在Java面试过程中, 面试者经常会被要求手写代码或上机操作。一般来说，手写代码或上机操作，主要还是考察面试者的分析问题和解决问题的能力。打印九九乘法口诀无疑是非常基础的，那么如何实现呢？首先我们先来分析一下九九乘法口诀表内在的规律，然后再根据分析结果，选择适合的解决方案。
近来，几种长上下文语言模型陆续问世，包括 GPT-4（上下文长度为 32k）、MosaicML 的 MPT（上下文长度为 65k）Anthropic 的 Claude（上下文长度为 100k）。长文档查询和故事写作等新兴用例已经表明扩展语言模型上下文窗口是非常必要的。
在各种视觉应用中，自注意力已经成为捕获全局上下文的一种事实上的选择。然而，它在图像分辨率方面的二次计算复杂性限制了它在实时应用程序中的使用，特别是在资源受限的移动设备上的部署。虽然已经提出了混合方法来结合卷积和自注意的优点，以获得更好的速度和精度权衡，但自注意中昂贵的矩阵乘法运算仍然是一个瓶颈。
都知道, 计算机中存储整数是存在着位数限制的, 所以如果需要计算100位的数字相乘, 因为编程本身是不支持存储这么大数字的, 所以就需要自己实现, 当然了, 各个编程语言都有大数的工具包, 何必重复造轮子, 但我还是忍不住好奇他们是如何实现的, 虽然最终没有翻到他们的底层源码去, 但查询的路上还是让我大吃一惊, 来吧, 跟我一起颠覆你的小学数学.
分组查询注意力 (Grouped Query Attention) 是一种在大型语言模型中的多查询注意力 (MQA) 和多头注意力 (MHA) 之间进行插值的方法，它的目标是在保持 MQA 速度的同时实现 MHA 的质量。
经常关注我公众号的读者应该还记得之前写了5课关于嵌入式人工智能的文章，可以点击这里查看（文章末尾有前4节课时的推荐），前5节课时都在讲一个主题，即如何识别物体。照着这5节课时学习相信初学人工智能的你已经掌握了如何在嵌入式端利用已有的模型去识别物体。 这里将手把手和大家分享第二个主题---如何训练模型。针对这一主题暂时准备5节课，分别是： 《训练之前的简单机器学习的知识点准备工作》 《运行一个demo》 《在GPU上如何训练》 《准备训练数据》 《利用训练的模型识别物体》 下面开始如何训练模型这一主题的第一节
EIE（Efficient Inference Engine）的算法基础是一种被称为Deep Compression的神经网络压缩算法。EIE可以说是为Deep Compression量身定制的硬件，Deep Compression的算法流程如下所示：
当你发现数据库查询特别慢的时候，并且从硬件配置、SQL优化和索引等方面都找不出原因，那你可能需要从数据库的计算引擎本身的性能找下原因。
1、查询其实就是对于对于各个表格进行递归调用，和矩阵的乘法一样一样的，这个对应非常直观，也非常通用。
Redis支持多种类型的数据结构，最简单的字符串(strings)，适合存储对象的哈希(hash)，简单的字符串列表(list)，无序集合(set)，有序集合(sorted set)，以及用于做基数统计的HyperLogLog，其中使用频率相对较高的便是集合。
女儿二年级了，开始学习乘法，天天回家背一篇九九乘法口决表。暂时还没人投稿，所以就想到用九九乘法表来做一个实例吧，也算有点小小的用处。
二维矩阵是一个由行和列组成的数学对象，通常用一个大括号括起来的矩形阵列来表示。在二维矩阵中，每个元素都有一个特定的位置，由其所在的行和列确定。具体来说，如果我们有一个m行n列的矩阵A，那么它的元素可以表示为A(i,j)，其中i表示行号，j表示列号，A(i,j)表示第i行第j列的元素。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在不做乘加操作（multiply-adds）的情况下，能计算矩阵乘法吗？ 矩阵乘法包含大量a+b×c类运算，因此常在运算中将乘法器和加法器进行结合成一个计算单元，进行乘法累加操作。 用近似算法的话，确实可以！ 这是来自MIT的最新研究，他们提出了一种新的近似算法MADDNESS，在确保一定精度的情况下，将速度提升到了现有近似算法的10倍，比精确算法速度快100倍，被ICML 2021收录。 研究还认为，新算法可能比最近大火的稀疏化、因子化等操作
PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库，Python2中则使用mysqldb。
【引】走近任何一个领域，都会发现自己的渺小和微不足道，会越发地敬畏技术和未知，隐私计算也不例外。读了一点儿文章和paper，觉得还是ACM 上的这篇综述（https://queue.acm.org/d
16位汇编第六讲汇编指令详解第二讲 1.比较指令 CMP指令 1.CMP指令是将目的操作数减去源操作数,按照定义相应的设置状态标志 2.CMP指令执行的功能与S
作者：Ketan Doshi 翻译：欧阳锦校对：和中华 本文约3800字，建议阅读10分钟本文通过可视化的方式清晰地展示了Transformer的工作本质，并从本质中探索了它具有优良表现的原因。
也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录， 以加快查找的速度。这个映射函数叫做哈希函数，存放记录的数组叫做哈希表。
程序说明：有N个学生，每个学生的数据包含学号(不重复)、姓名、三门课的成绩及平均成绩，试设计一学生成绩管理系统，使之能提供以下功能：
纠删码数据容错原理 纠删码是一种前向纠删码。过程分为编码和解码。编码过程是将文件分割为固定大小的文件块，针对这些被分割的文件块编码为k个块(k个块中包括了k1个数据块和k2个校验块)。解码过程是将编码后的多个子块作为输入，经过解码可以恢复任何一个块的数据(不管是数据块还是校验块)。 📷 采用纠删码技术来做数据容错，当磁盘出现故障，失效数据可以通过纠删码的校验链的构建机制来恢复数据，而不是纠正数据自身的错误,一般(k+r,k)纠删码存储开校门为r/k,相对副本纠删码具有低存储开销，但是纠删码涉及到的编解码
近年来，自动驾驶已成为一个快速发展的领域，旨在为人类驾驶员提供自动化和智能系统。自动驾驶技术的成功部署有望显著提高交通系统的安全性和效率。在过去的二十年里，为自动驾驶开发了一系列数据驱动技术，从传统的基于规则的方法到先进的机器学习方法。
接上篇博文《学习July博文总结——支持向量机(SVM)的深入理解（上） 》； 三、证明SVM 凡是涉及到要证明的内容和理论，一般都不是怎么好惹的东西。绝大部分时候，看懂一个东西不难，但证明一个东西则需要点数学功底；进一步，证明一个东西也不是特别难，难的是从零开始发明创造这个东西的时候，则显艰难。因为任何时代，大部分人的研究所得都不过是基于前人的研究成果，前人所做的是开创性工作，而这往往是最艰难最有价值的，他们被称为真正的先驱。牛顿也曾说过，他不过是站在巨人的肩上。你，我则更是如此。正如陈希孺院士在他的著作
笔者最近学了表达式树这一部分内容，为了加深理解，写文章巩固知识，如有错误，请评论指出~
作者：David Linkletter 翻译：loulou 审校：Nothing 当您计算时会得到什么结果?它看起来只是个简单的算术，但在社交媒体上关于它的讨论却在不断传播。这个问题已经传遍了社交媒体
我们知道，通过对数组进行直接寻址（Direct Addressing），可以在 O(1) 时间内访问数组中的任意元素。所以，如果存储空间允许，可以提供一个数组，为每个可能的关键字保留一个位置，就可以应用直接寻址技术。 哈希表（Hash Table）是普通数组概念的推广。当实际存储的的关键字数比可能的关键字总数较小时，这时采用哈希表就会比使用直接数组寻址更为有效。因为哈希表通常采用的数组尺寸与所要存储的关键字数是成比例的。 哈希表是一种动态集合数据结构，在一些合理的假设下，在哈希表中查找一个元素的期望时间是 O(1) 。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 G-Resarch作为ICML 2022的钻石赞助商，其研究人员和工程师参加了今年在美国巴尔的摩举行的会议。研究人员收集了他们最喜欢的2022年ICML论文并推荐给大家。 首先是来自机器学习工程师Casey Haaland
在设计神经网络时，我们经常遇到张量整形的问题。张量的空间形状必须通过改变某一层来适应下游的层。就像具有不同形状的顶面和底面的乐高积木一样，我们在神经网络中也需要一些适配器块。
上一篇我们从PromQL入门，这个篇章我们继续学习下PromQL的进阶知识与实际的使用
在各行各业，不难想象这样的场景，A 公司拥有大量数据，然而其并没有人力或计算能力对这些数据进行分析处理，因此，A 公司希望购买 B 公司的计算服务对数据进行处理，但是，A 公司不希望 B 公司获取这些数据的具体信息，因此，如果可以将数据进行加密，再传递给 B 公司进行处理，则可以满足 A 公司的所有需求。因此，在这样的场景下，我们需要一套加密体系，对密文执行的一些运算操作，可以等效为对明文执行的运算。
使用消息队列，我们肯定希望不丢消息，也就是消息队列组件，需要保证消息的可靠交付。消息交付的可靠性保障，有以下三种承诺：
机器之心报道 作者：维度、陈萍、小舟 ICLR 2021 距正式召开还有一个月的时间，今日公布了八篇杰出论文，主题涵盖复杂查询应答、图网络网格模拟以及基于随机微分方程的分数生成式建模等。此外，这八篇杰出论文中也有多位华人学者的参与。 机器学习顶会 ICLR 2021 将于当地时间 5 月 3 日至 7 日线上举行。1 月份，ICLR 2021 放出了本届会议的论文接收结果：在 2997 篇有效投稿中，共有 860 篇论文被接收，其中 53 篇 Oral，114 篇 Spotlight，其余为 Poster
原英文： https://blog.apollographql.com/securing-your-graphql-api-from-malicious-queries-16130a324a6b
段，枚举就好，但是枚举的时候应该是要用到乘法逆元，因为你要乘下一个数ai+1， 除上一个被你踢出的元素ai+1-k ，同时你得考虑到这个数是零的情况,需要用到乘法逆元
概述 最近在回顾偏微分方程、线性代数和统计学方面的知识，为了方便自己后期查询。对一些数学思想和思维进行了深刻探讨。一些思想对自己解决问题和思路很有帮助，所以就记录下来。 矩阵乘法 image.png 列线性组合 image.png 行线性组合 image.png 下标直接计算 image.png 行列求解 image.png 矩阵分块 image.png 矩阵的逆 image.png
数据库语言的目标 要说清这个目标，先要理解数据库是做什么的。 数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。 我们知道，SQL 是目前数据库的主流语言。那么，用 SQL 做这两件事是不是很方便呢？ 事务类功能主要解决数据在写入和读出时要保持的一致性，实现这件事的难度并不小，但对于应用程序的接口却非常简单，用于操纵数据库读写的代码也很简
数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。
1.SELECT PRODUCT_NAME, PRODUCT_PRICE*0.8 FROM PRODUCT
文章目录 1、公共方法 2、公共函数 3、推导式 4、函数介绍 5、函数参数 6、函数返回值 7、函数的嵌套 8、局部变量和全局变量 9、gloal 10、函数参数进阶 1、公共方法 + 加法运算适用于所有的基础数据类型（int float bool） 加法运算所有两侧要是同种数据类型 加法运算再容器类型中是拼接的意思，不是相加计算值 # +法运算,都可以用于哪些数据类型之间 # int float bool 肯定可以用于加法运算,不再赘述 print(1 + 12.3) # 13.3 # st
【新智元导读】DeepMind最新提出“神经算术逻辑单元”，旨在解决神经网络数值模拟能力不足的问题。与传统架构相比，NALU在训练期间的数值范围内和范围外都得到了更好的泛化。论文引起大量关注，本文附上大神的Keras实现。
！！！SELECT 中的<目标列表达式>中各个列的先后顺序不一样，执行结果的先后顺序也不一样。可以在列名后加上别名。
本文链接: [https://blog.openacid.com/storage/ec-3/]
话说，再做一个财务报表统计中，发现一个简单的乘法 3.00 * 0.045 =0.135，按照咱们的四写五入就是 0.14。但我用C# 写var Value = Math.Round(3.00 * 0.045, 2), 竟然是0.13.。。不是预期的0.14，怎么办好呢。。
如果能以 3D 方式展示矩阵乘法的执行过程，当年学习矩阵乘法时也就不会那么吃力了。
从django后台打印的post信息可以看到多选框里面的内容是列表的形式，request.POST.getlist()可以接收到所有共享同一个name的value。
数据项（item、field）：数据文件中最小单位，反映实体某一方面的属性的数据表示。
选择又称为限制（Restriction）。它是在关系R中选择满足给定条件的诸元组。
FlashAttention-2是一种从头编写的算法，可以加快注意力并减少其内存占用，且没有任何近似值。
注意力模块（Attention module）存在于每个Encoder及Decoder中。放大编码器的注意力：
Abstract—This article reviews recent progress in the develop- ment of the computing framework Vector Symbolic Architectures(also known as Hyperdimensional Computing). This framework is well suited for implementation in stochastic, nanoscale hard- ware and it naturally expresses the types of cognitive operations required for Artificial Intelligence (AI). We demonstrate in this article that the ring-like algebraic structure of Vector Symbolic Architectures offers simple but powerful operations on high- dimensional vectors that can support all data structures and manipulations relevant in modern computing. In addition, we illustrate the distinguishing feature of Vector Symbolic Archi- tectures, “computing in superposition,” which sets it apart from conventional computing. This latter property opens the door to efficient solutions to the difficult combinatorial search problems inherent in AI applications. Vector Symbolic Architectures are Turing complete, as we show, and we see them acting as a framework for computing with distributed representations in myriad AI settings. This paper serves as a reference for computer architects by illustrating techniques and philosophy of VSAs for distributed computing and relevance to emerging computing hardware, such as neuromorphic computing.
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