在使用PyTorch进行深度学习任务时，我们经常会遇到 "only one element tensors can be converted to Python scalars" 这样的错误消息。这个错误消息通常在尝试将只包含一个元素的张量转换为Python标量时发生。本文将深入讲解这个错误消息的原因以及如何解决它。
选自 OpenAI 作者：Durk Kingma、Scott Gray、Alec Radford 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 近日，OpenAI 在其一篇题为《Block-Sparse GPU Kernels》的博文中发布了一个低级别神经网络架构的高度优化 GPU 内核，并且这个神经网络带有「块稀疏」（block-sparse）权重。根据已选的稀疏性，这些内核可以比 cuBLAS 或 cuSPARSE 运行快几个数量级，并在文本情感分析与文本、图像生成建模方面取得了当前最优结果。机器之心对博文进行了
IOS中有一个类型是SEL，它的作用很相似与函数指针，通过performSelector:withObject:函数可以直接调用这个消息。但是perform相关的这些函数，有一个局限性，其参数数量不能超过2个，否则要做很麻烦的处理，与之相对，NSInvocation也是一种消息调用的方法，并且它的参数没有限制。这两种直接调用对象消息的方法，在IOS4.0之后，大多被block结构所取代，只有在很老的兼容性系统中才会使用，简单用法总结如下：
要调用一个函数，需要知道函数的名称和参数，比如求绝对值的函数abs，只有一个参数。
python里的函数和数学意义上的函数并没有太大差别。 调用函数 python内置了很多有用的函数，我们可以直接调用。 要调用一个函数，需要知道函数的名称和参数，比如求绝对值的函数abs，只有一个参数。 调用函数的时候，如果传入的参数数量不对，会报TypeError的错误，并且Python会明确地告诉你：abs()有且仅有1个参数，但给出了两个。 如果传入的参数数量是对的，但参数类型不能被函数所接受，也会报TypeError的错误，并且给出错误信息：str是错误的参数类型。 而max函数max()可以接收任
从谷歌的机器学习代码中得知，目前需要一万亿个训练样本。 训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好坏的最主要因素。一旦你对一个模型输入比较全面的训练数据，通常针对这些训练数据，模型也会产生相应的结果。但是，问题是你需要多少训练数据合适呢？这恰恰取决于你正在执行的任务、最终想通过模型实现的性能、现有的输入特征、训练数据中含有的噪声、已经提取的特征中含有的噪声以及模型的复杂性等等诸多因素。所以，发现所有这些变量相互之间有何联系，如何工作的方法即是通过在数量不一的训练样本上训练模型，并且绘制出模型关于各个训练样本集
从谷歌的机器学习代码中得知，目前需要一万亿个训练样本 训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好坏的最主要因素。一旦你对一个模型输入比较全面的训练数据，通常针对这些训练数据，模型也会产生相应的结果。但是
致命错误：用户：：$name的访问级别必须是public（如在class Base中），位于E:\www\1.php的第15行
本文为您介绍通过控制台进行 ClickHouse 集群数据重分布的能力。目前云数据仓库 ClickHouse 已经支持通过水平扩容增加集群节点，提高集群的计算和存储能力，但是 ClickHouse 集群上的数据集无法自动均衡分布，需要人工干预才能确保数据均衡，这一直是 ClickHouse 使用和运维上的一大痛点。云数据仓库 ClickHouse 的数据重分布功能提供了白屏化的方式，支持 Part 或 Resharding 的模式对数据进行集群均衡。
摘要： 在图像分析中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在时间和内存方面优于全连接网络（Full Connected, FC）。这是为什么呢？卷积神经网络优于全连接网络的优势是什么呢？卷积神经网络是如何从全连接网络中派生出来的呢？卷积神经网络这个术语又是从哪里而来？这些问题在本文中一一为大家解答。
方法重载是一项功能，如果一个类的参数列表不同，则它允许一个类拥有多个具有相同名称的方法。它类似于Java中的构造函数重载，它允许一个类具有多个具有不同参数列表的构造函数。
信号和槽机制是Qt的重要基础，通过将信号与槽连接起来，可以实现不同操作之间的逻辑连接、参数传递和及时反馈等。有时候程序编译成功了，但是connect并没有将信号和槽连接起来，这是为什么呢？
C#7.0新增了诸多功能，其中有一项是新元组(ValueTuple)，它允许我们可以返回多个值，并且配合解构能更加方便的进行工作，如下面例子
调用约定指定函数调用方放置调用函数时所需参数的具体位置（如栈中、寄存器中），此外，还约定了再函数调用结束后由谁负责从栈中删除这些参数。在使用IDA的F5功能时经常能够看到函数签名中带有cdecl、fastcall等字样，这些就是调用约定。调用约定是通常是特定于语言、编译器和CPU的，这里只简单了解一下主流的调用约定。
根据文章内容为读者提供摘要总结。
作者为Google 软件工程师，美国西北大学电子信息工程博士，擅长大规模分布式系统，编译器和数据库。 从谷歌的机器学习代码中得知，目前需要一万亿个训练样本 训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好
Redis 已经是大家耳熟能详的东西了，日常工作也都在使用，面试中也是高频的会涉及到，那么我们对它究竟了解有多深刻呢？
本文实例讲述了PHP中abstract(抽象)、final(最终)和static(静态)原理与用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
有时候我们在编写函数时，可能不知道要传入的参数个数，类型 。比如我们要实现一个叠加函数，再比如c语言中的printf,c++中的emplace_last()。
自由度是统计和工程学的重要概念，它通常用于总结在人们在计算样本统计或统计假设检验统计量时所使用的数据量。在机器学习中，自由度可以指模型中的参数数量，例如线性回归模型中的系数数量或深度学习神经网络中的权重数量。
图神经网络（GNN）是学习图的主要技术，并且已经得到非常广泛的应用。但是GNN训练往往需要大量的参数且训练时间很长。这里我们可以通过组合忽略图结构的浅层模型和利用标签结构相关性的两个简单后处理步骤，来获得GNN性能的提升。例如，在OGB-Products数据集上，相对性能最好的GNN模型，我们将参数减少137倍，训练时间减少超过100倍，还能获得更好的性能。
汽车之家是一个专业的汽车网站，提供了丰富的汽车信息，包括车型参数、图片、视频、评测、报价等。如果我们想要获取这些信息，我们可以通过浏览器手动访问网站，或者利用爬虫技术自动化采集数据。本文将介绍如何使用Python编写一个简单的爬虫程序，实现对汽车之家的车型参数数据的自动化采集，并使用亿牛云爬虫代理服务来提高爬虫的稳定性和效率。
达观数据深度学习资料之卷积神经网络 （上篇） 1深度学习背景 深度学习是近十年来人工智能领域取得的最重要的突破之一，通过建立类似于人脑的分层模型结构对输入数据逐级提取从底层到高层的特征从而能很好
点击这里前往Github查看本文源码，文件名中有arrow-func的就是用箭头函数实现的版本。
对于大型模型来说，重新训练所有模型参数的全微调变得不可行。比如GPT-3 175B，模型包含175B个参数吗，无论是微调训练和模型部署，都是不可能的事。所以Microsoft 提出了低秩自适应(Low-Rank Adaptation, LoRA)，它冻结了预先训练好的模型权重，并将可训练的秩的分解矩阵注入到Transformer体系结构的每一层，从而大大减少了下游任务的可训练参数数量。
雷锋网 AI 科技评论按：OpenAI 的研究人员们近日发布了一个高度优化的 GPU 计算内核，它可以支持一种几乎没被人们探索过的神经网络架构：带有稀疏块权重的网络。取决于不同的稀疏程度，这些内核的运行速度可以比 cuBLAS 或者 cuSPARSE 快一个数量级。OpenAI 的研究人员们已经通过这些内核在文本情感分析和文本图像的生成中得到了顶尖的成果。雷锋网 AI 科技评论把 OpenAI 的这篇介绍文章翻译如下。 在深度学习领域，模型架构和算法的开发很大程度上受制于 GPU 对基础计算操作的支持到
本文最初发表于 v8.dev（Faster JavaScript calls），基于 CC 3.0 协议分享，由 InfoQ 翻译并发布。
练习NLP是一回事，破解面试是另一回事。对NLP人员的面试与一般的数据科学非常不同。在短短几年内，由于迁移学习和新的语言模型，这些问题已经完全改变了。我个人经历过，随着时间的推移，NLP面试变得越来越艰难，因为我们取得了更多的进步。
可变参数方法（第53项）和泛型都在Java 5时添加到了平台中，所以你可能会期望它们会优雅地相互作用；可悲的是，它们不能相互作用。可变的目的是允许客户端将数量可变的参数传递给方法，但它是一个漏洞抽象（ leaky abstraction）：当你调用可变参数方法时，会创建一个数组来保存可变参数；该数组应该是一个实现细节，是可见的。因此，当可变参数具有泛型或者参数化类型时，会出现令人困惑的编译器警告。
函数表达式： ( 参数列表选择 ) 函数返回类型选择 => 函数体 函数体： 表达式 参数列表： 固定参数列表 固定参数列表 , 可选参数列表 可选参数列表 固定参数-列表： 参数 参数 , 固定参数列表 参数： 参数名称参数类型选择 参数名称： 标识符 参数类型： 断言 函数返回类型： 断言 断言： as nullable-primiitve-type 可选参数列表： 可选参数 可选参数 , 可选参数列表 可选参数： optional 参数 可空 nullable原始类型选择原始类型_
本文介绍了一种神经网络稀疏表示学习算法，该算法可以用于高效地训练大型神经网络。该算法使用稀疏块权重矩阵和稀疏线性层，可以大幅减少模型参数和计算开销，从而提高神经网络的训练效率和推理速度。同时，该算法在多种自然语言处理任务上表现出色，包括文本分类、情感分析和机器翻译等。
本文介绍了OpenAI研究团队在神经网络稀疏计算方向上的最新研究成果，主要围绕稀疏计算内核、微缩的LSTM、压缩任务的表现、以及未来的研究方向等方面展开。
函数原型链中的 apply，call 和 bind 方法是 JavaScript 中相当重要的概念，与 this 关键字密切相关，相当一部分人对它们的理解还是比较浅显，所谓js基础扎实，绕不开这些基础常用的API，这次让我们来彻底掌握它们吧！
我们都知道深度卷积神经网络是依靠大量的数据和具有大量特征映射的层来完成学习和更新的，这个过程并不是非常高效，对于大型数据集来说，这意味着有大量冗余的特征检测器。
零膨胀泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。此外，理论表明，多余的零点是通过与计数值不同的过程生成的，并且可以独立地对多余的零点进行建模。因此，zip模型有两个部分，泊松计数模型和用于预测多余零点的 logit 模型
零膨胀泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。此外，理论表明，多余的零点是通过与计数值不同的过程生成的，并且可以独立地对多余的零点进行建模。因此，zip模型有两个部分，泊松计数模型和用于预测多余零点的 logit 模型。
当你形参和实参对应类型一致，但是对应位置不一致时。系统不会报错，这个时候Bug就比较难找了。
在Matlab编程过程中，有时候会遇到以下错误信息："In an assignment A(I)=B, the number of elements in B and I must be the same"（在赋值操作A(I)=B中，B和I的元素数量必须相同）。这个错误通常出现在对数组进行赋值操作时，指定的索引数组与值数组的元素数量不一致。那么我们该如何解决这个问题呢？本文将介绍一些解决方案。
这个问题可以使用哈希表（HashMap）来解决。首先，我们创建一个哈希表，其中键是整数，值是它们在区间[0, k]内的出现次数。然后，我们遍历输入的整数列表，更新哈希表中相应整数的值。最后，我们遍历[a..b]的每个整数，并检查它在哈希表中的值。
DARTS的搜索空间非常有限，例如，对于每个边保留了一个运算符，每个节点固定接收两个前继输入，等等。这些约束有利于NAS搜索的稳定性，但它们也缩小了强大的搜索方法带来的准确性。最典型的，某些启发式设计（例如，每个单元格中有两个跳连运算符）或搜索技巧（例如，Early Stop），甚至随机搜索也可以达到令人满意的效果。
01 寻找函数g的pocket算法 前文提到，PLA算法有效的前提是D要是线性可分的，D中的数据可以看做由f产生而来。这样的假设过于理想化，现实中，D里面总会掺杂一些噪声数据（noise data），这些数据并不是从理想的f产生而来。 这些噪声数据会带来哪些影响？有了噪声数据，D可能就不是线性可分了，PLA算法也就不再有效，而且，即使D还是线性可分的，噪声数据也会对最后选择的g产生干扰，影响g与f的相似度。 怎么解决噪声数据带来的干扰？ 答案是对PLA算法进行改进，不求对D中每一个数据都有g(X)=y=f
摘要：参数高效微调（PEFT）是一种流行的方法，用于裁剪预训练的大型语言模型（LLM），特别是随着模型规模和任务多样性的增加。低秩自适应（LoRA）基于自适应过程本质上是低维的想法，即，显著的模型变化可以用相对较少的参数来表示。然而，与全参数微调相比，降低秩会遇到特定任务的泛化错误的挑战。我们提出了MELoRA，一个迷你合奏低秩适配器，使用较少的可训练参数，同时保持较高的排名，从而提供更好的性能潜力。其核心思想是冻结原始的预训练权重，并训练一组只有少量参数的迷你LoRA。这可以捕获迷你LoRA之间的显著程度的多样性，从而促进更好的泛化能力。我们对各种NLP任务进行了理论分析和实证研究。我们的实验结果表明，与LoRA相比，MELoRA在自然语言理解任务中的可训练参数减少了8倍，在指令跟随任务中的可训练参数减少了36倍，从而实现了更好的性能，这证明了MELoRA的有效性。
大部分深度学习算法都有许多超参数来控制不同方面的算法表现。有些超参数会影响算法运行的时间和存储成本，有些超参数会影响学习到的模型质量以及在新输入上推断正确结果的能力。有两种选择超参数的基本方法，手动选择和自动选择。手动选择超参数需要了解超参数做了些什么，以及机器学习模型如何才能取得良好的范数。自动选择超参数算法大大减少了了解这些想法的需要，但它们往往需要更高的计算成本。
过度参数化是深度学习中常见的技术，以帮助模型学习和充分概括给定的任务；然而，这往往导致巨大的网络结构，并在训练中消耗大量的计算资源。最近在视觉任务上强大的基于Transformer的深度学习模型通常有很重的参数，并承担着训练的难度。然而，许多密集预测的低级计算机视觉任务，如去除雨痕，在实践中往往需要在计算能力和内存有限的设备上执行。因此，我们引入了一个基于递归局部窗口的自注意结构，并提出了去雨递归Transformer（DRT），它具有Transformer的优越性，但需要少量的计算资源。特别是，通过递归结构，我们提出的模型在去雨中只使用了目前表现最好的模型的1.3%的参数数量，同时在Rain100L基准上超过最先进的方法至少0.33dB。消融研究还调查了递归对去雨结果的影响。此外，由于该模型不是刻意为去雨设计的，它也可以应用于其他图像复原任务。我们的实验表明，它可以在去雪上取得有竞争力的结果。
使用深度学习解决问题的一个常见障碍是训练模型所需的数据量。对大数据的需求是因为模型中有大量参数需要学习。
为什么我们需要再次计算一个深度学习模型中的参数数量？我们没有那样去做。然而，当我们需要减少一个模型中的文件大小甚至是减少模型推理的时间时，我们知道模型量化前后的参数数量是派得上用场的。（请点击原文查阅深度学习的高效的方法和硬件的视频。）
AI 科技评论按：OpenAI 的研究人员们近日发布了一个高度优化的 GPU 计算内核，它可以支持一种几乎没被人们探索过的神经网络架构：带有稀疏块权重的网络。取决于不同的稀疏程度，这些内核的运行速度可以比 cuBLAS 或者 cuSPARSE 快一个数量级。OpenAI 的研究人员们已经通过这些内核在文本情感分析和文本图像的生成中得到了顶尖的成果。AI 科技评论把 OpenAI 的这篇介绍文章翻译如下。 在深度学习领域，模型架构和算法的开发很大程度上受制于 GPU 对基础计算操作的支持到什么程度。具体来说，
本文是《ShardingSphere5.x分库分表原理与实战》系列的第六篇，书接上文实现三种自定义分片算法。通过自定义算法，可以根据特定业务需求定制分片策略，以满足不同场景下的性能、扩展性或数据处理需求。同时，可以优化分片算法以提升系统性能，规避数据倾斜等问题。
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