如果在C++中，也能够存在这样一个模具，通过给这个模具中填充不同材料(类型)，来获得不同材料的铸件(即生成具体类型的代码），那将会节省许多头发。巧的是前人早已将树栽好，我们只需在此乘凉。
有时候我们在编写函数时，可能不知道要传入的参数个数，类型 。比如我们要实现一个叠加函数，再比如c语言中的printf,c++中的emplace_last()。
值 规则 ID CA2017 类别 可靠性 修复是中断修复还是非中断修复 非中断 原因 日志记录消息模板中提供的参数数目与命名占位符的数目不匹配。 规则说明 此规则标志记录器调用的消息参数数目不正确。 如何解决冲突 将模板格式的占位符的数量与传递的参数的数目匹配。 何时禁止显示警告 不禁止显示此规则发出的警告。 另请参阅 可靠性规则
这是卷积神经网络的第十七篇文章，Google 2017年发表的MobileNet V1，其核心思想就是提出了深度可分离卷积来代替标准卷积，将标准卷积分成Depthwise+Pointwise两部分，来构建轻量级的深层神经网络，这一网络即使现在也是非常常用的。论文原文地址和代码实现见附录。
为什么我们需要再次计算一个深度学习模型中的参数数量？我们没有那样去做。然而，当我们需要减少一个模型中的文件大小甚至是减少模型推理的时间时，我们知道模型量化前后的参数数量是派得上用场的。（请点击原文查阅深度学习的高效的方法和硬件的视频。）
摘要： 在图像分析中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在时间和内存方面优于全连接网络（Full Connected, FC）。这是为什么呢？卷积神经网络优于全连接网络的优势是什么呢？卷积神经网络是如何从全连接网络中派生出来的呢？卷积神经网络这个术语又是从哪里而来？这些问题在本文中一一为大家解答。
视觉Transformer（ViT）作为卷积神经网络（CNNs）的一种可行替代方案的出现，源于多头自注意力机制的成功应用。与标准卷积相比，多头自注意力机制提供了全局感受野。
应用运行一段时间后发生堆空间不足内存溢出 根据内存快照可见大量org.hibernate.engine.query.spi.QueryPlanCache对象
C++11的新特性可变参数模板能够创建可以接受可变参数的函数模板和类模板，相比C++98/03，类模版和函数模版中只能含固定数量的模版参数，可变模版参数无疑是一个巨大的改进。然而由于可变模版参数比较抽象，使用起来需要一定的技巧，所以这块还是比较晦涩的。现阶段，我们掌握一些基础的可变参数模板特性就够我们用了。
论文地址：https://www.scitepress.org/Papers/2021/102344/102344.pdf
同学们以为Dubbo只有一个RPC协议吗?非也，既然是阿里巴巴出品的开源项目，那自然秉承了“包罗万象”的一贯传统。Dubbo的底层有支持多达9种通信协议，并且他们都有各自的适用场景。我们快速的一扫而过:
大脑的功能连接(FC)已被证明在会话中表现出微妙但可靠的调节。估计时变FC的一种方法是使用基于状态的模型，该模型将fMRI时间序列描述为状态的时间序列，每个状态都有一个相关的FC特征模式。然而，从数据对这些模型的估计有时不能以一种有意义的方式捕获变化，这样模型估计将整个会话(或它们的最大部分)分配给单个状态，因此不能有效地捕获会话内的状态调制；我们将这种现象称为模型变得静态或模型停滞。在这里，我们的目标是量化数据的性质和模型参数的选择如何影响模型检测FC时间变化的能力，使用模拟fMRI时间过程和静息状态fMRI数据。我们表明，主体间FC的巨大差异可以压倒会话调制中的细微差异，导致模型成为静态的。此外，分区的选择也会影响模型检测时间变化的能力。我们最后表明，当需要估计的每个状态的自由参数数量很高，而可用于这种估计的观测数据数量较低时，模型往往会变成静态的。基于这些发现，我们针对时变FC研究在预处理、分区和模型复杂性方面提出了一套实用的建议。
达观数据深度学习资料之卷积神经网络 （上篇） 1深度学习背景 深度学习是近十年来人工智能领域取得的最重要的突破之一，通过建立类似于人脑的分层模型结构对输入数据逐级提取从底层到高层的特征从而能很好
有不少同学已经开始使用MVVM作为自己 Android 开发架构了，但实际上，网上有关 MVVM 的资料并不是很多，这主要是因为 MVVM 还是有一定使用门槛的，并且 MVVM 不一定会帮助你提高开发效率，可能你需要写的代码更多了，或者说为了你为了让代码保持 Databinding 的双向绑定特性，而需要考虑很多业务以外的设计逻辑。我们使用一个架构或者设计模式，当然是为了更好的开发体验嘛，所以我将给大家介绍几个实用的第三方库和工具，来帮助大家解决这些问题。
对于一个1000 × 1000的输入图像而言，如果下一个隐藏层的神经元数目为10^6个，采用全连接则有1000 × 1000 × 10^6 = 10^12个权值参数，如此数目巨大的参数几乎难以训练；而采用局部连接，隐藏层的每个神经元仅与图像中10 × 10的局部图像相连接，那么此时的权值参数数量为10 × 10 × 10^6 = 10^8，将直接减少4个数量级。
在深度学习中，视觉Transformer（ViTs）已成为一种主流的卷积神经网络架构，被广泛应用于计算机视觉领域。预训练的ViT模型通常通过finetuning适应到新的任务，但是fine-tuning需要消耗大量的计算和内存资源。为了减少fine-tuning所需的资源和时间，许多参数高效的迁移学习方法被提出，例如Adapter（adapters）。
本篇是这段时间看的侯捷关于C++的课程《C++2.0新特性》的笔记，课程内容大家自己找吧。这个课程主要是我用来回顾C++11的特性和拾遗的，因此笔记中只记录了我认为课程中比较重要的内容。这门课的很多内容都来自《C++标准库》和《Modern Effective C++》，在看了在看了。
在C++11之前，类模板或者模板函数的模板参数是固定的，从C++11开始，C++标准委员会增强了模板的功能，新的模板特性允许在模板定义中模板参数可以包含零到无限个参数列表，声明可变参数模板时主要是在class和typename后面添加省略号的方式。省略号的作用如下：
摘要：参数高效微调（PEFT）是一种流行的方法，用于裁剪预训练的大型语言模型（LLM），特别是随着模型规模和任务多样性的增加。低秩自适应（LoRA）基于自适应过程本质上是低维的想法，即，显著的模型变化可以用相对较少的参数来表示。然而，与全参数微调相比，降低秩会遇到特定任务的泛化错误的挑战。我们提出了MELoRA，一个迷你合奏低秩适配器，使用较少的可训练参数，同时保持较高的排名，从而提供更好的性能潜力。其核心思想是冻结原始的预训练权重，并训练一组只有少量参数的迷你LoRA。这可以捕获迷你LoRA之间的显著程度的多样性，从而促进更好的泛化能力。我们对各种NLP任务进行了理论分析和实证研究。我们的实验结果表明，与LoRA相比，MELoRA在自然语言理解任务中的可训练参数减少了8倍，在指令跟随任务中的可训练参数减少了36倍，从而实现了更好的性能，这证明了MELoRA的有效性。
这篇是侯捷关于C++标准模板库的课程《C++标准库: 体系结构与内核分析》的笔记, 上一篇在此, 课程内容大家自己找吧. 这个课程质量很高, 除了介绍STL的基础操作外, 更进一步介绍了STL的工作原理并展示了部分源代码. 尽管这门课所介绍的都是较老版本的STL内容, 但是毕竟底层思想多年来也没有太大改变, 对今天仍有很大意义.
用于解决输入数据为，序列到序列(时间序列)数据，不能在传统的前馈神经网络(FNN)很好应用的问题。时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度，即输入内容的上下文关联性强。
研究人员对机器学习和深度学习自动化兴趣的日益增长，促进了神经架构优化的自动化方法的发展。网络架构的选择至关重要，中的诸多进展也源于它的即时改进。但深度学习技术是计算密集型，而且应用深度学习需要较高的领域相关相关知识。因此，即便这一过程只有部分是自动化的，也有助于研究人员和从业人员更容易地使用深度学习。
很多面试官在面试的时候都会问一些面向对象的问题，面向对象的三大特性中，多态最主要的实现方式就是方法的重载和重写。但是在PHP中，只有重写，并没有完全的重载能力的实现。
研究人员对机器学习和深度学习自动化兴趣的日益增长，促进了神经架构优化的自动化方法的发展。网络架构的选择至关重要，深度学习中的诸多进展也源于它的即时改进。但深度学习技术是计算密集型，而且应用深度学习需要较高的领域相关相关知识。因此，即便这一过程只有部分是自动化的，也有助于研究人员和从业人员更容易地使用深度学习。
我们都知道深度卷积神经网络是依靠大量的数据和具有大量特征映射的层来完成学习和更新的，这个过程并不是非常高效，对于大型数据集来说，这意味着有大量冗余的特征检测器。
图神经网络（GNN）是学习图的主要技术，并且已经得到非常广泛的应用。但是GNN训练往往需要大量的参数且训练时间很长。这里我们可以通过组合忽略图结构的浅层模型和利用标签结构相关性的两个简单后处理步骤，来获得GNN性能的提升。例如，在OGB-Products数据集上，相对性能最好的GNN模型，我们将参数减少137倍，训练时间减少超过100倍，还能获得更好的性能。
从谷歌的机器学习代码中得知，目前需要一万亿个训练样本。 训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好坏的最主要因素。一旦你对一个模型输入比较全面的训练数据，通常针对这些训练数据，模型也会产生相应的结果。但是，问题是你需要多少训练数据合适呢？这恰恰取决于你正在执行的任务、最终想通过模型实现的性能、现有的输入特征、训练数据中含有的噪声、已经提取的特征中含有的噪声以及模型的复杂性等等诸多因素。所以，发现所有这些变量相互之间有何联系，如何工作的方法即是通过在数量不一的训练样本上训练模型，并且绘制出模型关于各个训练样本集
标题：Backbones-Review：Feature Extraction Networks for Deep Learning and Deep Reinforcement Learning Approaches
从谷歌的机器学习代码中得知，目前需要一万亿个训练样本 训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好坏的最主要因素。一旦你对一个模型输入比较全面的训练数据，通常针对这些训练数据，模型也会产生相应的结果。但是
“10b”、“13b”、“70b” 等术语通常指的是大型神经网络模型的参数数量。其中的 “b” 代表 “billion”，也就是十亿。表示模型中的参数量，每个参数用来存储模型的权重和偏差等信息。例如：
{0},{1}...大括号中，但不可超过参数数量。如果字符串模板中，需要重复使用某个参数，则可以重复的编号。
方法重载是Java中一个重要的概念，它允许在同一类中编写多个具有相同名称但参数不同的方法。这种技术使代码更清晰，易于维护，并使代码更加灵活，因为您可以根据需要选择使用不同的方法。在运行时，Java编译器通过参数类型和数量选择最合适的版本来调用方法。然而，尽管方法重载能够使代码组织得更好，但计算机必须在运行时确定哪个方法最有效，并且这可能会影响性能。下面将探讨如何评估方法重载的性能优劣。
摘要：从人类反馈中强化学习（RLHF）已被证明是将预训练的大型语言模型（LLM）与人类偏好相匹配的有效方法。但是，使用 RLHF 训练模型的计算成本很高，而且整个过程也很复杂。在这项工作中，我们研究的 RLHF 是使用 Hu 等人[2021]提出的参数高效的低库自适应（Low-Rank Adaptation，LoRA）方法来训练底层模型的。我们研究了 "参数高效强化学习"（PERL）的设置，其中我们使用 LoRA 进行奖励模型训练和强化学习。我们比较了 PERL 和传统微调（完全微调）在 7 个基准（包括 2 个奖励建模和强化学习的新数据集）中的不同配置。我们发现，PERL 的性能与传统的 RLHF 设置相当，同时训练速度更快，占用内存更少。这使得 RLHF 的高性能得以实现，同时减少了限制其作为大型语言模型对齐技术的采用的计算负担。我们还发布了两个新颖的向上/向下偏好数据集："Taskmaster Coffee "和 "Taskmaster Ticketing"，以促进围绕 RLHF 的研究。
nvidia-smi是Nvidia显卡命令行管理套件，基于NVML库，旨在管理和监控Nvidia GPU设备。
前面几节课我们给大家介绍的都是全连接神经网络，但全连接神经网络有个明显的缺点，那就是当网络层数较多时（尤其是在图像识别任务中），它每层的参数数量容易变得很大，不好控制。所以本节课老shi准备给大家介绍另外一种非常重要的网络结构——卷积神经网络。卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)近几年在深度学习中的应用非常广泛，特别是在图像识别、语音识别以及本文处理方面。可以说，卷积神经网络是深度学习中最重要的神经网络之一，例如图像识别中非常有名的LeNet、AlexNet、 ResNet、VGGNet、InceptionNet等网络结构都是在卷积神经网络基础上得来的。
Vision Transformer, 图像级特征嵌入, 水平扩展, 卷积神经网络, 计算机视觉需要对ViTs进行预训练，因为它们缺乏与卷积神经网络（CNNs）中存在的类似的归纳偏置。特别是，CNNs内在地结合了多种归纳偏置，使它们适合于计算机视觉（CV）任务，如平移不变性、空间局部性和层次化特征学习。
近年来深度学习的快速发展导致了计算机视觉各个方面的重要突破，尤其是在目标检测领域。这个计算机视觉的关键方面旨在识别和分类图像中的目标（例如，行人、动物、车辆），这对于目标追踪和目标分割等任务是一个基础性的要素。其在工业应用中非常广泛，范围从缺陷检测到自动驾驶。
LeNet神经网络由深度学习三巨头之一的Yan LeCun提出，他同时也是卷积神经网络 (CNN，Convolutional Neural Networks)之父。LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类，并在美国的银行中投入了使用。LeNet的实现确立了CNN的结构，现在神经网络中的许多内容在LeNet的网络结构中都能看到，例如卷积层，Pooling层，ReLU层。虽然LeNet早在20世纪90年代就已经提出了，但由于当时缺乏大规模的训练数据，计算机硬件的性能也较低，因此LeNet神经网络在处理复杂问题时效果并不理想。虽然LeNet网络结构比较简单，但是刚好适合神经网络的入门学习。
Tech 导读 随着业务需求不断迭代，项目代码不断更新，开发人员会考虑代码的可测试性，倾向于编写简单的代码。所以代码圈复杂度是衡量工程代码是否适时重构的重要指标之一。本文意在分享基于python三方库提供一种自动监控工程代码圈复杂度的落地方案。 01
模型通常是过参数的，即很多参数或者neuron是冗余的(例如非常接近0),因此我们可以移除这些参数来对模型进行压缩。
作者为Google 软件工程师，美国西北大学电子信息工程博士，擅长大规模分布式系统，编译器和数据库。 从谷歌的机器学习代码中得知，目前需要一万亿个训练样本 训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好
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文：Sabrina Göllner 翻译：陈之炎 校对：zrx 本文约4800字，建议阅读10分钟 本文来自 Niantic 和 UCL 等机构的研究者使用精心设计和训练的 2D 网络，实现了高质量的深度估计和 3D 重建。 标签：CNN训练 性能优良的神经网络不一定要很大。 图Uriel SC （Unsplash） 近年来，图像识别领域的研究主要集中在深度学习技术上，并且取得了很好的进展。卷积网络（CNNs）在感知图像结构方面非常有效，它能够自动提取独特的特征。然而，大型神经网络往往需要大量的算力和长时
这一轮人工智能浪潮，就是在原来深度学习的基础上，把神经网络做大，当参数规模做到700亿以上时，出现了智能涌现的现象。
大部分深度学习算法都有许多超参数来控制不同方面的算法表现。有些超参数会影响算法运行的时间和存储成本，有些超参数会影响学习到的模型质量以及在新输入上推断正确结果的能力。有两种选择超参数的基本方法，手动选择和自动选择。手动选择超参数需要了解超参数做了些什么，以及机器学习模型如何才能取得良好的范数。自动选择超参数算法大大减少了了解这些想法的需要，但它们往往需要更高的计算成本。
【新智元导读】解决深度学习问题时，使用迁移学习能够很好地减少所需的训练数据量。但是，使用这种方法需要更多的专业知识，比如判断如何调试问题、将哪一层的输出作为输入。本文首先通过一个简单示例（对影评的情感倾向做预测），手把手教你使用迁移学习。然后，文章介绍了一个有用的机器学习 API（也即作者本人公司的产品）——NanoNets，它包含一组训练含有数百万个参数的预训练模型，上传你自己的数据（或搜索网络数据），它会选择适用于你任务的最佳模型，简化你使用迁移学习训练模型的过程。 近来深度学习大受欢迎，在诸如语言翻译
近年来，深度神经网络在 NLP 和语音处理的各项任务上取得了巨大成功，但在一般设备或内存有限的云服务上训练和部署这些网络，会带来巨大的计算成本以及其他挑战。比如超过 1700 亿参数的 GPT-3，训练了超过 500 GB 的数据，这个过程需要 10 多个 Tesla V-100 GPU。不过，通过增加参数量和合并更多数据来改进 NLP 和语音模型，依旧被认为是这一领域中非常普遍的做法。 在今年 12 月的 NeurIPS 大会上，一场以「高效的自然语言和语音处理」为主题的 Workshop 也将同时召开。
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