Array container：在有序数组的第N % 2^16个位置插入N。注意数组是动态分配的，随数据的增加而增加。...校验数值的存在性会随container类型而异 为了校验是否存在整数N，首先获取N的高16位(N % 2^16)，然后用它在Roaring bitmap中找到对应的container。...Array container和bitmap container的存在性校验方式不同： Bitmap container：校验第N % 2^16个bit位是否为1 Array container：使用二分法在有序数组中找到第...下面是在array container中添加数值的函数。可以看到array container并不是预先分配的，它随添加的数值的增加而增加。...loc := binarySearch(ac.content, x) // 如果loc<0表示没有在container中找到x，如果当前container中的数值总数为arrayDefaultMaxSize
1、背景 Gemini Native是雅虎主要的收入来源，通过在信息流中插入广告来，并通过多种收费模式如CPM、CPC等来获得广告收入。...橙色曲线中每个点的计算如下： 比如当同一个广告给用户展示第2次时，其平均的点击率是首次展示给用户点击率的80%，当同一个广告给用户展示第3次时，其平均的点击率是首次展示给用户点击率的67%。...2.4 雅虎垂直产品分析（Yahoo vertical） 该部分的数据如下图： 可以看到，不同入口的产品广告点击率都是随广告展示次数的增加而逐渐降低。...在进行频率控制时，我们可以从不同粒度上去进行频次控制。无论何种粒度，广告用Af表示 同样，时间窗口也分多种，如昨天，上一周，上个月，用Tf。...那么某一用户在某一时间窗口内展示同一广告的次数可以表示为fa,u(Af,Tf)。基于次数，首先会进行分箱操作，如如下的分箱操作： 分箱之后，每一箱都会有对应的权重系数w，参数是通过模型学习得到的。
4 提出的方法 在第4.1节中，作者描述了没有BN层的重参化块的量化策略，并引入了一个通用的RepQ训练框架。对于具有BN层的块，作者在第4.2和4.3节中提供了两种不同的扩展。...如果移除批标准化，会导致显著的性能下降。由于作者旨在提供一个适用于各种重参化的通用量化策略，作者研究如何在QAT中处理批标准化。 第一个选项是在训练期间将BN与前一个卷积层融合，如本节所述。...通过将BN与前一个卷积层融合，作者减少了将合并权重任务简化为第4.1节中描述的无BN情况。作者称这种变体为作者的RepQ-BN。...，在算法1中，卷积运算符被计算了两次，第一次是在第1行，然后又在第7行。...局限性 Re-parameterization和RepQ的主要局限性是增加了训练时间（TT）。让作者以ResNet-18用两种不同的块（ACNets和OREPA）重参数化为例。
本文关注的问题：如何在减少所需参数量同时享受堆叠好处？注意到堆叠解码器具有相同结构和相似功能，这表明它们参数之间应该有一些共性。然后由于它们输入输出有不同分布，因此它们参数也必须有独特的方面。...共享模块可用于所有模块，并由它们联合训练，而私有模块中参数在每个模块中单独拥有。...实验 训练超参数设置 模型训练12或36周期，12周期训练的第8和第11阶段的学习率下降了10倍，36周期训练的第24和第33阶段的学习率下降了10倍。...对于形成每个 \hat{E} 的线性变换权重采用零初始化。 主要实验结果 表2给出了使用LORS与没有LORS在1x训练方案与COCO数据集上的实验性能比较。...表3显示了AdaMixer + LORS方法在不同backbone和查询数的3×训练方案下的显著性能。可以观察到，所提出的方法在所有backbone、查询数和评估指标上始终优于普通的AdaMixer。
这个DAX查询运行得更快，但更重要的是，结果只使用了一个数据缓存，包括总计行。图7中第2行物化的缓存只返回大约14行，而在下图（图8）所示的Query Plan窗格中，实际统计到的只有11行。...采用这种优化措施的依据是查询计划可以在存储引擎中创建更高效的计算，从而避免使用表筛选器的语义向公式引擎返回额外的列。...下图（图9）是图7中第2行的xmSQL查询： 数据缓存中不再包含Quantity列和Net Price列，它的基数对应DAX结果的基数。这是理想条件下的最小物化。...使用列而不是使用表所为筛选条件是实现这一效果的关键步骤。 2.1.3 小结 （1）在可能的情况下，CALCULATE/CALCULATETABLE函数的筛选器参数应该始终筛选列，而不是表。...（2）应该始终关注存储引擎查询返回的行。当它们的数量远远大于DAX查询结果中包含的行数时，这其中可能会包含一些额外的计算开销。
在计算机视觉中，很多领域的相关工作(例如，分类、检测、分割、生成模型、视频处理等)都在使用Soft Attention，这些工作也衍生了很多不同的Soft Attention使用方法。...Self-Attention是从NLP中借鉴过来的思想，因此仍然保留了Query, Key和Value等名称。...proj_query中的第i行表示第i个像素位置上所有通道的值。 ?...Energy中的第(i,j)是将proj_query中的第i行与proj_key中的第j行点乘得到。...这是由于attention中每一行的权重之和为1，是原特征图第j个位置对第i个位置的权重，将其转置之后，每一列之和为1；proj_value的每一行与attention中的每一列点乘，将权重施加于proj_value
第 2 课：卷积的工作原理 吴恩达解释了如何实现卷积算子，并展示了它如何对图像进行边缘检测。他还介绍了其他滤波器，如 Sobel 滤波器，它赋予边缘的中心像素更多权重。...吴恩达还介绍道：滤波器的权重不应该手动设计而应使用爬山算法（如梯度下降）学得。 第 3 课：为什么使用卷积网络？ 关于为什么卷积网络在图像识别任务中表现如此好这个问题，吴恩达给出了多个哲学原因。...第 7 课：使用迁移学习 使用 GPU 从头开始训练大型神经网络，如 Iception 可能需要数周时间。...因此，我们需要下载预训练网络中的权重，仅仅重训练最后的 softmax 层（或最后几层），以减少训练时间。原因在于相对靠前的层倾向于和图像中更大的概念相关——如边缘和曲线。...第 8 课：如何在计算机视觉竞赛中获胜 吴恩达认为我们应该独立训练一些网络，平均它们的输出结果以获取更好的性能。数据增强技术——如随机裁剪图片、水平翻转和垂直轴对称调换也可以提升模型性能。
在本教程之后，您将了解如何根据维度，聚合和转换时间序列选择和过滤时间序列，以及如何在不同指标之间进行算术运算。在后续教程中，我们将基于本教程中的知识来介绍更高级的查询用例。...这可以确保您不会意外地从不同的工作中选择具有相同名称的指标（当然，除非这确实是您的目标！）。虽然我们仅在本教程中监视一个作业，但我们仍将在以下大多数示例中按作业名称进行选择，以强调此练习的重要性。...demo"}[15m]) 结果应如下所示： 我们现在知道如何计算具有不同平均行为的每秒速率，如何在速率计算中处理计数器复位，以及如何计算仪表的导数。...第6步 - 聚合时间序列 在本节中，我们将学习如何聚合单个系列。 Prometheus收集具有高维细节的数据，这可能导致每个度量标准名称的许多系列。...count：计算聚合组中的序列总数。 您现在已经学会了如何聚合系列列表以及如何仅保留您关心的维度。 第7步 - 执行算术 在本节中，我们将学习如何在Prometheus中进行算术运算。
在整个西海岸的小伙伴都跑到Vegas去听周董地表最强的演唱会的时候，淡定的包子君将带大家来快速回顾一下经典 Boost 机器学习算法。 ?...它和一般的 Bagging 投票方法相比较，它们的相同点都是累加弱模型，但区别是在投票模型中， 每一个弱模型都是预测最终结果的（通过不同Groups的features），而 Boost 框架中的第k个弱模型是预测前面...N是总共训练样例的数目， L是 Loss 函数。在优化时，我们采取迭代增加弱模型的方法, 用第m个模型去拟合每次前面m-1模型和的残差。...Ada-Boost 会通过Boost 框架从K个弱分类器中找到M个最佳弱分类器并分配其权重来优化一个指数型损失函数。...为了选择第m个弱分类器及其权重，我们先假设已经得到了前面m-1个，于是损失函数成为： ? 我们通过尝试M个不同的弱分类器，假设 ?
矩阵V，那么我们的输出就是值向量的加权和，其中，分配给每个值槽的权重由Query与相应Key的点积确定： ?...对于一个query以及一个key向量， ? ，我们计算下面的值： ? 其中， ? 是与第 ? 个query计算的keys的集合。...是权重矩阵，它将我们的输出embeddings(大小为 ? )的映射到query,key,value矩阵，而且 ? 是输出的线性转化，这些权重都是在训练的时候进行训练的，结构图如下： ?...给定第 ? 个token,我们需要计算该token和其它在位置 ? 的keys的attention权重，其中 ? 定义了第 ? 个token第上下文窗口： ?...在LSH attention中，一个query只可以和在相同的hashing bucket中的位置进行交互， ?
,w_n,x), 有多个未知权重，如此一来即使你知道每个权重的取值在 [a,b] 内，枚举的时间复杂度也是 O((b-a)^n) 级别的。复杂度随权重数量指数级增长，这当然是不可接受的。...为正时权重减少 增加的绝对值大小取决于 \alpha , 称为学习率（一般来说取小一点好） 如此一来，每一次权重的迭代都朝着当前损失下降最快的方向更新，就称为梯度下降，是赤裸裸的贪心思想。...按照我们对贪心算法的认知来看，当损失函数如上图所示为一个 非凸函数 时，其不一定每次都得到最优解，如它可能陷入如下情况中： 上图所示情况由于学习率很小而算法只顾眼前导致只能收敛于一个局部最优解，而与全局最优解失之交臂...因为在鞍点处梯度为 0，导致 \alpha \frac{\partial cost}{\partial w} 为 0，权重无法继续迭代更新。...梯度下降算法 接下来我们摈弃暴力枚举算法用梯度下降算法来对上篇文章例子中的权重进行更新。
embeddings(L*d)的映射到query,key,value矩阵，而且是输出的线性转化，这些权重都是在训练的时候进行训练的。...step的个数是由额外的sigmoidal halting单元决定的，带有相关的权重矩阵 以及bias , 对于第输入元素在中间步骤处输出一个中止概率: 为了使计算在一个步骤后停止，ACT引入了一个小常数...给定第个token,我们需要计算该token和其它在位置的keys的attention权重，其中定义了第个token第上下文窗口： 增加了一个soft mask函数来控制有效的可调attention...给定attention链接的模式集合,其中记录key位置的集合，第个query向量可以扩展为： 尽管的size是不固定的，是size为的，因此，....在LSH attention中，一个query只可以和在相同的hashing bucket中的位置进行交互，, attention矩阵通常是稀疏的; 使用LSH, 我们基于hash buckets可以对
在这个任务中，作为query的文本通常描述了实例之间的关系，模型需要根据这些关系来定位出描述的实例。要在图像中的所有实例中找到一个目标实例，模型必须对整个图像有一个全面的理解。...为了实现这一点，作者将RES重新定义为一个Attention问题：在图像中找到作为query的文本最受关注的区域。...在中，第i个向量是单词的特征向量，它是输入语言表达式中的第i个词。...大多数工作通过语言的自注意来获得权重，它不利用图像中的信息，只输出一组权重。但是，同一个句子可能有不同的理解视角和强调，最合适和最有效的强调只能在图像的帮助下知道。...因此，在查询生成模块中，作者从合并图像之后的多个方面来理解语言表达式，然后从语言中形成查询。不同的查询强调不同的单词，然后通过查询平衡模块找到并增强更合适的注意权重。
需要train，test和有效的（ation）文件夹。在这些文件夹中的每个文件夹中，都必须使用图像标签作为文件夹名称来对图像进行进一步分类（如先前的屏幕快照所示），PyTorch将自动分配其标签。...亮度 从图像中可以看出，产品是在不同的光照条件下拍摄的，并且具有不同的亮度阴影（尽管颜色相同，但有些图像明显比其他图像暗）。...训练CNN权重 经过训练的CNN可以通过调整每个图层的权重来拾取特征并分类图像。这些权重仅是负责在每个层中执行的计算的数字。...中，冻结了第1到第18层，如下所示。...在训练期间，从model.layer3及其上方的所有层解冻第18层。 亮度的随机变换上限为0.05，以进行图像增强，因此模型可以推广到不同光照条件下的图像。
当服务实例扩容时，Nacos会根据每个实例的权重来分配请求，确保新的实例也能承担一部分请求处理任务。 1.2.2 动态扩容 在需要扩容时，可以简单地增加新的服务实例。...1.4.2 容错机制 在扩容过程中，如果新实例出现故障或无法正确处理请求，Nacos的健康检查机制可以迅速发现并将其从服务列表中移除，确保服务的稳定性和可用性。...2.1 服务实例扩容设计 2.1.1 扩容步骤 第1步，规划新节点 根据业务需求和资源状况，规划需要增加的服务实例数量及配置。...第2步，安装新节点 按照规划，在新增的服务器或虚拟机上安装Nacos服务实例。 第3步，配置集群信息 修改Nacos集群的配置文件，如cluster.conf，添加新节点的信息。...2.2.1 版本区分 （1）在Nacos中注册服务时，为不同版本的服务添加版本标识，如v1.0、v2.0等。 （2）通过元数据(metadata)或者标签(labels)来区分不同的服务版本。
在一个成千上万的服务和应用程序部署在多个基础设施中的世界中，在高可用性环境中进行监控已成为每个开发过程的重要组成部分。...正如您在图中所看到的，每个EKS集群在同一个名称空间中拥有两个Prometheus pods，它们通过抓取集群行为来监视它们。...第二阶段 我们专注于如何在主要的可观察性集群上部署和配置 Thanos 。如前所述，它将负责从我们在第一阶段部署的所有集群中收集所有数据。 为此，我们使用kube-thanos manifests。...您可以在 Thanos README.md中找到完整的说明 第2步： 在您通过第一阶段后，我们将负责thanos-query-deployment.yaml从第一阶段开始与其他集群之间的通信。...因此，正如我们在第一步中所做的那样，我们需要配置一个名称，该名称在注入环境thanos-store-statefulSet.yaml的一部分中请求到 Thanos 存储 pod： env: -
卡片层主要存在 Query 差异性，其原因是搜索 query 触发逻辑的不同，搜 "基金","股票型基金" 等泛品类词会触发热门基金卡片，而其他基金词则会触发基金产品卡。 任务层主要存在任务间差异。...具体来说，对于第 的多场景层，可增加下面的 loss 约束： 其中 是第 个多场景中的输出层。...基线效果对比 表 3 和表 4 是支付宝和速卖通数据集上不同模型的性能对比。两个表中的结果都表明我们提出的模型 AESM 在所有情况下始终优于所有基线任务。...与多场景和多任务设置中训练的模型相比，所有基线都受到来自不同场景的负迁移的影响。例如，它们在 HP&BS 上的性能不如在单一场景中训练的模型。...笔者认为，多场景问题本质上要求泛化性，帕累托最优中的资源是模型参数的归属，任何一个事件（如点击和转化），不可能在两个场景同时发生；而多任务问题恰恰相反，帕累托最优的资源约束，主要是参数权重本身，是梯度冲突导致的参数更新方向的冲突
注意： 在INFO工具包中的BenchmarkFunctions的函数中实现了F1~F23个测试函数，可以用于测试INFO算法的不同性能。...且通过小波函数计算每个向量的权重，小波函数用于在优化过程中构建有效波动。...这两个参数可以根据种群的迭代过程动态的更新，不需要用户对其进行调整。 2.2.2 更新规则 1、更新规则整体思路 在INFO算法中，更新规则算子在搜索过程中增加了种群的多样性。...2.2.3 向量组合 为了增加INFO的种群多样性，在 rand < 0.5 的情况下，根据如下公式将上面计算得到新向量 z1_l^g 与 z2_l^g 与向量 x_l^g 结合生成新的第 g^{th}...这中处理过程增加了INFO算法的随机性，以达到更好的在解空间中进行搜索操作。
作者对长上下文 LLM 广泛使用的评估需求进行了调研，包括数据集、度量标准和基准模型，以及一些令人惊奇的优化工具包，如库、系统和编译器，以增强 LLM 在不同阶段的效率和功效。...综述概览 文章从基本的语言建模目标 (第 2.1 节) 开始，内容涵盖从典型的建模阶段到在基于 Transformer 的仅解码 LLM 中找到的关键架构模块，如图 1 (a) 所示。...正如在文章第 2.1、2.2 节中前面讨论的，作者已经概述了由于缺乏明确的记忆机制，仅依赖上下文内工作记忆以及在延长上下文交互期间 KV 缓存记忆消耗显著增加而产生的限制。...在评估度量方面，文章的第 8 节中研究了许多可选项。根据在评估中的先前经验，常用的度量，如 ROUGE 分数，与人类判断分数存在显著差异，后者可以看作是「神谕」。...一个有希望的途径涉及利用最先进的 LLM (如 GPT4) 的鲁棒性作为人类评审的替代，尽管相关的高成本仍然在更广泛地在研究界中采用方面带来挑战。 更多研究细节，可参见原论文。
使用 Power Query 的一个非常有趣的场景是，可以利用它从 Web 上抓取与业务相关的数据，并用它来丰富自己的公司数据。数据通常以两种不同的方式之一存储在 Web 上。 存储在网站中的文件。...图 11-2 和连接到本地 Excel 文件有差别吗 这是 Power Query 团队设计这个软件的一致性。虽然连接器有所不同，但该过程的其余部分与处理存储在本地的文件相同。...这个过程的问题在于，HTML 中的标签都有名称，但在 Power Query 中用户看不到它们，这使得用户很容易迷失。...但是，完成此过程的步骤已保存在已完成的示例中，可在 “第 11 章 示例文件 \From Web–The Hard Way.xlsx” 中找到。此特定查询已另存为 “TheHardWay”。...不幸的是，这远比没有表标签或 CSS 要更复杂，对于采用了优化网页加载技术的网站（如延迟加载内容）可能意味着 Power Query 抓取数据时看不到完整的页面，因为它在完全加载之前就确定了页面结构，Power
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