嗨，我们要开始了。我叫马修·尼斯利。我是NVIDIA的深度学习compiler PM，今天我将介绍一些针对NVIDIA Tensorcores的使用方法。首先我要讲一下Cutlass。我会给你一些背景和概述，为什么你可能会使用它，一些最新和即将推出的功能，然后我会概述一下开放平台Triton。如果你刚刚参加了上一场讲座的话那你已经是懂哥了。
过去几年深度学习领域的主要炒作绝对是Transformers 。自从在 2017 年发表被超级引用的论文Attention Is All You Need以来，许多研究人员一直在努力改进它们并将其应用于每个可能的领域。虽然最初为 NLP 而生，但人们对应用于视觉的 Transformers 的兴趣呈指数级增长，并且自 ViT 推出以来，许多研究小组已经提出了其架构的不同变体。
BricsCAD是功能强大的CAD软件平台，功能齐全，功能强大的CAD设计平台，针对特定行业，为C ++，LIps，VBA和.Net提供了一套标准API。可在Windows，Mac和Linux上统一.dwg的2D CAD和3D直接建模无论您是初学者还是经验丰富的CAD专业人员，您很快就会使用软件中众多提高生产力的功能来创建绘图。
PCDJ DEX是一款专业的DJ软件，可以帮助用户进行音乐混音和创作。它支持多种音频格式，包括MP3、WAV、AAC和FLAC等，并且可以使用外部DJ设备进行控制。PCDJ DEX还提供了多种特效和样式，可以让用户创造出自己独特的音乐风格。
前两天我们用Jetson NANO做个AI“云监工” ,一些朋友留言建议我们找原始视频。于是我们到Youku上找火神山的施工视频，发现还真有一些，所以我们今天再做一个测试。
也可以使用Cmd编辑Tex文件，当然也可以使用其他文本编辑器来编辑Tex文件，这里为了方便起见，使用自带的编辑器TeXworks。
USB接口的二维码和条形码扫码枪对计算机而言就是一个类似键盘的输入设备，扫码就相当于按下键盘发送文字到焦点框。所以我们看到演示视频里都是打开记事本或者excel都可以接收到扫码数据。
| | | | | input | demuxer | encoded data | decoder | file | ———> | packets | —–+ |__| |____| | v ____ | | | decoded | | frames | |__| ___ ______ | | | | | | | output | <——– | encoded data | <—-+ | file | muxer | packets | encoder |__| |______| ffmpeg的调用了libavformat库（含分流器）来读取输入文件并获得含有从他们编码的数据包。 当有多个输入文件，ffmpeg试图保持同步通过在任何活动的输入流跟踪最低的时间戳。 编码的数据包然后被传递到解码器（除非复制音频流被选择用于流，见进一步的说明）。解码器产生的未 压缩帧（原始视频/PCM音频/…），它可以进一步通过过滤进行处理（见下一节）。过滤后，这些帧被传递到 编码器，其编码它们并输出编码的数据包。最后这些被传递到复用器，并写入编码数据包到输出文件。
2024年3月22日，Suno AI正式发布新版本V3 。目前使用Suno几乎没有任何技术门槛，可以纯粹的通过选择曲风、输入歌词来完成一首歌的创作。接下来这句话直接点，大家可以无门（梯）槛（子）直接打开试试：https://app.suno.ai/
其实在TextView中遇到排版自动换行而导致混乱不堪的情况是非常常见的，而且导致这种问题产生的原因就是英文和中文混合输入，半角字符和全角字符混合在一起了。一般情况下，我们输入的数字、字母以及英文标点都是半角字符，所以占位无法确定，它们与汉字的占位不同，由于这个原因，导致很多文字的排版都是参差不齐的。 原因找到了，自然解决方法就来了，一般有以下两种方法来解决这种问题。 1、将TextView中的字符全角化。即将所有的数字、字母及标点全部转为全角字符，使它们与汉字同占两个字节，这样就可以避免由于占位导致的排版
在教学的应用上，很多时候都需要混合输入带音调的拼音。但是无论是哪个输入法都无法满足需求，于是我就开发了一个。
小林：这是个定义在 <assert.h> 中的宏, 用来测试断言。一个断言本质上是写下程序员的假设, 如果假设被违反, 那表明有个严重的程序错误。例如, 一个假设只接受非空指针的函数, 可以写:assert(p != NULL);一个失败的断言会中断程序。断言不应该用来捕捉意料中的错误, 例如malloc() 或 fopen() 的失败。
在我辅导上初中的女儿时，创建了两个学习辅助网站：一个是https://www.idanci.top，鲁教5+4版初中英语背单词工具网站，另一个是网上记错题的https://www.icuoti.top 。前者已经做好几个月了，后者昨天刚写完首页的帮助文档，算是告一段落。实话说我也不知道这个网站能不能帮助到谁，对我来说不完结它总是个心思，只有结束这个才能开始下一个项目。以下是https://www.icuoti.top 的帮助文档。
最初写算法时，是用Scanner的。因为当时接触的测试数据基本都是以算法的复杂度为主，但是后面遇到大量的输入数据时。发现Scanner远远不能满足条件。下面列出几种常用的输入输出方式。(输出统一用printwriter，系统的system.out太慢，结尾要释放缓存才能输出，不然数据放在缓存中输不出来) 1：Scanner 这个类最慢，但是最好用，因为这个类没有缓存处理，所以io方面大量输入读取特别慢。
组装训练好的模型就像编写ensemble_model一样简单。它仅采用一个强制性参数，即经过训练的模型对象。此函数返回一个表，该表具有k倍的通用评估指标的交叉验证分数以及训练有素的模型对象。使用的评估指标是： 分类：准确性，AUC，召回率，精度，F1，Kappa，MCC 回归：MAE，MSE，RMSE，R2，RMSLE，MAPE 可以使用ensemble_model函数中的fold参数定义折叠次数。默认情况下，折叠倍数设置为10。默认情况下，所有指标均四舍五入到4位小数，可以使用round参数进行更改。有两种可用于合奏的方法，可以使用ensemble_model函数中的method参数设置。这两种方法都需要对数据进行重新采样并拟合多个估计量，因此可以使用n_estimators参数来控制估计量的数量。默认情况下，n_estimators设置为10。 该函数仅在pycaret.classification和pycaret.regression模块中可用。
该项目可以从github上查看：https://github.com/openai/chatgpt-retrieval-plugin。
次优的嵌入模型、低效的分块以及缺乏元数据过滤可能会影响LLM响应的相关性。以下是应对方法。
近来在笔者所参与的一款产品中涉及到口令安全的功能设计，其中一项功能是有关于口令强度的。在设计该功能过程中势必涉及到口令强度的划分设计，怎样的口令才算是低强度的，怎样的口令才算是高强度的？目前诸多的Web系统注册功能中的口令强度设计及划分也无统一标准，更有甚者是直接根据口令长度来设计的口令强度划分。 如果要评判一则口令是强是弱，就必须先考虑影响口令强度的因素：复杂性和长度，因为我们在输入口令时只有这两种维度的选择：要么多输入一些特殊字符增强复杂性，要么多输入一些混合字符/字母
“整天都在说人工智能，可人工智能到底在哪里呢，为什么到了2022年，自动倒车入库的功能都没普及，导致科目二考试还是那么难。”除了文字上的抱怨，还特意加了张某自动驾驶企业的宣传图。
昨天由于太忙，没有发文章。今天看了一下统计信息，3篇图文信息的阅读人数分别人34、41、20，虽然最后一篇发的比较晚，但也过去两天了，看来，周末时间看的人比较少。大家可能都去娱乐了吧，看来周末我小休一下也是对的。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】强化学习也要进入预训练时代了！ 基础模型（foundation models）在监督和自监督学习问题上展现出强大的领域适应性（adaption）和可扩展性（scalability），但强化学习领域仍然没有基础模型。 最近DeepMind的Adaptive Agents团队提出了一种人-时间尺度（human-timescale）自适应智能体AdA（Adaptive Agent），证明经过大规模训练后的RL智能体也能具有通用上下文的学习能力，该算法可以
Julia有一个用于将数学运算符的参数提升为通用类型的系统，在其他各个部分中都提到了该系统，包括整数和浮点数，数学运算和基本函数，类型和方法。在本节中，我们将说明此提升系统如何工作，以及如何将其扩展为新类型并将其应用于除内置数学运算符之外的函数。传统上，就促进算术参数而言，编程语言分为两个阵营：
Hash ，一般叫做散列算法，就是把任意长度的输入通过散列算法，变换成固定长度的输入，相当于一种压缩映射，将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
机器之心报道 编辑：陈萍、小舟 共有 5 篇论文获得 NAACL 2022 论文奖项，包括最佳新任务和新资源论文、最高效 NLP 论文、最佳新任务论文、最佳新方法论文和以人为中心的 NLP 专题最佳论文。 NAACL 会议是 ACL 的的北美分会，每年举办一次，也是 NLP 领域备受关注的顶会之一。NAACL 主要涉及对话、信息抽取、信息检索、语言生成、机器翻译、多模态、统计机器学习等多个方面。 今年共有 5 篇论文获得 NAACL 论文奖项，包括最佳新任务和新资源论文、最高效 NLP 论文、最佳新任务论文
前几篇文章着重介绍了后端服务数据库和多线程并行处理优化，并示例了改造前后的伪代码逻辑。当然了，优化是无止境的，前人栽树后人乘凉。作为我们开发者来说，既然站在了巨人的肩膀上，就要写出更加优化的程序。
SIGIR 2022已公布录用论文，投稿长文794篇/短文667篇，录用长文161篇/短文165篇，录用率长文20%/短文24.7%，完整录用论文列表见https://sigir.org/sigir2022/program/accepted/。
动态视图合成旨在从捕捉到的视频中重建动态3D场景，并创建沉浸式虚拟回放，这是计算机视觉和计算机图形学领域长期存在的研究问题。对这项技术的实用性至关重要的是它能够以高保真度实时渲染，使其能够应用于VR/AR、体育广播和艺术表演。最近，隐式神经表示在通过可微分渲染从 RGB 视频重建动态 3D 场景方面取得了巨大成功。尽管动态视图的合成结果令人印象深刻，但现有的方法通常由于昂贵的网络评估过程需要几秒钟甚至几分钟才能以 1080p 的分辨率渲染图像。
近日，知名编程语言 Ada 与 SPARK 所属公司 AdaCore 表示，英伟达的产品运行着许多经过正式验证的 SPARK 代码。对于安全较为敏感的应用程序或组件，英伟达安全团队正在用 SPARK 语言取代 C 语言。
---- 新智元报道 编辑：好困 LRS 【新智元导读】浙江大学联手西湖大学发布全新数据混合策略AutoMix，具有更高的准确率和更低的计算需求，一同发布的还有一个all-in-one的数据混合仓库！ 数据增强一直是图像领域的基本操作，能够在数据量不变的情况下，增强神经网络的泛化性能，尤其是对Transformer等大参数量的模型来说，数据量不够很容易导致欠拟合。 数据混合增强（data mixing augmentation）技术是一种新兴的增强方法，比如说需要对狗和猫的图像进行分类，图像混合
OpenAI最近发布了他们的新一代嵌入模型embedding v3，他们将其描述为性能最好的嵌入模型，具有更高的多语言性能。这些模型分为两类:较小的称为text- embeddings -3-small，较大且功能更强大的称为text- embeddings -3-large。
如果能提前准确预测这些信息，可以为医生提供重要见解，从而能够相应并有效地进行患者治疗。以下演示了对流行的心脏疾病数据库进行的探索性数据分析。除此之外，还使用不同方法（如逻辑回归、随机森林和神经网络）进行心脏病预测。
在产品中使用LLM的下一阶段，重点是让它们生成的响应/回复更加「超前高速化」(hyper-specific)。
a. actor是由30个char组成的数组 b. betsie是由100个short组成的数组 c. chuck是由13个float组成的数组 d. dipsea是由64个long double组成的数组
作者：Adam Korczynski、David Korczynski、Sahdev Zala
Istio 是平台工程师信任的一个项目，用于在其 Kubernetes 生产环境中实施安全策略。我们非常关注代码的安全性，并维护一个健壮的漏洞管理程序[2]。为了验证我们的工作，我们定期邀请项目的外部审查，我们很高兴地公布我们的第二次安全审计的结果[3]。
课程学习自 知乎知学堂 https://www.zhihu.com/education/learning
硬件描述语言HDL(Hardware Description Language ) 类似于高级程序设计语言. 它是一种以文本形式来描述数字系统硬件的结构和行为的语言, 用它可以表示逻辑电路图、逻辑表达式，复杂数字逻辑系统的逻辑功能。用HDL编写设计说明文档易于存储和修改，并能被计算机识别和处理.
ChatGPT 的出现让大模型再一次成为业界的关注热点，然而，并不是每个组织都要去训练及生成大模型的，而且各个组织的技术积累和计算资源也不太允许这样去做。更多的时候， 我们还是基于大模型开发业务应用。所谓智能原生（AI Native），往往是指那些没有大模型就无法成立的应用，那是一些新的业务机会和挑战。很多时候， 我们还只是Applied AI， 即通过AI 尤其是大模型为应用赋能。
在传统操作系统中，每个进程有一个地址空间和一个控制线程。事实上，这几乎就是对进程的定义。不过，经常存在同一个地址空间中并行运行多个控制线程的情况，这些线程就像分离的进程（或者理解为微型进程）。线程和进程的区别是进程有独立的地址空间，而线程没有。一个进程内的地址空间是其内部的所有控制线程所共享的，这也是为什么开发者要了解资源竞争、加锁、解锁、死锁等线程问题的原因之一。本文将对线程进行系统性介绍。主要包括：线程出现的意义（即线程的作用）、经典线程模型、POSIX线程（pthread）、线程的实现。 一些名词：
本文摘自《Python编程：从入门到实践》一书，本书是Amazon编程入门类榜首图书，是一本全面的Python编程从入门到实践教程，带领读者快速掌握编程基础知识、编写出能解决实际问题的代码并开发复杂项目。 参与方式：在评论区留言，谈谈你对本章节的内容理解，根据评论质量和评论点赞数，综合排名前五的用户可获得本书，活动截止时间为10月1日（周日）晚22点。感谢图灵教育对活动的支持。 第 2 章 变量和简单数据类型 在本章中，你将学习可在Python程序中使用的各种数据，还将学习如何将数据存储到变量中，以
依赖于光成像传感器的自动驾驶汽车的视线常常难以穿透雾这样会致盲光传感器的环境。但是，麻省理工学院的研究人员开发出了一种亚太赫兹辐射接收系统，它可以在传统方法失效时帮助无人驾驶汽车行驶。
最近百度公布的数据显示，自1月25日春节假期以来，百度输入法日均语音请求量已破10亿次大关，再创行业历史新高。
选自 python-machine-learning-book on GitHub
这是“AI国家队”科大讯飞正在探索的新路。与互联网不同，在人工智能领域中，To C业务反而未经大范围开拓。
本文作者是高级系统开发工程师 Torbear Gannholm。Torbear 有着 30 多年的开发经验，对技术很深刻的理解。对于什么是好的编程语言，他发表了一篇文章分享了自己的观点。以下是他的全文：
此次命名为“君士坦丁堡”的ETH硬分叉，采用的是以太坊主要客户端 Parity 的开发者 Afri Schoedon 的提案——EIP1234。此次升级目的在优化以太坊的各个性能，比如让以太坊更好的支持状态通道等 Layer 2 网络，将以太坊的共识算法从 PoW 转变成 PoW + PoS 的混合共识算法，以提高区块链的效率、降低能耗；与此同时，以太坊的区块奖励也相应降低，将从 3ETH 减少到 2ETH。
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