导读｜云计算时代，承担服务器之间数据传输工作的交换机成了数据中心的“神经枢纽”，一旦出故障将波及上层业务。然而单个交换机故障时，腾讯云的新一代高性能网络却可以在100微秒内找到新的通路实现0断链，做到高可用、高可扩展、高性能，从而保证业务不受影响。本文邀请到了腾讯云资深网络专家金峰及其带领的IaaS前沿技术研究团队来揭秘背后的武器——高性能网络传输协议HARP。通过本文希望可以带你了解传统网络传输协议面临的困难和挑战、HARP是如何应对并全网首次解析其中4个关键技术。 腾讯云一直在自研一款高性能网络协议——
今天介绍鹅厂自研的一款全新的网络协议，微秒级“复活”网络的HARP协议及其关键技术。
背景 随着 AI 模型规模的越来越大，训练数据的越来越多，用户对模型的迭代效率也要求越来越高，单个 GPU 的算力显然无法满足大部分业务场景，使用单机多卡或多机多卡训练成为趋势。单机多卡训练场景的参数同步借助目前 NVIDIA NVLINK 技术已经得到了很好地解决，而多机多卡场景由于对网络通信的强依赖就没有那么简单。 目前网卡厂商提供的 RoCE 等 RDMA 技术，使得多机通信效率大幅提升，但是如何在25G或 50G VPC 网络环境下提升分布式训练系统的通信效率，仍然是目前公有云厂商亟需解决的
冯克环，腾讯云异构计算研发工程师，专注于云上 AI 训练加速相关技术，对 GPU 虚拟化、GPU 训练加速有深厚的积累，目前负责腾讯云 AI 训练加速相关技术的研发以及性能优化工作。 张锐，腾讯云网络虚拟化研发工程师，在之前的工作中专注于 AI 训练网络优化方面的工作，在 RDMA、GPU 通信优化等方面有较多经验，目前专注于做云上AI训练通信优化方面的工作。 背景 随着 AI 模型规模的越来越大，训练数据的越来越多，用户对模型的迭代效率也要求越来越高，单个 GPU 的算力显然无法满足大部分业务场景，使
业界AI应用中，GPU的使用逐渐增加，腾讯云TACO是一种异构计算加速软件服务，搭配腾讯自研的软硬件协同优化组件和硬件厂商特有优化方案，支持物理机、云服务器、容器等产品的计算加速、图形渲染、视频转码各个应用场景，帮助用户实现全方位全场景的降本增效。
图是一种通用的数据表现形式，图算法逐渐在大数据处理中展现其价值。网络表征学习算法作为目前比较主流的一种图数据处理算法，引起学术界和工业界的极大兴趣。 本文介绍了 IEG 在网络表征学习方面的一个自研学术成果，最近被国际顶级学术会议 13th ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM 2020) 接收为学术长文。个人始终认为并且坚持研究与业务是可以相辅相成的。因此，该技术起源于对游戏业务优化的需求，升华于对技术细
前言 2022年9月2日，第二届SmartNIC & DPU技术创新峰会在北京成功举办。 去年在第一届峰会上，腾讯以《从SmartNIC到DPU，腾讯自研智能网卡的“小才大用”》为分享主题，介绍了腾讯云为解决单服务器“核爆炸”，CVM和Bare metal统一算力底座，降低总体成本为目的，自研了水杉和银杉两代DPU。 今年在水杉和银杉已经历长时间上线和运营挑战的背景下，腾讯在第二届峰会上做了《行稳致远：腾讯自研DPU商用情况与技术演进》为主题的分享，以“行稳”和“致远”两个部分，介绍了腾讯自研DPU如何应对
前言 2022年9月2日，第二届SmartNIC & DPU技术创新峰会在北京成功举办。 去年在第一届峰会上，腾讯以《从SmartNIC到DPU，腾讯自研智能网卡的“小才大用”》为分享主题，介绍了腾讯云为解决单服务器“核爆炸”，CVM和Bare metal统一算力底座，降低总体成本为目的，自研了水杉和银杉两代DPU。 今年在水杉和银杉已经历长时间上线和运营挑战的背景下，腾讯在第二届峰会上做了《行稳致远：腾讯自研DPU商用情况与技术演进》为主题的分享，以“行稳”和“致远”两个部分，介绍
求解单变量微分方程的解 x ˙ ( t ) = 2 ∗ x ( t ) \dot{x}(t) = 2 * x(t) x˙(t)=2∗x(t)
连接手机，并且手机开启USB调试模式后，利用adb工具打开cmd或者利用秋之盒打开adb命令行，执行以下命令：
2019年6月左右，一款国人打造的搜索引擎横空出世——多吉搜索。设计初衷为「不追踪，不误导」。但从字面和slogin来看像极了以注重用户隐私而著称的「DuckDuckGo」，甚至于作者自己也承认，在初期，自己没有太多设计方面的灵感，因此写好搜索引擎核心代码之后就借了一个自己最喜欢的皮，发布了。
Gazebo中的世界文件（.world）包含模拟环境中的所有对象。这些对象是机器人模型、环境、照明、传感器和其他对象等。
节点分类是图数据挖掘中一个基础而且重要的任务，已有的工作通常先使用图卷积网络（GCNs）学出每个节点的表达然后再分类。 但是大多数主流的图神经网络层数比较浅（仅有两层或三层），而且缺乏“图池化”机制，这使得每个节点只能获取有限的局部信息而无法感知全局信息，从而限制了模型的性能。现实中，由于海量的图数据规模和高昂的标注成本，我们通常面临的是一种弱监督节点分类的场景（即标记数据很少，待预测的节点和标记节点通常距离较远），这更加要求模型有足够大的感受野来感知到标记样本的信息。本次报告以增大图网络的感受野为出发点，介绍了我们在IJCAI2019上的最新工作。在这次分享会中：
现在的机器人研发已经从闭源过渡到开源时代，开源库的兴起加速了机器人的研发进程。目前大都数的机器人开源库主要用于机器人建模、仿真和控制。以下列举几种常见的建模仿真控制库，辅助机器人开发过程。
根据纽约大学计算机系助理教授谢赛宁的分析，Sora是基于自己和William Peebles共同提出的DiT框架设计而成。论文被ICCV 2023接收。
This dataset provides offline high-resolution imagery of atmospheric formaldehyde (HCHO) concentrations.
This dataset provides near-real-time high-resolution imagery of total column ozone concentrations. See also COPERNICUS/S5P/OFFL/L3_O3_TCL for the tropospheric column data.
This dataset provides offline high-resolution imagery of the UV Aerosol Index (UVAI), also called the Absorbing Aerosol Index (AAI).
Sentinel-5 Precursor is a satellite launched on 13 October 2017 by the European Space Agency to monitor air pollution. The onboard sensor is frequently referred to as Tropomi (TROPOspheric Monitoring Instrument).
This dataset provides near real-time high-resolution imagery of cloud parameters.
【导读】Hinton创建的向量学院的研究者提出了一类新的神经网络模型，神经常微分方程（Neural ODE），将神经网络与常微分方程结合在一起，用ODE来做预测。不是逐层更新隐藏层，而是用神经网络来指定它们的衍生深度，用ODE求解器自适应地计算输出。
事实上，非线性存在于物理与工程中的各个领域。在机械中，就存在着大量的非线性现象。通过双摆和三摆的例子，来感受到一个小的扰动，随着时间的推移，到最终会带来多大的变化。
This dataset provides offline high-resolution imagery of the UV Aerosol Index (UVAI), also called the Absorbing Layer Height (ALH).
本文由 SqlClient 和 SQL 服务器工具上的项目经理 Vicky Harp 撰写。
This dataset provides near real-time high-resolution imagery of the UV Aerosol Index (UVAI), also called the Absorbing Aerosol Index (AAI).
ode23s（stiff differential equation solver）是MATLAB中的一种求解刚性（stiff）微分方程的数值方法。刚性微分方程通常具有多个时间尺度差异较大的变量，并且其中至少有一个变量具有快速变化的特性。
MATLAB有很多用于求解微分方程的内置函数。MATLAB包含了用于求解常微分方程（ODE）的函数，微分表达式一般如下
This dataset provides offline high-resolution imagery of NO2 concentrations.
含带导数符号或带微分符号的未知函数的方程称为微分方程。 如果在微分方程中未知函数是一个变元的函数，这样的微分方程称为常微分方程。
使用内置的曲面建模功能、有限元方法、控制系统和复杂的优化例程（一个系统、一个集成的工作流程），以交互式应用程序方式设计和仿真机械系统。
在机器学习（ML）领域，动力学系统与深度学习的结合已经成为研究社区感兴趣的课题。尤其是对神经微分方程（neural differential equation, NDEs）而言，它证明了神经网络和微分方程是「一枚硬币的正反面」。
读书笔记（十六） 这是第十六部分微分方程求解 %% 指数型增长和Logistic型增长 % Logistic曲线是一种常见的S形函数 % 是皮埃尔·弗朗索瓦·韦吕勒 % 在1844或1845年 % 在研究它与人口增长的关系时命名的 % 起初阶段大致是指数增长 % 然后随着开始变得饱和，增加变慢 % 最后，达到成熟时增加停止 close all figure k = 1 eta = 1 mu = 20 t = 0:1/32:8; y = mu*eta*exp(k*
。 注意到高阶常微分方程常常写成引入新的变量作为中间导数的形式。 一旦我们定义了函数 f 与数组 y_0 我们可以使用 odeint 函数：
在特定的微分方程求解过程中，比如碰撞、车辆刹车，这种特殊运动时间简单的时序求解不够完善，故需要用到一个ode求解器的事件(Event)属性
求解常微分方程常用matlab中的ode函数，该函数采用数值方法用于求解难以获得精确解的初值问题。ODE是一个包含一个独立变量（例如时间）的方程以及关于该自变量的一个或多个导数。在时域中，ODE是初始值问题，因此所有条件在初始时间t=0指定。
扩散模型最早来源于物理中的热力学，最近却在人工智能领域大放异彩。还有什么物理理论可以推动生成模型研究的发展呢？最近，来自 MIT 的研究者受到高维电磁理论的启发，提出了一种称作泊松流（Poisson Flow）的生成模型。理论上，这种模型具有直观的图像和严谨的理论；实验上，它在生成质量、生成速度和鲁棒性上往往比扩散模型更好。本文已被NeurIPS 2022接收。
https://github.com/Rachnog/Neural-ODE-Experiments
AI 科技评论按：不久前，NeurIPS 2018 在加拿大蒙特利尔召开，在这次著名会议上获得最佳论文奖之一的论文是《Neural Ordinary Differential Equations》，论文地址：https://arxiv.org/abs/1806.07366。Branislav Holländer 在 towards data science 上对这篇论文进行了解读， AI 科技评论编译整理如下：
下面就以几个经典的系统作为示范。本章不涉及太多知识点，以展示为主。主要介绍三个经典的非线性混沌系统。
上篇博客介绍了Matlab求解常微分方程组解析解的方法：博客地址 微分方程组复杂时，无法求出解析解时，就需要求其数值解，这里来介绍。 以下内容按照Matlab官方文档提供的方程来展开（提议多看官方文档）
过去十年来，深度学习领域发展迅速，其一大主要推动力便是并行化。通过 GPU 和 TPU 等专用硬件加速器，深度学习中广泛使用的矩阵乘法可以得到快速评估，从而可以快速执行试错型的深度学习研究。
之前过冷水有和大家分享热传导方程求解的方法，其本质上是微分方程的问题。考虑大多数读者对微分方程求解方法比较陌生，所以过冷水本期简单普及一下微分方程的求解问题。
用Euler算法求解初值问题 \[ \frac{dy}{dx}=y+\frac{2x}{y^2}\] 初始条件\(y(0)=1\)，自变量的取值范围\(x \in [0, 2]\)
要说 AI 领域今年影响力最大的进展，爆火的 AI 作图绝对是其中之一。设计者只需要输入对图片的文字描述，就可以由 AI 生成一张质量极高的高分辨率图片。目前，使用范围最广的当属 StabilityAI 的开源模型 Stable Diffusion，模型一经开源就在社区引起了广泛的讨论。
不知大家还记不记得曾被那些营销号疯狂蹭流量的国内某某高校MATLAB被禁用的新闻，当时就有人发出豪言要搞中国版的MATLAB，目前看来终究是雷声大雨点小，逐渐也被人遗忘，一切照旧。
来源商业新知网，原文标题：NeurIPS18最佳论文NeuralODE，现在有了TensorFlow实现 | 附56页讲解PPT
功能函数：ode45，ode23，ode113 例：用RK方法（四阶龙格—库塔方法）求解方程 f=-2y+2x^2+2*x
mesh命令设置xy网格。在这种情况下，x在[0,2]和y在[0,1.5]。在这种情况下，网格间距是0.1。让dy =1 -y, dx =1。
This dataset provides near real-time high-resolution imagery of atmospheric sulfur dioxide (SO2) concentrations.
链表反转的实现可以用两种方式：遍历法和递归法，最终的效果如下： 原始链表：->30->25->20->15->10->5 反转后的链表：->5->10->15->20->25->30 遍历法 遍历法过程如下： 创建三个节点：currNode、prevNode和nextNode，并初始化currNode = head、nextNode = null和prevNode = null； 从head头结点开始遍历链表，当currNode!=null时，一个个反转链表的指针： while
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