本文链接：https://ligang.blog.csdn.net/article/details/80455216 在echarts图表展示时，会遇到数据量差距过大的情况，出现这种情况后，过小的数据往往会影响交互
在echarts图表展示时，会遇到数据量差距过大的情况，出现这种情况后，过小的数据往往会影响交互（比如，点击事件等） option = { xAxis: { type: '
本文将介绍 DeepFloyd IF ，这是一个最先进的开源文本生成图像模型（Text-to-Image），具有高度的逼真度和语言理解能力。
更新下本实验室的两款开源工具箱的进展： 1 - AR lab 效果演示 ? 我一直有关注AR领域的创新，尤其是多屏联动、实时互动、图像分割算法等技术。
本文就来聊聊当数据量相对大时，如何进行对比比对逻辑因用户username是唯一的，因此我们可以利用用户username来进行比对匹配比对实现1、方案一：两层嵌套循环比对即： 将接口的全量数据和我们数据库的全量数据进行循环比对示例...addUsers.add(user); } } }用这种方法，我在测试环境压了30万条数据，比对耗时350毫秒左右总结这三种方案，两层循环效率是最低，而且随着数据量增大会有
CSAPP学习过程 这篇文章主要记录CSAPP书和lab的学习过程，具体某个lab的踩坑过程会分别附单独链接，本文主要是记录漫长的学习过程以及方便想学但是尚未开始学习的同学参考，以下是github的lab...image.png Todo Bilibili翻译课程 lecture 1-4 搭建实验环境 Data lab Bilibili翻译课程 lecture 5-9 Bomb lab Attack...lab 前置材料 一本CSAPP CSAPP的bilibili翻译课程 实验材料 参考经验贴1 参考经验贴2 我想做些什么 开设这个仓库是想记录我做CSAPP的lab的过程，也顺便将踩坑过程分享，帮助后人少走弯路...学习过程（以Lab为单位总结） 简单查阅别的学习经验后，大多数人的分享都说看书再多遍也不如做lab学到的多，lab是课程的精髓，我已经粗略的学过编译原理，计算机组成原理和操作系统，所以我会比较快速的过一遍网课然后开始...lab，目标3个月完成大多数的lab（也许有一些实在不感兴趣的lab会跳过） Timeline 2022-03-30 完成Datalab 2022-03-28 完成实验环境搭建 2022-03-27 完成
第一部分解析了五大热门研究领域的重点文章，包括强化学习、随机优化、连续（非）凸优化、分布式机器学习及递归神经网络等。...第二部分简介本届ICML，第三部分为腾讯AI Lab机器学习团队的首次公开亮相。 腾讯AI Lab去年四月成立，今年是首次参加ICML，共计四篇文章被录取，位居国内企业前列。...图：本届ICML领域主席、腾讯AI Lab主任张潼博士现场发表演讲 图：腾讯AI Lab机器学习团队 图：展台前络绎不绝的学者 以下为腾讯AI Lab机器学习团队在会后对五大研究领域的回顾与独家解析...另外，由于深度学习的流行，一阶优化算法相关论文也占有相当大的比重。...机器学习团队首度亮相 腾讯AI Lab成立于2016年4月，专注于机器学习、计算机视觉、语音识别和自然语言理解四个领域「基础研究」，及内容、游戏、社交和平台工具型四大AI「应用探索」，提升AI
做大模型，还是要回归到难且价值大的事情上去。 作者丨王 悦 编辑丨陈彩娴 2023 年，是国内外大模型疯狂 rush 的一年。...在这场白热化的竞争中，大模型过剩带来的市场挤压感正时刻提醒着参与者所面临的行业洗牌风险。各厂商深知，基础通用大模型，注定是少数人的游戏。...比较这三代数据训练的 7B 模型在下游任务中的性能成长曲线会发现，在新的数据清洗技术的加持下，只使用约60%的训练数据量即可达到使用上一版数据训练 1T tokens的性能表现，而且持续训练后建模能力到达更高的水平...「上海 AI Lab 沉淀的训练数据处理方法和能力，是我们重要的技术优势之一。」林达华表示。...3 书生·浦语 2.0 —— 打造坚实的语言大模型基座 经过 2023 年大模型市场的角逐，不难发现，诸如长窗口、情感计算等任何一个大模型能力上的突破作为优势，持续的时间不会超过三个月，各家的大模型用不了多久就会把能力补齐
第一部分解析了五大热门研究领域的重点文章，包括强化学习、随机优化、连续（非）凸优化、分布式机器学习及递归神经网络等。...第二部分简介本届 ICML，第三部分为腾讯 AI Lab 机器学习团队的首次公开亮相。 腾讯 AI Lab 去年四月成立，今年是首次参加 ICML，共计四篇文章被录取，位居国内企业前列。...本届 ICML 领域主席、腾讯 AI Lab 主任张潼博士现场发表演讲 下图：展台前络绎不绝的学者 以下为腾讯 AI Lab 机器学习团队在会后对五大研究领域的回顾与独家解析。...另外，由于深度学习的流行，一阶优化算法相关论文也占有相当大的比重。...机器学习团队首度亮相 腾讯 AI Lab 成立于 2016 年 4 月，专注于机器学习、计算机视觉、语音识别和自然语言理解四个领域「基础研究」，及内容、游戏、社交和平台工具型四大 AI「应用探索
AI科技评论按：ICML已经落下帷幕，但精彩解析还在继续，下文为腾讯AI Lab机器学习团队在会后对五大研究领域的回顾与独家解析。...腾讯AI Lab去年四月成立，今年是首次参加ICML，共计四篇文章被录取，位居国内企业前列。...此次团队由机器学习和大数据领域的专家、腾讯AI Lab主任张潼博士带领到场交流学习，张潼博士还担任了本届ICML领域主席。...在本次130人的主席团队中，华人不超过10位，内地仅有腾讯AI Lab、清华大学和微软研究院三家机构。 以下为腾讯AI Lab机器学习团队在会后对五大研究领域的回顾与独家解析。...另外，由于深度学习的流行，一阶优化算法相关论文也占有相当大的比重。
文章第一部分是三大前沿领域重点文章解析，包括信息抽取、问答系统和机器翻译等。第二部分是ACL简介及我们NLP团队首次亮相。...上图：腾讯AI Lab主任张潼博士现场演讲座无虚席 下左图：参与ACL的团队；下右图：现场论文展示 从研究领域和前沿思考出发，我们重点关注了三大领域的前沿研究，以下为重点论文评述。...Incorporating Copying and Retrieving Mechanisms in Sequence-to-Sequence Learning 如何让知识问答系统生成自然语言形式的答案目前仍是一大挑战...2、Coarse-to-Fine Question Answering for Long Documents 大规模文档中检索答案在时间有效性上目前仍是一大挑战，由华盛顿大学和谷歌等多家机构联合发表的这篇文章中...四、三大趋势总结 趋势一：神经网络机器翻译的进一步可视化，建立起神经网络内部向量数字和自然语言结构的关联，为神经网络翻译模型提供更有效的理解和调试工具。 趋势二、神经网络机器翻译模型框架的优化。
腾讯AI Lab总监杨巍在会上发表了主题为「人工智能辅助诊疗系统面临的三大技术挑战」的演讲，介绍了腾讯在医疗AI方面的工作和思考，以下为演讲全文—— ?...我是来自于腾讯AI Lab的杨巍。腾讯AI Lab是腾讯于2016年4月成立的企业级人工智能实验室，主要的研究方向是机器学习、计算机视觉、语音识别和自然语言处理。...2017年8月，腾讯 AI Lab 联合腾讯觅影发布了一些医疗AI相关的产品。 ? 今天，我想谈的是人工智能辅助诊疗系统中三大技术难点。我们知道，医生在诊疗过程中有三个非常重要的能力。...这三个能力对应着AI技术在辅诊中面临的三大挑战：医学图谱的建设、诊断模型的建设以及问诊模型的建设。 ? 第一大挑战是医学图谱的建设。...所以针对第一个问题，我们通过在没有标注的医学文本里去学习一个大规模的语言模型——这个模型可以理解为学习词与词之间的语义关系，从而一定程度上减少了对标注数据的数据量的要求。
上图：腾讯AI Lab主任张潼博士现场演讲座无虚席 下左图：参与ACL的团队；下右图：现场论文展示 从研究领域和前沿思考出发，我们重点关注了三大领域的前沿研究，以下为重点论文评述。...Incorporating Copying and Retrieving Mechanisms in Sequence-to-Sequence Learning 如何让知识问答系统生成自然语言形式的答案目前仍是一大挑战...2、Coarse-to-Fine Question Answering for Long Documents 大规模文档中检索答案在时间有效性上目前仍是一大挑战，由华盛顿大学和谷歌等多家机构联合发表的这篇文章中...腾讯AI Lab研究员参与的两个研究[1-2]分别探索了从源端和目标端引入句法信息的可能性。...四、三大趋势总结 趋势一：神经网络机器翻译的进一步可视化，建立起神经网络内部向量数字和自然语言结构的关联，为神经网络翻译模型提供更有效的理解和调试工具。 趋势二、神经网络机器翻译模型框架的优化。
此次团队由机器学习和大数据领域的专家、腾讯AI Lab主任张潼博士带领到场交流学习，张潼博士还担任了本届ICML领域主席。...上图：本届ICML领域主席、腾讯AI Lab主任张潼博士现场发表演讲 下图：展台前络绎不绝的学者 以下为腾讯AI Lab机器学习团队在会后对五大研究领域的回顾与独家解析。...本次会议的相关论文中体现出两大特点：二阶随机优化算法被更多研究者所关注；非凸随机优化，特别是针对深度学习的非凸随机优化算法成为一个新的研究热点。...另外，由于深度学习的流行，一阶优化算法相关论文也占有相当大的比重。...机器学习团队首度亮相 腾讯AI Lab成立于2016年4月，专注于机器学习、计算机视觉、语音识别和自然语言理解四个领域「基础研究」，及内容、游戏、社交和平台工具型四大AI「应用探索」，提升AI
机器之心专栏 作者：腾讯 AI Lab 在本文中，腾讯 AI Lab 将深度解析本届 ACL 大会的热门研究。文章第一部分是三大前沿领域重点文章解析，包括信息抽取、问答系统和机器翻译等。...第二部分是 ACL 简介及腾讯 AI Lab NLP 团队首次亮相。 腾讯AI Lab去年四月成立，今年是首次参展ACL，共计三篇文章被录取，位居国内企业前列。...上图：腾讯AI Lab主任张潼博士现场演讲座无虚席 下左图：参与ACL的团队；下右图：现场论文展示 从研究领域和前沿思考出发，我们重点关注了三大领域的前沿研究，以下为重点论文评述。...2、Coarse-to-Fine Question Answering for Long Documents 大规模文档中检索答案在时间有效性上目前仍是一大挑战，由华盛顿大学和谷歌等多家机构联合发表的这篇文章中...四、三大趋势总结 趋势一：神经网络机器翻译的进一步可视化，建立起神经网络内部向量数字和自然语言结构的关联，为神经网络翻译模型提供更有效的理解和调试工具。 趋势二、神经网络机器翻译模型框架的优化。
自行填写，懒得找了，可以参考kiprey 练习一 理解内核级信号量的实现和基于内核级信号量的哲学家就餐问题（不需要编码） 完成练习0后，建议大家比较一下（可用meld等文件diff比较软件）个人完成的lab6...和练习0完成后的刚修改的lab7之间的区别，分析了解lab7采用信号量的执行过程。...//看注释知道要做什么 void cond_signal (condvar_t *cvp) { //LAB7 EXERCISE1: YOUR CODE cprintf("cond_signal...Notice: mp is mutex semaphore for monitor's procedures void cond_wait (condvar_t *cvp) { //LAB7 EXERCISE1
首先先介绍一款工具，个人觉得老牛逼——Netdiscover，之前我询问一哥们arp扫描工具时他推荐的。
会出现一大堆东西，看着很复杂，但是我们不用慌，此时我们输入disassemble phase_1这个命令，便可以对phase_1进行反汇编，会在屏幕上显示出phase_1的汇编代码： 0x0000000000400ee0...则会引爆炸弹，那我们看看rbx和eax代表着什么，可以往这几句话之前看，可以看见，分别是当前节点的值，和下一节点的值，那么其实这里就是要求了当前节点的值要大于下一节点的值，那么可以知道链表是根据节点值，从大到小排列
LAB_3 NAT 一．NAT概述... 1 二．NAT综合实验... 3 三．TCP/UDP端口NAT映射... 5 四．利用地址转换实现负载均衡... 6 一．NAT概述 ·NAT核心思想：将私网地址转换成公网地址
白交 衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 造大模型的成本，又被打下来了！ 这次是数据量狂砍95%的那种。...最终在评估结果中，MMLU、TydiQA以及BBH的任务中，5%数据量给大模型训练比整个数据集训练效果要好。 并且同随机选择相比，LESS性能始终高出 2 到 5 个百分点，这表明这一方法十分有效。...大模型的低成本训练和部署，改进训练方法、数据管理、模型压缩和下游任务适应优化。 还对真正增进对当前大模型功能和局限性理解的工作感兴趣，无论在经验上还是理论上。...前段时间，他们曾提出爆火的“羊驼剪毛”大法—— LLM-Shearing大模型剪枝法，只用3%的计算量、5%的成本取得SOTA，统治了1B-3B规模的开源大模型。...大模型科研的上半场是把参数搞上去实战涌现，下半场嘛，less is more，更小的参数，更好的效果，帮助大模型在更多领域更快落地。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM