它包括基于自然语音的fastSpeech和并行的声码器WaveGAN，在声学模型和声码器中引入了多尺度对抗训练，以改善歌唱建模。...可以以不同的长度粒度对歌声建模，以避免在具有固定长度的波形序列的单个鉴别器中发生的问题（例如，毛刺和振动）。 解决高采样引起的长的波形的问题，multi-length GAN区分不同长度的波形序列。...经典的端到端合成算法，包括Fastspeech、Tacotron2。歌声合成比语音合成更难。...ML-gan来建模长波形（时域） 它使用多个鉴别器区分不同长度的采样点。ML-gan降低合成更长波形模型的难度。能更好的抓取动态因素的时长。...除此外，声音和静音的标注也帮助校正音高。 Window/Hop size：窗口大小对于短时傅里叶变换作用很大，更大的音高用小窗，小音高用大窗。歌声音高比较高，需要选择小窗。
DGL提供基于消息传递的编程模型来完成图上的计算，结合消息融合等优化技术使系统达到了比较好的性能。...该库采用COO格式编码边索引，一个维度表示源顶点，另一个维度表示目标顶点，这种存储格式非常适用于消息传递模型，能够快速获取顶点对应的源顶点的信息。...PGL采用类似于DGL的消息传递范式构建图神经网络的接口，能够帮助用户快速构建自定义图神经网络，用户只需要编写send和recv函数即可。目前，PGL提供两种聚合方法。...图神经网络系统总结和分析 本节从系统架构、处理模型、图分区策略、通信优化策略、以及社区活跃度与系统易用性方面，对现有图神经网络系统进行分析和对比，并从多个维度对系统的特点进行总结，以表格的形式清晰的展示系统的共性与不同...结合现有深度学习框架来实现的系统，更加方便用户使用，能够帮助其更快地实现图神经网络模型。但结合现有深度学习框架来实现的系统，在针对图操作的优化上有很多局限性。
开源地址：https://github.com/deepseek-ai/DualPipe 核心亮点 DualPipe：双向流水线并行算法 DualPipe通过创新的流水线设计，让前向传播和反向传播的计算任务可以在独立的管道中并行执行...在今天本次分享中，我们将重点介绍如何通过双向流水线并行算法提升V3/R1训练中的计算-通信重叠效率，彻底改变分布式训练的速度和资源利用率。...张量并行-TP 张量并行训练是将一个张量沿特定维度分成 N 块，每个设备只持有整个张量的 1/N，同时不影响计算图的正确性。这需要额外的通信来确保结果的正确性。...在张量并行中，每个 GPU 仅处理张量的一部分，并且仅为需要整个张量的操作聚合整个张量。...注意：TP 需要非常快的网络，因此不建议在多个节点上进行 TP。
另外，DNS负载均衡还具有扩展性和灵活性，可以轻松地添加或删除服务器，或者在服务器之间进行动态调度。 然而，DNS负载均衡也存在一些限制和缺点。...它通过分析传入请求的内容、源地址、目标地址等信息，并根据预定义的负载均衡算法，将请求分发给后面的多个服务器。 硬件负载均衡器的主要优势在于它具有高性能和可靠性。...此外，API网关还可以根据配置对请求进行优化，如设置请求速率限制，防止过载和拒绝服务攻击。 监控和分析：API网关收集有关请求和响应的统计信息，便于进行实时监控和分析，从而优化系统性能。...此外，API网关还可以根据配置对请求进行优化，如设置请求速率限制、压缩和格式转换等。 错误处理和日志：API网关处理后端服务返回的错误，并向客户端发送适当的响应。...消息队列：消息队列是一种通过发送和接收消息来进行异步通信的机制。在分布式系统中，服务可以通过将消息发送到消息队列来进行远程调用另一个服务，接收服务可以从消息队列中获取并处理消息。
本文是陶辉老师在2019年GOPS全球运维大会上海站的演讲重新提炼后的总结，希望能从四个全新的维度，带你覆盖绝大部分的HTTP优化技巧。...动态表应用了增量编码的思想，即，第1次出现时加入动态表，第2次出现的时候，传输它在动态表中的序号即可。...3、在表单中，可以一次传输多个元素，比如既有复选框，也可以有文件。这就减少了HTTP请求的个数。...比如，主机上只有一块网卡，却能同时让浏览器、微信、钉钉收发消息；一个进程可以同时服务几万个TCP连接；一个TCP连接上可以同时传递多个HTTP2 STREAM消息。...传输路径的优化，包括各级缓存、慢启动、消息传送模式等，它能够让消息更及时的发给浏览器，提升用户体验。 当下互联网中的信息安全，主要还是建立在TLS协议之上的。
从训练方式来看，又可以分为全图消息传递[4]和基于子图采样的消息传递[8]等类型。从推理方式来看，还可以分为直推式和归纳式[9]。...例如在美食推荐场景中，存在用户、商家、菜品等节点，刻画其相互关系可以用同质图或异质图；为了刻画用户在不同时间的偏好，可能还需要使用动态图模型；针对推荐系统的召回和排序两个阶段，还需要设计不同的训练任务。...消息函数：结合起始节点和目标节点，以及边的特征，生成用于消息传递的消息向量。 节点维度的聚合函数：汇集了来自邻居节点的所有消息向量。值得注意的是，也可以有不同的实现。...在离散时间动态图中，时间被划分为多个时间片（例如以天/小时划分），每个时间片对应一个静态的图。离散时间动态图的GNN模型通常在每个时间片上单独应用GNN模型，然后聚合节点在不同时间的表征[14]。...此外，邻居节点必须与时间有关，例如邻居节点中不能出现时刻之后才出现的节点。针对此问题，我们开发了多种连续时间动态图上的邻居节点采样器，可以在指定的时间范围内，高效地采样邻居节点。
简介： 消息队列是一种用于进程间通信（IPC）的数据结构，它允许在两个或多个进程之间传递和交换消息。消息队列可以单向或双向、单消息或多消息、仅与两个进程有关或被多个进程使用。...1、消息队列在云原生应用中的具体实现和优化策略是什么？ 在云原生应用中，消息队列的实现和优化策略是多方面的，涉及到设计、性能调优、可靠性提升等多个层面。...以下是基于我搜索到的资料，对消息队列在云原生应用中的具体实现和优化策略的详细解析： 前期设计与性能基线：在云原生应用的设计阶段，需要对业务逻辑进行彻底的排查和梳理，以确定正常业务场景下的性能基线。...这有助于简化消息服务的管理过程，并提高消息服务的可用性和灵活性。 消息队列在云原生应用中的具体实现和优化策略涵盖了从前期设计、性能调优、可靠性提升到消息服务的创建与管理等多个方面。...知识图谱和智能算法可以帮助构建关于用户的知识图谱，并实现人与计算机的直接对话和信息交互。
微服务运行时通常需要获取服务配置，在微服务架构中一般会有一个远程配置中心来集中管理配置。 为了更好的进行服务治理，链路追踪、日志系统、监控系统在微服务架构中也是少不了的。...另外，系统的运行常常还需要存储、检索数据，在微服务架构中，经常需要用到关系数据库、分布式缓存、对象存储、索引数据库、消息队列的组件/中间件 流量入口 | 反向代理 微服务架构中，经常使用反向代理（如Nginx...动态负载均衡： 通过服务发现，可以实现动态负载均衡，将请求分发到多个可用的微服务实例，提高系统的可伸缩性和性能。...链路追踪 链路追踪是一种用于监测和分析分布式系统中请求在不同服务之间的流转路径的技术，其作用包括： 故障排查： 可帮助迅速定位分布式系统中的故障和性能问题，减少故障排查的时间。...RabbitMQ： 开源的消息代理软件，提供灵活的消息传递模式，支持可靠的消息传递和多种消息协议。
它定义了多个结构体和枚举类型，以及相关的函数用于生成和处理编译器错误和警告消息。...以下是对一些重要结构体的说明： DelayDm：延迟生成错误消息的结构体，通过DelayDm的实例，可以将一个错误消息的生成和组装推迟到真正需要的时候再执行。...它包含了多个可能的错误原因，例如文件读取错误、解析错误、内部错误等。 SubdiagnosticMessage：这是表示编译器错误或警告消息的子消息的枚举。...它允许在错误或警告消息中包含有关更具体问题的额外信息。 DiagnosticMessage：这是表示编译器错误或警告消息的主要消息的枚举。...这在Rustc中是非常重要的，因为Rustc需要频繁地操作和传递切片数据，同时又需要保证内存安全和良好的性能。
微服务运行时通常需要获取服务配置，在微服务架构中一般会有一个远程配置中心来集中管理配置。为了更好的进行服务治理，链路追踪、日志系统、监控系统在微服务架构中也是少不了的。...另外，系统的运行常常还需要存储、检索数据，在微服务架构中，经常需要用到关系数据库、分布式缓存、对象存储、索引数据库、消息队列的组件/中间件流量入口 | 反向代理微服务架构中，经常使用反向代理（如Nginx...动态负载均衡： 通过服务发现，可以实现动态负载均衡，将请求分发到多个可用的微服务实例，提高系统的可伸缩性和性能。...链路追踪链路追踪是一种用于监测和分析分布式系统中请求在不同服务之间的流转路径的技术，其作用包括：故障排查： 可帮助迅速定位分布式系统中的故障和性能问题，减少故障排查的时间。...RabbitMQ： 开源的消息代理软件，提供灵活的消息传递模式，支持可靠的消息传递和多种消息协议。
正文字数：1807 阅读时长：3分钟 这是一个有关于使用声音的WebRTC信号的概念验证。适用于所有有麦克风+扬声器的设备。在浏览器中运行。...不需要安装插件或下载应用程序。为了启动连接，对等方需要交换联系信息(ip地址、网络端口、会话id等)。这个过程被称为“信号传递/信令”。...使用当前的音频编码算法，SDP包可以在5-10秒内传输（取决于使用的Tx协议）。使用较慢的协议在嘈杂的环境中或在通信设备彼此相距较远的情况下提供更可靠的传输。...可能与硬件限制有关 存在多个本地网络时，当前无法选择使用哪一个。通常情况下默认使用第一个 在传输过程中偶尔会有声音破裂。...需要优化发送代码 emscripten generated.js的大小太大（~1MB）。需要用纯JS重写 在移动设备上，使用Firefox，即使在关闭选项卡后，页面仍可以在后台运行
注意：到达隐藏层的错误消息 \delta 具有与该隐藏层相同的维度 1.4 为窗口模型推导梯度 [为窗口模型推导梯度wrt单词] 到达并更新单词向量的梯度可以简单地分解为每个单词向量的梯度 令 \nabla...，所以实际上是对词向量矩阵的更新是非常稀疏的 1.5 在窗口模型中更新单词梯度 [在窗口模型中更新单词梯度] 当我们将梯度更新到词向量中时，这将更新单词向量，使它们(理论上)在确定命名实体时更有帮助。...local gradient n它输出的梯度是与它的输入有关 每个节点都有局部梯度 local gradient 它输出的梯度是与它的输入有关 [反向传播：单点] 有多个输入的节点呢？...，要么在传递信息。...3.6 优化算法 [优化算法] 通常，简单的SGD就可以了 然而，要得到好的结果通常需要手动调整学习速度(下一张幻灯片) 对于更复杂的网络和情况，或者只是为了避免担心，更有经验的复杂的 “自适应”
与传统神经网络中的神经元相比，胶囊具有更高维度的输出和更复杂的内部结构，这使得胶囊能够对输入数据进行更为精细和丰富的描述。...动态路由（Dynamic Routing）是胶囊网络中的一种关键算法，用于在不同层之间传递信息。...从理论到实践 动态路由算法是Geoffrey Hinton等人在2017年首次提出的，至今已有多种改进和变种。在实践中，动态路由算法经常需要与特定的胶囊架构和任务相结合进行优化。...这些高级数学工具可以帮助我们更精确地描述和理解高维向量空间的复杂结构。 4.2 路由算法 动态路由算法是胶囊网络中至关重要的一部分，其工作方式与传统的神经网络中的前向传播算法有显著不同。...10个底层胶囊和6个上层胶囊 # 更新路由权重 c = F.softmax(b, dim=1) 损失函数与优化 在动态路由算法中，损失函数通常涉及到多个方面，包括但不限于向量模长的损失、分类准确性损失以及路由稳定性损失
可以生成GPU无关的shader优化代码。 可以进行非常多的优化项目，比如 函数内联，死代码删除，常量折叠，常量传递，数学优化等等。 5....是动态的表达式 这才是真正的“动态分支” ，会存在一个Warp的 Micro Thread 之间各自需要走不同分支的问题。...但是这需要多个 Micro Thread 同一时刻的指令是相同的。 如果不同，现代GPU通常的处理方法是，按照每个Micro Thread的不同需求多次执行分支。...并且，在实际的Shader中，除非特殊情况，大部分Warp内的线程，即便在动态分支的情况下，也多半走的是同一分支。 13....动态分支和代码优化难度有相关性 这一点经常被忽视，就是有动态分支的代码，因为没准你要读写点什么，前后还可能有依赖，往往也难以被优化。
现有工作从三个方面加速GNN系统：GPU内核加速、用户定义函数（UDF）优化和可扩展训练系统。由于GNN计算遵循消息传递范式，需要高效的稀疏操作，人们提出了各种高效的GNN内核和UDF优化技术。...4.2 用户自定义函数优化 GNN在消息传递范式下成功的关键因素是消息、聚合和更新函数的灵活性。通过使用Python中的张量运算符，用户可以原生表达这些函数并通过系统提供的API执行。...总体而言，基于采样的系统在大规模图GNN训练中具有前景。 表4总结了可扩展培训的系统。...HyGCN加速器将GNN算法分为聚合和组合两个阶段，采用独立的处理引擎以数据流方式处理。FlowGNN是一种通用数据流架构，可支持多种消息传递GNN算法。...GCN算法由多个层组成，每层具有不同特征。该类别的研究提出了跨层构建适应性更强的架构，并为所有层使用相同引擎。这些作品专注于特定的工作负载（GCN）而具有更大的定制可能性。
多维度判断应用程序的健康状况：Telltale 可以通过多个维度判断一个应用程序的健康情况，而无需根据单一指标频繁调整告警阈值。...Telltale 通过使用多个维度的数据源构建一个不断自我优化的模型来监控应用程序的健康度： Atlas 时序指标 区域网络流量疏散 Mantis 实时流数据 基础架构变更事件 Canary 部署及使用...团队还可以用它们来共享有关事件的其他数据，方便进一步观察、理论分析和讨论。 异常信息数据和讨论全部集中在一个线程中，方便达成针对当前异常的共识，有利于更快提出问题的解决方案以及异常事件的事后分析。...我们致力于提高 Telltale 告警的质量。一种方法是向我们的用户学习。因此，我们在 Slack 消息中提供了反馈按钮。 用户可以告诉我们以后某些情况不需要再发生告警，或提供某些告警不合理的原因。...这意味着部署存在问题时的影响半径较小，持续时间更短。 持续优化 在复杂的系统中，运行微服务非常具有挑战性。
它的主要目标是帮助你走上精通Go的道路。 1.1 Go概述 让我们重新思考是什么让Go成为一种在现代系统中如此流行和高效的语言。...1.1.3 安全性 Go是一门静态类型的语言。因此，类型检查是在编译阶段而非运行时进行的。这样就保证了我们编写的代码在大多数情况下是类型安全的。 此外，Go具有垃圾收集器来帮助开发者处理内存管理。...在所有这些仓库中，作者表明，尽管在Go中达到了培养，但传递消息的放阿飞的使用频率低于共享内存方法。...这也意味着，我们，Go开发人员，需要取得一些进展并彻底理解消息传递方法的含义，以避免重复最常见的并发错误。然而，这也意味着消息传递虽然在理论上易于学习和使用，但在实践中并不容易掌握。...本书疑意在通过收集和展示Go语言各个方面的100个常见错误来帮助你成为一名熟练的开发人员：基础知识、代码组织、数据和控制结构、字符串、函数和方法、错误管理、并发、测试、优化和生产。
对于大量动态数据的分析与过滤需要快速实现并上线 三、实施方案 3.1 设计思路 Q1：系统需要提供什么样的能力？...，新鲜度要求高的场景；减少了数据冗余，但是在查询和使用上存在依赖 策略4: 动态数据的过滤通知，适用于存在规则变更，但变化维度和订单维度不同，需要扫描海量数据来获取更新记录的场景 3.4 便利度增加和业务提升...3.4.2 支持大量动态数据的扫描与过滤 在实际的业务场景中需要维护这样一部分数据，它会发生变化，但引起变化的规则维度与订单维度不一致，所以需要扫描海量数据来获取需要被更新的记录。...，所以增加了消息聚合机制，聚合一段时间的消息后再真正触发数仓进行处理 该流程具有很强的通用性，通过简单替换不同的SQL语句，切换不同的SDK，就可以轻松将该流程移植到其他业务项目中，实现了功能的快速上线...4）优化缓存容量，对Json序列化器定制规则，不输出值为null的字段；将序列化对象中的字段通过@JsonProperty注解取一个简短的别名，来简化Json字符串Key的大小；使用Zstd压缩算法对序列化后的数据进行压缩
有时候，有效的错误假设(读取偏差)可能比弱的真实假设更好，这就解释了为什么具有强独立性假设的朴素贝叶斯可以比C4.5这样的强大的决策树做得更好，因为它需要更多的数据来避免过拟合。...5.高维度上的泛化错误( Intuition fails in high dimensions) 机器学习中的第二大问题是维度的诅咒。...9.学习多个模型，而不只是一个 不要选择一个最喜欢的算法，并优化它到你的问题上。尝试大量不同的算法，然后将它们组合在一起以获得最佳结果。...10.简单并不意味着准确性 选择具有相同训练错误的两个分类器中更简单的一个是一个很好的经验法则。然而简单的分类器在测试数据集上并不总是最精确的。...这些教训再次是： 学习=表示+评估+优化 泛化才是最重要的 只有数据是不够的 过拟合有许多面孔 高维度上的泛化错误 理论上的保证并不是真的像他们看起来那样 特征工程是关键(Feature engineering
在本节中，我们将深入探讨FNN的基本概念、工作原理、应用场景以及优缺点。 什么是前馈神经网络 前馈神经网络是一种人工神经网络，其结构由多个层次的节点组成，并按特定的方向传递信息。...与之相对的是递归神经网络，其中信息可以在不同层之间双向传递。 结构特点： 由输入层、一个或多个隐藏层和输出层组成。...缺点： 对于具有时序关系的数据处理能力较弱。 容易陷入局部最优解，需要合理选择激活函数和优化策略。...输入层： 负责接收原始数据，通常对应于特征的维度。 隐藏层： 包含一个或多个层，每层由多个神经元组成，用于提取输入数据的抽象特征。 输出层： 产生网络的最终预测或分类结果。...作用： 引入非线性，增强网络的表达能力。 网络权重和偏置 权重和偏置是神经网络的可学习参数，它们在训练过程中不断调整，以最小化预测错误。
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