Clojure 是JVM上的一个LISP语言变种,它比Common Lisp更强调纯函数式编程,但提供了一些STM工具以处理它所引入的状态问题。
Clojure是一种动态类型语言,这意味着你在程序中永远不需要明确定义符号、函数、或者参数的数据类型。但是,所有的值仍然有一个类型。字符串时是字符串,数字是数字,列表是列表,等等。如果你尝试执行一个类型不支持的操作,将会在运行时产生错误。写代码时避免这种事情,是程序员的责任。对于有动态语言背景的人来说是很自然的事情,而那些只使用静态语言的人需要一些转变。
继Transformer系列上一篇,PART II整理了三篇来自Facebook AI Research的论文,都比较好读:
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。
在过去的一周里,为了更好的构建 AI Agent 框架 Chocolate Factory(以下简称 CF),我们加入了一个新的应用:代码库 AI 助手。
机器之心专栏 作者:触宝AI实验室Principal Engineer董冰峰 传统 CRF 中的输入 X 向量一般是 word 的 one-hot 形式,前面提到这种形式的输入损失了很多词语的语义信息。有了词嵌入方法之后,词向量形式的词表征一般效果比 one-hot 表示的特征要好。本文先主要介绍了LSTM、词嵌入与条件随机场,然后再从序列标注问题探讨 BiLSTM与CRF等的应用。 Word Embedding 和 LSTM Word Embedding 简单的说是将高维空间(空间的维度通常是词典的大小)
本文介绍了条件随机场(CRF)在序列标注问题中的应用,主要讲解了其基本概念、模型结构、实现方法和优缺点。同时,文章还提供了一些示例代码和案例分析,以帮助读者更好地理解条件随机场在序列标注问题中的应用。
今天给大家介绍的是来自爱丁堡大学的Antreas Antoniou等人在arXiv上发表的文章”DATA AUGMENTATION GENERATIVEADVERSARIAL NETWORKS”。该模型基于图像条件生成对抗网络,从源域获取数据并学习获取任何数据项并将其生成为生成其他类内数据项。由于这个生成过程不依赖于类本身,它可以应用于新颖的不可见的数据类。
其中u1 u2是两个用户, 如果这两个用户之间连通的信道在他们使用过程中, 被他们完全占用了, 其他人就只能等着了. 那有人说了, 那就多架设信道不就好了. 如果说 A B之间的信道可以满足20G 流量的传输, 而u1 u2 在通信的过程中, 只使用了其中的千分之一, 这就造成了资源的极度浪费, 不管从哪方面考虑, 都应该充分利用其传输的性能.
吴立德老师亲自讲解前馈神经网络和BP算法,让初学者对基础更加了解,对以后网络的改建和创新打下基础,值得好好学习!希望让很多关注的朋友学习更多的基础知识,打下牢固的基石,也非常感谢您们对我们计算机视觉战
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。
随着电商平台数据的不断积累,每个用户都会积累大量的历史行为数据,形成一个超级长的行为序列。超长序列推荐的问题应运而生,其研究在用户行为序列非常长的情况下,如何利用这些历史数据来预测用户的兴趣并进行推荐。这种情况在许多领域中都很常见,比如基因组学、金融和自然语言处理。然而,传统的推荐系统往往难以处理这些超长序列。因此,研究人员们近年来一直在探索各种方法来解决这个问题。本文聚焦于方法层面,将相关工作分为两类进行介绍:基于记忆增强网络的方法和基于检索的方法。
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。
前两篇教程介绍了 Redux 的基本用法和异步操作,今天是最后一部分,介绍如何在 React 项目中使用 Redux。 为了方便使用,Redux 的作者封装了一个 React 专用的库 React-R
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。
Sease[1] 与 Alessandro Benedetti(Apache Lucene/Solr PMC 成员和提交者)和 Elia Porciani(Sease 研发软件工程师)共同为开源社区贡献了 Apache Solr 中神经搜索的第一个里程碑。
所谓数据加密,就是将一段数据处理成无规则的数据,除非有关键的密钥,否则谁也无法得知无规则数据的真实含义。
处理concurrent programming,除了threading/multi-processing外,各家语言都有自己的绝活:erlang/elixir是actor model,golang/clojure(core.async)是CSP,haskell/clojure是STM,而javascript是event loop/callback。 callback可能是这几种并发模型里面最好懂的一种方式,就像好莱坞经纪人惯常的做法:don’t call me, I’ll call you back。比如
引言 Kafka和zookeeper是在两种典型的有状态的集群服务。首先kafka和zookeeper都需要存储盘来保存有状态信息,其次kafka和zookeeper每一个实例都需要有对应的实例Id
👉腾小云导读 2022年来,AIGC概念迅速出圈并快速形成产业生态,成为继PGC、UGC之后新的数字内容创作形式。QQ影像中心提出了自研的AI画画技术方案——QQGC,本文作者富宸、王锐将介绍在QQGC基础大模型训练中的实践和探索,接着往下看吧~ 👉看目录点收藏,随时涨技术 1 背景 1.1 扩散模型 1.2 DALLE 2 1.3 Stable Diffusion 2 技术方案 2.1 整体架构 2.2 Prior模型 2.3 Decoder模型
Immutable.js 由 Facebook 花费 3 年时间打造,为前端开发提供了很多便利。我们知道 Immutable.js 采用了持久化数据结构,保证每一个对象都是不可变的,任何添加、修改、删除等操作都会生成一个新的对象,且通过结构共享等方式大幅提高性能。
需要注意的是,在组件化开发方面,fis是不建议使用“资源嵌入”的方式作为组件化拆分的手段,后面讲到的“声明依赖”能力会更适合组件化开发。
[原文由Sebastien Goasguen撰写]
订单是电商服务的核心场景之一,微商城客户端的订单模块已经服务了商家多年,功能和体验上和 PC 端有一定的差距。为了弥补不足,提升商家的体验,产品经过一系列数据调研,发起了微商城订单模块的重构项目。
先创建一个空的文件夹langchain-demo,执行命令以下命令初始化一个项目。
首先想让大家猜一猜,这四张图中你觉得哪张是P过的?小编先留个悬念不公布答案,请继续往下看。
《Quantized Convolutional Neural Networks for Mobile Devices》
本文首先将关注 RAG 的概念和理论。然后将展示可以如何使用用于编排(orchestration)的 LangChain、OpenAI 语言模型和 Weaviate 向量数据库来实现一个简单的 RAG。
请记住,在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的,一部分用于解决过拟合问题的技术(如dropout)除外。
想象一下,你在网上订购了一台咖啡机和一袋咖啡,咖啡机第二天到了,但咖啡在三天后才到。一次下单同时购买多个商品,最后却被拆分成多个订单包裹陆续收货,这样的情况不知道您是否遇见过。
最准确的模型text-embedding-ada-002可以非常便宜地使用,所以我认为您很少会使用其他模型。(费用为每1000个标记0.0001美元,几乎是免费的)
因为需要对搜索结果进行一个统一化的评分,因此需要仔细研究 ES 本身的评分规则从而想办法把评分统一。
以前听说过LISP函数式编程,也听人说Erlang的牛逼,接触了Clojure才知道,原来Clojure就是JVM中的Erlang。网上基于Ubuntu环境下开发Clojure的资料太少,在这里整理总结,分享给大家。
Clojure的contrib包中实现了对现有JDBC的封装,在wiki上有连接,该页面上包含了对不同的数据库的连接方法和基本的操作,但是这个页面上没有提供足够的信息,足够一个初学者能够使用Clojure来完成一个SQL操作。本文中我们将利用Clojure和Lein工具,简介一下做开发的基础。当然网上也有非常多对Clojure的SQL操作进行封装的库,我们这里没有使用。
本文将介绍如何使用 KubeSphere 容器平台可视化部署 Milvus 向量数据库以及 Milvus 在云原生场景下的基本使用。下面,让我们先来简单了解一下 Milvus 和 KubeSphere 吧!
Overview 移动设备的屏幕是二维平面,要想把一个三维场景渲染在手机二维屏幕上,需要利用OpenGL中的矩阵投射,将三维空间中的点映射到二维平面上。三维矩阵的相关知识是学习OpenGL最重要的课程之一。 线性代数 学习OpenGL三维投射知识之前,我们得事先了解下一些基础的线性代数知识,如向量运算,矩阵运算。 向量运算 向量: 指一个同时具有大小和方向的几何对象,因常常以箭头符号表示以区别于其它量而得名。 向量加减 向量的加(减)法定义是分量的相加(减),即将一个向量中的每一个分量加上(减去)另一个向量
word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练;并且,该工具得到的训练结果——词向量(word embedding),可以很好地度量词与词之间的相似性。随着深度学习(Deep Learning)在自然语言处理中应用的普及,很多人误以为word2vec是一种深度学习算法。其实word2vec算法的背后是一个浅层神经网络。
在计算广告和推荐系统中,点击率(Click Through Rate,以下简称CTR)预估是一个重要问题。在CTR预估任务中(以下简称CTR任务),我们通常利用user信息、item信息和context信息来预测user对item的CTR。
导读:本文主要介绍深度CTR经典预估模型的演化之路以及在2019工业界的最新进展。
但方法间共享信息的方式除了参数列表,还有全局变量。但全局变量总能带来意外之喜,所以,取消全局变量也是各大语言趋势。于是参数列表就成了唯一选择,于是,只要你想到有什么信息要传给一个方法,就会直接将其加入参数列表,导致参数列表越来越长!
1.机器学习常用的分类算法,Logistic回归,SVM,Decision Tree,随机森林等相关分类算法的原理,公式推导,模型评价,模型调参。模型使用场景
随着硬件技术的不断发展,数据库系统也需要进行相应的优化,以便可以充分发挥出底层硬件提供的能力。 以查询计划执行为例。原有的数据库执行一个查询计划,往往采用火山模型的方式。这种上层算子递归调用下层算子获取并处理元组的方式,存在虚函数调用次数较多、指令或数据cache miss率高的缺陷,并且这种一次处理一个元组的方式无法使用CPU的SIMD指令进行优化,从而造成查询执行效率低下的问题。向量化执行就是解决上述问题的一种有效手段。 探索前沿研究,聚焦技术创新。本期DB·洞见由腾讯云数据库高级工程师胡翔为大家介绍向
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。
随着ChatGPT爆火出圈,狂飙之势从22年底持续到23年初,与以往的技术突破不同的是,此次的大模型不仅被技术界关注,而且备受投资界、产业界和大众消费者的追捧,使它成为历史上最快月活过亿的现象级应用,继而引发全球科技巨头的AI竞赛。 大模型的高智能化离不开对模型的大规模预训练,这背后需要强大的AI框架作底层支持。面对动辄千亿级参数的大模型,如何使能广大开发者和用户进行开发,在当前大模型研究分秒必争之时弯道超车?且让我们顺着大模型技术的方案拆解,一探昇思MindSpore AI框架的技术能力。 预训练大模型的
今天小浩给大家分享一篇关于归并排序的文章。考察归并排序的题目可以形态各异,但是万变不离其宗,希望看完今日之章,你能掌握归并排序及其思想大成。
程序人生之图穷匕见的podcast发了四期(三期正式的)后,有几个读者说在微信上听效果不好,又没法暂停(停下后再听又从头开始了),能不能在iTunes 播客里面听?程序君觉得这还真是个事,于是便考虑在iTunes里注册,一尝试才发现,iTunes不能帮你host你的episodes,它只是个聚合器,有点像已经死掉的google reader,你提交一个rss,iTunes审核后,就收录你的podcast了。所以,首先我得设置个站点放我的这些episodes。 在查阅了不少现有的static site gen
导语 PaddlePaddle提供了丰富的运算单元,帮助大家以模块化的方式构建起千变万化的深度学习模型来解决不同的应用问题。这里,我们针对常见的机器学习任务,提供了不同的神经网络模型供大家学习和使用。本周推文目录如下: 周一:【点击率预估】 Wide&deep 点击率预估模型 周二:【文本分类】 基于DNN/CNN的情感分类 周三:【文本分类】 基于双层序列的文本分类模型 周四:【排序学习】 基于Pairwise和Listwise的排序学习 周五:【结构化语义模型】 深度结构化语义模型 文本分类是自然语言
这可以通过序列到序列网络来实现,其中两个递归神经网络一起工作以将一个序列转换成另一个序列。编码器网络将输入序列压缩成向量,并且解码器网络将该向量展开成新的序列。
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