人工智能已成为近年来最受关注的话题之一,由于神经网络的发展,曾经被认为纯粹是科幻小说中的服务现在正在成为现实。从对话代理到媒体内容生成,人工智能正在改变我们与技术互动的方式。特别是机器学习 (ML) 模型在自然语言处理 (NLP) 领域取得了重大进展。一个关键的突破是引入了“自注意力”和用于序列处理的Transformers架构,这使得之前主导该领域的几个关键问题得以解决。
BERT,XLNet,GPT-2和Grover等大型语言模型在生成文本和多个NLP任务方面取得了令人瞩目的成果。
一、什么是Dokcer? Docker是一个开源项目, 诞生于2013年初, 最初是dotCloud公司内部的一个业余项目。 它基于Google公司推出的Go语言实现。 项目后来加入了Linux基金会
最近开始自学docker,决定把自己的学习进度分享给大家,每天一篇希望能帮助docker的初学者。大家积极留言哦,输出决定输入!预计20次完成docker的讲解。 1.什么是docker Docker
WebRTC面临的最大挑战之一是跨平台提供一致、可靠的支持。对于大多数应用程序,尤其是那些在网络上启动的应用程序,这通常意味着除了支持网络应用程序之外,还需要开发原生或混合移动应用程序。渐进式网络应用程序(PWA)是一种新概念,它能够通过允许基于网络的应用程序在不引入中间混合框架的情况下,看起来并像本地移动应用那样运作,从而将实现应用程序在网络上统一。正如将要讨论的那样,这种方法优点颇多,但它对WebRTC应用程序确实是有意义的吗?
Web开发是一个广阔且蓬勃发展的领域,充满了很多概念,工具,技术,语言和术语。在所有这些方面都很容易取代。
AiTechYun 编辑:nanan Google 昨日发布了首个Android P开发者预览版,现在可以在developer.android.com下载。预览版包括一个更新的SDK,包含像素(Pix
操作系统层虚拟化是指通过划分一个宿主操作系统的特定部分,产生一个个隔离的操作执行环境。操作系统层的虚拟化是操作系统内核直接提供的虚拟化,虚拟出的操作系统之间共享底层宿主操作系统内核和底层的硬件资源。操作系统虚拟化的关键点在于将操作系统与上层应用隔离开,将对操作系统资源的访问进行虚报化,使上层应用觉得自己独占操作系统。
神经网络的训练中往往需要进行很多环节的加速,这就是为什么我们逐渐使用 GPU 替代 CPU、使用各种各样的算法来加速机器学习过程。但是,在很多情况下,GPU 并不能完成 CPU 进行的很多操作。比如训练词嵌入时,计算是在 CPU 上进行的,然后需要将训练好的词嵌入转移到 GPU 上进行训练。
信息技术新闻网站techcrunch发布消息称,谷歌旗下的DeepMind科技公司公开了Sonnet的源代码,使得人们可以更快地在人工智能系统TensorFlow中构建神经网络。 Google旗下的DeepMind公司宣布开放Sonnet——面向对象的神经网络库的源代码。Sonnet不会代替TensorFlow,它只是一个与DeepMind的内部最佳研究实践相吻合的更高级程序库。 具体而言,DeepMind公司在其博文中表示已经对该库进行了优化,以便能够在进行实验时在不同的模型之间更容易切换,从而使得工程师
作为一款重要的容器编排工具,Kubenetes Deployment能够为我们带来出色的部署能力——但在实际操作中,我们该如何将其整合至自己的Codeship工作流当中?这个问题的具体答案取决于您所使
每个月,我们都在努力让 Android 12 更接近其最终形态,包括创新功能、更适合用户的新版 UI、性能提升、隐私增强、安全改进等等。许多人已经通过我们的 Beta 计划在 Android 12 上进行开发和测试,再次感谢大家一直以来分享的反馈!
论文地址: https://arxiv.org/pdf/1509.06461.pdf
【AI科技大本营导读】与大多数开发者的想象不同,Google只有一个代码仓库——全公司使用不同语言编写的超过10亿文件,近百TB源代码都存放在自行开发的版本管理系统Piper中,只当项目开源且需要外部协作时,才会使用业界流行的Git。本文虽然发表于2016年,但是详细解读了Google采用这一方案背后的原因与经验,直到今天仍然有很大的借鉴意义,值得一读。
几周前在 Google I/O 上,我们发布了 Android 12 的第一个 Beta 版,带来了能展现您的个性、契合您的需求的 全新 UI,提升了性能表现,并依旧将隐私和安全置于核心。Android 12 也给开发者们带来了更好的工具,用于打造令人愉悦的体验,无论用户使用的是手机、笔记本电脑、平板电脑、可穿戴设备还是汽车。
CSV文件是由逗号分隔的值文件,其中纯文本数据以表格格式显示。它们可以与任何电子表格程序一起使用,如Microsoft Office Excel、Google Spreadsheets或LibreOffice Calc
Kubernetes 目前如日中天,这一项目不仅在容器编排方面独占鳌头,还给基础设施自动化进程提供了可实践的原语。
企业正在朝着DevOps方法论和敏捷文化迈进,以加快交付速度并确保产品质量。在DevOps中,连续和自动化的交付周期是使快速可靠的交付成为可能的基础。
本教程将介绍Word2Vec的skip gram神经网络体系结构。我这篇文章的目的是跳过对Word2Vec的一般的介绍和抽象见解,并深入了解其细节。具体来说,我正在深入skipgram神经网络模型。 模型介绍 skip-gram神经网络模型其最基本的形式实际上是惊人的简单; Word2Vec使用了一个你可能在机器学习中看到过的技巧。我们将训练一个带有单个隐藏层的简单的神经网络来完成某个任务,但是实际上我们并没有将这个神经网络用于我们训练的任务。相反,目标实际上只是为了学习隐藏层的权重 - 我们会看到这些权重
https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80094426 论文地址:http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperu
作者 / Android 系统 UI 高级产品经理 Stefan Frank 博士
企业可以为所有架构蓝图绘制一个示例存储库。投资组合的示例存储库使从每个图表元素以及整个项目中收集和共享单个图像成为可能。
本周初,我为Firefox和Chrome提供了一些新的Windows vs. Linux Web浏览器基准测试。对于那些对当前Windows 10 vs.Linux在其他工作负载下的性能表现感到好奇的人可以看下这篇文章了。
一、写在前面 这个坑可能会持续很久,之前开过好几个坑,但是都不长久。原因是计划赶不上变化。每过一段时间我都会感觉有更重要的事情要去做,所以之前开的坑就被我抛弃了。但是这一次不同,具体的不同点我会在下面一一列举出来。 1.关于目的:作者目前在抖音的竞品里面做android端的视频拍摄和编辑这块。大公司大家也知道,各个业务都是分层的,所以我们平时的业务都是在音视频架构组封装的sdk之上进行的。所以一旦时间长久了自身的竞争力就会减弱,毕竟没有掌握“核心科技”。好在sdk的源码是内部开放的,所以我可以读读源码
关于特征工程,业界有这么一句话:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限。
去年,Google 研究人员发布了 BERT,事实证明,这是继 RankBrain 之后效率最高、效果最好的算法改进之一。从初步的结果来看,BigBird 也显示出了类似的迹象。
选自Google Blog 作者:Jonathan Shen、Ruoming Pang 机器之心编译 参与:黄小天、刘晓坤 近日,谷歌在其官方博客上推出了新的语音合成系统 Tacotron 2,包括一个循环序列到序列特征预测网络和一个改良的 WaveNet 模型。Tacotron 2 是在过去研究成果 Tacotron 和 WaveNet 上的进一步提升,可直接从文本中生成类人语音,相较于专业录音水准的 MOS 值 4.58,Tacotron 2 取得了 4.53 的 MOS 值。虽然结果不错,但仍有一些问
本文是 Compose 系列的第二篇文章。在 第一篇文章 中,我已经阐述了 Compose 的优点、Compose 所解决的问题、一些设计决策背后的原因,以及这些内容是如何帮助开发者的。此外,我还讨论了 Compose 的思维模型、您应如何考虑使用 Compose 编写代码,以及如何创建您自己的 API。 在本文中,我将着眼于 Compose 背后的工作原理。但在开始之前,我想要强调的是,使用 Compose 并不一定需要您理解它是如何实现的。接下来的内容纯粹是为了满足您的求知欲而撰写的。
上个月在 Google I/O 上我们为 Android 开发者带来了许多新消息,包括 Android Q 的新功能,以及 Kotlin 和 Jetpack 的最新进展。
目前,全球存在着超过6900种语言,这是自然语言处理研究者们的巨大噩梦。因为大多数语言都是数据稀疏的,研究者找不到足够多的数据来单独训练成熟模型。
TensorFlow 从名称上看就是两个部分——张量 tensor 和流 flow。非常形象的组合。众所周知,矩阵已经成为机器学习中的基础单元,若干的针对矩阵的计算优化使得现如今的机器学习成为可能。而一些矩阵的方法也是一些重要的机器学习算法的基础。张量 就是矩阵概念的推广,其表示更多维度的矩阵。而计算流是一种抽象过程,在如今的深度学习领域,这种一层层地计算可以很形象地看做是张量在计算模型上的流动。而这里的流可以看做是更加一般的计算过程,可以在不同的层级间跨越式流动。 本文作者均来自 Google Resea
本文只是帮助你入门,从一个不会使用git的小白,到会解决开发中常见的使用。 废话不多说,直接进入正题。 最远处 git git是用于Linux内核开发的版本控制工具。与CVS、Subversion一
AI科技评论按:很多读者在思考,“我和AI科技评论的距离在哪里?” 答案就在文末。 图片来源:CNET AI科技评论按:在谷歌 I/O 2017大会开始之前,各大媒体就频频猜测Google Assis
据外媒消息,谷歌同名社交网络Google+因为出现BUG将会关闭,并且因为安全漏洞,496,951名用户的姓名、邮箱、性别等一系列的私人资料将可能遭到泄露。
今天,我们发布 Android 11 Beta 版,并为开发者们带来了众多重磅更新。这些更新包括 Kotlin 协程、Jetpack Compose 工具包的最新进展、在 Android Studio 中更快地完成构建,以及 Play Console 的全新改版。
【导读】AI科技大本营曾报道过,TensorFlow 2.0 已经在开发计划中了,相信在不久的将来就会和我们见面。那么现在的 TensorFlow 都有哪些功能,大家是否都全部了解呢?近日,谷歌在 Google Cloud Next 上发布了关于TensorFlow 的所有新内容,AI科技大本营已经为你准备好了~
容器注册表是Docker容器镜像的集中存储和分发系统。它允许开发人员以这些镜像的形式轻松共享和部署应用程序。容器注册表在容器化应用程序的部署中发挥着关键作用,因为它们提供了一种快速、可靠和安全的方式,在各种生产环境中分发容器镜像。
首先,Google 蜘蛛寻找新的页面。然后,Google 对这些页面进行索引,以了解它们的内容,并根据检索到的数据对它们进行排名。爬行和索引是两个不同的过程,但是,它们都由爬行器执行。
Facebook最近在开发者社区抛出了一系列工具。继一月份image processing library Spectrum、去年底的自然语言处理建模框架PyText和11月的人工智能增强学习平台Horizon的开源后,Facebook的人工智能研究部门又推出了Pythia,一个模块化的即插即用框架。
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“Amazon Web Services re:Invent”大会截至12月9日在拉斯维加斯进行。大会的亮点之一是星期二宣布的三条消息,它们加强了亚马其在企业混合IT基础设施市场中的地位:
随着微服务的设计模式得到越来越多开发者的实践,容器和微服务已经在生产环境中开始了规模化的部署。在这一过程中,也面临着越来越多的挑战。比如说,很多的微服务之间是相互依赖的,我们需要有更多的手段和方式来进行微服务的计划,扩展和资源管理,另外微服务之间的隔离更少,它们通常会共享内核或者网络,也对安全性提出了更高的要求。
https://googleprojectzero.blogspot.com/2020/08/exploiting-android-messengers-part-2.html
在你向一些大神请教的时候,他可能也会推荐你学习这两个高级编程语言,然后顺便在推荐你了解一下SQL以及Math。如果讲究点的,可能还会传授你一些Spark、AWS/云计算的经验。
2020 年 11 月 19 日,亚马逊、Codefresh、GitHub、微软和 Weaveworks 宣布成立 GitOps 工作组。这将是一个开放的 CNCF 社区项目,由 CNCF 在 GitHub 创建gitops-working-group 组织[1],作为协作和开放治理的初始场所。
优秀的研发管理者是怎么工作的,如何更加高效地管理研发团队?这些一直是 CODING关注的重要话题,我们不断地打磨 CODING 研发系统来让开发更简单。近期我们精心挑选了几篇硅谷科技公司研发管理者的 README 进行翻译。README 主要用来向团队成员展示项目管理者的工作理念和工作方式,以便成员能够快速地融入到团队当中。
拥有一个能够回答商业用户简单的语言问题的自主人工智能智能体的承诺是一个有吸引力的提议,但迄今为止仍难以实现。许多人尝试过让 ChatGPT 进行写入,但成效有限。失败的主要原因是大语言模型对其要求查询的特定数据集缺乏了解。
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