本月初 AI 研习社报道,Facebook 开源了 AI 相似性搜索工具 Faiss。而在一个月之后的今天,Facebook 发布了对 Faiss 的官方原理介绍。 它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库。而该领域一直是传统的搜索引擎的短板。借助Faiss,Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索(nearest neighbor search),比此前的最前沿技术快 8.5 倍,并创造出迄今为止学术圈所见最快的、运行于 GPU 的 k-selection 算法。Facebook 人工智
AI科技评论按:本月初AI科技评论曾报道Facebook 开源了 AI 相似性搜索工具 Faiss。而在一个月之后的今天,Facebook 发布了对 Faiss 的官方原理介绍。 它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库。而该领域一直是传统的搜索引擎的短板。借助Faiss,Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索(nearest neighbor search),比此前的最前沿技术快 8.5 倍,并创造出迄今为止学术圈所见最快的、运行于 GPU 的 k-selection 算法。Faceb
PowerBI DAX 的格式化字符串并不是一个简单的话题,我们用一个篇章来介绍其中的规律。后续的内容会进一步扩展到复杂的应用中。
所有编程语言都离不开循环。因此,默认情况下,只要有重复操作,我们就会开始执行循环。但是当我们处理大量迭代(数百万/十亿行)时,使用循环是一种犯罪。您可能会被困几个小时,后来才意识到它行不通。这就是在 python 中实现矢量化变得非常关键的地方。
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。
信息流是一种可以滚动浏览,持续给用户提供内容的数据形式。信息流源于内容信息平台,兴起于社交媒体、新闻资讯类平台。信息流内容会出现在外观相似、一个接连一个显示的版块中。近年来,信息流内容市场发展迅速,通常内嵌在各类 App 中,由平台主动推送,用户的抵达率高。而通过对用户的行为偏好进行跟踪分析建立算法推荐模型,当内容足够丰富时,可以为用户主动推荐无限多感兴趣的内容。
作者丨 Gregor Hohpe 译者丨明知山 策划丨Tina 在构建分布式系统时,松散耦合是一个主要的考虑因素。关于耦合及其在分布式系统设计中的作用,我们可以为其写一整本书。许多集成模式都与耦合有关。十多年前,我对耦合进行了定义: 耦合描述了互连的系统的独立可变性,即系统 A 中的变化是否会对系统 B 产生影响。如果有影响,那么 A 和 B 就是耦合的。 以下几个重要的推论可以用来支撑这一定义: 耦合不是二元的——我们不能说两个系统是耦合的还是不耦合的,这里存在许多细微的灰色地带。 耦合有许多不同
那是1946年的情人节, 《纽约时报》首先报道了此事。该报在头版讲述了关于这台“神奇的机器”的故事,并将其成为“二战的最高机密之一”。它能够以前所未有的速度处理数字信号,这台名为“电子数字积分和计算机”(ENIAC)中包含18000个真空管,有望“彻底改变现代工程”。一些人认为,ENIAC将开创一个新的工业设计时代。
下文整理自清华大学大数据能力提升项目能力提升模块课程“Innovation & Entrepreneurship for Digital Economy”(数字经济创新创业课程)的精彩内容。 主讲嘉宾: Kris Singh: CEO at SRII, Palo Alto, California Visiting Professor of Tsinghua University 最近,我们讨论了几个与数字技术、数字经济有关的话题,从云计算到安全领域,社交媒体以及所有相关内容。我邀请Mike参加课程,因为我认
选自Technica Curiosa 作者:Nishant Shukla 机器之心编译 参与:Jane W 本文的作者 Nishant Shukla 为加州大学洛杉矶分校的机器视觉研究者,从事研究机器人机器学习技术。Nishant Shukla 一直以来兼任 Microsoft、Facebook 和 Foursquare 的开发者,以及 SpaceX 的机器学习工程师。他还是《Haskell Data Analysis Cookbook》的作者。 TensorFlow 入门级文章: 深度 | 机器学习敲门砖
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DynamoDB 是 AWS 独有的完全托管的 NoSQL Database。它的思想来源于 Amazon 2007 年发表的一篇论文:Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store。在这篇论文里,Amazon 介绍了如何使用 Commodity Hardware 来打造高可用、高弹性的数据存储。想要理解 DynamoDB,首先要理解 Consistent Hashing。Consistent Hashing 的原理如下图所示:
上周 Andrej Karpathy 发布了一个最小 GPT 实现的项目 ,短短一周就收获了4200星。
Python(英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/)是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。Python支持多种编程范型,包括函数式、指令式、结构化、面向对象和反射式编程。它拥有动态类型系统和垃圾回收功能,能够自动管理内存使用,并且其本身拥有一个巨大而广泛的标准库。
clear \c 在客户端有命令打错的情况后面跟上相当于ctrl+c 在5.6中ctrl+c就退出客户端了
Excel提供了相当广泛的功能来创建图形,即Excel所谓的 图表。您可以通过选择插入>图表来访问Excel的图表功能 。我们将在此处描述如何创建条形图和折线图。其他类型的图表以类似的方式创建。创建图表后,可以访问三个新的功能区,分别是 Design, Layout 和 Format。这些用于完善创建的图表。
写在前面:VR(Virtual Reality,虚拟现实)、AR(Augmented Reality,增强现实)、MR(混合现实)等相关概念众多,非行业人士真的分不清。在此文中,我们将与此相关的行业定义为元宇宙行业。
编译|燕珊、核子可乐 低代码开发平台 Retool 近日宣布,其在 C2 轮融资中以 32 亿美元的估值融到了 4500 万美元。 按照 Retool 联合创始人兼 CEO David Hsu 的说法,本轮融资是其“非常规筹资方法的延续”——2021 年 12 月,Retool 宣布完成 2000 万美元 C 轮融资(估值为 18.5 亿美元),当时最为人不解的是,在 C 轮之前的 B 轮,Retool 可是融了 5000 万美元,这样反其道而行的“压低融资额度”的做法,让外界纷纷热议。而这次的 C2 轮
许多组织正试图收集和利用尽可能多的数据,以改进其业务运营方式、增加收入或对周围世界产生更大的影响。因此,数据科学家面对 50GB 甚至 500GB 大小的数据集的情况变得越来越普遍。
让我们设计一个类似Twitter的社交网络服务。该服务的用户将能够发布推文、关注他人以及喜爱的推文。
校招生通常都是一张白纸,所以校招面试过程中,面试官通常都会比较倾向问一些基础知识,比如 Java、mysql、Redis、网络、操作系统、数据结构与算法这些底层的原理知识,看你在学校学习的内容,你是否能够真的掌握了。
如果您也使用开源软件,我们可能会打赌您可能不知道您每天所做的事情都会影响十亿人口。惊讶吗你不应该!实际上,考虑到开放源代码软件在全球各行各业的普及程度,这一数字很有可能甚至更大。
人们期待元宇宙可以满足数百万人聚集在虚拟世界以工作、娱乐、社交,这一想法其实不算新颖,且早已实现。自2003年以来,人们一直在 Second Life 中进行上述操作。
---- 新智元报道 编辑:David 如願 【新智元导读】MIT研究人员开发了一个几何深度学习模型。该模型在成功将类药物分子与蛋白质结合方面,比最快的计算分子对接模型更快、更准确,减少了药物试验失败的机会和成本。 众所周知,整个宇宙充满着无数分子。 这些分子中又有多少具有潜在的类似药物的特性,可用于开发挽救生命的药物呢?是百万级?还是十亿级?又或是万亿级? 答案是:10的60次幂。 如此巨大的数字,大大延缓了新药的研发进度,像新冠等快速传播的疾病,目前迟迟未有特效药,也是因为分子种类和数量太大,
本文介绍如何去设计一个时序数据库,可以学习一下文章中提及的一些技术点。需要注意的是,本文编写的时间为2017年4月,因此文中需要改善的也是老版本的Prometheus存储存在的问题。
昨天,Facebook首席执行官马克·扎克伯格宣布推出Facebook Shops。
知识图谱 广泛用于各种领域,它的统计信息也常被分析。但有一个问题一直缺乏研究:产出价格是多少?在此论文中,研究者提出了一种方法预估知识图谱的成本。他们表示手动创建一个三元组(triple)的成本大约在 2 到 6 美元左右,而自动创建知识图谱的成本要降低 15 到 250 倍(即一个三元组 1 美分到 15 美分)。
今天要介绍的是,Google DeepMind 推出了 AlphaDev,一种利用强化学习来发现改进的计算机科学算法的人工智能系统,其自主构建的算法,超越了科学家和工程师几十年来打磨出来的算法,将一种每天在世界各地使用数万亿次的 C++ 算法的运行速度提高了70%。
钱包服务将允许用户生成独一无二的种子,显示地址和相关余额,最后将允许用户发送以太币给其他账户。所有操作都在客户端上进行,这样比较容易取得用户的信任。用户必须记住种子或者把它存储在某个地方。
国内大佬翻译的文章,因为文章较长,不适合碎片化阅读,因此分为几篇文章来转载,满满的干货,外链在微信上不能显示
Python 是一种易于学习又功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。
近日,约翰霍普金斯大学天体物理学教授Brice Ménard等人完成了一张全新的交互式宇宙地图,记录了137亿光年内20余万天体。
创建一个易读,美观,无歧义的Excel表格应该是职场人士的素养之一。平常的日常工作中经常使用Excel表格来进行工作的交流,然而,如果我们问问自己,“请问你会想看别人做的Excel表格吗?” 恐怕多数人的回答是“NO”。
2020年,你又立了什么新的 Flag?新一年,我为大家准备 23 个非常优秀的 Python 实践技巧。希望这些诀窍能在实际工作中帮助大家,并且学到一些有用的知识。
ChatGPT 是由 OpenAI 开发的顶尖 AI 模型,旨在基于人们输入的内容生成类似的人类语言,凭借其强大的语言理解和文本生成能力,一经发布就引爆全球技术圈。Wolfram 语言之父 Stephen Wolfram 更是在博客发布万字长文(上百张配图)来解释 ChatGPT 强大功能的背后。 本文借助 DeepL 对原文进行了编译,感兴趣的小伙伴也可以移步到原文:https://writings.stephenwolfram.com/2023/02/what-is-chatgpt-doing-and
原文链接:https://www.dataquest.io/blog/jupyter-notebook-tutorial/
诸如SolarWinds、Log4j这样的网络安全事件,以及俄-乌战争这样的地缘政治事件,一次又一次地在整个网络安全社区引发冲击波,影响全球数千家组织的可操作性。当考虑目标组织如何与一些全球顶级行业(包括制造业、石油和天然气、金融和医疗保健)保持同步时,很容易理解为什么威胁行为者——无论是出于经济还是政治动机——都重视这些目标:社会重要性、隐私和保密需求,以及这些组织的脆弱性,使它们对勒索、间谍活动和产品滥用都极具吸引力。 《当前和新兴的医疗保健网络威胁状况》报告涵盖了医疗保健机构面临的主要网络威胁。本报告
原文链接:http://www.kawabangga.com/posts/568 1、在Java中,没有goto语句。因为大量使用goto语句会降低程序的可读性和可维护性,所以Java语言取消了goto的使用。同时,为了避免程序员自行使用goto所带来的混乱,Java语言仍将goto定义为一个关键字,但是没有定义任何语法,故称为“保留字”。 2 true、false和null在IDE中虽然以不同的颜色显示,但是并不是关键字,而是“字面常量”,就和String类型的abc一样。 3 定义名称时尽量避
每一天都有数百万用户登录 LinkedIn.com。 LinkedIn 的用户背景多元,需求多样,有企业、有学生,还有专业人员,他们有的积极求职谋业,有的只是为了扩张人脉。
原文:10 Python Tips and Tricks You Should Learn Today
我在编程教学方面不是专家,但当我想更好掌握某一样东西时,会试着找出让自己乐在其中的方法。比方说,当我想在 shell 编程方面更进一步时,我决定用 Bash 编写一个扫雷游戏来加以练习。
ChatGPT 能够自动生成一些读起来表面上甚至像人写的文字的东西,这非常了不起,而且出乎意料。但它是如何做到的?为什么它能发挥作用?我在这里的目的是大致介绍一下 ChatGPT 内部的情况,然后探讨一下为什么它能很好地生成我们认为是有意义的文本。
当你寻找一张几年前某次野餐拍摄的照片时,你肯定不记得相机设置的文件名是“2017-07-0412.37.54.jpg”。
Redis中最基本的类型。 Redis中的String 类型是二进制安全的,也就是说在Redis中String类型可以包含各种数据,比如一张JPEG图片或者是一个序列化的Ruby对象。一个String类型的值最大长度可以是512M。
1 在Java中,没有goto语句。因为大量使用goto语句会降低程序的可读性和可维护性,所以Java语言取消了goto的使用。同时,为了避免程序员自行使用goto所带来的混乱,Java语言仍将goto定义为一个关键字,但是没有定义任何语法,故称为“保留字”。
1、在Java中,没有goto语句。因为大量使用goto语句会降低程序的可读性和可维护性,所以Java语言取消了goto的使用。同时,为了避免程序员自行使用goto所带来的混乱,Java语言仍将goto定义为一个关键字,但是没有定义任何语法,故称为“保留字”。
选自Medium 作者:Vardan Grigoryan 机器之心编译 图论是计算机科学中最重要、最有趣的领域之一,同时也是最容易被误解的。本长文从图论最基础的七桥问题开始,进而结合推特与 Facebook 实例解释无向图与有向图。此外,本文还是用大量的实例解释表征图、搜索树、哈希表等关键概念。最后本文描述了基于深度的搜索和基于广度的搜索等十分流行的图算法。 理解和使用图帮助我们成为更好的程序员。用图思考帮助我们成为最好的,至少我们应该那么思考。图是很多节点 V 和边 E 的集合,即可以表示为有序对 G=(
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