低维嵌入 在高维情形下出现的数据样本稀疏、距离计算困难等问题，是所有机器学习方法共同面临的严重障碍，被称为维数灾难。...缓解维数灾难的一个重要途径是降维，亦称为维数约简，即通过某种数学变换将原始高维属性空间转变为一个低维子空间。在这个子空间中样本密度大幅提高，距离计算也更为容易。...低维空间维数 ? 过程：根据 ? ， ? ， ? 分别计算出 ? ， ? ， ? 根据 ? 计算矩阵B 对矩阵B做特征值分解 取 ?...，每行是一个样本的低维坐标 一般来说，想要获得低维子空间，最简单的是对原始高维空间进行线性变换。基于线性变换来进行降维的方法称为线性降维方法。...，低维样本空间数 过程：对所有样本进行中心化： ? 计算样本的协方差矩阵 ? 对协方差矩阵 ? 做特征值分解 取最大的 ?
这里提供几种降低维度的方法，以便在计算相似度时减轻计算压力：降维技术：可以使用降维技术如PCA（主成分分析）或者t-SNE（t-分布邻域嵌入）等方法，将大语言模型得到的高维度embedding降到较低的维度...Autoencoder：可以使用自编码器（Autoencoder）这种神经网络结构，将高维度的embedding输入到自编码器中，训练得到一个低维度的表示。...自编码器由编码器和解码器组成，编码器将高维度数据压缩到低维度，解码器将低维度数据还原到高维度。训练后，我们只需要使用编码器部分，将高维度embedding转换为低维度表示。
2.2.低延迟： 为了适应用户的各种部署环境，因此SRT的流错误纠正策略是可配置的。由于SRT建立在UDP协议之上，解决了TCP协议传输延迟高的问题。...除了上述两种场景外，还有一种视频直播的场景，就是同时要求低延时和大并发的场景，比如赛事直播、股票信息同步、大班教育等。SRT可以很好地满足上述场景的要求。
低代码能解决什么问题？ 在运维领域，低代码主要解决两大问题： 运维工作流方向 在运维工作流方向，低代码能够结合流程引擎，大大减少工作难度，同时支持个性化能力及可扩展能力。...低代码在这一场景下，能大大降低运维开发的入门门槛，让运维人员能够基于已有平台去开发各种运维SaaS层工具，从而提升运维开发价值。 统一开发框架、规范、流程。首先对标准流程框架进行规范处理。...统一运维托管。通过PaaS进行部署托管，实现一键部署发布。 普及低代码开发模式。将基于低代码的高效开发模式在运维团队中进行推广、普及。 低代码开发模式如何推广落地？...通过对运维领域低代码的潜在客户的分析，明确低代码平台的设计目标，就是让客户开发SaaS更快速，同时我们并不是提供一个简单的页面拖拽工具，而是让运维开发人员可以基于平台，学习并掌握一门通用的运维开发技术，...有了比较清晰的用户画像和场景，接下来就是确定平台需要具备的特性： 首先，运维领域的低代码平台学习成本要低，否则将给运维团队转型带来很大障碍； 其次，必须要有高度的可扩展性，以应对运维领域各种复杂的监管控场景
查询的结果与文档片空间息息相关，所以可以使用像UMAP这样的可视化方法，将高维嵌入减少到更易于展示的2D进行可视化。...虽然高维嵌入被简化为两个分量，但问题及其相关文档片段在嵌入空间中形成簇，仍然是可以被识别出来，尤其是这时肉眼可见的，所以这有助于深入了解数据的本质。...创建嵌入 要创建嵌入，首先需要设置嵌入模型和vectorstore。...总结 使用降维技术可以使用户和开发人员访问嵌入空间。在可视化空间中，可以通过浏览相邻的数据点来进行检索增强的检查。...降维可视化虽然有助于理解数据，但也可能存在信息损失，因为它将高维数据映射到一个较低维度的空间中。因此，在进行检查时，需要权衡信息丢失和效果提升之间的关系。
虽然我们求出了这些主成分代表的坐标轴的方向，但是这些数据集本身依然是n维数据，并没有进行降维的操作。在这一小节，我们主要来介绍如何利用pca方法将原有的高维数据向低维数据进行映射。...一 高维数据向低维数据映射 ? 我们此时有一个m行n列的样本矩阵X，此时的X样本矩阵代表有m个样本n个特征。...至此就完成了将m个样本从高维n映射到低维k的操作。 二 低维数据映射回高维数据 ? 在第一个部分介绍了如何将高维的样本数据映射到低维的样本数据。...选定了k个主成分，最终得到的低维样本矩阵Xk是k行n列。而对于Wk来说，我们依然可以反过来将低维数据Xk恢复成原来的n维数据，恢复的过程其实也很简单。...通过最后的图示可以看出，inverse将低维数据恢复到高维数据和原来的样本维度是不一样的，也就是说在我们在降维的过程中肯定失去了一些信息，当然失去的这些信息不能被恢复回来，恢复回来的数据只不过在高维的空间里表达这些低维的样本而已
也可以改（改锤子，通通默认，问就是不会） 人生第一次，不想等太久 低清晰度，安排！！！...这里是建好的图 放大一下 在电子地图里面看看 这个地方是我们的报告 基本的信息概览 RTK没有 相机的内参和外参的信息 电脑的配置信息 处理参数 DOM图 记住，这个是所谓的低精度
上篇是二维，那三维怎么能少，就是照片有点少了。。。还是整起来吧。 选这个！！！...这些图叫空三 三维平面 小声逼逼（歪成个篮球了） 人一坨坨的 质量报告，没什么。。。
我对“低代码”的实践过程及想法 大概是16年还在银行做运维平台规划时，我做了“低代码”的规划内容，主要是基于前后端IDE的运维开发模式（这个规划不是任总讲的APaaS这种完整无代码的解决方案）。...当时这个规划的背景有几点： 1）运维团队要增强运维研发能力，让想用工具的人自己也可以开发工具，但是银行现有运维团队具备开发能力的同学少得可怜，让他们学开发，能像SRE那种50%的工程方面的投入行不通，要提供一种低门槛的开发解决方案...3）当时蓝鲸有了运维PaaS平台的低代码的影子，蓝鲸当时主要体现在将一些前端开发的组件代码提前写好，可以方便大家写前端时直接改代码就能用。现在5年过去了，应该更好用，最近几年没具体接触就不过多解释。...如果没有线上化思维，这东西可能打动不了金融企业的运维团队，所以要推这个产品首先得先给线上化布道。 3）在运维领域，缺挖掘需求、痛点的人。...4）低代码要解决与监管控平台的关联，能够作为监管控平台能力的延伸，不能仅作为线上化的管理工具。 观点有些杂，但总的来说，应该有助于需要对运维平台做低代码的甲乙方参考。 end。
机器之心报道 作者：思 字节跳动 AI Lab 近日组织了 AI 开放日，他们展示了各种视觉和语言方面的炫酷应用，这些应用很多都已经嵌入了字节跳动的产品中，例如今日头条、抖音和西瓜视频等。...此外，字节跳动 AI Lab 主任马维英还重点分享了实验室的招人准则，跃跃欲试的小伙伴们，你们准备好了么。 在开放日上，现场 Demo 展现了很多熟悉而又炫酷的应用。...这些可能用耳熟能详的算法就能完成，只不过实验室会将它们做到极致并嵌入到 APP 中。 逛完 Demo 展示后，马维英介绍了很多实验室的具体信息，包括实验室的目标、发展情况和突出成果等。...马维英表示 AI Lab 的目标是为今日头条和抖音等产品提供核心技术支持，并满足现在到未来 2-5 年的产品和业务发展需要。 有这么优秀的科学家和资源，你想不想来场面试？...其次马维英会比较看重工程实践能力，所以 AI Lab 这边也会考虑应聘者的编程能力。马维英表示我们常常会有非常好的想法，但很可能没有实践能力，这是不够的。
本文是作者过去十几年来运维工作经历（包括五年多的创业），糅合对运维的业务理解，以及运维开发的手段，提出了一个新的解决方案：低代码开发模式。...低代码的更大价值，是需要和垂直平台进行结合，这一点和大数据平台的作用类似。来，一起看看什么是运维低代码开发模式！ ...为了有效解决以上遇到的挑战，能否把门槛降低到人人都可以成为运维开发者？低代码！低代码！低代码！ ...04、低代码如何与垂直中台结合 运维中台是把一个公司所需要的运维平台体现建设起来，但业务部门需求千变万化，个性化与快速交付只能由低代码来保证。...今天的管理软件或者类解决方案软件，低代码开发模式才能在质量和效率、成本三者之间取得平衡。 低代码超出了语言、超出了工具，可以成为运维开发的新选择！实现每个运维人员的快速转型。 【互联网运维杂谈】
本文是作者过去十几年来运维工作经历（包括五年多的创业），糅合对运维的业务理解，以及运维开发的手段，提出了一个新的解决方案：低代码开发模式。...低代码的更大价值，是需要和垂直平台进行结合，这一点和大数据平台的作用类似。来，一起看看什么是运维低代码开发模式！...为了有效解决以上遇到的挑战，能否把门槛降低到人人都可以成为运维开发者？低代码！低代码！低代码！。...而我理解的运维中台是这样】，运维中台是把一个公司所需要的运维平台体现建设起来，但业务部门需求千变万化，个性化与快速交付只能由低代码来保证。...今天的管理软件或者类解决方案软件，低代码开发模式才能在质量和效率、成本三者之间取得平衡。 低代码超出了语言、超出了工具，可以成为运维开发的新选择！实现每个运维人员的快速转型。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 局部线性嵌入(Locally Linear Embedding，简称LLE...基于流行的降维算法就是将流形从高维到低维的降维过程，在降维的过程中我们希望流形在高维的一些特征可以得到保留。 一个形象的流形降维过程如下图。...现在得到了高维的权重系数，希望这些权重系数对应的线性关系在降维后的低维一样得到保持。假设n维样本集{x1,x2,...,xm}在低维的d维度对应投影为{y1,y2,......可以看到这个式子和在高维的损失函数几乎相同，唯一的区别是高维的式子中，高维数据已知，目标是求最小值对应的权重系数W,而我们在低维是权重系数W已知，求对应的低维数据。...,xm}, 最近邻数k，降维到的维数d 输出： 低维样本集矩阵D` 1) for i 1 to m, 按欧式距离作为度量，计算和xi最近的的k个最近邻(xi1,xi2,...
OPEN AI LAB 旨在探索新的合作模式，推进嵌入式人工智能的软硬件和应用产业化协同发展。 ?...工信部软件与集成电路促进中心卢山主任对OPEN AI LAB的成立表示祝贺，期望行业上下游领军企业在嵌入式人工智能产业化的道路上加强协作，共同努力推动基础技术发展和应用普及。...期望OPEN AI LAB探索新的合作模式，解决产业化实践中连接芯片到应用中的共性基础问题，助力嵌入式人工智能产业早日繁荣。” ?...未来，希望在OPEN AI LAB与产业界大小伙伴一道合力推动嵌入式人工智能的产业化发展，让人类的生活更加安全，更加便捷，更加有趣。” ?...先期聚集产业先锋力量发起，OPEN AI LAB将会以开放的架构，欢迎产业链上下游合作伙伴以多种方式参与，共同围绕嵌入式人工智能的应用产业化目标开创性地探索技术合作模式。
这些可能用耳熟能详的算法就能完成，只不外尝试室会将它们做到极致并嵌入到APP 中。 逛完Demo 展示后，马维英介绍了许多尝试室的具体信息，包罗尝试室的方针、成长环境和突出成镜寥。...马维英暗示AI Lab 的方针是为今日头条和抖音等产物提供焦点技术支持，并满足此刻到未来2-5 年的产物和业务成长需要。 有这么优秀的科学家和资源，你想不想来局面试？...在开放日上，他也分享了AI Lab 及小我私家面试的择人准则。马维英暗示首先会考虑应聘者的数学根本是不长短常好，是不是能深入了解问题的本质。因此应聘者的数学功底要好，对数学模型有比力好的直觉和理解。...其次马维英会比力垂青工程实践能力，所以AI Lab 这边也会考虑应聘者的编程能力。马维英暗示我们经常会有很是好的想法，但很可能没有实践能力，这是不足的。...然后我们可以按照深度图和低清输入图渲染低清配景虚化图，并在最后操作高清原图、低清输入图、深度图和低清配景虚化图构建高清配景虚化图。
针对这一问题，字节跳动 AI Lab Research 团队联合清华大学化学系帅志刚课题组、中科院计算所孙晓明课题组、北京大学袁骁课题组和牛津大学孙金钊博士提出了利用密度矩阵嵌入理论 (Density...其中高精度的计算在量子计算机上进行，而低精度计算（譬如 Hartree-Fock 计算）可以在经典计算机上进行。...在这个工作中，低精度计算和高精度计算的自洽通过调整化学势实现 为验证这一算法的有效性，作者进行了一系列数值模拟测试。...首先，在一维氢链 H10 的基准测试体系中，作者发现 DMET-ESVQE 可以达到与精确解 Full CI 相仿的精度。...为了进一步测试 DMET-ESVQE 在真实量子硬件上的表现，作者进一步使用了带噪声的数值模拟器针对一维氢链体系进行了基准测试。
最近二维码真是越来越火了，随便电视上、网络上、商场里，到处都是二维码。...而内嵌二维码扫描功能的软件也越来越多，QQ、微信、UC浏览器等等应用都可以对着二维码扫一扫，感觉我们自己的应用里不加上二维码扫描功能，都跟不上时代潮流了。...所以今天我就将带着大家一起，在我们自己的程序里加入二维码扫描的功能。 不过，二维码功能如果真要做起来还是非常复杂的，从零开始实现不太现实，比较好的做法就是借助现有的开源项目。...目前在二维码这一领域名气最大的开源项目就是ZXing了(Zebra Crossing)，它提供了多个平台的二维码扫描解决方案，开源项目地址是 https://code.google.com/p/zxing...打开CaptureActivity，这个类就是用于扫描二维码的最主要的一个类，其中有一个handleDecode()方法，当二维码扫描完成之后会把结果回调到这个方法中，我们现在不想使用默认的处理方式，于是修改
具有非对称损益重尾特性的金融收益序列低维简约分位数回归 Parsimonious Quantile Regression of Financial Asset Tail Dynamics via Sequential...文中提出了一种低维简约分位数回归框架来学习金融资产收益的动态尾部行为。该方法由数据驱动, 即能广泛的表征金融时间序列的在损益两端的重尾不对称性，又能很好地抓住条件分位数函数的时变特性。...基于广义低秩近似的深度非盲反卷积 Deep Non-Blind Deconvolution via Generalized Low-Rank Approximation 这项研究由腾讯 AI Lab...、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、腾讯 AI Lab 和微软研究院合作完成，文中构建了一种名为优化嵌入（optimization embedding）的分布类，能辅助实现优良的近似能力和计算效率，进而让变分推理在学习图模型方面的表现更好...研究者使用 logistic 损失函数进行了求解分类问题的数值实验，结果表明新方法在高维问题上的收敛速度优于 SGD、SVRG、SAGA 等经典算法。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播