simulink模型工作区与 MATLAB 工作区的差异在于每个模型都带有自己的工作区以存储变量值。
原文标题：HowLinkedIn Makes Personalized Recommendations via Photon-ML Machine Learning tool 作者：Yiming Ma, Deepak Agarwal 翻译：张媛 校对：丁楠雅 本文长度为2500字，建议阅读8分钟 本文将重点关注个性化推荐模型，并解释建模原理以及如何通过Photon-ML来实现，使其能够惠及数亿用户。 简介 推荐系统是一种自动化的计算机应用程序，它可以根据不同的内容对用户进行匹配。这种系统的应用很普遍，并
大家好，我叫郭畅，安徽大学毕业，目前就职于徽商银行总行大数据部，刚工作一年多，主要参与两项跨部门项目建设，项目中主要负责模型开发，数据分析，模型运营优化等工作。
为什么要强调分支模型，因为CI/CD这块分分支模型息息相关，通常情况下，站在OPS的角度，肯定是希望能有一个稳定的分支，随时随地都能发布，且不会对生产造成影响。如果没有明确好分支模型和对应的权限管理的话，大家都能对上线分支进行操作的话，真的是分分钟要弄个OPS祭天。
本次分享将主要关注OpenAI在自然语言处理领域的两个预训练的工作GPT和GPT-2.0. 通过分析GPT的两个模型，重点探讨基于单向语言模型的NLP预训练过程对序列生成任务的作用以及利用预训练模型进行NLP多种任务无监督测试的方式和效果。GPT-2.0在机器翻译、问答系统、文本摘要等复杂任务上的性能展示出NLP预训练模型的强大功能以及其在自然语言序列生成中性能。
自从 2022 年的 10 月版本更新以后，PowerBI 提供了在模型视图开放公式编辑区的能力，这样终于实现了一个本来就应该实现的功能：在模型视图统一编辑管理所有内容。
此数据框中的一行代表一家电信公司的客户。每个客户都从该公司购买了电话和互联网服务。
选自Uber 作者：JEREMY HERMANN、MIKE DEL BALSO 机器之心编译 参与：黄小天、路雪、蒋思源 近日 Uber 提出了他们的机器学习平台 Michelangelo，该平台构建在 Uber 数据和计算基础设施之上，并且由一系列开源系统和内置组件组成。Michelangelo 可提供易于使用且自动化的工具处理数据管理、模型训练、模型评估、模型部署、执行预测和检测预测等工作流程。Uber 希望 Michelangelo 可以在推动 AI 民主化方面贡献出应有的力量。 Uber Engin
1.COCOMO经验估算模型 Constructive Cost Model，构造性成本模型，用于对软件开发项目的规模、成本、进度等方面进行估算； COCOMO模型是一个综合经验模型，模型中的参数取值来自于经验值，并且综合了诸多的因素、比较全面的估算模型； 在欧盟国家应用较为广泛。 2.COCOMO经验估算模型层次 － 支持不同的阶段 基本COCOMO模型 系统开发的初期，估算整个系统的工作量(包括维护)和软件开发和维护所需的时间 中间COCOMO模型 估算各个子系统的工作量和开发时间 详细COCOMO模型
讨论软件测试，不得不涉及软件工程模型，因为软件测试学与软件工程的发展是依依相关、相辅相成的。软件工程模型大体上可以分为两类：瀑布模型及其衍生模型和敏捷模型，下面分别进行介绍。
自从Stable Diffusion和Midjourney爆火之后，人们见识到了人工智能技术在图片生成领域的强大实力。
软件工程是一个非常复杂的过程。在软件开发阶段要遵循不同的软件开发生命周期模型来指定和设计。这些模型也称为软件开发生命周期（SDLC）模型/方法。每个过程模型都遵循其类型所独有的一系列阶段，以确保软件开发步骤中的成功。
我理解的工作量估算，就是估算软件项目所耗费的资源数，这个资源包含人力和时间，一般用人天、人月的形式来衡量。（而软件的成本=耗费的资源*资源的单价）。
今天写点技术干货来回馈一下我的粉丝们。本来想继续写对比学习（Contrastive Learing）相关类型的文章，以满足我出一本AI前沿技术书籍的梦想，但奈何NIPS2021接收的论文一直未公开，在arxiv上不停地刷，也只翻到了零碎的几篇。于是，我想到该写一下双塔模型了，刚进美团的第一个月我就用到了Sentence-BERT。
近年来，电商平台飞速发展，搭配问题是电商系统中的一个非常重要的任务，它涉及对商品的深入理解整合。阿里京东等公司，都设计了专门独立的搭配平台，比如时尚大脑，滴搭系统。有很高的商业价值。由SFFAI21分享嘉宾崔泽宇同学为大家精选出来有关图数据挖掘以及服装风格搭配相关论文，带你了解服装搭配领域目前的进展，图数据挖掘最前沿的工作。
今天给大家介绍来自德国亚琛工业大学韩天宇团队发表在Nature Communications上的文章，文章为了提高病理学检测神经网络模型的鲁棒性，引入对抗训练方法到神经网络模型中，并且提出双批次正则化技术来进一步改进对抗训练方法。该工作在X-ray、CT和MRI图像数据集中进行了实验，实验结果表明提出的双批次正则化对抗训练方法可以获得较高的鲁棒性和准确性，并为预测结果提供了一定的可解释性。
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今天给大家介绍ACL 2022的一篇文章bert2BERT: Towards Reusable Pretrained Language Models（ACL 2022），这是一篇研究如何将small-size的预训练语言模型的参数迁移到large-size模型的工作。小模型和大模型相比，每层的参数矩阵维度不一样，模型的深度也不一样，如何才能实现迁移呢？这篇文章会重点介绍bert2BERT，也会顺带梳理一下小模型向大模型迁移的历史工作。
管理团队是一件非常困难的事情，在认知能力强的群体中尤其如此。历史告诉我们，缺乏组织的人类群体没有任何战斗力，且在社会化生产的过程中效率非常低下。
随着神经网络机器翻译的快速发展，为了实现多语言之间的相互翻译，通常需要构建多个一对一的翻译模型。一方面每个翻译模型需要大规模存储和计算资源，从而多语言翻译的存储和计算消耗非常巨大；另一方面多语言翻译在独立模型下无法实现知识共享。近年来，使用一套框架解决多语言机器翻译任务受到人们越来越多的关注。多语言机器翻译不仅可以有效的解决资源消耗和知识共享问题，同时由于参与翻译语言对的扩充，对于低资源和零资源翻译任务上有了一定程度的提升。本次分享会上我们：
几年前，我头脑一热，配置了一台顶配级消费 PC（RTX 2080 Ti GPU + i9 CPU），打算用来学习 AI。然而，起初我并没有找到合适的切入点。深度学习早期阶段，消费级显卡根本无法承担训练大模型、微调大模型，甚至连运行大模型都很吃力。结果，这台电脑主要用来学习 TensorFlow、Python 编程等基础知识，但最后从入门到放弃。不过，当时配置的 CPU 和内存还不错，用来编译 Chromium 浏览器和 Android 系统也算是物尽其用，唯独显卡几乎闲置。随着 Nvidia 不断推出新显卡，RTX 2080 Ti 显得越来越落伍了。
Lingo是一款由LINGO公司开发的商业数学建模软件。它可以用于线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划等多种应用领域。Lingo软件具有强大的模型建立、求解和结果分析等功能，是一款理想的数学建模和优化工具。
Azure 机器学习工作区是云中的基础资源，用于试验、训练和部署机器学习模型。 它将 Azure 订阅和资源组关联到服务中一个易于使用的对象。
让我们先来看一个简短的童话故事… 从前，有一个魔法师，他使用一种无人再使用的编程语言，在一种无人再使用的框架下训练模型。一天，一位老人找到他，让他为一个神秘的数据集训练一个模型。 这位魔法师孜孜不倦，尝试了数千种不同的方式训练这个模型，但很不幸，都没有成功。于是，他走进了他的魔法图书馆寻找解决办法。突然，他发现了一本关于一种神奇法术的书。这种法术可以把他送到一个隐藏的空间，在那里，他无所不知，他可以尝试每一种可能的模型，能完成每一种优化技术。他毫不犹豫地施展了这个法术，被送到了那个神秘的空间。自那以后，他明白了如何才能得到更好的模型，并采用了那种做法。在回来之前，他无法抗拒将所有这些力量带走的诱惑，所以他把这个空间的所有智慧都赐予了一块名为「Auto」的石头，这才踏上了返程的旅途。 从前，有个拥有「Auto」魔石的魔法师。传说，谁掌握了这块魔法石的力量，谁就能训练出任何想要的模型。
大规模语言模型在众多下游任务中展现了惊人的能力，但它们在使用中仍然暴露了一些问题。其中，幻觉是目前影响大模型落地的重要问题之一。ChatGPT 的发布使学术界和工业界关注大模型实际落地的潜能，大量关于幻觉的工作也开始涌现。
在人工智能的世界里，测试将是一场噩梦，衡量标准将是关键。企业需要确保他们建立和维护全面的企业级数据转换图，以将原始数据源转换为AI模型。新的质量标准将需要包括多个AI模型，相同的AI场景，转换后的数据，以及AI生产链。企业还应该投资于人工智能工作流程功能，以在下游业务工作流程中限制上级AI模型的输出，并确保这些指标可配置且可严格监控。
对于研究生新生而言，刚开学，必不可少的就是接触阅读文献这样一件差事。通过阅读文献，一方面我们可以了解这个领域的专家/学者最近在研究什么，可以从中收获新的insight和知识，另一方面，我们也可以借助这个机会，学习学术论文撰写的方法和讨论，了解写作技术，此外，我们还可以以此来评估今后自己的工作是处于什么level，适合什么层次的会议/期刊。
当前技术领域的发展速度可谓日新月异，为我们带来了前所未有的可能性。人工智能、大数据、云计算等前沿技术正以前所未有的深度和广度重塑着我们的生产生活方式。在人工智能的驱动下，我们能够更高效地处理海量信息，优化决策过程；大数据技术的崛起，使我们能够深入挖掘数据价值，洞察市场趋势；而云计算技术的发展，则为我们提供了弹性、高效的计算和存储服务。这些技术的融合应用，推动了智能家居、自动驾驶汽车、远程医疗等领域的显著进步，为我们的生活带来了诸多便利。我们有理由相信，随着技术的不断创新和应用，未来的生活将会变得更加美好。
Java 内存模型，许多人会错误地理解成 JVM 的内存模型。但实际上，这两者是完全不同的东西。Java 内存模型定义了 Java 语言如何与内存进行交互，具体地说是 Java 语言运行时的变量，如何与我们的硬件内存进行交互的。而 JVM 内存模型，指的是 JVM 内存是如何划分的。
工作中最头疼的其实不是事情复杂，因为复杂的事情只要专注就会有解决办法，但是很多事情同时向我们汹涌而来的时候我们就崩溃了，这种状态还经常引发同事间的冲突。那么GTD是怎么做到通过5个过程来构建一个能够处理多任务的系统呢？
在加拿大温哥华举行的NeurIPS 2019会议上，机器学习成为最大的焦点。来自全世界各地的13000名研究人员探索了诸如神经科学、如何解释神经网络输出，以及AI如何帮助解决现实世界中的重大问题等。
这些大模型，如GPT、文心一言、讯飞星火、盘古大模型等，可以帮助程序员提高工作效率，加快开发速度，并提供更好的用户体验。
在硬件中，为了解决处理器与内存的速度矛盾，在两者之间使用了高速缓存，但也引入了新的问题：缓存一致性。
Java 内存模型，许多人会错误地理解成 JVM 的内存模型。但实际上，这两者是完全不同的东西。Java 内存模型定义了 Java 语言如何与内存进行交互，具体地说是 Java 语言运行时的变量，如何与我们的硬件内存进行交互的。而 JVM 内存模型，指的是 JVM 内存是如何划分的。 Java 内存模型是并发编程的基础，只有对 Java 内存模型理解较为透彻，我们才能避免一些错误地理解。Java 中一些高级的特性，也建立在 Java 内存模型的基础上，例如：volatile 关键字。为了让大
机器之心报道 机器之心编辑部 在最新的增强语言模型综述里，LeCun 阐述了什么？ ChatGPT、GPT-4 的火爆，让大型语言模型迎来了迄今为止的高光时刻。但下一步又该往何处去？ Yann LeCun 最近参与的一项研究指出，增强语言模型或许是个极具潜力的方向。 这是一篇综述文章，本文将简单介绍该论文的主要内容。 研究背景 大型语言模型极大地推动了自然语言处理的进步，相关技术造就了几个拥有数百万用户的产品，包括编码助手 Copilot，谷歌搜索引擎以及最近大火的 ChatGPT。将记忆与组合性功能相
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Coze扣子的工作流支持通过可视化的方式，对插件、大语言模型、代码块等功能进行组合，从而实现复杂、稳定的业务流程编排。
在过去的几年中，我看到许多项目将几乎任何类型的业务需求都喜欢建立与需求原因无关的技术对象模型（后面可能简称对象模型）。在很多情况下，针对技术对象建立业务需求模型是相当不错的，我总体上对此表示赞同。但是，用受影响的业务对象来建立业务需求模型的话往往会使我们构建出一个糟糕且复杂的数据结构。下面我举一个简短的例子来阐明我的想法。
掌握了人工智能就掌握了新时代的生产力密码。在ChatGPT爆火的当下，大模型火遍全球，中国产业也激发了对人工智能应用的新热情。因此，这个时间点，36氪数字时氪团队正式启动《年度AI对话》专栏，希望与国内在大模型领域有着深度研究的专业人士进行热点话题的探讨，通过一系列报道，还原AI新的技术能力与应用潜力。
超过一亿用户和数百万开发者依赖于我们安全团队的工作。我们将安全视为我们必须在多个时间范围内投资并取得成功的事项，从使今天的模型与我们未来预期的更具能力的系统保持一致。这项工作一直在 OpenAI 中开展，我们的投资将随着时间的推移而增加。
机器之心报道 编辑：张倩 「在谷歌，我们训练出了越来越大的 Transformer，梦想着有朝一日构建一个通用模型来支持所有 ML 用例。但是，这其中有一个明显的局限：用文本训练出的模型可以写出很棒的散文，但它们无法在数字世界中采取行动。你不能要求 GPT-3 给你订机票，给供应商开支票，或者进行科学实验。」 在一场轰轰烈烈的「炼大模型」运动之后，全世界都在给这些模型寻找应用途径和场景，原谷歌大脑研究人员、Transformer 重要作者 Ashish Vaswani、 Niki Parmar 也不例外。
大数据文摘出品 编译：Charlene、涂世文、YYY 在数据科学的实践应用中，有些工作成果可以获得数十亿级的商业回报，而绝大多数的工作成果却并没有达到预期的效果。本文作者是Nick Elprin，Domino Data Lab公司的创始人兼CEO，拥有哈佛大学计算机硕士学位。他在文中探讨了数据科学工作成果不尽如人意的四个可能原因。 当前，许多公司都面临着这样的困境：把数据科学的工作成果真正转化为商业价值。 据一项涉及250位数据科学团队主管和员工们的问卷调查显示：60% 的公司计划在2018年把他们的数据
吴恩达老师建议大家关注 AI 智能体工作流，可以大幅提升 AI 应用的性能，并且他们总结了一套智能体设计模式：
什么是数据模型 为什么需要数据模型 如何建设数据模型 最后，我们在本文的结尾给大家介绍了一个具体的数据仓库建模的样例，帮助大家来了解整个数据建模的过程。
机器翻译一直是自然语言处理中的重要研究任务，而最近的几个月自然语言处理领域尤其在文本生成、机器翻译领域又有新的突破不断提出！今天的两位讲者，一位讲者将分享双向同步文本生成，可以快速高效的实现文本生成，另一位讲者将介绍多语言翻译部分的工作，来进一步提高机器翻译的性能。最新自然语言处理进展，快来一起和讲者探讨一下吧～
JMM(Java内存模型)源于物理机器CPU架构的内存模型，最初用于解决MP(多处理器架构)系统中的缓存一致性问题，而JVM为了屏蔽各个硬件平台和操作系统对内存访问机制的差异化，提出了JMM的概念。Java内存模型是一种虚拟机规范，JMM规范了Java虚拟机与计算机内存是如何协同工作的：规定了一个线程如何和何时可以看到由其他线程修改过后的共享变量的值，以及在必须时如何同步的访问共享变量。通过这种方式来保证多线程下变量的缓存一致性问题，下图是一个CPU多级缓存图：
为了更加全面的探究大语言模型的代码能力，该工作提出了一个涵盖40种编程语言的大规模多语言多任务代码评测基准（McEval），包含了16000个测试样本。评测结果表明开源模型与GPT-4相比，在多语言的编程能力上仍然存在较大差距，绝大多数开源模型甚至无法超越GPT-3.5。此外测试也表明开源模型中如Codestral，DeepSeek-Coder, CodeQwen以及一些衍生模型也展现出优异的多语言能力。该基准的提出对推动多语言代码评测具有重要意义。
1.1 数据挖掘的步骤 数据挖掘通常包括数据采集，数据分析，特征工程，训练模型，模型评估等步骤。使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作，在《使用sklearn做单机特征工程》中，我
导读：大数据时代方兴未艾，人工智能时代又呼啸而至。在人工智能时代，将数据的价值发挥出来的要素有资金、数据、平台、技术、人员等。数据科学家是人员要素中最为重要的部分，是需要企业非常重视的。
Java内存模型英文叫做（Java Memory Model），简称为JMM。Java虚拟机规范试图定义一种Java内存模型来屏蔽掉各种硬件和系统的内存访问差异，实现平台无关性。
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