为何每家公司都喜欢用算法来考察候选人的”能力“或者说”水平“。 我只是一个卑微的写业务代码的底层社畜，你问算法就算了，还那么难，是以为我有上天的能力吗？...O(n^2) 的算法吗？..."憨厚"直觉法 看到这个题目我心里窃喜，居然面这么简单的题目，嘿嘿。双层循环不就出来了么。...进阶：你可以想出一个时间复杂度小于 O(n^2) 的算法吗？，题目的最后提醒我们有没有时间复杂度小于O(n^2)的算法，就是说还有更优解。..."Map"空间换时间法 以这道题为例，是可以用一次循环搞定的，只要将加法变成减法，把遍历过的值用一个对象sumCache存起来，遍历过程中看看sumCache是否存在当前值的差值，有直接返回即结束。
[i] 如今著作权到期，是否意味着米老鼠从此成为所有人共享的财富，可以任意发掘和使用呢？...法律赋予著作权人在一定期限内对自己创造的智慧成果（即“作品”）的控制权，使得著作权人可以获得相应的报酬与奖励；同时又规定在一定期限届满后，相应的作品将进入公有领域，成为社会共有的财富，人们可以在这些作品的基础上自由地进行进一步创作...（我国著作权法有关作品保护期的规定总结） 二、著作权到期的作品是否可以被任意使用？...例如，在著作权法的范围内，游戏公司可以在不经迪士尼公司许可的情况下，自由制作以公域米老鼠为外观的游戏角色皮肤并发布在游戏中；电影公司可以在不经迪士尼公司许可的情况下，使用公域米老鼠制作动画电影。...米老鼠作为迪士尼公司多年以来的招牌角色，在数十年间通过电影、漫画、周边等各类型产品和服务在国内积攒了极高的人气，米老鼠与迪士尼公司之间的联系密不可分，通常一看到米老鼠的名称或形象，人们就会立刻联想到迪士尼公司
，使用户可以就近获得所需的内容。...配置缓存策略的操作方法，请参见缓存配置。 4.什么样的网站适合用 CDN？ 我有一个微信小程序，可以用 CDN 加速吗？ 我有一个分享图片的个人摄影作品网站，可以用 CDN 加速吗？？...我有一个...... 可以用 CDN 加速吗？？？ 想要知道一个网站或者 APP 或者小程序能不能用 CDN 加速？ 首先，要明白我们网站内容是什么类型。...5.下一步后会推荐你一些配置，需要根据自己的情况进行配置，我是加速博客所以选择了第一个。...你说没有上限阈值设置也就罢了，告警功能个人用户也无法使用，被打了你也不知道，只有等24小时后后准备接听腾讯的催费电话。宏哥说的有点夸张或者是杞人忧天，但是需要后续更新可以加上这个关键点。
这些载体可以捕获有关该实体的事实，以及它是如何可能是某种关系的一部分。...从上图可以很容易得出结论，我们需要以某种方式处理训练数据，以便它可以同时传递到所有单独的模型。我们想要的只是更新与特定关系相对应的张量参数。然而，Keras 并没有让我们更新一个单独的模型，而剩下的。...在实践中，这种初始化比其他初始化导致更好的性能。add_weight 函数的另一个参数是可训练的，如果我们不想更新特定的可调参数，可以设置为false。...例如，我们可以将W参数设置为不可训练的，如前所述，NTN模型将表现得像一个简单的神经网络。 一旦参数被初始化，那么是时候实现下面的等式了： [图片] 上面的等式给出了每个实体对的分数。...我已经准备好了数据集（预处理的一部分从GitHub存储库中获取），并且可以进行如下处理。
使用这样的训练集是不可能得到好模型的，也不可能在验证集（或真实数据集）上取得好的表现。 ? 我们已经随机混洗了索引，并选择了一小部分（20%）作为验证集。...reshape 的一个参数可以设置为 -1（在这里是第一个维度），以让PyTorch 根据原始张量的形状自动找到它。...优化器是一个可选参数，作用是确保我们可以重复使用 loss_batch，以便在验证集上计算损失。我们还可返回批的长度作为结果的一部分，因为在为整个数据集组合损失/指标时，这会很有用。...你可以尝试降低学习率，然后再训练看看。 更可能的原因是模型本身不够强大。还记得我们的初始假设吗？...其中有很多地方可以试验，我建议你使用 Jupyter 的交互性质试试各种不同的参数。
问： 假设我有这个脚本： export.bash #!...echo $VAR 有没有一种方法可以通过只执行 export.bash 而不 source 它获取 $VAR？ 答： 不可以。 但是有几种可能的解决办法。...在调用 shell 的上下文中执行脚本: $ cat set-vars1.sh export FOO=BAR $ . set-vars1.sh $ echo $FOO BAR 另一种方法是在脚本中打印设置环境变量的命令...，而不是设置环境变量: $ cat set-vars2.sh #!.../set-vars2.sh)" $ echo "$FOO" BAR 在终端上执行 help export 可以查看 Bash 内置命令 export 的帮助文档： # help export export
需要存储特征和标记吗？还是在训练时再提取特征和标记？ 怎样训练？在云上训练？还是离线？数据变化的频率如何？ 怎样使模型可用于预测？使用框架工具？还是从头开始编写pipeline？...你希望框架具有监控功能吗？出现问题时能够 fallback 吗？ 初步的分析是有必要的，那么下一步该做什么？...我认为不考虑设置的话，在易用性上 Keras 和 Neon 差不多。 当我开始考虑为大规模分布式训练写一点东西，我在打造自己的解决方案之前再次查看，并开始设置 mxnet。...Mxnet 支持分布式训练和基于 ZMQ 的分布式KV存储，这正是我想要的。乍看之下它也像 Neon 一样可以直接使用。...我的经验是，Neon 最容易设置，在设置模型的难度上可能类似于 Keras，并且完全适应各种任务，包括图像处理、DL 以及其他不需要分布式训练的任务。就目前来说，好像也是 Neon 的性能最好。
模型的fit函数有两个参数，shuffle用于将数据打乱，validation_split用于在没有提供验证集的时候，按一定比例从训练集中取出一部分作为验证集 这里有个陷阱是，程序是先执行validation_split...，再执行shuffle的，所以会出现这种情况： 假如你的训练集是有序的，比方说正样本在前负样本在后，又设置了validation_split，那么你的验证集中很可能将全部是负样本 同样的，这个东西不会有任何错误报出来...如需对卷积核进行转换，可以使用utils.convert_all_kernels_in_model对模型的所有卷积核进行转换 2 向BN层中载入权重 如果你不知道从哪里淘来一个预训练好的BN层，想把它的权重载入到...Keras的可训练参数在前，不可训练参数在后 错误的权重顺序不会引起任何报错，因为它们的shape完全相同 3 shuffle和validation_split的顺序 模型的fit函数有两个参数，shuffle...用于将数据打乱，validation_split用于在没有提供验证集的时候，按一定比例从训练集中取出一部分作为验证集.
训练总算力（Flops）= 6 * 模型的参数量 * 训练数据的 token 数。 我今年初第一次看到有人煞有介事地讲这个公式的时候，觉得这不是显然的吗？...这么分析完了，如果你是要做大规模大模型训练，你还会买 A100/H100/H800 的 PCIe 版吗？...事实上，内存带宽的估算就这么简单，内存访问量 = 参数数量 * 2 bytes。中间结果有一部分是可以放在缓存里面的，缓存放不下的部分也需要占内存带宽，我们先不算。...例如，我们设置输出速度不小于 5 token/s，这时留给通信的时间是 60 ms，每个流水级至多 7.5 ms，1 Gbps 网络可以传输 960 KB 数据，这时 batch size 至多设置为...还有办法进一步降低吗？ 如果我们可以忍受 5 token/s 的输出速度，甚至可以利用流水线并行，用家用台式机和 4090 攒出个推理集群来。
如果我写一本关于深度学习的书，我会实现一个功能齐全的张量类，它重载Python的算术运算符，并可以处理各种其他操作。这样的实施本身就需要一整个章节。在这里我们会取巧，说一个张量只是一个list。...这使我们可以轻松地尝试不同的方法： 这应该训练得很快，你应该看到损失会下降。现在我们可以检查一下权重了： 对于我的网络，我大致发现： 所以如果两个输入都不是1，hidden1激活。...让我们来设置这些数据： 并创建该网络： 在训练时，我们还要跟踪训练集的准确性： 经过1000次训练迭代，模型在测试集上的准确率达到90%；如果训练时间更长，它应该做得更好。...通常，我们不会将softmax函数作为神经网络本身的一部分。这是因为，如果softmax是损失函数的一部分，而不是网络本身的一部分，那么关于网络输出的损失梯度就很容易计算出来。...其中许多都可以使用我们迄今为止开发的方法来实现，但这需要非常长的时间才能在张量列表框架（lists-as-tensors）中进行训练。
下面，我们基于这个计算图来说几个张量里面重要的属性： 叶子节点这个属性(还记得张量的属性里面有一个 is_leaf 吗）: 叶子节点：用户创建的节点， 比如上面的 x 和 w。...叶子节点是非常关键的，在上面的正向计算和反向计算中，其实都是依赖于我们叶子节点进行计算的。is_leaf: 指示张量是否是叶子节点。 为什么要设置叶子节点的这个概念的？...如果有多个 loss 需要计算梯度的时候，就要设置这些 loss 的权重比例。 这时候我们就有疑问了啊？我们上面写代码的过程中并没有见过这个方法啊？我们当时不是直接 y.backward() 吗？...，这个理解起来的话，其实就是这个意思：我们拿一个 a+1 的例子看一下，我们知道数字的话理论上是一个不可变数据对象，类似于字符串，元组这种，比如我假设 a=1, 然后我执行 a=a+1, 这样的话，a...前面已经学习了数据的载体张量，学习了如何通过前向传播搭建计算图，同时通过计算图进行梯度的求解，有了数据，计算图和梯度，我们就可以正式的训练机器学习模型了。接下来，我们就玩一个逻辑回归模型吧。
如果您愿意，可以使用NumPy格式的数据训练模型，或出于扩展和性能考虑，使用tf.data进行训练。 分发策略，用于在各种计算配置中分发训练，包括分布在许多计算机上的GPU和TPU。 导出模型。...我该如何安装tf.keras？我还需要通过pip安装Keras吗？ tf.keras包含在TensorFlow中。您无需单独安装Keras。例如，如果在Colab Notebook中运行： !...同样，这也是TensorFlow Keras集成的主要设计目标，用户可以选择Keras的一部分，而不必采用整个框架。...在使用Functional API构建模型时，图层是可以调用（在张量上）的，并返回张量作为输出。然后可以使用这些输入张量和输出张量来定义模型。...可以使用前面显示的简单编译和拟合命令编译和训练所有三种类型的模型，或者您可以编写自己的自定义训练循环以进行完全控制。
选择工具/框架前需要考虑的事 训练数据存储在哪里？数据库？ 云？需要存储特征和标记吗？还是在训练时再提取特征和标记？ 怎样训练？在云上训练？还是离线？数据变化的频率如何？ 怎样使模型可用于预测？...你希望框架具有监控功能吗？出现问题时能够 fallback 吗？ ? 初步的分析是有必要的，那么下一步该做什么？...我认为不考虑设置的话，在易用性上 Keras 和 Neon 差不多。 当我开始考虑为大规模分布式训练写一点东西，我在打造自己的解决方案之前再次查看，并开始设置 mxnet。...Mxnet 支持分布式训练和基于 ZMQ 的分布式KV存储，这正是我想要的。乍看之下它也像 Neon 一样可以直接使用。...我的经验是，Neon 最容易设置，在设置模型的难度上可能类似于 Keras，并且完全适应各种任务，包括图像处理、DL 以及其他不需要分布式训练的任务。就目前来说，好像也是 Neon 的性能最好。
由Stefano J.Attardi提供 这篇文章我主要阐述如何在iOS系统中使用一个已训练好的神经网络来解决真实世界的问题。这些挑战在每个iOS应用程序中都会出现的。...下面，我将从问题入手详细说明每个问题的解决方案。首先，我们要逐步完成工具构建，数据集生成，神经网络模型的构建和在PyTorch上进行模型训练。...目前，前端开发自动化的最大障碍是计算能力。但是，现在我们可以使用深度学习的算法，以及合成的训练数据，探索人工前端开发的自动化。...与图像不同的是，解决音频合成问题的一大障碍是区别不同音频之间的表示法往往是不可逆的，因此这种表示法不能用于合成音频输出。...在这些环境下，深度强化学习的研究人员都可以在单个或多任务设置中对感兴趣的一些问题进行研究，并系统地测试。
使用PyTorch有很多好处，但最重要的两个是: 动态网络——运行时架构的变化 跨gpu的分布式训练 我敢肯定你想知道——为什么我们要使用PyTorch来处理文本数据?...除了处理词汇之外，PyTorch还有一个可以处理可变长度序列的特性! 2. 处理可变长度序列 你听说过循环神经网络是如何处理可变长度序列的吗?有没有想过如何实现它?...不仅如此，PyTorch还为文本到语音、对象检测等任务提供了预训练模型，这些任务可以在几行代码内执行。 不可思议,不是吗?这些是PyTorch的一些非常有用的特性。...理解问题陈述 作为本文的一部分，我们将研究一个非常有趣的问题。 Quora希望在他们的平台上追踪不真诚的问题，以便让用户在分享知识的同时感到安全。...:model.train()将模型设置在训练阶段，并激活dropout层。
作为一名程序员，我很高兴用C ++等语言处理浮点数据，但我更倾向于使用预训练模型构建应用程序，而不是从头训练。...假设我有一个预先训练好的图像分类器，我用它对一幅图像进行分类（“告诉我这是否是猪，牛或羊”） - 在代码上如何体现？...它们都是张量的变体形式，我可以稍微讨论一下： 张量 就我们的目的而言，张量是一个多维数组，矢量和矩阵是其中的特殊情况。张量具有形状（我们先不用维度的概念）。...它丢弃了输入传递给它的一部分值，这可以帮助后续层在训练时不会过拟合。 其他 精确性和再现性 训练网络是一个随机的过程。 给定的模型架构可以在单独的训练运行中产生完全不同的结果。...（使用32位、64位对浮点精度产生的影响也会产生不同的结果） 对通道（channel）排序的不同方法可能会导致错误，尤其是把代码从一个框架移植到另外一个。 我应该在生产环境中使用这样的代码吗？
不是不可能，但肯定比处理向量、文本和图像更困难。 然而，尽管如此，人们对图机器学习的兴趣还是激增。我个人预测，这个领域将成为主流，并成为我们分析许多行业数据的基础工具。...在此设置中，需要建立一个系统来，给模型输入满足要求的图数据，然后进行预测(可能需要再一次从图数据库中取数据)，最后，得到的预测可以送到用户手里，或给到后续的系统。...基本方法 在开始构建图机器学习系统之前(可能需要在基础设施方面进行大量投资)，重要的是考虑是否可以使用更简单的方法。 有几种方法可以简化这个问题： 你能把你的数据制表吗？...是否可以使用传统的ML方法(例如线性回归、前馈网络)？ 你可以过滤数据集让数据集变得更小吗(例如删除某些节点)？ 你能把这个图分成子图并把它们当作表格吗？...但是，只要稍加创新，就可以将节点嵌入与其他图机器学习方法结合使用。在这个设置中，嵌入成为一个节点属性，可以用作其他技术的助推器，这些技术可能不会像嵌入生成那样深入到图结构中。
选自timdettmers.com 作者：Tim Dettmers 机器之心编译 编辑：泽南 FP8 训练带来的速度提升可能要一统 AI 领域，但这是我要考虑的问题吗？...你也可以在 GPU 上设置功率限制，以编程方式将 RTX 3090 的功率限制设置为 300W，而不是其标准的 350W。...因此，设置功率限制可以同时解决 4x RTX 3080 或 4x RTX 3090 设置、冷却和功率的两个主要问题。...对于此数据，我没有为旧 GPU 建模 8 位计算速度，这样做的原因是 8 位推理和训练在 Ada/Hopper GPU 上更有效，因为张量内存加速器 (TMA) 节省了大量寄存器，这些寄存器在 8 位矩阵乘法中非常精确...目前，将训练精度提高到 2 位估计是不可能的，但这是一个比进一步缩小晶体管更容易的问题。因此，硬件方面的进展主要取决于软件和算法，这些软件和算法使我们有可能使用硬件提供的专门功能。
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