这是“2018嵌入式处理器报告: 神经网络加速器的兴起”(http://www.embedded-computing.com/processing/2018-embedded-processor-report-rise-of-the-neural-network-accelerator...神经网络引擎可能使用 cpu, dsp, gpu, 或者专门的深度学习加速器, 或者组合。"..."趋势肯定是引入 cpu、 gpu 和 dsp 的加速器， 原因是它们比其他通用核更具有多领域和低功耗应用能力。...这就是为什么许多加速器不断增加越来越大的乘数累加器阵列, 因为神经网络中的大部分计算都是 MAC。"...在Imagination Technologies的 PowerVR Series2NX 中也有类似的功能, 这是一个神经网络加速器(NNA) , 其本地支持深度为4位。
不仅仅是硬件的AI Inference 在Simple TPU的设计和性能评估中，一个神经网络加速器的硬件雏形已经搭建完成了；在https://github.com/cea-wind/SimpleTPU...和很多其他的硬件设计不同，以Xilinx的AI Inference 解决方案为例（即之前的深鉴科技），用于AI Inference的设计需要考虑神经网络计算中的多样性，神经网络加速器是一个软件+硬件的解决方案...，使得浮点模型转化为定点模型 提供了Compiler，将模型映射为二进制指令序列 和Compiler相结合的Hardware 这意味着想真正使用之前设计的神经网络加速器——SimpleTPU...也正是由于这一原因，网络结构会尽可能简单，仅以保证本系列文章完整性为目的。 2....CNN 由于手工对神经网络进行量化和layer间融合以及生成指令的复杂性，基于CNN的图像分类/分割网络的运行实例被无限期暂停了。
整理：极验 作者：Roxana Pamfil 在互联网时代，推荐系统无处不在。不仅可以向用户推荐实体商品，还可以推荐电影、歌曲、新闻报道、酒店旅行等，为用户提供量身定制的选择。...这些系统中有许多都涉及了协同过滤——根据其他相似用户的偏好向用户推荐 item。推荐系统的背后还用到了包括矩阵分解、邻域方法以及各种混合方法。...通过在这样的网络中进行边预测，可以解决两个重要的业务问题： 1、Recommendations ——我们应该给用户推荐哪些新商品？...网络和社区结构 网络是系统的抽象表示，其中称为节点的对象通常以成对的方式通过边相互交互。...推荐方法 从直觉上讲，尚未购买的客户社区中的商品是潜在的建议。同样，在针对给定商品的促销活动中，要定位的最佳客户是该商品社区中的用户。让我们关注第二种情况，并详细描述该过程。 ?
美中线路及掉包严重的线路效果更佳，暴力小包主动重传实现网络加速，适当占用流出带宽，都是小包所以占用流量很少，你值得拥有！...---- 测试 以下测试都在没有掉包的网络下进行的，客户端装上本神器，服务端没装，如果2端都装上效果更好，所以效果不明显，而且极端网络启动主动式占用90%流出带宽暴力重传所有包效果对比就明显了。...使用此加速器效果： Ping statistics for 104.26.3.41:80 54 probes sent. 54 successful, 0 failed....trip times in milli-seconds: Minimum = 155.284ms, Maximum = 1185.982ms, Average = 266.561ms 没用此加速器效果...就是说如果网络绝对是非常优质不掉包的话，第二个发送就是多余的。所以对于流出带宽用不完的所有windows 64位系统都装上有好处。 大包不敢多次在还未确定网络掉包的情况下就发送多个copy。。。
link：https://arxiv.org/pdf/2205.01286.pdf code：https://github.com/WHUIR/MGNM from：SIGIR 2022 预备知识：胶囊网络...导读 在序列推荐中，最近比较热门的改进方向是：多兴趣学习和图卷积聚合。一些方法通过历史商品聚类来提取不同的兴趣，另一些方法基于历史商品之间的多级相关性细化用户偏好。...随后，利用设计的序列胶囊网络，将序列模式注入多兴趣提取过程，从而以多粒度方式实现更精确的兴趣学习。 2. 方法 如图所示，MGNM 由两部分组成：用户感知图卷积和序列胶囊网络。...现有的基于多兴趣的推荐工作是利用 CapsNet 通过内置的动态路由机制来组合每个兴趣表征。每个胶囊的输出相当于特定的用户兴趣，但是以往的工作缺乏的时间序列信息的考虑。...然后通过softmax函数导出相应动态路由机制的耦合系数 c \in R^d ，公式如下， c=softmax(g) 通过胶囊网络的非线性激活函数得到输出，公式如下，其中 c_j 是上面求得的c中的第
这么神奇"其实我相信大家很多人都听说过或者使用过，而且这个工具也是黑客或者从事网络工程的工作者必用的工具，它就是"网络抓包工具"。 今天我们就详细介绍一下网络抓包的目的是什么？...常用的网络抓包工具有哪些？网络抓包工具的使用方法和技巧！ # 网络抓包目的是什么？...对于白帽子黑客来说抓包的目的就是分析网络报文、定位网络接口问题、分析应用数据接口、学习网络协议，使用抓包工具可以直观的分析出网络数据 。...网络管理员使用Wireshark来检测网络问题，网络安全工程师使用Wireshark来检查资讯安全相关问题，开发者使用Wireshark来为新的通讯协定除错，普通使用者使用Wireshark来学习网络协定的相关知识...Wireshark是一个网络封包分析软件。网络封包分析软件的功能是截取网络封包，并尽可能显示出最为详细的网络封包资料。Wireshark使用WinPCAP作为接口，直接与网卡进行数据报文交换。
工具推荐：网络拓扑自动扫描工具1）基本信息一款针对网络管理工程师简单易上手的网络拓扑自动扫描工具。...、网络拓扑、自动扫描蓝鲸版本依赖：--发布者：嘉为蓝鲸产品简介：网络拓扑自动扫描工具，可以自动发现网络设备的类型、网络设备之间的关联关系。...2）使用场景网络管理工程师通常负责多项网络设备，常常面临无法及时了解网络设备信息和关联关系的问题，可使用网络拓扑自动扫描工具，实现自动扫描发现网络设备，展示各网络设备之间的关联关系。...3）产品特色自动扫描网络设备基础信息自动生成网络设备关联支持包括思科、华为、华三在内的多品牌网络设备支持四类拓扑发现算法：常规算法 、CDP算法 、LLDP 算法 、桥接算法4）实现方式网络拓扑自动扫描工具运行环境要求...5）产品预览说明：本工具为命令行小工具，无图形化界面，输出结果为json文件，以下为根据扫描结果绘制的拓扑图效果6）版本列表：V1.0.0更新内容【新增】自动扫描和采集网络设备类型等信息【新增】自动扫描网络设备关系关联拓扑该工具及部署指南已上架蓝鲸
当然，随着神经网络的日益普及，很多公司的业务中使用到的推荐算法已经是上述所有方法结合的混合推荐系统。...实战数据集下载（百度网盘）：公众号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』，或者点击 这里 获取本文 [19]基于TensorFlow搭建混合神经网络推荐系统 『MovieLens 电影推荐数据集』⭐...图片 混合网络模型 模型介绍我们在前面展示了如何结合我们的用户和产品（在当前场景下是电影推荐的场景）的打分数据来构建协同过滤算法和基础的神经网络算法，完成最终打分的预测和推荐，但实际我们的数据当中有着更丰富的信息...代码实现下面结合本例，我们也把这些更丰富的信息（主要是上下文信息）结合到网络中来构建一个混合模型，以完成更精准的预估和推荐。...结论本文讲解了推荐系统的基础知识，以及不同的推荐系统搭建方法，我们对各种方法进行了实现和效果改进，包括基于内容的推荐实现，基于协同过滤的推荐实现，我们把更丰富的产品信息和上下文信息加入网络实现了混合网络模型
作者 | Plato SIGIR'19的一篇论文Neural Graph Collaborative Filtering（NGCF）介绍了用图神经网络（GNN）来增强协同过滤推荐系统的方法。...如何用协同过滤做推荐？ NGCF是如何构图的？NGCF在基础的GNN上有哪些改动？如何用NGCF做推荐？ 协同过滤 协同过滤（CF）是一种常用的推荐系统做法。...这个方法通过收集用户的兴趣和口味，给用户推荐口味相近的人喜欢的物品。 在构建推荐系统的过程中，我们收集了很多用户与物品的交互历史，比如豆瓣电影中用户对电影的打分；淘宝中用户对物品的浏览、购买等。...这种信息在推荐系统中无疑是非常重要的。 ? 那么作者在论文中如何将GNN加入协同过滤系统的呢？...GNCF的整体网络架构 ? 将每个用户 ? 所有layer的embedding连接起来作为用户最终embedding ? 将每个物品 ?
接下来就让我带着大家来了解一下网络药理学各分段的SCI期刊有哪些吧。 ?
在社交网络中, 可以根据现有的社交网络图给用户推荐新的好友, 比如给用户推荐好友的好友。基于好友的好友推荐算法可以用来为用户推荐在现实社会中相互熟悉而在当前社交网络中没有联系的其他用户。...此外, 也可以根据用户在社交网络中的发言提取用户的兴趣标签(关键词), 计算用户的兴趣相似度。...综合社交和兴趣的好友推荐 不同的社交网络中人们的目的和侧重点往往是存在差异的, 因此, 人们通常在不同的社交网站建立不同的关系网络。...从用户社交网络中随机选取5个较活跃用户作为种子, 采用宽度优先策略收集用户好友关系, 过滤掉好友数目少于5个和大于150的用户, 最终得到3 237个用户, 以此模拟一个小型的社交网络。...平均每个用户关注13.4个人, 为非常稀疏的好友网络, 网络稀疏度99.6%, 表现出明显的数据长尾性。根据以上获得用户列表, 分别从用户社交行为和用户关键词中提取出相关用户的社交行为和关键词。
❝本文由知乎用户LeiWang1999授权转载，文章地址为https://zhuanlan.zhihu.com/p/378202360 ❞ NVDLA 是英伟达于2017年开源出来的深度学习加速器框架...需要修改device tree，覆盖NVDLA的compatible属性以适配加速器的驱动程序，并为加速器保留一段内存。...在这里，笔者已经提供了三个测试网络与已经量化好的Loadable文件，详见这个Repo： https://github.com/LeiWang1999/nvdla_loadables[14] 在实际上板测试之前...但如果运行一个针对Imagenet的Resnet网络，会发现： root@arm:~/OpenDLA/umd/out/apps/runtime/nvdla_runtime# ....function launchTest(), line 87) 因为片上的内存不够而失败，PS侧的DDR只有1GB的空间，其中四分之一已经经保留给了NVDLA，仅剩700MB的空间，再想象一下ImageNet的网络确实很大
文章的重点 1、总结推荐系统的架构 2、如何利用深度模型做召回 3、如何利用深度模型做Ranking 1、推荐系统的架构 在本文中，推荐系统的架构与其他的推荐架构极为类似，都是由两个部分组成：1、候选集生成...； Ranking模块负责从候选集生成模块产生的待推荐列表中再选择几十个视频，用于展示给用户。...2.2、神经网络的结构 召回训练的神经网络结构如下图所示： 在上面的神经网络的结构中，包含了两个阶段，分别为训练阶段和服务阶段： 训练部分会得到两个部分的数据：视频的embedding 和用户的...2.3、召回神经网络的训练 对于服务阶段使用到的相似向量的计算方法不在本文的讨论范围内，在这里着重讨论该神经网络的训练。...3.2、Ranking模块的神经网络架构 Ranking部分的神经网络架构与候选集生成部分的神经网络的架构模型类似 3.3、Ranking神经网络的训练 在本文中，作者将特征划分为离散型的类别特征和连续特征
---- 2.推荐系统简介 推荐系统的功能是帮助用户主动的找到满足偏好的个性化物品并推荐给用户。...因此为了实现性能与效果的平衡，大多的推荐系统将以上的计算过程分为两个部分： 推荐召回 推荐排序 推荐召回指在所有物品集合中检索到符合用户兴趣的候选集，大约筛选出几百个候选的列表。...---- 4.推荐召回 Google利用DNN来做YouTube的视频推荐其模型图如下图所示。...---- 7.神经网络的难点 由于神经网络用多层结构拟合复杂的非线性关系，具有庞大的参数，并且随着网络的深入进行训练愈发困难。...也有很多人将神经网络的方法应用在整体推荐的子领域当中已经取得了不错的效果。可以预见随着更多的人员参与进来，个性化推荐必将被神经网络的方法所侵占。
PlayGround是一个在线演示、实验的神经网络平台，是一个入门神经网络非常直观的网站。这个图形化平台非常强大，将神经网络的训练过程直接可视化。...四种数据形态 我们的目标就是通过神经网络将这两种数据分类，可以看出螺旋形态的数据分类是难度最高的。...Batch size大小 Batch size就是每批进入神经网络数据点的个数。...神经网络控制参数 我们接下来尝试了几个例子，考虑到图片太多，直接讲一些结论，读者可以自行去摸索。...通过神经网络，我们的系统自己就能学习到哪些特征是有效的，哪些特征是无效的，通过自己学习这些特征，然后判断问题。
作者 | 谢若冰 编辑 | 丛 末 1 导语 在推荐系统中，用户的显式反馈、隐式反馈、正反馈和负反馈都能够反映用户对于被推荐物品的偏好。这些反馈信息在推荐系统中十分有用。...2 模型背景与简介 推荐系统在日常生活中被广泛使用，为用户获取信息与娱乐提供便利。推荐系统算法往往基于用户与系统的交互，这些交互行为可以大致分为以下两类：显式反馈与隐式反馈。...另外，隐式反馈通常是以正反馈的形式出现，推荐中的隐式负反馈存在巨大噪声（未展现信息或者未点击信息并不一定意味着用户不喜欢这些内容）。 在近期的深度推荐系统中，CTR导向的目标受到极大关注。...仅考虑CTR导向目标的推荐模型往往会遇到以下两个问题： （1）CTR导向目标只关注用户喜欢什么，没有关注用户不喜欢什么。这样，模型的推荐结果容易同质化和趋热化，损害用户体验。...直观而有效的模型也使得DFN能成功在工业级推荐系统中得到部署和验证。 我们预测用户的显式反馈，特别是显式负反馈的信息将会未来推荐系统中起到更加重要的作用，在发掘推荐系统可解释性同时提升用户体验。
可以看得出，使用了该工具之后，所有的网络请求都得通过该工具，因此我们能够像调试web应用一样调试小程序开发。 如何使用 关于该工具的使用，网络上面也已经有很多类似的文章了,就不再重新造轮子了。...相关工具推荐 Flidder Fiddler是位于客户端和服务器端的HTTP代理，也是目前最常用的http抓包工具之一 。...此工具由网络管理员用于防火墙和网络的安全审计和测试。 HPing可用于各种平台，包括Windows，MacOs X，Linux，FreeBSD，NetBSD，OpenBSD和Solaris。...您可以执行各种任务，包括扫描，跟踪，探测，单元测试，网络发现。...如果你是网络管理员，你可以使用此工具来测试你的网络。它适用于所有可用版本的Windows操作系统。
来源｜腾讯SaaS加速器一期项目-理才网 ---- 日前，浙江人社发布《浙江省优先引进人力资源服务企业推荐名录》。 229家竞争力强、知名度高、专业性强的人力资源服务企业上了推荐名单。 ?...理才网（腾讯SaaS加速器一期成员）就是其中之一。 实施人才强省的这些年，浙江省人才净流入成了全国第一，人力资源服务市场同比增速达85.49%。...随着人力资源服务赛道逐渐明朗，市场格局慢慢成型，引进国内外优秀人力资源服务企业，兼容并蓄，协同发展，又推动这份“浙江省优先引进HR服务企业推荐名录”的诞生。...———— / END / ———— 腾讯SaaS加速器·产业升级实战派 腾讯SaaS加速器，作为腾讯产业加速器的重要组成部分，旨在搭建腾讯与SaaS相关企业的桥梁，通过资金、技术、资源、商机等生态层面的扶持
每个人都倾向于推荐受欢迎的项目，特别是在使用点积作为相似性度量时。最好是能够捕获特定的用户兴趣。 深度神经网络（DNN）模型可以解决矩阵分解的这些局限性。...DNN可以轻松地合并查询特征和项目特征（由于网络输入层的灵活性），这有助于捕获用户的特定兴趣并提高建议的相关性。...Softmax DNN推荐 一种可能的DNN模型是softmax，它将问题看作多类预测问题，其中： 输入是用户查询。...Softmax训练 上一节解释了如何将softmax层合并到推荐系统的深度神经网络中。本节将详细介绍此系统的训练数据。
Web技术与网络发展经历了一个演进的过程，自20世纪60年代ARPANET的问世，互联网和Web技术已经取得了惊人的发展。...从诞生之初的纯文本、超链接，到如今丰富的多媒体、实时交互，Web技术与网络的历史发展呈现出逐步完善、日益多元的特点，带动了人们对信息的获取和传播的方式产生了革命性的变革。...未来 Web 技术与网络仍将持续创新，为我们的生活带来更多精彩的应用。...本期大牛书单，我们请来了几位鹅厂同事，为大家推荐一些Web技术与网络相关的文献和学习资料，一起跟随技术时代的潮流，多读书多进步。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
