今天给大家解读NeurlPS 2022中阿里妈妈在CTR预估模型方面的最新进展:Adaptive Parameter Generation(APG)。APG针对每个样本动态生成定制化的模型参数,实现了千样本千模,显著提升了点击率预估效果,并且应用到阿里妈妈搜索广告系统中,带来3%的点击率提升和1%的收入提升。
Google的文件系统GFS是一个典型的分布式文件系统,也是一个分布式存储的具体实现方式。日常的工作和生活中使用的网盘也是一个典型的分布式文件系统。
大家好,上节介绍了VBA数组中的LBound和UBound等函数,本节介绍剩余的数组函数,Erase函数、Split函数和Join函数。
为什么要用ForkJoinPool?ForkJoinPool的优势在于,可以充分利用多cpu,多核cpu的优势,把一个任务拆分成多个“小任务”,把多个“小任务”放到多个处理器核心上并行执行;当多个“小任务”执行完成之后,再将这些执行结果合并起来即可。——《疯狂Java讲义》
在我的开源项目中有一个组件是用来发送消息和展示消息的,这个组件的逻辑很复杂也是我整个项目的灵魂所在,单文件代码有1100多行。我每次用webstorm编辑这个文件时,电脑cpu温度都会飙升并伴随着卡顿。
矩阵分解在机器学习领域有着广泛应用,是降维相关算法的基本组成部分。常见的矩阵分解方式有以下两种
在Hive中会有很多数据是用Json格式来存储的,如开发人员对APP上的页面进行埋点时,会将多个字段存放在一个json数组中,因此数据平台调用数据时,要对埋点数据进行解析。接下来就聊聊Hive中是如何解析json数据的。
如果你没有直观印象,可以联想一下你的电脑硬盘容量,标配是 500G-1TB,大部分人用了一两年,可能这部分容量都没用完。而 1PB=1024TB=1048576GB。
但是有同学提问,它的单细胞表达量矩阵是五万到十万个细胞,并不想预先拆分成为单细胞亚群分组,所以没办法使用AverageExpression得到一个简单的表达量矩阵,想直接对全部的单细胞矩阵进行gsva,但是矩阵每次都会内存溢出,大家也可以尝试下面的代码:
相信不少开发者在遇到项目对数据进行批量操作的时候,都会有不少的烦恼,尤其是针对数据量极大的情况下,效率问题就直接提上了菜板。
当然最直接的办法就是采用前人已经总结好的问题思考框架,比如在战略分析领域有经典的SWOT框架、BCG矩阵或GE矩阵(图1)等。
字符串作为平时使用最多的数据类型,其常用的操作我们还是很有必要熟记于心的,本文整理了多种字符串的操作的案例,还是非常用心,记得点赞收藏哦
AI 开发者按,本文的作者是数据科学家 Maël Fabien。在过去的几个月里,他在个人博客上写了 100 多篇文章。这个内容量相当可观。他突然想到一个主意:训练一个能像他一样说话的语言生成模型。
本文的作者是数据科学家 Maël Fabien。在过去的几个月里,他在个人博客上写了 100 多篇文章。这个内容量相当可观。他突然想到一个主意:训练一个能像他一样说话的语言生成模型。
看到这个标题,很多朋友肯定按捺不住要说「不是吧,又来写这种陈词滥调被人写了几万遍的主题?」,还要附带狗头。我也很无奈啊,想码字奈何没硬货,只能东摘西抄了。不过呢,本文还是和其他相同主题有不同的内容,相信能给大家一点收获~
雷锋网授权转载 网站: http://www.leiphone.com/ 微信: leiphone-sz 当吴恩达还在Google训练电脑矩阵使用人工智能,识别喵星人视频时,他并非一帆风顺。 Google在世界各地的数据中心拥有海量计算机,对于吴恩达的工作,计算量绝对绰绰有余。但配置如此强大的计算机集群并不是一件容易的事情,如果有一台服务器忽然当机(如果你同时使用1000台机器,这种事情几乎每天都会发生),就会减小准确性。 吴恩达透露,这是深度学习世界里众多问题之一,如今大数据和人工智能里最热的议题是:
前期迭代懒得优化,来一个需求,加一个if,久而久之,就串成了一座金字塔。 当代码已经复杂到难以维护的程度之后,只能狠下心重构优化。那,有什么方案可以优雅的优化掉这些多余的if/else? 1. 提前r
在Excel中,我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列,可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。
来源:AI蜗牛车、极市平台本文约9200字,建议阅读10+分钟本文为你简要介绍几种常见的CNN优化方法,并分享相关经验。 作者丨黎明灰烬来源|https://zhuanlan.zhihu.com/p/80361782 引言 卷积(Convolution)是神经网络的核心计算之一,它在计算机视觉方面的突破性进展引领了深度学习的热潮。卷积的变种丰富,计算复杂,神经网络运行时大部分时间都耗费在计算卷积,网络模型的发展在不断增加网络的深度,因此优化卷积计算就显得尤为重要。 随着技术的发展,研究人员提出了多种优化算法
给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 wordDict,在字符串中增加空格来构建一个句子,使得句子中所有的单词都在词典中。返回所有这些可能的句子。 说明: 分隔时可以重复使用字典中的单词。 你可以假设字典中没有重复的单词。
作为一个对线性代数一无所知的开发者,想快速对向量和矩阵进行一个了解和认识,那么本文就正好适合你。
C++对字符串组装没有一个很直接好用的函数,这里利用C的snprintf()函数,提供一个可用的函数:
CyclicBarrier和CountDownLatch都是Java中常用的多线程同步工具,它们主要用来协调多个线程之间的行为,以便达到某种共同目标。虽然它们有一些相似之处,但在应用场景和使用方法上也存在着比较明显的区别。
谷歌发明的名为PageRank的网页排名算法使得搜索结果的相关性有了质的飞跃,这一算法被公认为是文献检索中最大的贡献之一,并且被很多大学列为信息检索课程(Information Retrieval)的内容。这篇文章主要是在阅读吴军老师的《数学之美》后来对谷歌的搜索引擎做一个介绍。
当前技术领域容器盛行,已然是一个云原生的时代, 在技术领域都或多或少跟云计算、容器、Kubernetes、云原生应用有着不同的渊源。云原生的技术变更带来了革命性的变化, 节省了成本,使得系统能够快速应对业务的快速迭代发布, 从而推动业务的快速发展。但同时导致了公司对于上云后对于应用的监控,管理发生了很大的变化.
随着Transformer模型的迅速普及,Self-Attention(自注意力机制)和Multi-Head Attention(多头注意力机制)成为了自然语言处理(NLP)领域中的核心组件。本文将从 简要工作、工作流程、两者对比三个方面,解析这两种注意力。
Guava 包含我们在基于Java的项目中依赖的Google的几个核心库:集合,缓存,原语支持,并发库,通用批注,字符串处理,I / O等。
分词:给定一个字的序列,找出最可能的标签序列(断句符号:[词尾]或[非词尾]构成的序列)。结巴分词目前就是利用BMES标签来分词的,B(开头),M(中间),E(结尾),S(独立成词)
并行流就是把一个内容分成多个数据块,并用不同的线程分别处理每个数据块的流。Java 8 中将并行进行了优化,我们可以很容易的对数据进行并行操作。Stream API 可以声明性地通过parallel() 与sequential() 在并行流与顺序流之间进行切换。
Transforme这一模型并不难,依旧是传统机器翻译模型中常见的seq2seq网络,里面加入了注意力机制,QKV矩阵的运算使得计算并行。
2. 因为矩阵相乘是指行*列,故可以把第一个矩阵第一行记作A1和另一个矩阵的第一列记作B1,以下类推.....分别推送到一台服务器上去执行行列乘积,(这就对应于MapReduce中Map)如果这个矩阵的大小为100行*100列,那么我们就需要100台机器去并行执行每行每列的计算乘积。如下图:
今天下午部门内部技术分享是分词器算法。这次的主讲是大名鼎鼎的Ansj分词器的作者-孙健。 作者简介: Ansj分词器作者 elasticsearch-sql(elasticsearch的sql插件)作者,支持sql查询 nlp-lang自然语言工具包发起人 NLPCN(自然语言处理组织)发起人 等等... 网站:http://www.nlpcn.org/ GIT地址:https://github.com/NLPchina 具体作者详情请百度、Google 大神首先对中文分词的概念进行详细的解释
本文介绍的是ICLR2020入选 Oral 论文《Reformer: The Efficient Transformer》,作者来自UC 伯克利和谷歌大脑。
exp表示求e的幂次方,比如上面看到的,e的0次方为1,e的2次方,2.7几,以此类推
词嵌入表示作为机器翻译、问答、文本分类等各种自然语言处理任务的基础,它通常会占到模型参数总量的 20%~90%。存储和访问这些嵌入需要大量的空间,这不利于模型在资源有限的设备上部署和应用。针对这一问题,本文提出了 MorphTE 词嵌入压缩方法。MorphTE 结合了张量积操作强大的压缩能力以及语言形态学的先验知识,能够实现词嵌入参数的高倍压缩(超过 20 倍),同时保持模型的性能。
上次讲完了数组的基本操作,不知道是否熟悉使用了,本篇将要对矩阵部分的操作再进行介绍,这部分的内容我觉得蛮有意思的,不过你们觉不觉得我就不知了,但还是想让你们可以感受到它的有趣之处。
TCP会根据缓冲区的实际大小情况进行包的拆分和合并,所谓粘包,就是将多个小的包封装成一个大的包进行发送。拆包,即是将一个超过缓冲区可用大小的包拆分成多个包进行发送。
奇异值分解(singular value decomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分解,在生物信息学、信号处理、金融学、统计学等领域有重要应用,SVD都是提取信息的强度工具。
本章主要是针对AES加密的原理过程进行梳理。不在于细节,了解各个参数和类的功能来帮助我们再加密是更好的选择如何使用加密。
来源 | OpenAI 编译 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 大型神经网络是当前人工智能领域的热门话题之一,那么,如何训练大模型? 最近,曾推出大规模预训练模型 GPT-3 的 OpenAI 发表了一篇博文,介绍了基于 GPU 的四种节省内存的并行训练方法,分别是: 数据并行——在不同的 GPU 上运行同一批次的不同子集; 流水线并行——在不同的 GPU 上运行模型的不同层; 张量并行——分解单个运算的数学运算,例如将矩阵乘法拆分到 GPU 上; 专家混合(MOE)——仅通过每层的一小部分处理每个示例。 图注
组件化项目,通过gradle脚本,实现module在编译期隔离,运行期按需加载,实现组件间解耦,高效单独调试。
image.png 订单拆分 选项 1:按相同物料拆分 使用此功能可以将一份现有生产订单拆分成多份订单,所有这些订单都用于生产相同的物料(但在开始日期和时间等方面存在差别)。 CO02执行订单拆
选自Medium 作者:Blake West 机器之心编译 卷积神经网络(CNN)经常被用于图像识别、语音处理等领域,是人工智能近年来快速发展的重要组成部分。然而,对于入门人士来说,我们似乎难以理解其
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
在我们讨论Docker的使用场景之前,先来看看Docker这个工具有什么特别的地方吧。
在今年的Google I/O大会上,Google向 Android 引入了新 App 动态化框架(即Android App Bundle,缩写为AAB),与Instant App不同,AAB是借助Split Apk完成动态加载,使用AAB动态下发方式,可以大幅度减少应用体积。现在只须在 Android Studio 中构建一个应用束 (app bundle),就可以将应用所需的全部内容 (适用于所有设备) 都涵盖在内:所有语言、所有设备屏幕大小、所有硬件架构。
Spring Cloud Task是一个用于短暂任务(short-lived task)的框架,通常用于执行一些批量处理任务。但是,有时候需要执行的任务非常大,需要将任务拆分成多个小任务,并行执行以提高执行效率。为了解决这个问题,Spring Cloud Task提供了一个称为“任务分区”(Task Partitioning)的高级特性。
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