工欲善其事,必先利其器。Python 作为一种跨平台的编程语言,具有解释性、变异性、交互性和面向对象的特点,可应用于独立的项目开发。今天,我们特邀了公众号“冰河技术”作者、腾讯云 TVP 冰河老师,他将为我们带来基于 Python+Hadoop 手把手教学如何实现单词统计。
Hadoop在大数据领域享有多年垄断权,随着该领域开始出现新生力量,其统治地位正在逐渐下滑。年初的调查中,Hadoop被列为2018年大数据领域的“渐冻”趋势之一,Gartner的调查也揭示了Hado
整理 | 凌敏、核子可乐 AI 抢程序员饭碗的讨论似乎可以暂时告一段落了。 1 ChatGPT 生成的代码有多安全? 近年来,大型语言模型推动人工智能领域取得了巨大的进步。其中,OpenAI 打造的 ChatGPT 甫一亮相,就凭借出色的性能震惊全球。ChatGPT 不仅能够处理普通文本,还能将自然语言翻译成代码,其惊艳表现甚至引发了“是否会取代程序员”的讨论。 但最新研究发现,ChatGPT 生成的代码大多数是不安全的,并且 ChatGPT 还有“知情不报”的嫌疑:除非你问,否则它不会主动告诉你
选自Medium 作者:Maciej Kula 机器之心编译 参与:程耀彤、蒋思源 像 PyTorch 或 TensorFlow 这样通用的自动微分框架是非常有用和高效的,而且在大多数情况下,几乎不需要再写一些更专门化的东西。然而本文作者构建了一个自动微分库,以高效地计算小批量数据上的训练。此外,作者还详细描述了在构建自动微分库中的过程与思考,是理解自动微分理念的优秀博文。 我最近开始写自己的 autodiff 程序包。这篇博客文章记录了我一路以来学到的东西,并把它当成 Julia Evans 的「穷人版」
大数据文摘授权转载自将门创投 作者:seven_ 电影《盗梦空间》中有这样一句非常经典的台词: “世上最具有可塑性的寄生虫是什么?是人类的想法。人类大脑中一个简单的想法,就可以建立一座庞大的城市。有时一个想法也可以改变世界,并改写一切规则,这就是我为什么要从梦中把它盗取出来的原因”。 人类脑海中迸发出的想法,具有非常强大的可塑性和创造力,有时可以影响世界,甚至改变世界。 论文链接: https://arxiv.org/abs/2303.09553 项目主页: https://www.camel-ai.or
归因模型是指一种或一组规则,用于确定如何将销售功劳和转化功劳分配给转化路径中的接触点。
【引子】没有忘记,目前从事的是DingOS 操作系统相关工作,没有因为LLM 而迷失。LLM 会成为基础设施,LLM 会为操作系统赋能,但是操作系统的价值是客观存在的,除非,计算机体系结构发生了翻天覆地的变化。
作者:Zipporah Polinsky-Nagel, Gregory Brucchieri, Marissa Joy, William Kye, Nan Liu, Ansel Andro Santos and Merle Strahlendorf
TensorFlow概要 Google第一代分布式机器学习框架DistBelief1,在内部大规模使用后并没有选择开源。而后第二代分布式机器学习系统TensorFlow2终于选择于2015年11月在GitHub上开源,且在2016年4月补充了分布式版本,并于2017年1月发布了1.0版本的预览,API接口趋于稳定。目前TensorFlow仍处于快速开发迭代中,有大量新功能及性能优化在持续研发。TensorFlow最早由Google Brain的研究员和工程师开发,设计初衷是加速机器学习的研究,并快速地
给出所有工厂的容量和开工厂的成本,所有客户的需求,以及客户分配给某个工厂的的分配成本,要求解的问题是:找出一个分配方案,使得总成本最低。 实例数据下载地址:Download: p1-p71
云计算是一个术语,用来描述通过网络(通常是Internet)交付的硬件和软件的使用。简单地说,云计算就是基于互联网的计算。在过去,人们会在他们所在大楼的物理计算机或服务器上运行从软件下载的应用程序或程序。云计算允许人们通过互联网访问相同类型的应用程序。
CJ2B项目成本核算 物料成本和计划人工成本来自项目模板。在此根据询价中的要求,按操作项目规范调整模板的缺省值。 后勤®项目系统®项目®项目计划板®更改项目 1. 从工作清单中选择相关项目 (M-OP
如果缺陷没有分配给正确的人,会导致重要缺陷不断流转,很慢才能解决;而在流转的过程中会增加大量的交接成本——我们观察到一个简单的缺陷在流转中会浪费超过5天(见下图)。而且把缺陷分配给错误的人还可能导致被分配人不知道此缺陷的前因后果,修改缺陷时容易犯错,引发新的问题。
最近我们开始练习贪心算法的题目,昨天因为卡在其中一道简单级别的题目上没能更新,今天补更,正好也借着卡的点分享下经验。关于贪心算法的介绍,如果想回顾,可以点上篇来看。
选自semianalysis.com 作者:Dylan Patel 机器之心编译 机器之心编辑部 CUDA 闭源库将和 TensorFlow 一样逐渐式微。 十年来,机器学习软件开发的格局发生了重大变化。许多框架如雨后春笋般涌现,但大多数都严重依赖于英伟达的 CUDA,并在英伟达的 GPU 上才能获得最佳的性能。然而,随着 PyTorch 2.0 和 OpenAI Triton 的到来,英伟达在这一领域的主导地位正在被打破。 谷歌早期在机器学习模型架构、训练、模型优化方面都具有很大优势,但现在却难以充分发挥
紧接着,Mixtral 8x7B的技术细节随之公布,其表现不仅优于Llama 2 70B,而且推理速度提高了整整6倍。
今年六月,来自加州大学伯克利分校等机构的一个研究团队开源了 vLLM(目前已有 6700 多个 star),其使用了一种新设计的注意力算法 PagedAttention,可让服务提供商轻松、快速且低成本地发布 LLM 服务。
从图中可以得知如果是使用小批量梯度下降法,看来是可以接受的,如果是使用批量梯度下降,有些事情是错误的。
号称性能吊打 ChatGPT 的 GPT-4 近日又一次引爆关注。 据OpenAI介绍,当任务的复杂性达到阈值时,二者就会显现差异。它的发布是一件新鲜事,但其背后的多模态大模型技术其实已经发展多年。如今,大模型工程应用的能力成为很多企业关注的重点,也是以 ChatGPT 为代表的预训练大模型广受关注的原因。 目前,大模型从自然语言处理已经扩展到多媒体视觉、多模态等多领域。近日,在英伟达 GTC 2023 大会上,快手的技术专家张胜卓、韩青长、李杰以多模态超大模型在快手短视频场景下的落地为例,分享了多模态超大
信息流业务基本上伴随着互联网的诞生一起同步发展,不断为互联网用户提供信息来源,从而促进了门户网站的快速发展,比如腾讯网、搜狐、新浪等。
最新一代语言模型(尤其是 GPT-4、PaLM 和 LLaMa)已经成功拓展了自然语言处理和生成的边界。这些大规模模型可以解决许多不同任务,从写莎士比亚风格的十四行诗到总结复杂的医疗报告和解决竞赛级的编程问题。尽管这些模型可以解决多种多样的问题,但它们并非总是正确的,有时候也会生成不准确、误导性或矛盾的响应结果。
导读:随着实时计算的发展,越来越多的业务利用实时计算平台开发实时数据。与离线任务不同,实时任务需要更小的时延和更高的可靠性,如何更好地保障实时数据的质量是每个实时计算平台都需要解决的问题。本次的分享题目为虎牙实时计算SLA实践之路,主要分为以下几个部分:
CJ9ECP简易成本计划 简易成本计划工具可以在WBS层次上基于数量、特性来计划项目的成本。你可以用它来创建数量结构以计算成本。系统根据你的输入和系统中定义的价格和费率来评估,然后将成本分配到相对应的
如今,云计算特别是基础设施即服务(Infrastructure-as-a-Service,IaaS)已经成为广泛采用的系统架构,并且可以根据需要提供虚拟机。企业越来越多地采用云计算的一个主要因素是其现收现付模式,客户只需为从云计算提供商那里租用的资源支付费用,并且有能力在没有预先成本的情况下获得所需的尽可能多的资源。
现在的项目程序中存在着大量重复的代码片段,尤其是在软件开发的时候。在本文中,我们提出了一个工具包(KG4Py),用于在GitHub存储库中生成Python文件的知识图谱,并使用知识图谱进行语义搜索。在KG4Py中,我们删除了31.7万个Python文件中的所有重复文件,并通过使用具体语法树(CST)构建Python函数的代码知识图谱来执行这些文件的静态代码分析。我们将预先训练的模型与无监督模型集成后生成新模型,并将该新模型与代码知识图谱相结合,方便搜索具有自然语言描述的代码片段。实验结果表明,KG4Py在代码知识图谱的构建和代码片段的语义搜索方面都取得了良好的性能。
通过学习本章中的例子,您将对 Python 如何工作有一个更好的了解。让我们找点乐子,探索一些深奥的问题。
作者:Sidath Asiri 翻译:Nicola 校对:卢苗苗 原文标题:MeetArticial Neural Networks 本文通过使用浅显易懂的语言和介绍youtube上的实验方式带读者
Python 的起源 Python的作者,Guido von Rossum,确实是荷兰人。1982年,Guido从阿姆斯特丹大学(University of Amsterdam)获得了数学和计算机硕士
Python是我喜欢的语言,简洁、优美、易用。前两天,我很激昂地向朋友宣传Python的好处。 “好吧,我承认Python不错,但它为什么叫Python呢?” “呃,似乎是一个电视剧的名字。” “那你说的Guido是美国人么?” “他从Google换到Dropbox工作,但他的名字像是荷兰人的。” “你确定你很熟悉Python吗?” 所以为了雪耻,我花时间调查了Python的历史。我看到了Python中许多功能的来源和Python的设计理念,看到了一门编程语言的演化历史,看到了Python与开源运动的奇妙联
今早看到来自 fermyon 官方博客的文章[1],介绍了 WebAssembly 现存的一些风险和他们的应对方法:
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】代码直接编译成Transformer模型,做实验从未如此轻松! 「可解释性」一直是深度学习难以绕过的难题,用户无法理解模型的运行机制,也就无法放心地把模型应用到实际场景中。 最近来自苏黎世联邦理工学院和DeepMind的研究人员提出了一种全新的模型构造工具Tracr,直接由人来根据「已知的机制」针对不同任务编写代码,然后由Tracr编译成模型的权重,让模型的解释变得更轻松! 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2301.0506
目前,移动开发技术主要分为原生开发和跨平台开发两种。其中,原生应用是指在某个特定的移动平台上,使用平台所支持的开发工具和语言,直接调用系统提供的API所开发的应用。
目前,移动开发技术主要分为原生开发和跨平台开发两种。其中,原生应用是指在某个特定的移动平台上,使用平台所支持的开发工具和语言,直接调用系统提供的API所开发的应用。 原生开发的主要优势体现在: 1.可以快速访问本平台的全部功能,比如摄像头、GPS等; 2.原生应用的速度快、性能高,而且可以实现比较复杂的动画和绘制效果,用户体验较好。 原生开发的缺点也很明显,主要体现在: 1.开发成本较高,不同的平台必须维护不同的代码,人力成本也会随之增加; 2.有新的功能需要更新时,只能进行版本升级。 随着移动互联网的高速发展,在很多的业务场景下,传统的纯原生开发已经不能满足日益增长的业务需求,主要表现在以下两个方面: 1.应用动态化的需求增大。当需求发生变化,或者是需要增加新的功能时,传统的纯原生应用开发只能通过版本的升级来更新内容,然而应用的上架和审核都需要一定的时间。因此,开发人员迫切地希望进行应用内容的更新时,可以不更新版本,提升工作效率。 2.业务需求变化快,开发成本变高。原生开发一般需要技术团队对iOS、Android两个开发平台进行维护。当版本更新迭代时,开发和测试的成本都会增加。 针对上述两个问题,跨平台框架应运而生。
Rust 现在已经越来越受到科学家们的欢迎了,比起 Python,Rust 有着更高效的性能,同时在社区建设方面也让用户体验更舒服。虽然学习难度大了些,但综合下来,越来越多的科学家认为时间花的值。
多阶段决策问题是一类在不同决策阶段需要做出一系列决策以实现特定目标的问题。这类问题涵盖了许多实际应用,如项目管理、资源分配、生产计划等。解决多阶段决策问题的一种常见方法是使用动态规划。在本篇博客中,我们将重点讨论多阶段决策问题的基本概念、状态转移方程的构建和 Python 实现。
声明:本文仅代表原作者观点,仅用于SAP软件的应用与学习,不代表SAP公司。注:文中所示截图来源SAP软件,相应著作权归SAP所有。
什么是深度学习 深度学习,顾名思义,需要从“深度”和“学习”两方面来谈。 01 深度 深度学习的前身是人工神经网络(artificial neural network,ANN),它的基本特点就是试图模
image.png CJ20N项目成本核算 要确定新的成本,项目需要重新计算。 角色项目经理 后勤®项目系统®项目®项目构造器 1. 从工作清单中,选择相关项目 (M-OPXXX) 并通过拖放功能将其
MNIST机器学习入门 博文 ID:机器学习和TensorFlow都不太了解的新手。如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识,你可以阅读这个快速上
文本数据需要特殊处理,然后才能开始将其用于预测建模。
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Adam Geitgey 编译 | 元元、Lisa、Saint、Aileen Python绝对是处理数据或者把重复任务自动化的绝佳编程语言。要抓取网页日志?
一、人工智能和新科技革命 2017年围棋界发生了一件比较重要事,Master(Alphago)以60连胜横扫天下,击败各路世界冠军,人工智能以气势如虹的姿态出现在我们人类的面前。围棋曾经一度被称为“人类智慧的堡垒”,如今,这座堡垒也随之成为过去。从2016年三月份AlphaGo击败李世石开始,AI全面进入我们大众的视野,对于它的讨论变得更为火热起来,整个业界普遍认为,它很可能带来下一次科技革命,并且,在未来可预见的10多年里,深刻得改变我们的生活。 其实,AI除了可以做我们熟知的人脸、语音等识别之外,它
更好地掌握 numpy、Cython 和剖析器;了解 Python 如何抽象化底层的计算机架构;使用剖析手段来寻找 CPU 时间和内存使用的瓶颈;通过选择合适的数据结构来编写高效的程序;加速矩阵和矢量计算; 使用工具把 Python 编译成机器代码;管理并发的多 I O 和计算操作; 把多进程代码转换到在本地或者远程集群上运行; 用更少的内存解决大型问题。
数据科学家们早已熟悉的R和Pandas等传统数据分析框架虽然提供了直观易用的API,却局限于单机,无法覆盖分布式大数据场景。在Spark 1.3.0以Spark SQL原有的SchemaRDD为蓝本,引入了Spark DataFrame API,不仅为Scala、Python、Java三种语言环境提供了形如R和Pandas的API,而且自然而然地继承了Spark SQL的分布式处理能力。此外,Spark 1.2.0中引入的外部数据源API也得到了进一步的完善,集成了完整的数据写入支持,从而补全了Spark
作者:Greg Femec,Revvel资深软件开发主管(Principle Development Lead)
工单报工也称为工单确认,而工单确认类型又有三种:完全确认、部分确认和自动最终确认。这三个有什么区别呢?完全确认是将工单的数量如数报完了,而部分确认只是将工单的一部分数量确认,这两者的结果是都还可以进行确认。当你选择自动最终确认个的时候,系统会认为这个工单的确认行为已经结束了,不允许再进行确认。对于工单报工还存在着一个工序问题,系统后台可以设置为当第一道工序没有报工的话,不允许其进行第二道工序报工。 工单报工作用
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