模型剪枝属于模型优化中的重要技术之一，经过了研究人员多年的研究，工业界也开始有一些实践，那么当前有哪些可用的模型剪枝工具呢？...作者&编辑 | 言有三 1 Tensorflow TensorFlow Model Optimization Toolkit是谷歌官方开源的模型优化技术包，包含了模型剪枝和量化两种API，模型剪枝支持Google...2 PaddleSlim 有Google自然也少不了百度，PaddleSlim是百度推出的优化包，被包含在PaddlePaddle中，支持通道均匀模型剪裁、基于敏感度的模型剪裁、基于进化算法的自动模型剪裁三种方式...3 第三方官方集成包 PocketFlow是腾讯开源的模型优化工具，基于Tensorflow，可以实现通道级别的模型剪枝以及动态模型剪枝。 ?...总结 网络的稀疏性是一个普遍存在的问题，模型剪枝正是通过不断去除冗余单元从而获得体积更小/速度更快的模型，对于嵌入式设备来说具有很重要的工程意义。
模型量化属于模型优化中的重要技术之一，是非常有效地提升模型推理速度的技术方案，那么当前有哪些可用的模型量化工具呢？...，它是谷歌官方开源的模型优化技术包，目前包含了模型剪枝和量化两种API。...框架中，支持量化感知训练，离线量化，权重全局量化和通道级别量化。...，自然也支持Pytorch中的量化技术。...总结 低精度量化是一个非常简单而又有效地降低模型大小，提升模型推理速度的技术，对于嵌入式设备来说具有很重要的工程意义。
例如，植物保护中的虫情监测，现在主要依靠农技人员去观测，一方面不同人员的经验差异大，另一方面人工的工作量很大，用AI可以建立农技服务方面的大模型，提供具体的植物保护技术，在水肥管理上，也可以应用人工智能技术...胡嵩：“小田”可用于种植、养殖、电商、农技服务等从生产到流通全产业链中的信息交互服务场景。种养殖过程的决策都可以用大模型来解决，比如基于行情趋势、品种改进、所在位置等给予生产者品种推荐。...六、行业大模型研发和应用中，哪些数据有用？如何破解数据难题？许世卫：数据是制约大模型的研制和应用的重要因素。数据质量、数据量、数据全息、数据系统性，都对模型有影响。数据质量对模型准确度影响极大。...目前的商业模式是免费服务2C用户，通过服务好用户，做好交易撮合，来提升用户粘性，帮助用户解决生产周期遇到的问题。2C服务中，对用户更加了解，撮合中效率会更高。...许世卫：行业内对农业大模型较为关注，但由于大模型尚在发展中，不同单位认知不一致，大家还在寻找落地案例。从方向上，国家对于大模型提出在规范的基础上促进发展，发展是第一位的，农业行业预计也是政策支持方向。
如何将大模型应用落地到自己的业务或工作中？这篇文章整理了7种目前业内最常用的大模型应用方法，以及各个方法的代表论文。通过对各种应用大模型方法的特点对比，找到最适合自己场景的应用方法。...，这里Y是上下文，其他部分是prompt模板，那么prompt-tuning将这些明文的prompt token全部替换成可学习的向量，基于训练数据对模型进行finetune，只finetune这些prompt...NLP任务都转换为自然语言，在大模型的基础上finetune全部参数，finetune的目标就是语言模型，通过这种方式让预训练大模型适应人类的指令（即人类描述各类NLP任务，并要求模型给出答案的语言范式...7、Knowledge Distillition 从大模型中获取数据，用获取到的数据训练尺寸更小的模型，过程中结合思维链等技术，让模型生成更有价值更准确的训练数据。...这种方式也是成本最低，但是可能很有效果的方法。最简单的就是直接调用ChatGPT或者GPT4的接口获取想要的数据，核心是如何设计prompt让黑盒大模型输出我们想要的结果。
本文的目的是追踪自然语言处理（NLP）的研究进展，并简要介绍最常见 NLP 任务的当前最佳研究和相关数据集。...本文最主要的目的是为读者提供基准数据集和感兴趣任务的当前最佳研究的快速概览，作为未来研究的垫脚石。...和 SNLI、MultiNLI 不同，它不是众包数据集，但是从已有的句子中创建的，假设是从科学问题和对应答案候选中创建的，同时相关网站的来自大型语料库的句子被用作前提。模型基于准确率评估。 ?...模型一般都通过准确率进行评估。 ? 阅读理解/问答任务 问答是一种自动回答问题的任务。大多数当前的数据集都将该任务是为阅读理解，其中问题是段落或文本，而回答通常是文档之间的跨度。...WikiSQL WikiSQL 数据集包含 87673 个问题样本、SQL 查询语句和由 26521 张表中建立的数据库表。该数据集提供了训练、开发和测试集，因此每一张表只分割一次。
自然语言处理有非常多的子领域，且很多都没有达到令人满意的性能。本文的目的是追踪自然语言处理（NLP）的研究进展，并简要介绍最常见 NLP 任务的当前最佳研究和相关数据集。...本文最主要的目的是为读者提供基准数据集和感兴趣任务的当前最佳研究的快速概览，作为未来研究的垫脚石。...和 SNLI、MultiNLI 不同，它不是众包数据集，但是从已有的句子中创建的，假设是从科学问题和对应答案候选中创建的，同时相关网站的来自大型语料库的句子被用作前提。模型基于准确率评估。 ?...模型一般都通过准确率进行评估。 ? 阅读理解 / 问答任务 问答是一种自动回答问题的任务。大多数当前的数据集都将该任务是为阅读理解，其中问题是段落或文本，而回答通常是文档之间的跨度。...WikiSQL WikiSQL 数据集包含 87673 个问题样本、SQL 查询语句和由 26521 张表中建立的数据库表。该数据集提供了训练、开发和测试集，因此每一张表只分割一次。
、统计学、社会学等学科，能把看似简单的调研数据通过模型，转化成非常形象的图表洞察，可以直接应用在业务中。...市场调研伴随着实体消费经济的繁荣而发展，那么很多经典的研究模型是适用在实体消费品研究中，互联网产业这几年飞速发展，与实体消费品在生产、使用、宣传各环节都存在非常大的差异，专门为互联网产业/品牌/产品而研发的数据研究模型其实很少...本文尝试将传统研究中一个很经典的价格研究模型，尝试应用到互联网内容研究方面，做一个探讨。...我们尝试把这个PSM模型应用到PUSH条数探究上。...注意：本次新闻PUSH数据为模拟测试数据，不代表真实情况，仅提供模型转化的思路 结语 从前面的介绍中，可以看出PSM测试具有问卷设计简单、调研管理方便、分析简单的优点。
NLP 任务，该研究凭借预训练模型刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录。...BERT 的开发分为两个步骤。你可以下载在步骤 1 中预训练过的模型（在无标注数据上训练过）；只需考虑针对步骤 2 进行调整。...BERT LARGE：一个非常巨大的模型，实现了当前最佳。 BERT 基本上就是一个经过训练的 Transformer Encoder 的堆栈。...ELMo 的预训练过程中的一步。给定「Let's stick to」为输入，预测下一个最有可能的词——这是一个语言建模任务。在大型数据集上训练时，模型会开始提取语言模式。...Transformer 的编码器-解码器结构使其能完美应用于机器翻译。但我们如何将其用于句子分类呢？我们怎么将其用于预训练语言模型，然后再针对其它任务调整这个语言模型呢？
基于参数修剪（parameter pruning）和共享的方法关注于探索模型参数中冗余的部分，并尝试去除冗余和不重要的参数。...右：使用秩 K 进行低秩约束的卷积层。 表 2. 低秩模型及其基线模型在 ILSVRC-2012 数据集上的性能对比。...根据该理论，将变换矩阵应用到层或滤波器Φ(·) 来对整个网络模型进行压缩是合理的。 表 3. 基于迁移卷积滤波器的不同方法在 CIFAR-10 和 CIFAR-100 数据集上的性能对比。...缺陷：将迁移信息应用到卷积滤波器的方法需要解决几个问题。...他们通过集成强分类器标注的伪数据训练了一个压缩模型，并再现了原大型网络的输出结果。然而他们的工作仅限于浅层网络。
小勤：怎么将Excel里Power Pivot的数据模型导入到Power BI里啊？ 大海：这个现在好简单哦。直接导入就可以了。 小勤：啊？从Excel工作簿获取数据？ 大海：No，No，No！...大海：这样一导入，做些必要的选择： 然后，就会将在Excel里用Power Query建的查询、加载到Power Pivot的数据以及建好的模型、写好的度量等全导入到Power BI了，结果如下图所示...我的Excel里没有建查询啊？怎么导入Power BI却生成了一个查询？ 大海：你这个是没有经过Power Query，直接从表格添加到Power Pivot数据模型的吧？ 小勤：对的。...直接从表格添加到Power Pivot数据模型的表会在Power BI中以“新建表输入数据”的方式来实现。...只要还是这个查询并且保证查询的结果跟原来的一样，就没问题了。 小勤：好的。看来以后在Excel里还是先通过Power Query获取数据，然后再加载到Power Pivot数据模型更好。
数据工程领域当前遇到的挑战 现代系统正变得越来越复杂，从单线程到多线程，从单体到微服务，从单节点到分布式，从本地到云端... … 复杂度使得程序产生预期的结果需要越来越多的必要条件，而每种条件都有其自身的成功概率...而数据工程实践中每日调度的任务成为了与各个复杂数据组件交互的最主要形式，所以本文我们将以数据工程的任务调度为例，利用混沌工程帮助我们找出系统薄弱点或脆弱性，引出我们沉淀的基于日志驱动的任务调度实践。...因此，在实践中，我们需要在ETL任务和实际调度框架（如Airflow等）中引入“日志驱动”的这一层抽象隔离，以便为任务运行添加一层统一的逻辑处理。...应用“日志驱动”所带来的的好处，远不止于此，因为留存了任务调度日志的记录，在这个基础上很多事情变得可能。其实“日志驱动”和“断点续传”这个概念很像，只不过没有应用在下载文件上，而是应用到了任务调度。...，当前任务可以直接退出或者kill掉之前的任务 补数据操作更加容易实现且灵活而不容易出错 更加灵活的任务依赖配置（任务上下游不一定是同频率或者必须在一个dag里面） 更加灵活的调度起始设置，例如对于kafka
在一项针对2019 年到 2020 年各大顶会论文关键词的统计中，「图神经网络」的增长速度位列榜首，成为上升最快的话题。...为了方便读者们学习图神经网络，机器之心最新一期线上分享邀请到马腾飞为大家直播分享《图神经网络：模型与应用》，同时也将在直播过程中抽取10名幸运观众赠书，欢迎大家关注学习。...他深耕图神经网络多年，近期的研究主要集中在图神经网络的可扩展性、生成模型及其在医疗、生化、自然语言处理等领域的应用。...分享摘要：本次分享将介绍图神经网络的基础知识、模型和发展历史，并对当前图神经网络所面临的挑战以及解决方案做简要梳理，最后列举图神经网络的应用案例并总结应用图神经网络的思路和需要注意的问题。...我们将从所有提问的小伙伴中随机抽出10位送出《图神经网络：基础与前沿》。
昨天看同学用小K直播姬上钉钉自习，我也想试试 于是下载了小K打算晚上回家试试 我是这么想的：MMD的PMX/PMD文件通过PMXEditor转换成OBJ格式的文件，再用3DMAX转换成FBX文件，直接导入到小...K里面去 想的很好，但是我忽略了这几点： 小K的安装需要网络 MMD转换成OBJ时贴图和UV会错乱，导致没有眼睛或衣服变乱 我师父电脑里没安OpenGL，无法修改模型 方案一失败 想了一晚上，决定使用Blender...+MMD插件直接打开MMD模型使PMX文件更规范，配合iclone face Runtime，显卡驱动我也找好了，今晚试试 2022-3-26追加：谁能想到装完显卡驱动电脑BootMenu就没有我的盘了呢
.Net Framework居然没有提供托管的接口来获取当前进程中的其它AppDomain！所以，我们只有借助承载接口（Hosting Interfaces）来完成这事了。...在MSCOREE.DLL中，.Net 1.0提供了一个ICorRuntimeHost接口，该接口中有EnumDomains和NextDomain方法，而幸运的是：MSCOREE.DLL中居然直接提供了一个...Public的实现：CorRuntimeHostClass。...host.CloseEnum(enumHandle); Marshal.ReleaseComObject(host); } } 对于MSCOREE.DLL程序集的引用请使用...COM引用：C:\WINDOWS\Microsoft.NET\Framework\vXXXXXX\mscoree.tlb 有关MSCOREE.DLL更详细的介绍请参见 .NET中的幕后英雄：MSCOREE.DLL
在Python里如何获取当前的日期和时间呢？在Python语言里，我们可以通过调用什么模块或者类函数来得到当前的时间或日期呢？...%s" % i.isoformat() ) print ("当前的年份是 %s" %i.year) print ("当前的月份是 %s" %i.month) print ("当前的日期是 %...) print ("当前分钟是 %s" %i.minute) print ("当前秒是 %s" %i.second) 示例输出： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 当前的日期和时间 = 2013...-10-11 19:38:19.4545 ISO格式的日期和时间 = 2013-10-11T19:38:19.4545 当前的年份 2013 当前的月份 10 当前的日期 11 dd/mm/yyyy...格式是 11/10/2013 当前小时是 0 当前分钟是 38 当前秒是 19
[root@localhost ~]# cat /proc/sched_debug Sched Debug Version: v0.09, 2.6.33-rc...
在Python里如何获取当前的日期和时间呢？在Python语言里，我们可以通过调用什么模块或者类函数来得到当前的时间或日期呢？...(“%H:%M:%S”)) ## 12 hour format ## print (time.strftime(“%I:%M:%S”)) 示例输出： 18:11:30 6：11:30 打印出当前的日期的...%s” % i.isoformat() ) print (“当前的年份是 %s” %i.year) print (“当前的月份是 %s” %i.month) print (“当前的日期是 %s” %...(“当前分钟是 %s” %i.minute) print (“当前秒是 %s” %i.second) 示例输出： 当前的日期和时间 = 2013–10–11 19:38:19.4545 ISO...格式的日期和时间 = 2013–10-11T19:38:19.4545 当前的年份 2013 当前的月份 10 当前的日期 11 dd/mm/yyyy 格式是 11/10/2013 当前小时是 0
因此，本文提出一种基于图的统一模型来解决这些问题。 这种模型将汉语分词和依存句法分析集成在一个分析模型中。它比以前的联合模型性能更好，并在汉语分词和依存句法分析中实现了当前最佳的结果。...在数据集 CTB-5 和 CTB-7 上进行的实验中，即使没有 POS 信息，本文模型在联合汉语分词和依存句法分析中也达到了当前最先进的性能。...与以前的联合模型不同，我们提出的模型是基于图形的模型，它更加简洁，从而减少了特征工程的工作量。 我们的联合模型比以前的联合模型性能都更优，并在汉语分词和依存句法分析中实现了当前最优的结果。...实验 我们使用 Penn Chinese Treebank 5.0（CTB-5）和 7 个（CTB-7）数据集来评估我们的模型。 ?...表 1：CTB-5 和 CTB-7 的数据统计 如表 3 所示，我们的联合模型（倒数第二行）在汉语分词和依存句法分析方面都大大超过了以前的方法，即使没有（基于转换的联合模型中广泛使用的）局部句法分析特征
一些数据较少的语言，嵌入模型的训练会遇到困难，而跨语言嵌入模型则允许研究者将来自不同语言的词汇投影到共享嵌入空间中，使我们能够把在拥有大量数据的语言上训练而成的模型——比如英语——应用到数据较少的语言上...这使我们能够把在拥有大量数据的语言上训练而成的模型——比如英语——应用到数据较少的语言上。本文对跨语言嵌入模型做了梳理，基于它们采用的方法和平行数据的性质进行了讨论。...表2 CLDC 上 跨语言嵌入模型的对比 然而表 2 的结果并不能代表跨语言嵌入模型的一般性能，使用不同方式和不同类别数据的模型在不同任务中的表现的性能也不尽相同。...Upadhyay 等人评估了不同任务中需要各种形式监督的跨语言嵌入模型。他们发现在词汇相似度数据组中，句子对齐和文档对齐的模型和词汇对齐模型的表现旗鼓相当。...而在跨语言分类及词典归纳任务中，监督越详尽，效果越好。最后，在句法分析方面，词对齐的模型能够更准确地理解语法，因而整体表现更好。 Upadhyay 等人的发现进一步证明了数据的选择至关重要。
知识继承型预训练（KIPT）等全新的预训练方法涉及到 SSL 和知识蒸馏。SSL 让模型可以学习预训练语料库中可用的知识，而知识蒸馏则让模型可以学习已经编码在已有预训练模型中的知识。...为了让这些模型能在真实世界中得到应用，尤其是在医学等敏感领域，我们需要提升它们的稳健性。...举个例子，数据泄露是人们担心的一个主要问题，尤其是当这些模型的预训练使用了隐私数据时。由于模型是在大量文本数据上预训练的，因此有可能从中恢复敏感信息，比如可识别出个人身份的信息。...因此，需要防止人们公开发布使用隐私数据预训练的模型。 近日，Carlini et al. 研究表明，GPT-2 模型可生成一个人的完整邮政地址，这些地址包含在训练数据中，可使用该人的名字通过提示得到。...降低偏见 基于深度学习的方法正在现实世界中得到越来越广泛的应用，其中包括在生物医学和法律等专业领域。但是，这些模型很容易学习并放大训练数据中已有的偏见。
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