“ 除了Nvidia的硬件技术支援，微软使用了DeepSpeed训练加速函式库与ZeRO记忆体最佳化方法，大幅提升模型训练效率。” ?...无论是Google的BERT模型抑或是OpenAI的GPT-2模型，皆具有几十亿个参数，已经大幅改善自然语言处理能力，而更好的自然语言生成能力，可以应用在各种应用程式上，协助作者撰写内容、总结文字或是改善数位助理的的使用者体验...另外，微软也运用DeepSpeed函式库以及ZeRO最佳化方法，使每个节点的批次处理大小能够增加4倍，降低模型平行化维度从16降至4，有效降低3倍训练时间。...DeepSpeed是一个能够降低模型延迟，和提升预测效率的深度学习函式库，微软表示，DeepSpeed让他们使用更少的GPU训练大型模型。...T-NLG模型将被用在微软的各种服务上，包括总结文件和电子邮件，以节省用户的时间，也会被用于微软Office中，为用户提供写作协助，或是为文件产生常见问答，进一步T-NLG还将用在聊天机器人与数位助理上
延迟加载图像 图像延迟加载可以帮助开发人员提升网站性能和响应速度。 延迟加载可防止设备第一时间加载屏幕上尚不需要的图像。但是，当你向下滚动或靠近图像时，图像就会开始加载。...： https://developers.google.com/web/tools/lighthouse/ 2....https://www.w3schools.com/howto/howto_js_autocomplete.asp 但是，HTML 也允许你使用标签显示一组预定义的建议。... 这里的 content 属性指定了重定向倒计时的秒数。...如果你还计划使用 JavaScript，那么一定要查看我最近的博客，其中讨论了一些可以节省你时间的技巧： https://medium.com/javascript-in-plain-english/5
但如果你一直收到各种各样形色不一的邀请函页面制作需求，你就会考虑到把它模版化。 1.通过链接参数的形式传入邀请函的关键信息，动态的渲染。 2.通过动态的数据来判断邀请函页面的功能模块的显示和隐藏。...三、 用「云模版」做邀请函有什么优势？...在小程序开发过程中，我们会发现很多，类似的业务需求，比如签到打卡、积分中心、趣味抽奖等，最大的变化就是前端页面设计； 我们可以将这些相似的需求归类，每一类需求都可以用一个开发模板为底座，通过上层的参数或页面调整来实现...这样直接对接数据源的好处有两点： (1) 不需要修改前端页面来冗杂的对接所有数据，节省开发时间，提升开发效率。 (2) 直接对接的数据源数据更加整齐，减少了很多控制层的后端开发逻辑，一切以数据驱动。...无论你的页面访问流量如何变化，系统都能自动调整，以满足你的用户访问需求。 同时，免维护的特性也意味着你无需花费大量时间和精力去维护页面，可以将更多的精力投入到你的其他业务中。
“AI for Prosthetics”挑战的参与者将建立能够预测患者在获得假肢后如何行走的模型。...我们不仅可以节省金钱时间，还可以减少痛苦，并且试验和测试新的有风险的治疗方法。“ ? NIPS 2017第一期“Learning to Run”挑战中NNAISENSE提交的虚拟骨架。...Google Cloud Platform还为支持参与者捐赠了价值20万美元的Google Cloud积分。...竞争对手可以在9月15日之前提交他们的解决方案，并获得价值250美元的Google Cloud积分（当天有400个积极分数的团队将获得积分）。
今天的白板星期五，Rand会从内而外的剖析这个理论，然后就如何提高评分提出一些建议。 ? ? 视频转录 大家好，欢迎来到新一期白板星期五。 本周我们将来讨论下’自然质量得分’。...无论如何，我们可能都会有这样的想法：Google对评判页面在它的搜索结果中的表现，有自己的一套理论判断。 同时这种判断对不同的网页可能会产生不同的结果，在不同网站间的差异可能更是明显。...Google应该使用更复杂的计算公式。 我们也很确定自然质量积分被用于三个不同的层面上： 这一个结论即来自实验的观察结果，也参考了Google的申明。...其实这是一种降序，所以可以推测：通常，Google在跨子文件夹之间的积分传递会多于跨子域之间，而跨子域之间的积分传递比跨根域之间的更多。...有趣的是，我们已经看到了一系列案例研究，特别是自MozCon以来，Moz的SEO负责人布兰妮·穆勒（Britney Muller）分享了一个实例：她做了一些很好的测试，通过从Moz网站上移除数以万计的低质量网页
虽然已经有满坑满谷的教学文章、视频或是线上课程，正是因为pandas学习资源之多，导致初学者常常不知如何踏出第一步。...将剪贴簿内容转换成DataFrame 你可以从Excel、Google Sheet 或是网页上复制表格并将其转成DataFrame。...这边使用的df不占什么内存，但如果你想读入的DataFrame很大，可以只读入特定的栏位并将已知的分类型（categorical）栏位转成category型态以节省内存（在分类数目较数据量小时有效）：...最大的值highlight 将Fare栏位依数值画绿色的colormap 将整个DataFrame 的空值显示为红色 pd.DataFrame.style会回传一个Styler，你已经看到除了format函数以外...这让你可以轻松地把多个函式串（chain）成一个复杂的数据处理pipeline，但又不会影响到最原始的数据： ? 瞧！
1)用倾向建模和预测性分析来预测顾客行为 倾向模型是统计积分卡，用于识别更可能对一些优惠产生反应或互动行为的潜在客户。它将客户特征与预期行为相关联。...它分析数以万计的网站上的数以万亿计的搜索查询和用户行为，以帮助确定人们最接近购买的时机并展示对他们更有意义且更有趣的广告。“ 也就是说，市场内受众利用机器学习来为营销人员解锁新的市场机会。...问题常常以“谁”，“什么”，“哪里”，“什么时候”，“为什么”和“如何”开始，请据此优化你的网页。 ? 为你针对的每个地点创建相应的本地化着陆页。...总结 人工智能是用来节省营销人员和企业的时间与金钱的。比如，聊天机器人会使销售代理的工作更轻松，而营销人员能即时获得有关最优表现的广告和内容的洞察建议。...作为一个管理人员或营销人员，是时候来找出你的商业模式和营销活动所面临的问题及如何利用洞察来解决这些问题了。将散步在不同应用中所获取的数据集中化能帮助你获取更准确的洞察建议。
让我们看看如何找到二进制图像的轮廓： import numpy as np import cv2 as cv im = cv.imread('test.jpg') imgray = cv.cvtColor...注意 稍后我们将详细讨论第二和第三个参数以及有关层次结构。在此之前，代码示例中赋予它们的值将适用于所有图像。 如何绘制轮廓? 要绘制轮廓，请使用cv.drawContours函数。...它删除所有冗余点并压缩轮廓，从而节省内存。 下面的矩形图像演示了此技术。只需在轮廓数组中的所有坐标上绘制一个圆（以蓝色绘制）。...第一幅图像显示了我用cv.CHAIN_APPROX_NONE获得的积分（734个点），第二幅图像显示了我用cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE获得的效果（只有4个点）。...看，它可以节省多少内存！！！ 以上文章来源于深度学习与计算机视觉，作者磐怼怼
3D漫画摄影风，不限时长自动生成 Stable Animation SDK可支持三种创建动画的方式： 1、文本转动画：用户输入文prompt并调整各种参数以生成动画（与Stable Diffusion相似...目前，动画功能API的使用是以积分计费的，10美元可抵1000积分。...效果和价格我们都了解了，那如何安装并调用API呢？...自Stable Diffusion开源后，一些开发者通过Google Colab等形式分享了各种魔改后的功能，自动生成动画功能一步步被开发出来。...感觉效果如何？
懒加载如何帮助提高页面加载速度 默认情况下，所有浏览器会在用户访问URL时加载整个网页。...唯一的区别是，它延迟加载的不仅仅有图片，还有内联框架，这不像大多数基于JS的延迟加载脚本那样只针对“被遮挡的”的图片。...测试显示页面加载速度提高了18％-35％ 显而易见的优势是页面加载的速度会更快，并且为用户节省带宽，特别是在移动网络环境下。...面临的一些问题 麻烦之处在于，Google将不得不修改一些现有的Chrome功能，例如“打印”或“另存为页面”，以在执行这些操作之前加载被延迟的图像（打印或保存页面的完全渲染副本）。...Google工程师还必须考虑他们自己的系统将如何与预先存在的基于JS的懒加载脚本进行交互，并避免在推出该功能后影响网站布局。
又是如何解决的？ witmewaitingforyou：有时候，会面对一些比较难以理解的数学概念以及思想原理。...1.多搜集一些相关的网络公开视屏（这比直接看书节省时间） 2.数学语言是极具抽象（概括）性的。需要反复研读揣摩，必要时可以搜索问题起源 3.上课视频重复观看。...林西：学习中遇到的问题，通过在群里提问，认真听讲，还有强大的百度Google reita：理论学习中有不是很懂的，也有之前没有学过的。...主要涉及泛函分析的部分原理。而这也是小波分析的相关基础，当然在量子力学的相关课程中也有体现。...陈卓：我认为线性代数，概率论，微积分这三部分，基本的考研书籍就够了，优化方面推荐Stephen Boyd的推优化。
当函数有多个参数的时候，对函数进行改造调用一个函数只传递并返回一个新的函数(这部分参数以后永远不会发生变化)，这个新的函数去接收剩余的参数，返回结果。...组合函数如何调试呢？...) 函数式编程中如何控制副作用控制在可控的范围内、异常处理、异步操作等。...（函子） 存在的问题,在输入null的时候存在异常，无法处理异常情况，那么如何解决这种的副作用呢？...IO 函子中的_value是一个函数，这里把函数作为值来处理；IO函子可以把不纯的动作存储到_value中，延迟执行这个不纯的操作（惰性执行），包装当前的操作把不纯的操作交个调用者处理 //IO 函子
缺点 由于请求需经过不同级别的 Google Cloud Platform（GCP），因此很难跟踪真正的延迟。 仅适用于 GCP 环境。 价格体系复杂，很难预估出某些东西的成本。...由于 DynamoDB TTL 的存在，它每年还可以为公司节省数百万美元的开支。 优点 专门为监视 AWS 资源而构建。 具有最高容许实例度量指标（t2 CPU 积分余额）。...官网：https://www.fluentd.org/ 8结论：如何选择合格的工具 首先，我应该解释一下我为何没有将 Prometheus 列入名单，因为我肯定你会看到的。...这可能会为你节省大量时间，让你从制定大量规则的艰巨任务中解脱出来。这看起来是一种非常有趣的日志记录方法。...如果你的项目使用 Google 的 GCP 产品，那么，一个很好的、并且相当明显的变体可能就是 Google Operations。
下面让我们来仔细看看无服务器计算以及如何充分利用这一新兴技术。 开发人员和管理员需要哪些技能才能使用无服务器计算?...无服务器应用有助于在公有云中节省资金吗? 与公有云中按需分配的虚拟机实例相比，无服务器计算的一个优点是节省成本——取决于应用的设计。...节省的数量取决于每个应用的性质，进行架构和部署的事件驱动的功能数量，以及用户如何调用这些功能。如果大部分应用在事件发生之前都保持空闲状态，那么组织就能够降低成本。...延迟也可能随着流量需求的变化而变化。这些因素可能会降低其对延迟敏感型应用的吸引力。 复杂性：功能会让应用设计，性能监控和故障排除变得复杂;管理员必须监视几十甚至几百个单独的功能。...AWS Lambda功能在Azure或Google中不起作用，反之亦然。这可能会导致供应商锁定并使多云规划变得复杂。
在我上一篇博客中，我们研究了如何依据数据趋势聚合数据。在本文中，我们将讨论如何以更有意义的方式将这些数据呈现给用户。...分析数据点揭示了来自不同服务器的文件中，有一些服务器未经压缩便发送文件，这些未压缩的文件增加了页面加载的延迟。...上面的直方图展示了 Y 轴上的数据运行次数以及 X 轴上的网页加载时间范围。第二栏显示有 232 次运行，其网页响应时间在 5.3-6 秒范围内。...直方图为查看受影响的用户数提供了一个范围桶，而累积分布图则给出了超过该性能指标阈值的用户数量的百分比。 累积分布图是一种常用的图表类型，它用百分表示性能指标。...下图显示了网页响应时间的累积分布图。 从上面的累积分布图中，我们看到在第 90 百分位，网站的网页响应时间为 10.3 秒。
，不仅节省了用户/消费者自己查询的时间，也为店家节省了时间。...实际上，这也是谷歌对 Google Assistant 的设计宗旨：为用户节省时间，为用户把事情搞定（get things done）。...如何展开自然对话 展开一段自然的对话有这么几个难点：自然语言难以理解，人类的自然行为很难建模，人类对延迟的耐受性很低所以需要高处理速度，以及生成听起来自然的语音，其中还要适当地夹杂一些语气词。...另一方面，系统的延迟也要能够符合人类的期待。比如，当一个人在电话里讲了“你好”这样的简单句子之后，他们会希望很快听到一个简短的回复，这种时候会对延迟更加敏感一些。...这样的做法就可以让系统达到 100ms 之内的极短延迟。有趣的是，谷歌发现在某些情况下要增加一些延迟来让对话听起来更自然，比如回复一个很复杂的句子的时候。
不仅节省了用户/消费者自己查询的时间，也为店家节省了时间。 实际上，这也是谷歌对 Google Assistant 的设计宗旨：为用户节省时间，为用户把事情搞定（get things done）。...如何展开自然对话 展开一段自然的对话有这么几个难点：自然语言难以理解，人类的自然行为很难建模，人类对延迟的耐受性很低所以需要高处理速度，以及生成听起来自然的语音，其中还要适当地夹杂一些语气词。...另一方面，系统的延迟也要能够符合人类的期待。比如，当一个人在电话里讲了“你好”这样的简单句子之后，他们会希望很快听到一个简短的回复，这种时候会对延迟更加敏感一些。...当 AI 系统检测到了需要短延迟的情境时，就会使用更快但精度也更低的模型来处理。...这样的做法就可以让系统达到 100ms 之内的极短延迟。有趣的是，谷歌发现在某些情况下要增加一些延迟来让对话听起来更自然，比如回复一个很复杂的句子的时候。
云计算、AI以及物联网等技术的发展，让数以亿计的移动设备接入到互联网中。这些设备每天都会产生大量的数据，随着计算的压力增加，计算开始从核心区域朝边缘设备转移，于是，边缘计算技术开始出现。...边缘计算技术可以帮助增强数据处理能力，从而进一步避免延迟，在实际场景中的应用越来越多。...但当大数据来时，单纯的加分店和加人已经满足不了需求，于是我们为每位快递师傅配备一个便携式的微波炉，在店里只需要简单的制作，烹饪的过程在快递的路上来完成，这就大大节省了厨师的工作。...尤其是在当前通信技术快速发展的今天，越来越多的应用场景开始需要边缘计算技术来支持，下面我们来看下边缘技术目前在几种场景中的应用： 自动驾驶 目前，自动驾驶汽车（Automated vehicles）仍处于开发发展阶段，但像Google...自动驾驶普及目前遇到的最大的挑战就是如何避免车祸问题，而这个就需要对自动驾驶收集到的数据进行快速的计算，然后反馈给人工智能快速的做出判断，在这个过程中，降低数据的延迟非常重要。
在这篇文章中，我将描述这些新功能, 以及我们如何通过第一个支持端到端 HTTP/3 的 gRPC 实现引领行业。...•节省服务器资源,负载平衡代理必须解析然后重新发送每个 HTTP 请求, 本身也会占用 CPU 和内存, 所以移除代理可以节省服务器资源。...Google.Protobuf 旨在提高性能，使用代码生成而不是反射来序列化 .NET 对象。...建立 HTTP/2 连接后，客户端将向服务器发送 ping 以测量延迟。如果存在高延迟，客户端会自动增加接收缓冲区窗口，从而实现快速、连续的下载。...客户端负载均衡和 HTTP/3 等以性能为导向的新功能意味着更低的延迟、更高的吞吐量和更少的服务器。这是一个节省资金、减少能耗和构建更环保的云原生应用程序的机会。
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