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    在错误分析中并行多个想法

    • 解决“大型猫科动物(greast cats)”(狮子或豹子等)被错认家猫(宠物)的问题 • 提高系统在模糊(Blurry)图像上的表现 • … 你可以并行并且有效的评估这些想法。...用有小开发集里的4个错误分类样本来说明这个过程,你的表格大概将会是下面的样子: 表格中Image3的Great cat和Blurry列都被勾选了:可以将一个样本与多个类别相关联, 这就是为什么最后的百分比加起来不足...实际中,当你查看样例时,可能会受到启发,然后提出一些新的错误类别。例如,当你查看过十几张图像后,你发现许多错误都经过Instagram(一款美图软件)的滤镜处理。...你可以在表格中添加一列Instagram,看看图像是否被滤镜处理过。手动查看算法出错的样例,并思考正常人是如何将这些样例正确分类的。这通常会启发你提出新的类别和解决办法。...你还必须考虑在不同错误类别上取得的进展,以及每个错误类别所需的工作量。

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    在错误分析中并行多个想法

    • 解决“大型猫科动物(greast cats)”(狮子或豹子等)被错认家猫(宠物)的问题 • 提高系统在模糊(Blurry)图像上的表现 • … 你可以并行并且有效的评估这些想法。...表格中Image3的Great cat和Blurry列都被勾选了:可以将一个样本与多个类别相关联, 这就是为什么最后的百分比加起来不足100%的原因。...实际中,当你查看样例时,可能会受到启发,然后提出一些新的错误类别。例如,当你查看过十几张图像后,你发现许多错误都经过Instagram(一款美图软件)的滤镜处理。...你可以在表格中添加一列Instagram,看看图像是否被滤镜处理过。手动查看算法出错的样例,并思考正常人是如何将这些样例正确分类的。这通常会启发你提出新的类别和解决办法。...你还必须考虑在不同错误类别上取得的进展,以及每个错误类别所需的工作量。

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    密码技术在个人信息合规中的应用与落地

    本文将首先就对称与非对称加密、摘要算法等密码学基本知识进行简要介绍,然后梳理其在个人信息处理安全保障的合规落地,并结合同态加密等最新密码技术对个人信息去标识化与匿名化进行剖析,以期为企业在合规落地的过程提供指引...密码技术在个人信息合规中的使用场景 (一)个人信息传输的保密性 《个保法》第五十一条规定,应个人信息处理者当采取相应的加密等技术措施,防止未经授权的访问以及个人信息泄露、篡改、丢失。...(四)同态加密在个人信息合规中的应用 个人信息存储与传输加密,是为保障个人信息的静态存储与动态传输安全,而同态加密(Homomorphic Encryption)的发展与应用,可确保个人信息加工使用过程中的保密性与隐私安全...结语 本文首先对密码学的基本知识做了简要介绍,并就不同的加密技术在个人信息合规中的不同场景下应用落地做了粗浅分析。...企业应当在充分拆解与梳理合规义务的基础上,从信息系统层面出发对其进行落地,才能有效保证个人信息的安全和企业在个人信息处理中的合法合规。 参考文献: 1. [加]Douglas R.

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    聊聊在Python如何实现并行

    目录 何为并行和并发Python有哪些相关的模块该如何选择合适的模块CPU-bound和I/O-bound问题threading、asyncio和multiprocessing优劣抉择结论 何为并行和并发...在文章开始之前先看看来自 StackOverflow 的一篇回答是如何解释并行和并发的。...至于为啥有这么多名称,因为在具体执行上会有些细微差别,例如 Async IO 和 Threading 所代表的处理逻辑并不一样。 对于并行而言就比较孤独了,只有 multiprocessing 。...how-does-asyncio-actually-work/51116910#51116910 至于 multiprocessing ,与 asyncio 和 threading 设计思路完全不一样,multiprocessing 中每一个进程都拥有自己的...asyncio 是Python3才引入的模块, 在Python3.5以后又进一步引入了async和await关键字,3.7简化了运行模式整合进running函数中。

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    Postgresql 理解cache 在 postgres中的意义 与 share buffer 到底设置多大性能最好

    POSTGRESQL 数据库的CACHE 要接受什么,数据,以及索引,这些信息已8KB的块存储在磁盘上,在需要处理的时候,需要将他们读入4KB的为存储单元的CACHE 中。...PG 通过postmaster 为每一个数据库数据的访问分配一个基于他下面的子进程,并且这些进程在访问 share buffer后,基于LRU算法会让这些数据持续的在缓冲中,当这些数据在一定时间不再需要后...我们做一个实验,看看数据在内存中和不再内存中查询的差别(以下实验在传统SATA磁盘系统) 我们灌入5000万的数据到PG的数据库中。通过语句我们可以查出表在内存中的数据块的数量。...通过pg_prewarm 将数据加载进缓存中。 可以看到这次查询的时间仅仅需要2秒钟 执行计划也没有什么不同。此时这就能证明,数据在buffer中 和不再buffer中的巨大区别....pgbench -i --unlogged-tables -s 500 -U postgres -p 5432 -d pgbench 之前写的一篇与这个有关的文字 PostgreSQL 自己的 DB buffer

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    Java 中的并行处理

    背景 本文是一个短文章,介绍Java 中的并行处理。 说明:10多分钟读完的文章我称之为短文章,适合快速阅读。...2.知识 并行计算(parallel computing)一般是指许多指令得以同时进行的计算模式。在同时进行的前提下,可以将计算的过程分解成小部分,之后以并发方式来加以解决。...3、在执行完毕后,可能会有个 " 归纳 " 的任务,比如 求和,求平均等。 再简化一点的理解就是: 先拆分 --> 在同时进行计算 --> 最后“归纳” 为什么要“并行”,优点呢?...从理论上讲,在 n 个并行处理的执行速度可能会是在单一处理机上执行的速度的 n 倍。...Java 中的并行处理 JDK 8 新增的Stream API(java.util.stream)将生成环境的函数式编程引入了Java库中,可以方便开发者能够写出更加有效、更加简洁的代码。

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    流水线并行 在推理过程中优势与实质

    流水线并行在推理过程中优势在推理过程中,即便不需要保存中间结果和进行反向传播,流水线并行仍然具有一定优势:- **提高计算资源利用率**:流水线并行可以将模型的不同部分分配到不同的计算单元(如 GPU...流水线并行可以将模型按层或模块进行切分,使得模型能够在多个计算单元上运行,解决了内存限制的问题,确保推理过程能够顺利进行。例如,在一个大型语言模型的推理中,模型可能有几十甚至上百层。...采用流水线并行,将模型的不同层分布在多个 GPU 上。...当输入一个文本序列进行推理生成时,数据在不同 GPU 上的不同层之间快速流动,每个 GPU 都在忙碌地进行计算,从而加快了生成文本的速度,提高了系统的响应效率,这在实际应用中能够提升用户体验。...流水线并行的实质流水线并行中,不同阶段(如卷积层、全连接层等)是按顺序依次处理数据的不同部分;在流水线并行中,重点在于让不同的计算阶段(对应不同的计算设备或计算单元)能够在**时间上重叠工作**,提高计算资源的

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    分布式训练中数据并行远远不够,「模型并行+数据并行」才是王道

    图 2:不同的训练并行化策略,2(a) 展示了数据并行化训练,2(b) 展示了模型并行化训练。 该研究发现,在规模较大的情况下,混合训练在最小化端到端训练时间方面比仅使用 DP 更加高效。...真实实验表明,在两个 GPU 的设置中获得的 1.32 倍模型并行加速在 DLPlacer 预测加速的上下 6% 的区间内。...使用模型并行化在两个 GPU 上分割每个网络可能带来每个时间步的加速。下表 1 展示了三种网络在测试系统上的 MP 加速。...该工具可以通过提取模型中不同操作之间的并行化来实现资源最大化利用,同时最小化计算节点间移动数据的通信开销。 下图 6 展示了 DLPlacer 工具的工作流程: ?...案例研究:Inception-V3 下图 8 中蓝条表示 DLPlacer 估计的每时间步 MP 加速(经过正则化处理),橙条表示按照 DLPlacer 找到的最优布局在真实芯片上进行 Tensorflow

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    MySQL5.7并行复制中并行的真正含义

    如果事务具有相同的last_committed,表示这些事务都在一组内,可以进行并行的回放。这个机制也是Commit-Parent-Based SchemeWL#6314中的实现方式。...在每一次存储引擎提交之前,计数器值就会增加。 在master上,在事务进入prepare阶段之前,全局计数器的当前值会被储存在事务中。这个值称为此事务的commit-parent。...在master上,commit-parent会在事务的开头被储存在binlog中。 在slave上,如果两个事务有同一个commit-parent,他们就可以并行被执行。...所以官方对并行复制的机制做了改进,提出了一种新的并行复制的方式:Lock-Based Scheme Lock-Based Scheme WL#7165 实现:如果两个事务在同一时间持有各自的锁,就可以并发执行...但是经过测试,这个参数在MySQL5.7.18中设置之后,也无法保证slave上事务提交的顺序与relay log一致。

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    一文透析腾讯安全多体系融合策略在合规中的优势

    28日在CIS 2019网络安全创新大会上,腾讯安全专家王余进行了题为《云租户等保合规探索》的演讲,他在演讲中提到“腾讯作为云服务商,一直以来希望将自身高效通过等保以及其它合规的经验分享给用户,并通过能力的输出...而管理体系建设和运营的难中之难,则在“落地”二字,包括多项流程规范的落地,也包括管理体系和技术体系的融合。”...又是通过怎样的优化合规治理方式,在一次审核中完成多达七项标准的合规认证的呢?本文将从企业安全治理的角度,分析腾讯安全多体系融合策略在标准管理和合规治理中的优点。...这样一来,合规部门和产品部门在日常准备审核文档时时只需要按照五大体系来筹备,产品现场审核时也不再需要针对不同的标准体系进行划分,大大提高了审核效率,降低了平台和产品一线员工的审核压力。...在技术能力层面,目前,腾讯公有云已通过等级保护三级、腾讯金融云已通过等级保护四级要求,可以为云租户提供一个合规的云平台,这也是租户业务系统通过等级保护2.0测评的先决条件。

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    从 Notion 分片 Postgres 中吸取的教训(Notion 工程团队)

    到 2020 年年中,很明显,产品的使用将超过我们值得信赖的 Postgres 单体的能力,后者在五年和四个数量级的增长中尽职尽责地为我们服务。...在我们最初的研究中,我们还考虑了打包的分片/集群解决方案,例如用于 Postgres 的 Citus 或用于 MySQL 的 Vitess。...并非所有这些表都需要分片,但是如果一条记录存储在主数据库中,而其相关块存储在不同的物理分片上,我们可能会在写入不同的数据存储时引入不一致。...例如,考虑一个存储在一个数据库中的块,在另一个数据库中具有相关的评论。如果块被删除,评论应该被更新 — 但是,由于事务性保证只适用于每个数据存储,所以块删除可能成功,而评论更新可能失败。...逻辑复制:内置的 Postgres 功能,使用发布/订阅模型将命令广播到多个数据库。在源数据库和目标数据库之间修改数据的能力有限。

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    并行编程中的lock free技术

    lock free (中文一般叫“无锁”,一般指的都是基于CAS指令的无锁技术) 是利用处理器的一些特殊的原子指令来避免传统并行设计中对锁(lock)的使用。...在并行编程方面,函数式的那些东西(比如Erlang、Haskell之类的)算得上是另起炉灶,而lock free算得上是就地解决吧。...不过我想无论是否在实际当中使用lock free技术,了解和研究这项技术本身都会对理解并行编程有很大的帮助。...= value; return true; } return false; } 如果以前没有真正了解过lock free技术,可能会产生疑惑,这个函数对解决我们并行中的竞争问题能有什么帮助呢...上面的copy操作效率比较低,所以牛牛们在具体应用中想出了各种方法来减小数据copy的粒度。不过无论如何,将CAS语句实现成多条需要读写原始dest数据的操作都是不正确的。

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