确保良好性能和并发性的一项重要技术是有效地使用内存。如果我们可以更好地利用内存，查询排队等待空闲内存的时间就会减少，因此结果会更快地返回。...哈希表 Impala 中的聚合和连接都使用哈希表，我们将展示如何减少操作的大小。...我们如何实现删除这些布尔值，因为它们需要存在于每个 Bucket 和 DuplicateNode 中？ 我们决定删除所有bool成员，方法是将它们折叠成一个已经是struct一部分的指针。...但在 x86 和 ARM 等架构上，线性地址长度限制为 48 位，其中 49 到 64 位保留供将来使用。...分配峰值分配累积 分配1.14G1.85G1.38G2.36GB 图 3a 如图 3a 所示，我们看到峰值分配减少了 17%，累积分配减少了21%。
我们迭代遍历列表的元素，利用累积器reducer 对累积值和列表当前元素进行累积操作，reducer 输出新累积值作为下次累积操作的输入。...依次循环迭代，直到遍历结束，将此时的累积值作为 reduce 最终累积结果输出。 reduce 在某些编程语言中也被称为 foldl。中文翻译有时也被称为折叠、归约等。...相同点： reduce和Redux都是对数据流进行fold（折叠、归约）； 两者都包含一个累积器（reducer)（(a, b) -> a VS (state, action) -> state ）和初始值...不同点： reduce：接收一个有限长度的普通列表作为参数，对列表中的元素从前往后依次累积，并输出最终的累积结果。...由于 compose 的每个处理函数都会产生中间结果，且这些中间结果有时会占用很大的内存，而 transduce 边转换边累积，没有中间结果产生，所以空间复杂度也得到了有效的控制。 ?
中间操作被进一步划分为无状态和有状态操作。 无状态操作，如filter和map，在处理新元素时不保留以前处理的元素的状态——每个元素都可以独立于其他元素的操作处理。...---- Reduction operations归约操作 一个归约操作（也称为折叠）接受一系列的输入元素，并通过重复应用组合操作将它们组合成一个简单的结果，例如查找一组数字的总和或最大值，或者将元素累积到一个列表中...在这里，identity不仅仅是归约的初始化结果值或者如果没有任何元素时的一个默认的返回值 迭代累计运算器接受部分结果和下一个元素，并产生一个新的中间结果。...组合函数结合了两个部分结果，产生了一个新的中间结果。 (在并行减少的情况下，组合是必要的，在这个过程中，输入被分区，每个分区都计算出部分的累积，然后将部分结果组合起来产生最终的结果。）...在这种情况下，对迭代累计运算器的并行调用实际上可以将它们的结果并发地放到相同的共享结果容器中，从而将不再需要组合器合并不同的结果容器。这可能会促进并行执行性能的提升。
流收集器是 JEP 461 中交付的功能，允许开发人员创建自定义中间操作符，简化复杂操作。乍一看，流收集器似乎有点复杂和晦涩，你可能会想知道为什么要使用它们。...这些是 函数式 操作符，例如 filter 和 map。 在 Stream API 中，流从事件源开始，filter 和 map 等操作被称为“中间”操作。...以下是作者 Viktor Klang 对 fold 和 reduce 之间区别的看法： 折叠是归约的泛化。在归约中，结果类型与元素类型相同，组合器是关联的，初始值是组合器的标识。...["1", "12", "123", "1234", "12345", "123456", "1234567", "12345678", "123456789"] 因此，scan 允许我们遍历流元素并累积地将它们组合在一起...虽然它们不是日常需求，但流收集器填补了 Stream API 中一些长期存在的空白，并使开发人员更容易扩展和定制功能性 Java 程序。
通常，这意味着融合运算符的中间结果被存储在寄存器或scratchpad memory之中，而无需将数据在全局存储器之间移动，这样可以节省存储器带宽。图1显示了融合为单个运算符的多个元素运算符的示例。...蓝色粗箭头表示从全局存储器到全局存储器的数据传输，所有中间结果都存储在本地存储器中。...左图：仅在迭代中保持辅助切分。右图：在迭代过程中保持辅助变量和权重分片，并在向前/向后传递之前收集所有权重。 编译器可见循环。...折叠维度中的填充数据元素可能会影响reduce的结果，因此它们必须用标识值来屏蔽（mask），例如，0表示加法，1表示乘法。这要求填充数据的位置在重新格式化后必须是可识别的。...如果在一个张量的分片上有过多的填充，它很可能保留在组合分片中。此外，在多阶段reduce-scatter和 all-gather中，如何跟踪这些分片边界也是一项挑战。
关于应用在Stream流上的操作，可以分成两种：Intermediate(中间操作)和Terminal(终止操作)。...unordered()方法可以解除有序流的顺序限制，更好地发挥并行处理的性能优势，例如distinct将保存任意一个唯一元素而不是第一个，limit将保留任意n个元素而不是前n个。...，从前两个元素开始持续应用它，累积器的中间结果作为第一个参数，流元素作为第二个参数 reduce(a, fun) a为幺元值，作为累积器的起点 reduce(a, fun1, fun2) 与二元变形类似...，并发操作中，当累积器的第一个参数与第二个参数都为流元素类型时，可以对各个中间结果也应用累积器进行合并，但是当累积器的第一个参数不是流元素类型而是类型T的时候，各个中间结果也为类型T，需要fun2来将各个中间结果进行合并...，将fun1的转换结果累积起来；fun3为组合器，将并行处理过程中累积器的各个结果组合起来 然后再看一下有哪些Collector收集器： Collectors.toList() Collectors.toSet
梯度累积梯度累积是一种优化策略，它可以减少一次迭代中的显存占用。通过累积梯度，我们可以将较大的Batch Size拆分为多个较小的Batch，并进行多次前向计算和反向传播。...清理中间变量在模型训练过程中，有时候我们会保存一些中间变量（如梯度、中间特征等），但这些变量会占用额外的显存空间。为了减少显存的占用，我们可以在使用完这些变量后，手动释放显存。...数据并行处理如果我们拥有多张GPU，可以使用数据并行处理来加速训练并减少单张显卡的负担。...GPU out of memory"是指在使用GPU进行深度学习任务时，由于GPU显存不足，导致无法分配足够的显存空间来存储模型、数据和计算中间结果，从而导致程序运行失败。...梯度累积：在梯度累积的训练过程中，每个参数更新步骤的梯度被累积多次，增加了显存的消耗。多GPU并行：如果使用多个GPU并行训练，每个GPU都需要分配一部分显存来存储模型参数和计算结果。
今天我给大家盘点下机器学习中所使用的交叉验证器都有哪些，用最直观的图解方式来帮助大家理解他们是如何工作的。...这个交叉验证对象是 KFold 的一种变体，它返回分层折叠。通过保留每个类别的样本百分比来进行折叠。...06 分组K折交叉验证 具有非重叠组的 折迭代器变体GroupKFold。 同一组不会出现在两个不同的折叠中（不同组的数量必须至少等于折叠的数量）。...07 分组K折交叉验证--留一组 留一组交叉验证器LeaveOneGroupOut。 根据第三方提供的整数组数组保留样本。此组信息可用于编码任意特定于域的预定义交叉验证折叠。...的两种方法的结合，并生成一个随机分区序列，其中每个分区都会保留组的一个子集。
该数据集包含128万个训练图像和5万个验证图像。在全精度训练期间，作者使用了随机大小裁剪策略，然后进行随机翻转和均值通道减法。作者的小Batch-size设置为256，并使用动量SGD优化器。...在该算法中，作者通过不断迭代，利用KL散度的计算结果和给定的浮点范围来更新激活和权重的最优尺度，直至达到收敛条件为止。通过这样的改进，作者可以得到更优的尺度，从而获得更优越的结果。...7、INT16中的累积 为了避免在卷积的累积过程中出现数据溢出，通常的做法是使用INT32数据类型来存储中间累积结果，即使权重和激活值被量化为8位或更少的位宽。...为了恢复浮点结果，可以将INT16中的累积结果与用于各自量化的激活和权重的量化尺度的乘积相乘。...3、与剪枝集成 作者现在探索将量化与网络剪枝策略结合，旨在加速推理并减少内存占用。
操作（Operation）：操作是对流进行处理的方法，可以分为中间操作和终端操作。中间操作返回一个新的流，而终端操作返回一个结果或副作用。 2....最后，将小任务的结果合并成大任务的结果。 优化：Java Stream API 的实现包含了许多优化措施，以提高性能并减少资源消耗。...例如，某些中间操作可以融合成一个操作，以减少中间数据结构的创建和销毁。此外，对于不同的数据源和操作，Stream API 采用了不同的策略来优化性能。 4....有状态操作：处理过程中需要累积状态，如 sorted 和 distinct。 短路操作：在遇到某些符合条件的元素时就可以提前结束操作，如 anyMatch 和 findFirst。...总结 Java Stream API 的实现原理是一个高度优化和灵活的过程，它基于函数式编程的概念，并结合了现代多核处理器的特性。
这种正则化可以保留来自源域的知识，而无需额外的内存。这种正则化可防止错误累积和灾难性遗忘，即使在长期的测试时适应中也能保持稳定的性能。...另外，仅仅更新 BN 层中的参数（例如 TENT 和 EATA）并不是一种足够有效的方法，因为它们仍然保存了多个 BN 层的大量中间激活。...受到这样的发现启发，假设预训练模型的编码器被划分为模型分区因子 K（例如 4 或 5），我们将编码器的浅层部分（即 Dense）相对于深层部分进行更多的划分，表现如下表所示。...通过保留源域知识和利用原始模型的类别区分度，避免误差累积。值得注意的是，与先前的方法不同，自蒸馏正则化方法无需保存额外的原始网络，它只需要很少的计算量和内存开销。...其次，在解决长期适应问题中，提出了自蒸馏正则化方法，以保留源知识并防止由于噪声的无监督损失导致的错误累积。该方法通过控制元网络的输出与原始网络的输出没有显著偏离来实现。
梯度检查点（Gradient Checkpointing）通过选择性地存储部分中间激活值，并在反向传播时重新计算其余激活值，以换取计算成本来减少内存占用。...其核心原理是为较小的批量计算梯度，并在多次迭代中累积这些梯度(通常通过求和或平均)，而不是在每个批次后立即更新模型权重。然而需要注意，这种技术的主要缺点是显著增加了训练时间。...此外，可以策略性地将一些激活和/或参数卸载到主机内存（CPU）， GPU 内存保留下来仅用于关键计算。...例如，广泛使用的Adam优化器为每个模型参数维护两个额外状态参数(动量和方差)，这意味着更多的内存消耗。...通过优化内核启动并减少开销，此转换可同时提高内存和性能：import torch# Suppose `model` is an instance of your PyTorch network.scripted_model
例如，在连接到SQL Server数据库时，使用 SQL Server 连接器而不是 ODBC 连接器不仅为你提供了更好的获取数据体验，而且SQL Server连接器还提供可改善体验和性能的功能，例如查询折叠...可以使用自动筛选菜单来显示列中找到的值的不同列表，以选择要保留或筛选掉的值。还可以使用搜索栏来帮助查找列中的值。还可以利用特定于类型的筛选器，例如日期、日期时间甚至日期时区列 的上 一个筛选器。...上次执行昂贵的操作某些操作需要读取完整的数据源才能返回任何结果，因此在Power Query 编辑器中预览速度较慢。 例如，如果执行排序，则前几行可能位于源数据末尾。...因此，若要返回任何结果，排序操作必须首先读取 所有 行。其他操作 (（例如筛选器) ）无需读取所有数据，然后再返回任何结果。 相反，它们以所谓的“流式处理”方式对数据进行操作。...这有助于最大程度地减少每次向查询添加新步骤时等待预览呈现的时间。临时处理数据子集如果在Power Query 编辑器中向查询添加新步骤很慢，请考虑先执行“保留第一行”操作并限制要处理的行数。
准备 我们会创建一些数据集，之后在不同的在不同的折叠上面训练分类器。值得注意的是，如果你可以保留一部分数据，那是最好的。...工作原理 可能很清楚，但是 k-fold 的原理是迭代折叠，并保留1/n_folds * N个数据，其中N是我们的len(y_t)。...操作步骤 让我们创建分层 k-fold 对象，并通过每个折叠来迭代。我们会度量为 1 的verse比例。之后，我们会通过分割数字来绘制分类比例，来看看是否以及如何发生变化。...取决于模型的上下文，我们可以减少p至。这会减少保留的特征数量。 另一个选择是使用VarianceThreshold对象。我们已经了解一些了。...5.11 使用 joblib 保存模型 这个秘籍中，我们打算展示如何保存模型，便于以后使用。例如，你可能打算实际使用模型来预测结果，并自动做出决策。
（除了Excel自带的原生函数之外，用特定的业务用例创建自己的自定义函数，可以像定义任何内置函数一样定义和调用它们） 3.迭代计算/循环引用（可以通过使用先前的结果反复运行来帮助找到某些计算的解决方案...REDUCE函数 通过对每个值应用LAMBDA，将一个数组减少为一个累积值，并返回累积器中的总数值。...SCAN函数 通过对每个值应用LAMBDA来扫描一个数组，并返回一个拥有每个中间值的数组。...BYROW函数 将LAMBDA应用于每一行，并返回结果的数组。例如，如果原始数组是3列2行，返回的数组是1列2行。...BYCOL函数 将LAMBDA应用于每一列，并返回结果的数组。例如，如果原始数组是3列2行，返回的数组是3列1行。 语法： array 一个要用列来分隔的数组。
在科学中应用智能体（例如，在有机化学领域中预测的蛋白质折叠）和企业的商业服务（例如，天机器人）的探索，使 Game AI 正走向一个新的时代。...在过去的观测结果的特征图进入生成器前，要和当前状态累积并拼接。本文作者用预测的可观察状态和实际的完全观察状态间的重建损失和判别器的对抗损失训练生成器。 ? 图 2：DefogGAN 的架构概览。...当特征图大小减少一半时，卷积核的数量增加一倍。DefogGAN 没有使用任何空间池化层或全连接层，而是用了卷积层来保留从输入到输出的空间信息。...图 4：预测结果的可视化。最左侧是累积的部分可观察状态（x˜_t）。第二列是部分可观察状态 x¯_t。第三列是 CED（当前最佳去雾器）的预测结果。...同时使用观察结果和累积观察结果，DefogGAN 可以生成的完全可观察状态 y_t 看起来和真实值非常相似。CED 也生成相当可信的完整状态，但 DefogGAN 生成了更准确的结果。
数据处理操作 流的侧重点并不在数据存储，而在于数据处理，例如示例中的filter、map、forEach等。 迭代方式 流的迭代方式为内部迭代，而集合的迭代方式为外部迭代。...例如我们遍历Collection接口需要用户去做迭代，例如for-each，然后在循环体中写对应的处理代码，这叫外部迭代。...相反，Stream库使用内部迭代，我们只需要对流传入对应的函数即可，表示要做什么就行。 注意：流和迭代器Iterator一样，只能遍历一次，如果要多次遍历，请创建多个流。...BiFunction accumulator：累积器函数，对流中的元素使用该累积器进行归约，在具体执行时accumulator.apply( identity, 第二个参数的类型不做限制 )，只要最终返回...对累积器的结果进行组合，因为归约reduce，java流计算内部使用了fork-join框架，会对流的中的元素使用并行累积，每个线程处理流中一部分数据，最后对结果进行组合，得出最终的值。
首先，它减少了不直接有助于程序结果的操作的数量，例如循环索引计算和条件分支。第二，它提供了一些方法，可以进一步变化代码，减少整个计算中关键路径上的操作数量。...每次迭代内的第一个乘法都不需要等待前一次迭代的累积值就可以执行。因此，最小可能的CPE减少了2倍。这种改进方式几乎达到了吞吐量的极限。 在执行重新结合变换时，我们又一次改变向量元素合并的顺序。...例如，下面的代码片段展示了在10×10循环展开的内循环中，累积变量acc0是如何更新的： # Updating of accumulator acco in 10 x 10 unrolling vmulsd...程序必须从内存中读取两个数值：累积变量的值和data[i]的值，将两者相乘后，将结果保存回内存。 一旦编译器必须要诉诸寄存器溢出，那么维护多个累积变量的优势就很可能消失。...通过使用例如多个累积变量和重新结合等技术，找到方法提高指令级并行。 用功能性的风格重写条件操作，使得编译采用条件数据传送。
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