支持向量机主要的思想是在特征空间上找到一个与正负样本边界最大的线性分类器，而求解边界最大化的问题从数学的角度来看即是求解凸二次规划（Convex Quadratic Programming)的最优化算法...1.支持向量机的原理和分类 支持向量机可用于实现多种场景的分类问题，当训练数据线性可分时，利用硬边界最大化实现数据的二分类；另一方面支持向量机在训练数据线性不可分的时候，通过使用核函数（Kernel Function...1.1线性可分支持向量机 假设现在有一堆红球和黑球，对于一个简单的分类问题（如图1.1-1)，首先，需要找出一个分离超平面（Hyperplane,在二维坐标轴上可以理解为一条直线）使得红球和黑球能够很好的分开...几何边界：在函数边界基础上抽象成空间上的概念，可表示空间中点到平面的距离。对法向量w加上规范化的限制，这样即使w和b成倍增加也不会影响超平面在空 间中的改变。...2.支持向量机在金融中的应用 支持向量机（SVM)可以利用核函数的方式把数据从低维映射到高维，既可以应用于分类场景，也可以用来做回归问题，其本身又是求解最优化推导而来，不用担心局部最小值问题，所以在金融领域
它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。...在移动端上使用 OpenCV 可以完成一系列图像处理的工作。 二. OpenCV 在 Android 上的配置 我在项目中使用的 OpenCV 版本是 4.x。...下面的代码，展示了在应用层拍完照之后，将图片的路径传到 jni 层将其转换成对应的 Mat 对象，再转换成灰度图像，然后找出二维码的位置，要是能够找到的话就识别出二维码的内容。...在我们的实际开发中遇到一个应用场景：需要判断我们的手机回收机里面是否存放了物体。...下面的代码，展示了在应用层拍完照之后，跟基准图片进行比对，并返回结果。
AI 在 marketing 中有很多应用，例如 搜索，推荐系统，程序化广告，市场预测，语音/文本识别（会话商务），防欺诈，网页设计，商品定价，聊天机器人等。...另一个应用是内容生成，输入一个关键词，从大量的数据里，找到和这个关键词相关的段落文章等，融合成一段文字。...一个人在不同的时间会使用电脑，手机，平板等不同的设备，AI 还可以被用来预测用户在什么时间会使用什么设备，帮助公司在特定的设备上进行有效的推送。 1....其中一个矩阵表示每个用户对某些特征的喜好程度，另一个矩阵表示这些广告在这些特征上的得分。...内容生成 前面提到的其中一个应用 内容生成， 当推荐系统建立之后，要推荐的内容也可以用 AI 自动生成。 ?
按照前期的经验，在数据充足的头部热门商品上，各相似算法的效果相差不大，但在中部和长尾商品，效果差别明显。并且，受限于计算规模，在关系链上很难建立大于3跳的关系，故商品间的相似性关系表达也受限。...总结 目前只是在召回层使用Embedding向量，更多的成本在系统改造上，商品量离线全量计算cosine相似度问题已经解决，但线上实时计算，成本较大，目前正在逐步优化改进。...后续也准备在排序阶段，以及搜索排序等多个场景加入Embedding向量的应用。...在多项离线数据评估指标和线上实验数据分析结果中，也发现node2vec模型，无论是在工程上还是样本构造，和一些小的trick上，效果上有更大的优化空间。...团体同学目前尝试的宽模型，在搜索排序场景提升明显。团队还有小伙伴正在尝试序列匹配模型应用于排序，进行在线打分，工程系统上正在逐步支持和完善，目前还在ab测试期间，离线评估提升较大，也期待实际线上效果。
向量是线性代数中的基本概念之一，它在机器学习、数据科学以及计算机科学的许多领域中都有广泛的应用。本文将深入讲解向量的分量，并介绍其在实际应用中的重要性。...四、向量分量在机器学习中的应用 特征向量表示： 在机器学习中，数据通常表示为特征向量，每个特征向量的分量对应一个特征。...例如，欧氏距离用于度量两个向量的相似性： 线性代数在机器学习中的应用： 线性回归： 线性回归模型中的参数和数据点都是向量，模型通过最小化预测误差来找到最优的参数向量。...PCA： 主成分分析通过对协方差矩阵进行特征值分解，找到主要特征向量方向，实现数据降维。 梯度下降法： 梯度下降法通过计算目标函数相对于参数的梯度向量，逐步更新参数以最小化目标函数。...五、案例分析 我们以一个简单的二维数据集为例，演示如何计算向量的分量及其在PCA中的应用。 六、总结 向量的分量是机器学习中不可或缺的概念。
Dedalow 带来了一些功能，包括测试、任务自动化和针对现有应用的代码发现服务。查看 Dedalow 的运行情况[3]。...Service（AKS）上可用。...： 发布和订阅 绑定（输入/输出） Dapr 的集成非常容易，因为 Dapr 允许我们开发无感的实现并应用配置更改，而不需要重新编译我们的应用程序或使用外部库。...Dapr 提供了跨不同云的代码可移植性。 要在任何 Dedalow 核心服务中使用 Dapr，你只需在 Helm charts 中添加所需的注释。...下图显示了 Dedalow 与 Dapr 的集成： Dapr 在 Dedalow 的生产环境使用，AWS 中的 EKS 和 Azure 中的 AKS。
前言 我们在以往的UI自动化测试中，可以通过获取页面元素进行封装组合成一系列模拟真人的操作，来完成UI方面的自动化测试，但是在地图业务测试中，这种方式是无法完成的，地图是无法通过普通元素定位手段是无法获取元素的...，比如完成对比新老版本路径规划的准确性、与竞品比较路线的成熟度，但通过图像识别也是一个不错的思路，今天我们介绍一下利用图像识别的方式，在地图测试做一些应用。...OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个使用 C/C++ 开发的开源的跨平台的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法，...OpenCV 的应用领域非常广泛，包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。...图像处理依赖于得到一幅图像、视频，并通过应用信号处理技术的“播放”来得到预期的结果，我们写入两张路线规划图片。
作者：Parth Chokhra 编译：ronghuaiyang 导读 使用多头注意力的Transform在cpu上实现222倍的加速。 ?...“将这些建议的方法应用到SuperGLUE基准测试中，与开箱即用的CPU模型相比，作者能够实现9.8倍到233.9倍的加速。在GPU上，我们也实现了12.4倍的加速。"...因此，将知识蒸馏再次应用到模型中。 模型量化：量化是指在比浮点精度更低的位宽下执行计算和存储张量的技术。量化模型对用整数而不是浮点值的张量执行部分或全部操作。...这允许一个更紧凑的模型表示，并在许多硬件平台上使用高性能向量化操作。 在CPU上的8bit量化矩阵乘法：由于减少了CPU指令数量，8bit量化矩阵乘法与32位浮点运算相比带来了显著的速度提升。...batch size为1的BoolQ验证数据集上的CPU推理加速 总结 本文介绍了FastFormers，它能对基于Transformer的模型在各种NLU任务上实现高效的推理时间性能。
文 / 赵军 整理 / LiveVideoStack 大家好，今天与大家分享的主题是FFmpeg在 Intel GPU上的硬件加速与优化。...这是一套在Linux上的标准接口，从上层来看大家可以将其理解为一个OS层面的Video加速Spec，且与硬件无直接关联。这套通用接口，同时需要特定的后端实现支持。...而现实情况，即是存在OS层面可以进行硬件优化的API诸如Windows上的Dxva或MacOS上的VideotoolBox、Linux的Vaapi等，其实现可能还是非常分散，而FFmpeg在支持各种硬件加速接口之后...提及编码，硬件加速的编码带来的最大好处是速度优势：我曾经基于Skylake-U这样双核四线程的低电压CPU上测试1080P的转码，基本可实现240FPS的实时转码；同时，在大规模部署时不能不考虑功耗比与性价比...如果我们通过mmap GPU的memory到CPU侧，之后不进行任何优化而是直接使用诸如memcpy函数将数据拷贝到CPU侧，会发现性能可能不如预期。
而矩阵分解实际上就是学习user & item的embedding向量。 学习相似特征 我们可以通过深度学习去矩阵分解算法中相类似的特征向量。...该模型通过最大后验估计(MAP)得到其要优化的目标函数，进而利用梯度下降学习模型参数，从而得到User与Item对应的隐向量矩阵。...YouTube Recommender，在今年的推荐系统顶级会议RecSys上，Google利用DNN来做YouTube的视频推荐。...通过对用户观看的视频，搜索的关键字做embedding，然后在串联上用户的side information等信息，作为DNN的输入，利用一个多层的DNN学习出用户的隐向量，然后在其上面加上一层softmax...总结 本文介绍了一些深度学习在推荐领域的应用，我们发现一些常见的深度模型(DNN, AE, CNN等)都可以应用于推荐系统中，但是针对不同领域的推荐，我们需要更多的高效的模型。
而矩阵分解实际上就是学习user & item的embedding向量。 学习相似特征 我们可以通过深度学习去矩阵分解算法中相类似的特征向量。...该模型通过最大后验估计(MAP)得到其要优化的目标函数，进而利用梯度下降学习模型参数，从而得到User与Item对应的隐向量矩阵。...YouTube Recommender，在今年的推荐系统顶级会议RecSys上，Google利用DNN来做YouTube的视频推荐。...通过对用户观看的视频，搜索的关键字做embedding，然后在串联上用户的side information等信息，作为DNN的输入，利用一个多层的DNN学习出用户的隐向量，然后在其上面加上一层softmax...5.总结 本文介绍了一些深度学习在推荐领域的应用，我们发现一些常见的深度模型(DNN, AE, CNN等)都可以应用于推荐系统中，但是针对不同领域的推荐，我们需要更多的高效的模型。
最近研究了一下android开发的一些框架，对于开发整体上具有一定好处，对于拓展测试修改也具有一定的优势。 ?...Model：用于数据的增删改查等，也包括一些数据对象 View：用于界面的显示与用户操作的接收，在Android里面View通常就是Actvitiy，Fragment。...login(String id,String pwd); //返回登陆是否成功的一个函数 } 具体的Model代码实现 public class Model implements IModel...return true; }else{ return false; } } } Presenter层： public interfaceIPresenter { void onCreate();//在Activity...mvp架构的实现
但是我们仍然需要思考一些问题，WebRTC是如何融入世界上的媒体流以及融入在哪方面，以及在2018年我们需要期待它有哪些新的表现。...WebRTC在流媒体中运作的原理图 浏览器会使用一个信令通道和应用进行通信。应用会决定怎么通过WebRTC连接浏览器以及决定连接到哪里去。在不同的情况下，应用和使用它的方式都是不一样的。...无需安装的广播 WebRTC在流媒体上运作时有一个优点，就是十分方便简洁。视频直播提供者无需安装任何插件便可以分享他们的媒体流。...所以在大型跨国企业中，当许多员工收看视频直播时，会在公司网络上造成负担。 ? 图6....因为现在已经有各种公司在不断探索挖掘着WebRTC，他们正在寻找新的方法来解决他们技术上的挑战，并为客户提供更好的体验。 随着Flash渐渐退出舞台，WebRTC将受到更广泛的关注。
智能可穿戴传感器设备、智能家居、智能汽车等为代表的“智能化”装备，通过引入集成芯片和软件操作系统，为大量的商品添加了“智能”元素，并与互联网、物联网、云计算等进行紧密融合，协同发展，为用户提供运动统计、...智能动力假肢可以帮助穿戴者花费更少的代谢能量并获取更自然的步态，在残疾人的日常生活中扮演着重要角色。...基于假肢设计的相关经验（本科期间）以及对智能算法的了解，在假肢设计过程中引入智能算法，准确地进行下肢运动意图识别，使得残疾人穿戴动力假肢行走过程中，假肢在下肢腿蹬时刻自动为残疾人提供助力。...结构设计 智能识别 智能识别的基本过程为：1、传感信号的采集与处理；2、采用识别算法对运动模式进行分类。
本文是来自FOSDEM 2020 Open Media devroom的演讲，演讲者是来自COLLABORA的Xavier Claessens，演讲主题是GStreamer在Magic Leap One...上的应用。...在lightpack上部署有硬件设备、操作系统和一系列开发工具。...python脚本驱动的系统，其上多媒体元素还有待实现，视频上会由appsink在应用程序中进行GL渲染，而音频上，GStreamer将用于监测平台特定元素。...接着，Xavier说明，GStreamer是一个用C写的多媒体框架，meson编译的系统，通过JNI运用Adroid JAVA API 。Cerbero是编译系统之上的最顶层。
更高层的聚合可以带来进一步的性能提升，例如，在时间维按天聚合，或者通过站点而不是URL聚合。...不过，如果我们需要更小的偏差率，近似计算可能会比精确计算耗时更长。 2～8倍的性能提升是相当可观的，不过它牺牲的精确性，大于等于 1% 的最大偏差率在某些场合可能是无法被接受的。...distinct count 近似值 值得注意的是，HLL sketch 是可再聚合的：在 reduce 过程合并之后的结果就是一个 HLL sketch。...Spark-Alchemy 简介：HLL Native 函数 由于 Spark 没有提供相应功能，Swoop开源了高性能的 HLL native 函数工具包，作为 spark-alchemy项目的一部分...，本文阐述了预聚合这个常用技术手段如何通过 HyperLogLog 数据结构应用到 distinct count 操作，这不仅带来了上千倍的性能提升，也能够打通 Apache Spark、RDBM 甚至
中列的汇总函数。...lead（series，n）函数向上推动向量中的值，在末尾位置添加NaN值。...同样，lag函数向下推动值，在初始位置插入NaN值。...between函数检查值是否在两个给定的范围之间。...() 函数 cummean() 函数计算列的累积平均值。
本文简述了软件复杂度问题及应对策略：抽象和组合；展示了抽象和组合在函数式编程中的应用；并展示了Redux/React在解决前端状态管理的复杂度方面对上述理论的实践。...软件开发的过程，本质上也是人们认识和改造世界的一种活动，所以也可以借助抽象和组合来处理复杂的任务。 抽象与组合在函数式编程中的应用 函数式编程是相对于命令式编程而言的。...由于 state 可以看做整个时间轴上的无穷（具有延时）序列，并且我们在之前已经构造起了对序列进行操作的功能强大的抽象机制，所以可以利用这些序列操作函数处理 state ，这里我们用到的是 reduce...由上可知，我们可以将React看作输入为state，输出为view的“纯”函数。下面讲解纯函数的概念、优点，及其在React中的应用。...最后讲了纯函数在 react/redux 框架中的应用：将页面渲染抽象为纯函数，利用纯函数进行缓存等。 贯穿文章始终的是抽象、组合、函数式编程以及流式处理。
回调函数在Java中的应用 In computer programming, a callback function, is any executable code that is passed as...关于回调函数(Callback Function)，维基百科已经给出了相当简洁精炼的释义。...Java的面向对象模型不支持函数，其无法像C语言那样，直接将函数指针作为参数；尽管如此，我们依然可以基于接口来获得等效的回调体验。...我们产品侧在调用mop下单接口后还会有后续逻辑，主要是解析mop下单接口的响应，将订单ID与订单项ID持久化到数据库中；由于mop下单接口耗时较多，就会导致我们产品侧接口响应时间延长，原本响应时间不到一秒...void onResponse(Object response); void onFailure(Exception e); } 2 mop client sdk 异步下单接口 我们在mop
Profile代码编写 上一节明确了，我们需要加速RWKV模型中rwkv6_linear_attention_cpu的计算，https://github.com/sustcsonglin/flash-linear-attention...这个库在2024年4月份支持了RWKV6模型，它加速RWKV 6 Linear Attention计算的核心api有两个，fused_recurrent_rwkv6和chunk_rwkv6。...Triton实现的版本在编译中发生了什么，但真的找到了放弃cuda的理由，毕竟不是专业做这个东西的，而Triton大家都可以写），后续应该会考虑在Triton kernel的基础上继续做优化以及训练性能验证...2个循环上频繁访问数据并计算，这里使用float4向量化读数据将有直接的收益。...总结 关于flash-linear-attention中rwkv6加速算子的实现后面再解析吧，后续如果RWKV6的Linear Attention算子优化在开源社区有新的进展，我也会及时跟进和分享给大家
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