C4模型和4+1视图模型是软件架构领域两种重要的架构设计方法。虽然它们在目标和方法上有所不同，但都旨在提供一种系统的、多角度的方式来描述软件系统的架构。在这篇文章中，我们将深入探讨C4模型和4+1视图模型的定义、特点、应用场景以及它们之间的联系和差异。此外，我们还将讨论如何将这两种模型应用于实际的软件开发过程中，以帮助架构师和开发团队更好地理解和设计软件系统。
C4模型（C4 Model）是一种用于描述软件系统架构的轻量级模型，其目标是通过简化、清晰和易于理解的方式来表达系统的不同层次的架构信息。C4代表了“上下文”（Context）、“容器”（Container）、“组件”（Component）和“代码”（Code）这四个层次。C4模型的作者是Simon Brown，他在其著作《Software Architecture for Developers》中首次提出了这一模型。
Tech 导读 软件系统架构设计的目标不在于设计本身，而在于架构设计意图的传达。图形化有助于在团队间进行高效的信息同步，但不同的图形化方式需要语义一致性和效率间实现平衡。C4模型通过不同的抽象层级来表达系统的静态结构，并提供了最小集的抽象建模元素，为设计人员提供了一种低认知负载、易于学习和使用的高效建模方式。
我们经常需要向团队里的新人、一起合作的同事、应用负责人等解释应用软件是如何工作的，那么如何才能清晰的阐述整个应用是如何构建并工作的呢？
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
本文将解释如下术语：T5，C4，Unified Text-to-Text Tasks
而迁移学习之所以如此有效，得益于其利用自监督任务（如语言建模或填充缺失词）在大量可用的无标注的文本数据上对模型进行预训练；接着，又在更小的标注数据集上对模型进行微调，从而让模型实现比单单在标注数据上训练更好得多的性能。
---- 新智元报道 编辑：桃子 好困 【新智元导读】万万没想到，谷歌PaLM竟被开源了，但是微缩版的。 谷歌未开源的PaLM，网友竟给开源了。 昨天，一位开发者在GitHub上开源了三种微缩版的PaLM模型：参数分别为1.5亿（PalM-150m），4.1亿（PalM-410m）和10亿（PalM-1b）。 项目地址：https://github.com/conceptofmind/PaLM 这三种模型在谷歌C4数据集进行了训练，上下文长度为8k。未来，还有20亿参数的模型正在训练中。 谷歌
在UML中，类图是用来描述类、接口、协作以及他们之间关系的图，用来显示系统中各个类的静态结构，类图是定义其他图的基础。
Markdown 是一种标准的简单语法，用于创建具有专业外观的文档。它比 HTML 更简单，无需专门的编写编辑器即可进行管理。Git配置管理工具也支持markdown格式。在 Git 环境中，markdown 一般用于项目的简单介绍和构建说明。（自述文件）。本文介绍了如何将 Markdown 格式与模板一起用于架构文档。 带有 Markdown 的架构文档 与代码一起管理软件的架构设计和设计决策将为项目提供极大的便利。当我们的设计与代码一起保存在配置管理环境中时，我们可以一起进行设计变更和代码变更。当新
参考 Documenting Large Webtext Corpora: A Case Study on the Colossal Clean Crawled Corpus。
本章将会讲解卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的常见层，并从头搭建一个字符识别模型。
然而，像Llama 3和Mixtral这样最先进的LLMs的预训练数据集并不公开；关于它们是如何创建的，我们知之甚少。
前几天，Facebook发了一个百种语言互译的模型M2M-100，这边谷歌着急了，翻译可是我的老本行啊。
2023 年 12 月 28 日，为期两天的顶级技术盛会 QCon 全球软件开发大会暨十五周年大会在上海顺利开幕。本次大会以“启航·AIGC 软件工程变革”为主题，策划了 LLM 时代的性能优化、加速声称是 AI 落地的最佳实践、GenAI 和通用大模型应用探索等 20 余个演讲专题。
在进行系统或者功能讲解时，我们经常需要通过一张或者几张图来描述，但当我们拿到一张空白的纸时又总是感觉无从下手，或者画出来的东西完全没有什么清晰的结构，维度混乱造成自己都不知道如何去描述，又或者是画出来的东西极其复杂，根本不适合给别人去分享，如果你存在这样的问题，那接下来的文章或许会有一些帮助，本文将介绍一种画图的方法论，使得框架结构更加清晰。
本文介绍由Google Research和DeepMind合作发表于arXiv上的研究工作。尽管近年来多任务学习和迁移学习在自然语言处理（NLP）领域取得了成功，但很少有工作系统地研究在预训练期间扩大任务数量的效果。本文提出了一个由107个有监督NLP任务组成、跨越不同领域和任务族的庞大集合EXMIX（Extreme Mixture）。利用EXMIX，作者研究了迄今为止规模最大的多任务预训练的效果，并分析了常见任务族之间的协同训练迁移。分析表明，为多任务预训练手动策划一个理想的任务集并不简单，而且多任务扩展本身就能极大地改善模型。最后，作者提出了一个使用自监督C4和有监督EXMIX的多任务目标进行预训练的模型ExT5。广泛的实验表明，ExT5在SuperGLUE、GEM、Rainbow、Closed-Book QA任务和EXMIX以外的几个任务上都优于强大的T5基线，而且ExT5在预训练时也明显提高了采样效率。
现在，DeepMind通过教自动编码器学会“自我纠正”，提出了一个叫做“圣代”（SUNDAE）的非自回归模型。
AHP (Analytic Hierarchy Process)层次分析法是美国运筹学家Saaty教授于二十世纪80年代提出的一种实用的多方案或多目标的决策方法。其主要特征是，它合理地将定性与定量的决策结合起来，按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化。
数据挖掘中分类的目的是学会一个分类函数或分类模型，该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类可描述如下：输入数据，或称训练集（Training Set），是由一条条数据库记录（Record）组成的。每一条记录包含若干个属性（Attribute），组成一个特征向量。训练集的每条记录还有一个特定的类标签（Class Label）与之对应。该类标签是系统的输入，通常是以往的一些经验数据。一个具体样本的形式可为样本向量：(v1,v2,...,vn;c)，在这里vi表示字段值，c表示类别。分类的目的是：分析输入数据，通过在训练集中的数据表现出来的特征，为每一个类找到一种准确的描述或模型。由此生成的类描述用来对未来的测试数据进行分类。尽管这些测试数据的类标签是未知的，我们仍可以由此预测这些新数据所属的类。注意是预测，而不是肯定，因为分类的准确率不能达到百分之百。我们也可以由此对数据中的每一个类有更好的理解。也就是说：我们获得了对这个类的知识。
预告一下，最近无事，根据个人多年的证券操作策略和自己的浅显的AI时间序列的算法知识，还有自己Javascript的现学现卖，在微信小程序上弄了个简单的辅助系统。我先试试效果如何，不错的话将来弄个文章给大家介绍介绍。
目标检测（Object Detection）的任务是找出图像或视频中的感兴趣目标，同时实现输出检测目标的位置和类别信息，是计算机视觉领域的核心问题之一。随着2012年ImageNet兴起的CNN，目标测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。在网络结构的设计上，从 two stage 到 one stage，从 bottom-up only 到 Top-Down，从 single scale network 到 feature pyramid network，各路大仙在backbone和特征提取、损失函数、NMS[1]、Anchor生成（free or no free）、IoU设计等各个环节分析短板，不断提高目标检测的性能。
谷歌用一篇诚意满满(财大气粗)的基于实验的综述，试图帮助研究者们「拨开云雾见光明」。论文十分适合该领域的初学者通读，写的十分友好，不过由于涉及到的模型/技术很多，所以遇到不熟悉的部分还是需要自行了解。
作者提到，在2017年以前，目标检测中的一个基本挑战就是目标检测模型在处理目标多尺度变化问题的不足，因为在当时很多网络都使用了利用单个高层特征，(比如说Faster R-CNN利用下采样四倍的卷积层——Conv4，进行后续的物体的分类和bounding box的回归)，但是这样做有一个明显的缺陷，即小物体本身具有的像素信息较少，在下采样的过程中极易被丢失，而之前的图像金字塔结构虽然也能解决多尺度问题，但计算量大，内存消耗大，因此作者提出了特征金字塔结构，能在增加极小的计算量的情况下，处理好物体检测中的多尺度变化问题。
LLaMA 是Meta在2023年2月发布的一系列从 7B到 65B 参数的基础语言模型。LLaMA作为第一个向学术界开源的模型，在大模型爆发的时代具有标志性的意义。
相信大多 NLP 相关者，在时隔 BERT 发布近一年的现在，又被谷歌刚发布的 T5 模型震撼到了。又是一轮屠榜，压过前不久才上榜自家的ALBERT，登上 GLUE 榜首。
2.The introduction starGAN-VC是将一篇语音方向的论文，在上一篇论文中我们介绍了starGAN的网络结构以及工作原理，以及starGAN是如何实现多域的图像风格迁移，但是starGAN-vc则是进行了领域的融合与迁移，vc是（voice conversion），也就是将图像领域的starGAN放入语音领域，进行语音的音色转换，在图像领域我们实现性别的转换，比如将一张male picture转换为female picture，当然指的是风格迁移。starGAN-VC则是将模型放入语音，将male voice转换为female voice。 3.The related work starGAN与StarGAN-vc的网络模型相似，变化不大，但是图像信号与语音信号的差别比较大，语音信号是典型的时序信号，可以理解为一个一维数组的数据，对于神经网络来说处理运算的是矩阵数据，所以需要对语音信号进行预处理，才能实现网络的可以接受的数据格式 （1）对于语音信号需要进行语音信号的特征提取——梅尔频率倒谱系数（MFCC) MFCC中包涵语音信号的特征，同时以矩阵的形式进行的存储， MFCC：Mel频率倒谱系数的缩写。Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的，它与Hz频率成非线性对应关系。Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。
维基百科的定义是：软件架构是有关软件整体结构与组件的抽象描述，用于指导大型软件系统各个方面的设计。
为此本章将从构建验证集、模型训练和验证、模型保存与加载和模型调参几个部分讲解，在部分小节中将会结合Pytorch代码进行讲解。
在机器学习中的集成学习可以在一定程度上提高预测精度，常见的集成学习方法有Stacking、Bagging和Boosting，同时这些集成学习方法与具体验证集划分联系紧密。
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语言模型能够记住一些训练数据，如果经过合适地提示引导，可能会生成记住的数据。这肯定不太合适，因为可能会侵犯隐私、降低效用（重复的容易记住的词往往质量比较低），并且有失公平（有些文本被记住而有些没有）。
迄今为止，OpenAI 的 GPT-3是有史以来最大的语言模型之一，有1750亿个参数。
在不同的人眼里“架构”一词的意思大相径庭，互联网上对架构的定义也多如牛毛。过去几年里我问过上百人同一个问题，在他们看来“架构”意味着什么。得到的答案概括如下（排名不分先后）：
本文来自微信公众号 @安迪的写作间 ，AI开发者获授权转载，如需转载，请联系原作者。
众所周知，对于 Llama3、GPT-4 或 Mixtral 等高性能大语言模型来说，构建高质量的网络规模数据集是非常重要的。然而，即使是最先进的开源 LLM 的预训练数据集也不公开，人们对其创建过程知之甚少。
所谓的领域建模，是一种通过日常不断实践，来强化开发人员思维，逼迫开发人员进入深度思考的过程，并通过在这个过程中的不断锤炼，可以使得开发人员形成结构化思考方式的方法论。
DDD与微服务是可以相通的，其关键在于Bounded Context。 分布式系统的定义 在谈论这个之前，我们需要就什么是分布式系统达成一致。在我看来，判断一个系统是否是分布式的，其标准是看系统中是否存在跨进程通信。是进程决定了协作与通信的方式，从而引申出两种具有本质区别的编程模型： 进程内编程模型 跨进程编程模型 它们之间的区别在于组件之间的调用方式。进程内的组件调用是非常简单的，就Java而言，各个驻留于同一个JVM的对象与变量都放在堆内存或者栈内存中，对象的调用（包括方法的调用）就是一种内存的寻址。
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上个月，Meta FAIR 田渊栋参与的一项研究广受好评，他们在论文《 MobileLLM: Optimizing Sub-billion Parameter Language Models for On-Device Use Cases》中开始卷 10 亿以下参数小模型，主打在移动设备上运行 LLM。
过去的十几天里，在 Inherd 开源小分队的努力之下，我们实现了 Coco 的第一个完整的功能 —— 实现对于一个项目的基本架构可视化。（PS：Coco 是一个研发效能分析工具，如团队发展现状（根据架构复杂度及行数变更）、团队演进、历史分析等。）
负载开关电路日常应用比较广泛，主要用来控制后级负载的电源开关。此功能可以直接用IC也可以用分立器件搭建，分立器件主要用PMOS加三极管实现。本文主要讨论分立器件的实现的细节。
医学研究思路 研究适合的研究数据 模型选择 分类变量：logistic回归 生存资料 Cox回归 计数资料：Poisson/负二项 回归连续变量：线性回归 选择适合的预测分子 阅读文献选择适当的预测因
上一篇“高级篇：IML（1）”发出来之后，有朋友反映东西东西太简单了，根本不能算“高级”。想想也是，暂时还没有介绍太复杂的SAS程序，于是决定将本篇定为“扩展篇”，SAS Says系列安排如下： 【SAS Says】基础篇 主要介绍SAS软件的一些基本入门知识，包括画图、ODS、导入导出数据数据格式等。已经更新完，可以回复M，进入目录，点击链接查看。 【SAS Says】统计篇 介绍SAS统计方面的一些应用，包括主成分、判别分析、logistic模型、非参数检验等等。统计篇需要晚些才能与大家见面。 【SAS
公共数据库的普通分型预后很难在高分期刊发表，因为这些分型不能用于评估治疗效果，很难具有实际意义。因此，分型的创新点和意义很重要。今天小编为大家介绍一篇2022年1月11日刚刚发表在Frontiers in immunology（7分+）的免疫检查点抑制剂 (ICI) 对黑色素瘤分型预后的文章，题目为Novel Molecular Determinants of Response or Resistance to Immune Checkpoint Inhibitor Therapies in Melanoma。
本文将详细介绍如何将红酒瓶上的曲面标签展平并做文字识别。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
尽管R-CNN是物体检测的鼻祖，但其实最成熟投入使用的是faster-RCNN，而且在pytorch的torchvision内置了faster-RCNN模型，当然还内置了mask-RCNN，ssd等。既然已经内置了模型，而且考虑到代码的复杂度，我们也无需再重复制造轮子，但对模型本身还是需要了解一下其原理和过程。
本篇文章采用百度paddlepaddle深度学习框架，并在百度Ai Studio平台上运行。
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