或进一步拓宽入口看见了技术“天花板”,很多专家学者开始提出“小数据”概念,然而清华大学学院院长张钹院士却不认为数据量大小是当下根本问题所在,他指出,传统三要素将不带来真正 换言之,当下发展避不开种种限制条件,因而机器也只够照章办事,没有任何灵活性,也达不到们想要,而这也就是当下AI发展状态。 我们现在基本方法有缺陷,而我们必须走向具有理解AI,这才是真正。那解决办法是什么呢?通过循序渐进,张院士在演讲中给出了思路,并指明语义向量空间这一技术方向。 美国在1984年就搞了这样一个常识库程,做到现在还没完全做出来。可见,要走向真正,有理解,是一条很漫长路。但即使在建立常识库基础上,做到有理解依然不容易。

    24920

    揭开深度学习黑箱:希伯来大学计算机科学教授提出「信息

    一个称为「信息新想法有助于解释当今算法黑箱问题——以及类大脑作原理。 上月,一个在研究者之间广泛流传柏林会议 YouTube 视频给出了黑箱可答案。 Tishby 大概是在其他研究者开始搞深度神经网络之时开始构思信息。那是 1980 年代,Tishby 在思考类在语音识别上极限是什么,当时这对来说是一个巨大挑战。 如此聪明想法有助于社区增长经验,进一步加强两个领域沟通。Tishby 相信信息理论最终将会在两个学科发挥作用,即使它采取了一种在类学习(而不是)中更普遍形式。 从该理论中,我们可以更好地理解哪些问题可被类或解决。Tishby 说:「它给出了可以学习问题完整描述,在这些问题中我可以去除输入中噪音而无损于我分类力。

    22230

    揭开深度学习黑箱:希伯来大学计算机科学教授提出「信息

    一个称为「信息新想法有助于解释当今算法黑箱问题——以及类大脑作原理。 上月,一个在研究者之间广泛流传柏林会议 YouTube 视频给出了黑箱可答案。 Tishby 大概是在其他研究者开始搞深度神经网络之时开始构思信息。那是 1980 年代,Tishby 在思考类在语音识别上极限是什么,当时这对来说是一个巨大挑战。 如此聪明想法有助于社区增长经验,进一步加强两个领域沟通。Tishby 相信信息理论最终将会在两个学科发挥作用,即使它采取了一种在类学习(而不是)中更普遍形式。 从该理论中,我们可以更好地理解哪些问题可被类或解决。Tishby 说:「它给出了可以学习问题完整描述,在这些问题中我可以去除输入中噪音而无损于我分类力。

    52180

    今日头条遭最严整顿 算法显

    原文如下:分析士认为,仍然处于初级应用阶段,作为信息平台,今日头条应该加大审核力度,而不仅仅依赖于机器和算法。此外,互联网公司唯“流量”是问同时,还应该承担相应社会责任。 分析士认为,仍然处于初级应用阶段,作为信息平台,今日头条应该加大审核力度,而不仅仅依赖于机器和算法。此外,互联网公司唯“流量”是问同时,还应该承担相应社会责任。 今日头条实验室总监李磊此前在接受媒体采访时坦言,通过识别内容最大难点在于攻克语义复杂性,涉及到对逻辑推理和因果关系上下文分析。 “今日头条上除了推荐,还加上了社交,也是想解决这个问题。”AI两面性一直以来,今日头条对外展示定位始终是技术公司,技术驱动一切。而又是最重要技术应用。 尽管在执行一些非常具体任务时已经超越了类,但它在一般力方面仍然极其有限。

    26660

    让Hinton感叹要再听一万遍「信息」提出者Naftali Tishby与世长辞

    元报道 来源:外媒编辑:Priscilla 好困【新元导读】2021年8月9日,耶路撒冷希伯来大学计算机科学与程学院教授、「信息」理论提出者之一Naftali Tishby逝世,享年68岁 这是类从信息中提取知识两个过程,而深度学习也是如此:先拟合(fitting),再压缩(compression)。「信息」理论1999年,Tishby首先在文章中提出了信息理论。 这个理论也用于分析深度学习过程以及解释作原理。深度学习与信息理论经过多年沉淀与深耕,Tishby终于在2015年再次发表论文:深度学习与信息理论。 https:arxiv.orgpdf1503.02406.pdf在这篇文章中,他发现深度学习和信息理论之间存在关联。他假设深度学习是一个信息程序,尽可地压缩数据噪声,保留数据想表达信息。 . —— Geoffrey Hinton信息极其有趣,我要再听一万遍才真正理解它,当今听到如此原创想法非常难得,或许它就是解开谜题那把钥匙。

    11920

    打破垄断,川崎业机器将装上中国“大脑”

    最近,从宁波科技局传来好消息,浙江昌实业有限公司开发机器控制器突破了机器运动控制,打破国外对业机器高性控制器技术上垄断。 据了解,控制器是机器系统“大脑”,它好坏决定了机器优劣。但是,控制器核心技术一直牢牢把控在“四大家族”为代表国际巨头手中,成为制约我国国产机器发展。 锐机器控制器突破了机器运动控制,以“快、准、稳、协、、柔”为特点,技术水平上突破了国外对业机器高性控制器技术垄断。 据悉,这个“业机器控制器产品性优化及升级”项目入选了国家重点研发计划,获得1500万元专项支持。‘锐’控制器在国家科技部机器控制器专项评审中胜出,获得国内机器控制器专项第一名。 甘中学博士表示,锐控制器为我国具有知识产权、自主研发业机器控制器,其运动控制性指标可与国际领航者比肩。这种机器运动控制被突破后,将在生厂和制造上带来更广泛应用前景。

    38130

    、强、超

    文章目录弱(Weak AI)弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指是专注于且只解决特定领域问题。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等扩展阅读:Weak AI ——WikipediaWeak AI——Investopedia强(Strong AI)又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指是可以胜任类所有。 强具备以下力:存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策力知识表示力,包括常识性知识表示力规划力学习力使用自然语言进行交流沟通力将上述力整合起来实现既定目标力扩展阅读 ——Stackexchange超(Super Intelligence,缩写 ASI)假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋类还聪明,那么,由此产生系统就可以被称为超

    1.4K20

    已到!院士“联名”反深度学习,并指出AI未来发展方向

    针对当下深度学习技术,包括清华大学张钹在内多位院士、教授给出了自己研究思路。 ,他指出,传统三要素将不带来真正。? “我们现在基本方法有缺陷,而我们必须走向具有理解AI,这才是真正。”张钹院士在演讲中指出。那解决办法是什么呢? “美国在1984 年就搞了这样一个常识库程,做到现在还没完全做出来。可见,要走向真正,有理解,是一条很漫长路。” 但即使在建立常识库基础上,做到有理解依然不容易。想要提升第二步,在张院士看来,就是将感性和知识世界统一起来,而这将为发展带来一次质飞跃。

    38170

    解Bug之路-NAT引发

    感觉就像每天10点在做活动,导致流量超过了系统,进而暴露出问题。而11:40之后,流量慢慢下降,系统才慢慢恢复。难道LVS这点量都撑不住?才550TPS啊?就崩溃了?难道是网络问题? 还是看看最原始未经过加数据吧,于是笔者将wiresharkRelative sequence numbers给取消了。取消后抓包结果立马就有意思了! 如下图所示: NAT下固定ip地址对好了,现在可以下结论了。在ip源和目地址固定,目端口号也固定情况下,五元组可变量只有ip源端口号了。 但是LVS曲线异常只表明复用表项,并不表明一定有问题,因为可以通过调节某些内核参数使得在端口号复用时候不报错! 在端口号复用情况下,lvs本身新建连接数无法代表真实TPS。 同理,将目地址给扩容,也达到类似效果。但据网反映,合作方通过他们防火墙出来之后就只有一个IP,而一个IP在我们防火墙上并不映射成多个IP,多以在不变更它们网络设置情况下无法扩展源地址。

    27120

    解Bug之路-NAT引发

    感觉就像每天10点在做活动,导致流量超过了系统,进而暴露出问题。而11:40之后,流量慢慢下降,系统才慢慢恢复。难道LVS这点量都撑不住?才550TPS啊?就崩溃了?难道是网络问题? 还是看看最原始未经过加数据吧,于是笔者将wiresharkRelative sequence numbers给取消了。取消后抓包结果立马就有意思了! 如下图所示: NAT下固定ip地址对好了,现在可以下结论了。在ip源和目地址固定,目端口号也固定情况下,五元组可变量只有ip源端口号了。 但是LVS曲线异常只表明复用表项,并不表明一定有问题,因为可以通过调节某些内核参数使得在端口号复用时候不报错! 在端口号复用情况下,lvs本身新建连接数无法代表真实TPS。 同理,将目地址给扩容,也达到类似效果。但据网反映,合作方通过他们防火墙出来之后就只有一个IP,而一个IP在我们防火墙上并不映射成多个IP,多以在不变更它们网络设置情况下无法扩展源地址。

    20400

    【详解】如何让深度学习,突破数据

    我们对现有游戏规则很了解,并且非常清楚做到什么程度才算是真正成功,」Idonae说,「通用成功标准,高于在 ImageNet 竞赛中取得高分,高于实现完全自动驾驶,而是够实现可居慧城市 Demiurge 会让不自觉想到另外一家如日中天创业公司 DeepMind ,都是学术与应用相结合,都是专注于通用,且创始都有着神经科学和复合背景。 我不知道他们是在研究了三四年之后遇到了,还是说一直把这个(被收购)当成备选方案。」 Demiurge 创始表示,他们只想去解决一个问题:让不再只是成为谈资,也不是炫目展示,而是让大家在生活中够获得便利和切实好处,或者通过平价地外探索去获得类文明新维度性,这个是他们投身目标 这种状态 从Demiurge 创立之前就已经体现了出来,Bragi 在纽约大学读本科时,为了弄清楚如何实现通用,他就向学校申请自主设计了一个全新本科专业——覆盖计算机科学、、神经科学、

    470100

    超越谷歌MobileNet!依图团队提出新一代移动端网络架构MobileNeXt ,入选ECCV2020

    ---- 新元报道 编辑:白峰、梦佳【新元导读】AIoT时代即将来临,移动端应用呈爆发式增长,但是大型神经网络在移动端制约了AI在移动端推广。 未来,随着类栖息空间不断延展和拓宽,现存城市管理体系注定会失效,必将需要一个高度复杂系统来维护,而打造慧城市,要完成交通、供水、供电、供气、通讯、环保等等基础设施数字化建设,但是很少有城市关注到 这个「一网统管」得益于依图自主研发芯片,算力在城市管理中规模化落地性被大大释放,为此还得到了央视《新闻联播》“十三五”成就巡礼专题点赞。 倒残差梯度回传易「走丢」,沙漏型结构让梯度不「抖动」倒残差结构不足然而,MobileNetV2集中于结构网络连接方式可会造成优化过程中梯度回传抖动,进而影响模型收敛趋势,导致模型性降低 从看、听再到本质理解,机器在不断进化中逐渐迈向更高维度,我们看到,依图正在努力将理论不断付诸实践,成为AI落地引路

    30830

    百度徐伟:深度学习存在3大,如何打造通用研究平台?

    【新元导读】百度IDL实验室杰出科学家徐伟关于“通用研究”演讲,关于通用,此前大多数讨论都集中在相信不相信,可不可以实现阶段。 作为深度学习技术及应用国家程实验室技术带头之一,徐伟就如何打造通用研究平台进行主题演讲。 我在这里和大家分享是我们对于以后发展希望和我们现在做一些作。我特别要强调是,我们现在考虑是叫做通用技术发展。?什么叫做通用? 但是这个和力有非常大差别,力包括感知、决策、推理、规划和沟通力,一个通用,我们希望它具备类都具有多种多样力。? 特定领域力,不是通用研究最重要东西?我们需要一个什么样研究环境才够做这样一个通用研究呢?有几个方面。

    569100

    【AI听】Hinton:反向传播要被彻底放弃了!Unity推出Machine Learning,24分钟训练ImageNet……

    尽管在这次会议上,不少参会科学家表示在未来反向传播仍处于核心地位,但Hinton发言一锤定音:可会有全新方法推出。 ML-Agents SDK可以让研究员和开发员将使用Unity Editor所创建游戏和模拟场景转换为可以使用Python API,通过深度增强学习等机器学习方法对代理进行训练环境。 (来源:新元、机器之心)NO4 “信息”理论揭示深度学习本质,Hinton说他要看1万遍日前,希伯来大学计算机科学家和神经学家 Naftail Tishby,提出了一种解释深度学习作原理新理论 Tishby认为,深度神经网络根据一种被称为“信息过程在学习。 信息理论认为,网络像把信息从一个中挤压出去一般,去除掉那些含有无关细节噪音输入数据,只保留与通用概念(general concept)最相关特征。

    61270

    今天来谈谈研究作中所做一些基本抽象。一、概念研究对象称为体(Agent),其他外部条件划归为环境。? 体通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互,举个例子,机器摄像头是他感知器,马达是他执行器。感知,是关于时间输入序列,对应会有一个输出执行动作。 体做出什么样反应取决于输入和输出之间映射关系函数,这个函数就是体研究核心。编写出程序则具体实现这个数学意义上函数。 二、衡量我们研究体是要他做正确事,因此需要有一个标准去衡量他表现,一个合理体会最大化这个期望标准。 总结,研究期望是实现一个,在给定每个可感知序列下,做出让期望最大化行动理性体。

    65360

    -浅谈

    1 浅谈1.1 概述(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展理论、方法、技术及应用系统一门新技术科学是计算机科学一个分支,它企图了解实质,并生产出一种新相似方式做出反应机器,该领域研究包括机器 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来科技产品,将会是“容器”。可以对意识、思维信息过程模拟。 不是,但那样思考、也可超过。? 1.2 应用领域随着家电、穿戴设备、机器等产物出现和普及,技术已经进入到生活各个领域,引发越来越多关注。?

    62220

    相关产品

    • 人工智能服务平台

      人工智能服务平台

      人工智能服务平台(云智天枢)支持快速接入各种数据、算法和智能设备,并提供可视化编排工具进行服务和资源的管理及调度,进一步通过 AI 服务组件集成和标准化接口开放的方式降低 AI 应用开发成本。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券