来了来了，它来了！它带着全新的tokenizer API、TensorFlow改进以及增强的文档和教程来了！
高阶组件（higher-order components：以下简称HOC或HOC组件）是一个React组件复用的高级技巧。HOCs本身并不是React的API接口，他是React组件之间组织方式的一种模式。
当我们千辛万苦完成了前面的数据获取、数据清洗、模型训练、模型评估等等步骤之后，终于等到老大说“上线”啦。想到辛苦训练出来的模型要被调用还有点小激动呢，可是真当下手的时候就有点懵了：模型要怎么部署？部署在哪里？有什么限制或要求？
机器之心报道 机器之心编辑部 来自 DeepMind 等机构的研究者提出了一个通用神经算法学习器，其能够学习解决包括排序、搜索、贪心算法、动态规划、图形算法等经典算法任务，达到专家模型平均水平。 近年来，基于深度神经网络的机器学习系统取得了巨大的进步，尤其是在以感知为主的任务方面。这些模型通常需要在分布内泛化，这意味着它们的训练集和验证集需要有输入预期分布。相比之下，想要模型在推理任务上表现出色，这就要求即使在分布外（out-of-distribution, OOD）泛化时模型也能提供合理的输出。 然而，多
利用推理AI即服务的实时决策能力，我们将为您指导复杂的模型部署过程，以Gcore平台为路线图。
code: https://github.com/DingXiaoH/RepMLP（核心code已开源）
模型压缩可以有效地减少模型的存储和计算资源需求，提高模型的推理速度和效率，从而实现在移动设备、边缘设备等资源受限的场景中进行高效的机器学习应用。常用的模型压缩方法有4种：知识蒸馏（Knowledge Distillation，KD）、 轻量化模型架构、 剪枝（Pruning）、 量化（Quantization）。
在今天的 PyTorch 2022 开发者大会上，PyTorch 团队发布了一个新特性 torch.compile，这个新特性将 PyTorch 的性能推向了新高度，并开始将 PyTorch 的部分实现从 C++ 中迁移到 Python 中。他们相信这是 PyTorch 一个实质性的新方向--因此称之为 PyTorch 2.0。
文 / Google研究院软件工程师，Tingbo Hou & Tyler Mullen
该层在每个batch上将前一层的激活值重新规范化，即使得其输出数据的均值接近0，其标准差接近1
除了提供对SortedSet进行同步包装的方法之外，java.util.Collections还提供了一系列对其他的基础容器进行同步包装的方法，如synchronizedList()方法将基础List包装成线程安全的列表容器，synchronizedMap()方法将基础Map容器包装成线程安全的容器，synchronizedCollection()方法将基础Collection容器包装成线程安全的Collection容器与同步包装方法相对应，java.util.Collections还提供了一系列同步包装类，这些包装类都是其内部类。这些同步包装类的实现逻辑很简单：实现了容器的操作接口，在操作接口上使用synchronized进行线程同步，然后在synchronized的临界区将实际的操作委托给被包装的基础容器。高并发容器： JUC高并发容器是基于非阻塞算法（或者无锁编程算法）实现的容器类，无锁编程算法主要通过CAS（Compare And Swap）+Volatile组合实现，通过CAS保障操作的原子性，通过volatile保障变量内存的可见性。无锁编程算法的主要优点如下： （1）开销较小：不需要在内核态和用户态之间切换进程。 （2）读写不互斥：只有写操作需要使用基于CAS机制的乐观锁， 读读操作之间可以不用互斥。 JUC包中提供了List、Set、Queue、Map各种类型的高并发容器，如ConcurrentHashMap、ConcurrentSkipListMap、ConcurrentSkipListSet、CopyOnWriteArrayList和CopyOnWriteArraySet。在性能上，ConcurrentHashMap通常优于同步的HashMap，ConcurrentSkipListMap通常优于同步的TreeMap。当读取和遍历操作远远大于列表的更新操作时，CopyOnWriteArrayList优于同步的ArrayList。 List：JUC包中的高并发List主要有CopyOnWriteArrayList，对应的基础容器为ArrayList。CopyOnWriteArrayList相当于线程安全的ArrayList，它实现了List接口。在读多写少的场景中，其性能远远高于ArrayList的同步包装容器。 Set：·CopyOnWriteArraySet继承自AbstractSet类，对应的基础容器为HashSet。其内部组合了一个CopyOnWriteArrayList对象，它的核心操作是基于CopyOnWriteArrayList实现的。 ·ConcurrentSkipListSet是线程安全的有序集合，对应的基础容器为TreeSet。它继承自AbstractSet，并实现了NavigableSet接口。ConcurrentSkipListSet是通过ConcurrentSkipListMap实现的。 Map：·ConcurrentHashMap对应的基础容器为HashMap。JDK 6中的ConcurrentHashMap采用一种更加细粒度的“分段锁”加锁机制，JDK 8中采用CAS无锁算法。 ·ConcurrentSkipListMap对应的基础容器为TreeMap。其内部的SkipList（跳表）结构是一种可以代替平衡树的数据结构，默认是按照Key值升序的。 Queue：JUC包中的Queue的实现类包括三类：单向队列、双向队列和阻塞队列。 ·ConcurrentLinkedQueue是基于列表实现的单向队列，按照FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。新元素从队列尾部插入，而获取队列元素则需要从队列头部获取。 ·ConcurrentLinkedDeque是基于链表的双向队列，但是该队列不允许null元素。ConcurrentLinkedDeque可以当作“栈”来使用，并且高效地支持并发环境。 ·ArrayBlockingQueue：基于数组实现的可阻塞的FIFO队列。 ·LinkedBlockingQueue：基于链表实现的可阻塞的FIFO队列。 ·PriorityBlockingQueue：按优先级排序的队列。 ·DelayQueue：按照元素的Delay时间进行排序的队列。 ·SynchronousQueue：无缓冲等待队列。
一种新的浏览器内 ML 解决方案，用于模糊和替换 Google Meet 中的背景。效果出色毫无 PS 痕迹，且在低端设备上实现了实时性能和低功耗。
近年来，自动驾驶汽车（AVs）因其提高驾驶舒适性和减少车辆碰撞伤害的潜力而受到极大关注。美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）的一份报告显示，2021年美国公路上发生了31720多起致命事故。这些事故被发现主要是由司机分心造成的。AVs可以借助其感知系统帮助减轻人为错误并避免此类事故。感知系统通过一系列传感器（包括激光雷达、雷达和摄像头）帮助AVs了解周围环境。目标检测是此类感知系统的重要组成部分。
机器之心报道 机器之心编辑部 在PyTorch Conference 2022上，研发团队介绍了 PyTorch 2.0，并宣布稳定版本将在今年 3 月正式发布，现在 PyTorch 2.0 正式版如期而至。 GitHub地址：https://github.com/pytorch/pytorch/releases PyTorch 2.0 延续了之前的 eager 模式，同时从根本上改进了 PyTorch 在编译器级别的运行方式。PyTorch 2.0 能为「Dynamic Shapes」和分布式运行提供更
本文整理自同名线上分享，是 12 月份「百度百舸 - 云原生 AI」技术公开课的第三期。 这次分享将端到端分析 AI 推理过程以及痛点，介绍业界典型的推理加速思路和具体方案，并介绍百度智能云在这方面的一些实践成果。 本次分享我们将介绍如何加速 AI 推理过程。内容主要包括四部分： 第一部分，端到端的分析 AI 推理的过程以及这个过程中的痛点； 第二部分，我们将介绍业界典型的推理加速思路及具体方案； 第三部分，介绍百度百舸平台的 AI 推理加速套件 AIAK-Inference 的加速方案； 最后一部分，我们
译者注：如果你对如何在公司产品中引入和运用深度学习模型有浓厚的兴趣，下文也许会给你带来一些帮助。
有没有想过设计模式到底是什么？通过本文可以看到设计模式为什么这么重要，通过几个Python的示例展示为什么需要设计模式，以及如何使用。 设计模式是什么？ 设计模式是经过总结、优化的，对我们经常会碰到的一些编程问题的可重用解决方案。一个设计模式并不像一个类或一个库那样能够直接作用于我们的代码。反之，设计模式更为高级，它是一种必须在特定情形下实现的一种方法模板。设计模式不会绑定具体的编程语言。一个好的设计模式应该能够用大部分编程语言实现(如果做不到全部的话，具体取决于语言特性)。最为重要的是，设计模式也是一把双
作者 | 邹欣 编辑 | 姗姗 【人工智能头条导读】又是一个很有热度的周末，除了炎热的天气，还有火热的世界杯。今天人工智能头条为大家准备的技术干货，让大家可以在空调下，吃瓜看球两不耽误就可以轻松完成AI应用实践入门。多少次，在我们查找很多资源、技术指导后，实操时还是会被一个报错而终止了前进的道路。小编也曾经历过这样的心路历程，所以一份好的指南对于刚开始实践操作的同学来说简直太有爱了，不仅节约了很多时间，操作和思路也都是清晰的。如果你是刚入门的AI小白，想通过一些简单的应用实践对AI应用有更深入的了解，现在就
摘要：尽管在各种复杂任务中表现出色，但现代大型语言模型（LLM）仍然难以处理一些对人类来说简单直观的数学问题，例如加法。虽然我们可以很容易地学习加法的基本规则，并将其应用于任何长度的新问题，但LLM也很难做到这一点。相反，他们可能依赖于训练语料库中看到的类似“案例”来寻求帮助。我们将这两种不同的推理机制定义为“基于规则的推理”和“基于案例的推理”。由于基于规则的推理是必不可少的，获得系统的泛化能力，我们的目标是探索究竟是基于规则的或基于案例的推理Transformers器的数学问题。通过精心设计的干预实验五个数学任务，我们证实，Transformers进行基于案例的推理，无论是否使用便笺，这与以前的观察，变压器使用子图匹配/快捷学习的原因。为了缓解这些问题，我们提出了一个规则遵循微调（RFFT）技术教Transformers执行基于规则的推理。具体来说，我们在输入中提供明确的规则，然后指示Transformers背诵并一步一步地遵循规则。通过RFFT，我们成功地使LLM在1-5位数加法上进行微调，以超过95%的准确度推广到12位数加法，比暂存器高出40%以上。这一显著的改进表明，教授LLM显式使用规则有助于他们学习基于规则的推理，并在长度上更好地概括。
尽管残差连接有助于极深网络训练，但其多分支拓扑结构不利于在线推理 。这也就促使了诸多研究员设计推理时无残差连接的CNN模型。比如，RepVGG将训练时的多分支结构重参数为推理时的单分支类VGG结构，当网络相对浅时表现出了非常优异性能 。然而，RepVGG无法将ResNet等价转换为类VGG结构，这是因为重参数机制仅适用于线性模块 ，而将非线性层置于残差连接之外则会导致有限的表达能力，对于极深网络影响尤为严重。
---- 新智元报道 编辑：桃子 拉燕 【新智元导读】碾压GPT-4识图能力的多模态生成模型来了。华人团队最新提出的InstructBLIP在多项任务上实现SOTA。 GPT-4看图聊天还没上线，就已经被超越了。 近来，华人团队开源了多模态基础模型InstructBLIP，是从BLIP2模型微调而来的模型。 BLIP家族中增加了一个新成员：InstructBLIP 据介绍，InstructBLIP模型更擅长「看」、「推理」和「说」，即能够对复杂图像进行理解、推理、描述，还支持多轮对话等。 比如
今天我将以GoogleNet为例来展示如何在TensorRT中实现细粒度的Profiling并且顺带介绍一下TensorRT的16Bit推理。
图结构学习（Graph Structure Learning, GSL）旨在通过生成新的图结构来捕捉图结构数据中节点之间的内在依赖性和交互关系。
Vue Router 过渡是向Vue应用程序添加个性的一种快速简便的方法。 它让我们可以在应用程序的不同页面之间添加平滑的动画/过渡效果。
两天没有写东西，大家是不是把我忘了都~今天偶然看见了这个蓝色的小东西，顺手摸了摸，感觉要写点什么。
经过测试使用发现，RDS PostgreSQL 存在限制的主要有两类 SQL 命令：
纵观机器学习领域，主要趋势之一是专注于将软件工程原理应用于机器学习的项目激增。 例如，Cortex再现了部署无服务器功能但具有推理管道的体验。类似地，DVC实现了现代版本控制和CI / CD管道，但仅用于ML。
王新民 编译自 GitHub 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 去年10月，Google旗下DeepMind在《Nature》上发布第三篇论文，宣布搞出了可微分神经计算机（Differentia
设计模式（Design Pattern）是软件开发领域的宝贵经验，是多人反复借鉴和广泛应用的代码设计指导。它们是一系列经过分类和归纳的代码组织方法，旨在实现可重用性、可维护性和可理解性。使用设计模式，我们能够编写高质量的代码，使其更易于他人理解，并提供了代码可靠性的保证。
minbpe 是用于 LLM 分词中常用的字节对编码（BPE）算法的最小、干净代码。
要让大型语言模型（LLM）充分发挥其能力，有效的 prompt 设计方案是必不可少的，为此甚至出现了 prompt engineering（提示工程）这一新兴领域。
每个人都可以轻松地将数据放入任何模型机器学习或深度学习框架中。但是遵循最佳实践技巧可能有助于提升工作效率。以下是常见的一些方法。
TensorFlow 估算器提供了一套中阶 API 用于编写、训练与使用机器学习模型，尤其是深度学习模型。在这篇博文中，我们描述了如何通过使用异步执行来避免每次调用预测方法时都需重载模型，从而让 TF 估算器的推断提速超过百倍。
大语言模型（LLMs）因其庞大的规模和复杂性而著名，显著增强了机器理解和表达人类语言的能力。LLMs的进步也推动了视觉-语言领域的显著进展，缩小了图像编码器与LLMs之间的差距，结合了它们的推理能力。之前的多模态LLM研究主要集中在结合文本和另一种模态的模型上，如文本和图像模型，或专注于未开源的专有语言模型。为了解决这些挑战，本文介绍了一种新的多模态增强语言模型（AnyMAL），它是一系列多模态编码器的集合，这些编码器被训练用于将来自不同模态（包括图像、视频、音频和IMU运动传感器数据）的数据转换为LLM的文本嵌入空间。通过扩展先前的工作，AnyMAL采用更强大的指令调优LLMs、更大的预训练模态编码器和先进的投影层来处理变长输入。
自从JDK1.5后，jdk新增一个并发工具包java.util.concurrent，提供了一系列的并发工具类。而今天我们需要学习的是java.util.concurrent.lock也就是它下面的lock包，其中有一个最为常见类ReentrantLock，
Linux对我们的生活有着很大的影响。对于新手来说，头一次入手Linux只会让你觉得不适。因为在Linux上，你通常应该使用终端命令，而不是只要点击启动器图像(就像你在Windows上操作那样)。不过别担心，本文介绍的这10个基本的Linux命令和重要命令会帮助你尽快入门。
今天介绍一篇NTIRE2022 Efficient Super Resolution竞赛方案，该方案取得了最低内存占用、第二快的推理速度。推理耗时与内存占用是EISR(Efficient Image Super Resolution)的两个重要考量因素。在该方向上比较知名的方案当属IMDN与RFDN，两者均采用split与concat对蒸馏与聚合的策略进行了探索。相反，序贯式(Sequential)结构避免了频繁的访问前置状态与额外节点，对降低内存占用与推理耗时更有益。
文 | 传感器技术（WW_CGQJS） 12月15日，工信部正式印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》，为2018年到2020年人工智能发展指明了前进的方向。计划中的重点内容是培育八项智能产品和四项核心基础，而智能传感器正排在核心基础的第一位，处于最基础最重要的地位。 万物相连技术链 传感器、大数据、机器学习、人工智能和机器人是怎样拧在一起了呢？在人工智能时代硬件和软件是共生演化的，彼此影响的呢？ “物联网”、“大数据”和“机器人”等,其实这些趋势是相互联系在一起的，拧成一个大趋势， 在这个链条里
做这个方向的项目也有一段时间了，作为算法工程师，主导的大大小小的项目也有几个，有成功交付的，诚然也有烂尾的。回顾整个项目流程，尽管经历酸甜苦辣，但收获颇丰，估写下此文当成2023年终总结吧。
好久不见, 忙完一阵子开始继续更新了, 先让我水一篇杂的. 前段时间为了更好地重构自己的代码而看了《重构: 改善既有代码的设计》这本书, 以下是当时阅读期间做的简单笔记.
DeepStream的Jetson版本基于JetPack 6.0 DP（开发者预览版）。此版本不适用于生产目的。
大型语言模型 (LLM) 在学界和业界都取得了巨大的进展。但训练和部署 LLM 非常昂贵，需要大量的计算资源和内存，因此研究人员开发了许多用于加速 LLM 预训练、微调和推理的开源框架和方法。然而，不同硬件和软件堆栈的运行时性能可能存在很大差异，这使得选择最佳配置变得困难。
在编写程序时，无论是对于初学者(想象一下你上的编程入门课程)还是对于专业开发人员(例如，这个来自谷歌的程序员编译错误案例研究：https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/42184.pdf)，大量时间都用于调试或修复源代码错误。自动化程序修复可以极大地提高编程和学习编程的生产效率。在我们最近发表在 ICML 2020上的工作《Graph-based, Self-Supervised Program Repair from Diagnostic Feedback》中，我们研究了如何使用机器学习来自动修复程序。
这个模型于两周前发布，采用了与 Sora 相同的 DiT（Diffusion Transformer）架构，一经发布就引起了不小的轰动。
描述逻辑的公理可以用来定义术语,所以称为Terminological Box,简称Tbox
Transformer 架构可以说是近期深度学习领域许多成功案例背后的主力军。构建深度 Transformer 架构的一种简单方法是将多个相同的 Transformer 「块」（block）依次堆叠起来，但每个「块」都比较复杂，由许多不同的组件组成，需要以特定的排列组合才能实现良好的性能。
深层神经网络是一种功能强大、应用广泛的模型，能够多级抽象提取任务相关信息。然而，这种成功通常是以计算成本、高内存带宽和长推理延迟为代价的，这使得它们无法部署在资源受限和时间敏感的场景中 ，如边缘推理和自动驾驶汽车。
2.支持函数式编程（高阶函数、内置的map和reduce）和面向对象编程（对象、继承）的混合编程风格
您是否曾经利用 Siri、Alexa 或者 Cortana 以对话方式设置闹钟、呼叫朋友甚至是安排会议日程？相信大多数朋友和我一样，感觉虽然这些方案在日常生活与工作中能够起到一定作用，但仍然很难与之谈论一般性、特别是哲学层面的话题。 通过自然语言与机器交互属于通用型人工智能方案的基本要求之一。这一 AI 研究领域被称为对话系统、口语对话系统或者是聊天机器人。在这类场景下，机器需要能够结合对话背景为用户提供翔实的答案，而且在理想情况下应实现与人类无异的沟通效果。 但在实践当中，最后一项要求往往很难达成。不过
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