高速方法 第8式，在循环体中避免重复计算 低速方法 高速方法 四，加速你的函数 第9式，用循环机制代替递归函数 低速方法 高速方法 第10式，用缓存机制加速递归函数 低速方法 高速方法 第11式，...用numba加速Python函数 低速方法 高速方法 五，使用标准库函数进行加速 第12式，使用collections.Counter加速计数 低速方法 高速方法 第13式，使用collections.ChainMap...加速字典合并 低速方法 高速方法 六，使用高阶函数进行加速 第14式，使用map代替推导式进行加速 低速方法 高速方法 第15式，使用filter代替推导式进行加速 低速方法 高速方法 七，使用numpy...Dask进行加速 第21式，使用dask加速dataframe 低速方法 高速方法 第22式，使用dask.delayed进行加速 低速方法 高速方法 十，应用多线程多进程加速 第23式，应用多线程加速...IO密集型任务 低速方法 高速方法 第24式，应用多进程加速CPU密集型任务 低速方法 高速方法
从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...刚刚过去的 2021 年双 11，就有超过 8 亿消费者参与。 与攀升的交易额和参与人数相反，双 11 的主要阵地“淘宝 APP”、双 12 的主要阵地“天猫 APP”的崩溃情况逐年减少近无。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在双 11 双 12，这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示，在双 11 秒杀系统中，秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔，是一个非常典型的电商秒杀场景。
项目推荐一：NVIDIA JetRacer AI 搜索结果 网络搜索结果JetRacer AI Kit 这一款是专门为NVIDIA JetRacer AI 项目设计的智能车套件，基于Jetson Nano...源码地址：https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/jetracer 视频教程： https://www.bilibili.com/video/av66312848/ 项目推荐二...plan 文件，onnx 格式文件，这样一来，可以把前处理，NN 计算，后处理都服务化，免除工程师搞复杂的编译工作和写 c++ 的工作，整个部署只需要写 python，特别通用高效，且没有竞争力 项目推荐三
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—————————————————————–免费cdn加速网站 1、CloudFlare CloudFlare可能是国内网友接触最比较早的免费cdn服务了，如果你的网站访问用户是全世界的，那么 CloudFlare...提供的两大核心服务：静态文件云存储、CDN加速处理。 Ps：又拍云js库提供了常用的JavaScript库CDN服务。算是起步较早的cdn加速服务了。速度和稳定性也不错。...但七牛云存储提供一个尽可能全面收录优秀开源库的仓库，并免费提供 CDN 加速服务。...———————————————————–国外加速库 CDNJS CDNJS提供非常完整的 JavaScript 程式库，无论是热门或是冷门的一应俱全。...如：国内cdn不提供的js库使用七牛云存储cdn加速服务、Google Fonts Open Sans字体库使用360CDN公共库代替等。
我还为你准备了将模型部署到 FPGA 上做硬件加速的方法，希望对你有帮助。阅读这篇文章你可能需要 20 分钟的时间。 早上起床打开音乐 APP，会有今日歌单为你推荐一些歌曲。...广告系统的 CTR 预估在具体的数值上比推荐系统要求更高，比如推荐系统可能只需要知道 A 的 CTR 比 B 大就可以排序了。...此时就可以根据广告属性做针对性推荐，针对不同的人群，做合适的推荐。例如：广告 A 是包，广告 B 是游戏，可做针对性推荐。...一、模型迭代过程 推荐系统这一场景常用的两大分类：CF-Based（协同过滤）、Content-Based（基于内容的推荐）。...雪湖科技是一家专注于人工智能和 FPGA 应用开发的企业，特别擅长于在利用 FPGA 对各类 AI 算法做硬件加速，可以提供各类基于 FPGA 的标准神经网络加速器和定制化开发。
日前，神经信息处理系统大会（NeurIPS2019）于12月8日至14日在加拿大温哥华举行，中国科学院自动化研究所及其南京人工智能芯片创新研究院联合团队在本次大会的神经网络压缩与加速竞赛（MicroNet...以模型压缩和加速为代表的深度学习计算优化技术是近几年学术界和工业界最为关注的焦点之一。...团队结合极低比特量化技术和稀疏化技术，在ImageNet任务上相比主办方提供的基准模型取得了20.2倍的压缩率和12.5倍的加速比，在CIFAR-100任务上取得了732.6倍的压缩率和356.5倍的加速比...// NeruIPS 2019 MicroNet Challenge 神经网络压缩与加速竞赛双项冠军技术解读 // 赛题介绍 本比赛总共包括三个赛道：ImageNet分类、CIFAR-100分类、...，相对于基准模型压缩732.6倍，加速365.5倍。
本文向大家介绍几个好用的加速工具，可以很好地补齐现有 PyData 技术栈的短板。有了这些工具，即便是处理亿级数据你也可以应对自如。...Mars Mars 是numpy 、 pandas 、scikit-learn的并行和分布式加速器，由阿里云高级软件工程师秦续业等人开发的一个基于张量的大规模数据计算的统一框架，目前它已在 GitHub...基于 Numpy 数组的实现，GPU 自身具有的多个 CUDA 核心可以促成更好的并行加速。CuPy 接口是 Numpy 的一个镜像，并且在大多情况下，它可以直接替换 Numpy 使用。...只要用兼容的 CuPy 代码替换 Numpy 代码，用户就可以实现 GPU 加速。
作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction 源码解析 Eureka 和 Hystrix 源码解析 Java 并发源码 来源：孤独烟 引言 正文 背景介绍 双写缺点...主要分为以下三个部分 (1)背景介绍 (2)双写缺点 (3)改良方案 基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持...那么，双写会带来什么坏处呢？OK，继续往下看！ 双写缺点 一致性问题打个比方我们现在有两个client，同时往两个DataSouce写数据。...如果采用双写的方法，是避不开这个问题的！ 那么有没有通用的办法来解决这些问题呢？有的，只要能按顺序记录数据的变更即可！那具体怎么做呢，我们继续往下看!...直接提取数据变化到kafka中，其他数据源从kafka中获取数据，避免了直接双写从而导致一致性和原子性问题。 基于微服务的思想，构建在 B2C 电商场景下的项目实战。
TLDR: 本文将社交推荐任务建模在双曲空间学习之下，并提出了一种基于双曲图学习的社交推荐模型。...具体的，其设计了一个双曲社交预训练模块以保留社交结构作为特征，并从显式的异质图学习和隐式的特征增强两方面缓解社交推荐存在的问题。...最近，一些研究探索了将图嵌入学习转移到双曲空间的替代方法，双曲空间可以保留现实世界图的层级结构。 然而，直接将当前的双曲图嵌入模型应用于社交推荐并非易事，因为存在两大挑战：网络异质性和社交扩散噪声。...为了解决上述挑战，本文提出了一种基于双曲图学习的社交推荐（HGSR）模型。首先，利用双曲社交嵌入的预训练来探索社交结构，这可以保留社交网络的层级特性。...总之，本文提出了一种新颖的HGSR模型用于双曲空间的社交推荐。为了利用社交影响扩散引入的异质性和噪声问题，设计了一种社交预训练增强的双曲异质图学习方法。
在 NLP 和 CV 任务上，为了加速神经网络的训练，借助 32K 的批量大小（batch size）和 8 块 GPU，只需 14 分钟就完成 ImageNet 的训练，76 分钟完成 Bert 的训练...在推荐系统上，不仅可以，还能将批量大小继续提升！...作者表示，使用该优化方法，任何人都可以很容易的分分钟训练一个中小规模的推荐模型。 CowClip 加速的理论基础 用户交互会成为推荐系统新的训练数据，模型在一次次的重新训练中都学到最新的知识。...目前的推荐系统面对着数以亿计的用户和数以千亿计的训练数据，一次完整的训练要花费大量的时间和计算成本。 为了加速推荐系统的训练，目前推荐系统会利用 GPU 进行加速训练。...然而，随着 GPU 计算能力和显存的不断增加，过去推荐系统的训练过程没有完全利用好目前 GPU 的性能。
在我们的演示范例中，在kaggle的双GPU环境下，双GPU的DDP模式是单GPU训练速度的1.6倍，加速效果非常明显。...01-15 12:18:59 --> eval_metric= 98.41% epoch【4】@2023-01-15 12:19:10 --> eval_metric= 98.51% 三，使用TPU加速你的
的加速方案； 最后一部分，我们则将通过 demo 的方式，演示 AIAK-Inference 的使用方式及加速效果。...为此，我们需要 AI 推理加速，针对用户训练好的模型，进行针对性的加速，缩短业务推理时间，同时提升资源利用率。...推理加速的业界解决方案 为了系统性的分析和进行推理加速方案，我们首先需要能够定义推理加速的优化目标。为此我们先简单回顾下 GPU 的硬件架构和执行模式。...； 具体加速后端，支持业界多种开源加速后端，包括飞桨提供的 FastDeploy 等；此外还有一套自研加速后端，通过图优化、图转换和加速运行时三部分对模型进行整体的推理加速； 算子库：除了使能业界最优的常见计算算子库...以上就是 AIAK-Inference 推理加速套件的整体介绍，我们接下来看看如何在百度智能云上使用推理加速套件。
； 第三部分介绍百度百舸平台的 AI 训练加速套件 AIAK-Training 在一些模型训练加速上的实践效果。...为了加速计算效率，一般都是通过 GPU 等异构加速芯片来进行训练和推理。 另外，从深度学习模型发展历程来看，为了能够持续突破模型的精度上限，模型参数量其实在快速的膨胀。...，包括数据湖存储加速套件 RapidFS，AI 训练加速套件 AIAK-Training，AI 推理加速套件 AIAK-Inference； AI 容器层，也即是资源调度层，利用云原生的技术能力，满足...训练性能开销分析和加速方案 在介绍 AIAK-Training 具体效果之前，我们先介绍下训练加速这个话题下关键的技术思路和方案原理是什么样的。...然后从单卡扩展到多卡，目标是如何达到线性加速比。线性加速比这个指标，简单来说就是从 1 张卡扩到 2 张卡训练时，训练的性能是否是单卡的2倍。
有很多工具能够帮助开发者在 Linux 和 Mac 上构建深度学习环境（比如 Tensorflow，不幸的是，TensorFlow 无法在 Windows 上轻...
爱奇艺提出了新的在线知识蒸馏方法来平衡模型效果和推理效率，在推荐场景上获得了明显的效果，本文主要介绍爱奇艺在探索升级排序模型的过程中提出的双DNN排序模型。
最近，又找到了一款关于 Elasticsearch 的颜值与功能双在线的可视化工具，覆盖了 head 插件的所有功能，并且颜值相当在线，这个工具就叫 Cerebro ！...我用着是真爽，特地推荐给大家。
为了应对全球气候的变化，我国在近几年也已经明确提出了“双碳政策”。然而在政策之下，很多企业还未到意识自己与“减少碳排放”之间的联系，但在全球性问题面前，没有人是一座孤岛，谁也无法自全。...由于双碳政策具有重要战略意义和变革意义，自其开始实行之后，我国各个领域的企业都开始参与到这场经济社会变革当中，来助力达成“双碳”目标。...微软等互联网科技巨头在过去十年间相继制定了明确的碳中和目标，设立 100% 使用可再生能源的目标，采取全方位、系统化的节能减排措施；而自 2021 年以来，中国互联网企业开始探索碳中和路径，如阿里、腾讯、百度等互联网巨头纷纷积极响应双碳政策...那么，在双碳政策已成确定趋势的背景下，中小互联网科技企业又可以采取哪些行动思路来助力实现双碳目标呢？...3 双碳政策之下，数据库扮演重要角色 众所周知，公有云服务通常可以比本地部署实现更高的 IT 运营效率运行，在减少碳排放的同时也能够减少运营成本。
这不，经过调研，就有了这篇文章，颜值与功能双在线的 Zookeeper 可视化工具：PrettyZoo ！...在网上也找了几款 zookeeper 的可视化工具，就属 PrettyZoo 长得好看，并且支持数据可视化，而且也可以在工具里面使用 zk 命令进行交互，可以说是非常方便了，所以特地写篇文章推荐一波。
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