https://github.com/ssbandjl/ucx/blob/master/category/uct_readme
AAAI 2020 已经于 2月 7日 - 12 日在纽约举办，对于 AI 领域的研究者来讲，接下来最近的一个盛会将是4月26日在非洲埃塞俄比亚（亚斯亚贝巴）举办的 ICLR 2020。
允中 整理编译 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 8月6日，第34届国际机器学习大会（ICML 2017）已在悉尼拉开帷幕。 其中最受关注的论文奖项已公布。 据主办方消息，ICML2017共评审
UCT(Unified Communication Transport)是一个传输层，它抽象了各种硬件架构之间的差异，并提供了支持通信协议实现的低级 API。该层的主要目标是以最小的软件开销提供对硬件网络资源的直接有效的访问。为此，UCT 依赖于低级驱动程序，例如 uGNI、Verbs、共享内存、ROCM、CUDA。此外，该层还提供通信上下文管理（基于线程和应用程序级别, 如: ucs_async_context_create, uct_worker_create）以及设备特定存储器（包括加速器中的存储器）的分配和管理的构造。在通信 API 方面，UCT 定义了立即（短消息,如: uct_ep_am_short）、缓冲区复制发送（bcopy,如: uct_ep_am_bcopy）和零拷贝（zcopy, 如: uct_ep_am_zcopy）通信操作的接口。短操作针对可以就地发布和完成的小消息进行了优化。bcopy 操作针对通常通过所谓的弹跳缓冲区发送的中等大小的消息进行了优化。最后，zcopy 操作公开零复制内存到内存通信语义。
今天第一次遇到uct的时间格式，格式如下：YYYYMMDD T HHMMSS Z(或者时区标识)
在强化学习(十七) 基于模型的强化学习与Dyna算法框架中，我们讨论基于模型的强化学习方法的基本思路，以及集合基于模型与不基于模型的强化学习框架Dyna。本文我们讨论另一种非常流行的集合基于模型与不基于模型的强化学习方法：基于模拟的搜索(Simulation Based Search)。
LAG (Link Aggregation Group): 链路汇聚(bonding), 网络绑定可以将两个或多个网络接口组合成一个接口。它可以提高网络吞吐量和带宽，并在其中一个接口发生故障时提供冗余。NVIDIA ® BlueField ® DPU 可以选择以对主机透明的方式在 Arm 端配置网络绑定。在这种配置下，主机只能看到一个 PF, 参考: https://docs.nvidia.com/networking/display/bluefielddpuosv385/link+aggregation
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 尚岩奇、周翔 8 月 6 日，为期 6 天的国际机器学习大会 ICML 在澳大利亚悉尼正式拉开帷幕。据统计，今年的 ICML 共接收 1676 篇论文，其中 434 篇被收录，双双创下历史记录。作为谷歌学术中排名最高的机器学习相关的出版机构，以及被中国计算机学会推荐的A类人工智能国际学术会议，ICML 的在机器学习理论研究方面的地位毋庸置疑。 根据 ICML 官方的消息，今年的最佳论文奖(Best Paper Award)被 Pang Wei Koh
它以Llama 3为基础，参数量只有8B，却在奥赛级别的题目上取得了比肩GPT-4的准确率。
DAOS在后傲腾时代的发展策略: https://www.bilibili.com/video/BV1Qw411377s
什么是 MCTS？ 全称 Monte Carlo Tree Search，是一种人工智能问题中做出最优决策的方法，一般是在组合博弈中的行动（move）规划形式。它结合了随机模拟的一般性和树搜索的准确性。 MCTS 受到快速关注主要是由计算机围棋程序的成功以及其潜在的在众多难题上的应用所致。超越博弈游戏本身，MCTS 理论上可以被用在以 {状态 state，行动 action} 对定义和用模拟进行预测输出结果的任何领域。 ---- 基本算法 基本的 MCTS 算法非常简单：根据模拟的输出结果，按照节点构造搜
前言： 本文是根据的文章Introduction to Monte Carlo Tree Search by Jeff Bradberry所写。 Jeff Bradberry还提供了一整套的例子，用python写的。 board game server board game client Tic Tac Toe board AI implementation of Tic Tac Toe 阿袁工作的第一天 - 蒙特卡罗树搜索算法 - 游戏的通用接口board 和 player 阿袁看到阿静最近在学
这几天，17 岁中专生姜萍在 2024 阿里巴巴全球数学竞赛预选赛中取得全球第 12 名的新闻刷了屏。而同时，AI 挑战赛的成绩显示，在所有 563 支 AI 参赛队伍中，最高分 34 分，平均分 18 分，赶上了人类选手平均水平。
在前面的学习中，我们分析了蒙特卡洛方法，本章节将为大家解开蒙特卡洛树搜索的“面纱”。虽然它们的名字很接近，但大家需要注意的是这两者却有着本质区别。
对于石头剪刀布来说，最优策略，显然和对手agent策略相关，我们期望找到一种一致的策略策略，对所有对手都有效 什么是第i个玩家的最优策略\(\pi\)
选自int8 Blog 机器之心编译 我们都知道 DeepMind 的围棋程序 AlphaGo，以及它超越人类的强大能力，也经常会听到「蒙特卡洛树搜索」这个概念。事实上，蒙特卡洛树搜索是在完美信息博弈场景中进行决策的一种通用技术，除游戏之外，它还在很多现实世界的应用中有着广阔前景。本文中，我们会以 AlphaGo 为例子，对这一方法进行详细介绍。 长久以来，学术世界一直认为计算机在围棋这个复杂游戏上达到超越人类的水平是几乎无法实现的。它被视为人工智能的「圣杯」——一个我们原本希望在未来十年挑战的遥远里程碑。
2018 区块链技术及应用峰会(BTA)·中国 倒计时 3 天 2018，想要follow最火的区块链技术？你还差一场严谨纯粹的技术交流会——2018区块链技术及应用峰会(BTA)·中国将于2018年3月30-31日登陆北京喜来登长城饭店。追求专业性？你要的这里全都有：当超强嘉宾阵容遇上业界同好的脑洞大联欢，1+1=无限可能，目前门票预购火热进行中。 活动详情： http://dwz.cn/7FI1Ch 编译 | reason_W 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 长久以来，计算
嘉宾 | 陈锣斌 编辑 | 李忠良 随着行业进入数字化转型深水区，众多业内机构都意识到，更复杂、更难对付的新型业务风险已经到来。不谈安全，便谈不上发展。如何让「风控」领先于「风险」，逐渐成为领域内最重要的议题之一。非常有幸，本次能够邀请到了蚂蚁集团大安全事业群首席技术架构陈锣斌，他为我们讲述了蚂蚁集团几代风控平台的演进、蚂蚁集团数据安全策略以及未来风控的发展方向，期待您对风控有更多了解。 1 风控平台一代到五代的发展历程和挑战 InfoQ：陈老师，简单介绍下您目前主要负责的工作？ 陈锣斌：我目前
编者按：李世石与Google Deepmind AlphaGo对战在即，围棋界和人工智能界对结果各有预测，但对于程序员来说，了解AlphaGo的技术路线可能更有意思。本文来自出门问问NLP工程师李理，详细解读了AlphaGo背后的MCTS的工作原理及其对围棋AI的贡献，深度学习包括DCNN在围棋AI领域的发展（包括Facebook darkfmcts），以及二者在AlphaGo系统中的具体协作。文章还结合作者本人的经历对围棋算法与中国象棋算法的差异进行了比较。 本文原标题：AlphaGo的棋局，与人工智能有
李理，出门问问NLP工程师 编者按：李世石与Google Deepmind AlphaGo对战在即，围棋界和人工智能界对结果各有预测，但对于程序员来说，了解AlphaGo的技术路线可能更有意思。本文来
CentOS7.X时间调整为系统时间之后，重新开机就无效了 0. 原因分析 1. 时间修改 2. 参考 ---- 📷 ---- 0. 原因分析 系统时区非上海 没有同步网络时间 1. 时间修改 查看虚拟机系统时间 [root@node01 ~]$ timedatectl Local time: 日 2022-09-18 10:22:31 GMT Universal time: 日 2022-09-18 10:22:31 UTC RTC time: 日 2022-09-18
在AlphaGo的开发过程中，它的许多超参数都经过多次贝叶斯优化调整。这种自动调参过程使其棋力显著提高。在与李世乭的比赛之前，我们调整了最新的AlphaGo的参数，并在自弈对局测试中将胜率从50％提高到66.5％。
注意:加号要与date有空格，与%Y没有空格，要带双引号；还要注意大小写。大写Y表示年份，小写m表示月份，大写M则是分钟。小写d表示天。
官方文档: https://openucx.readthedocs.io/en/master/
本文实例讲述了PHP date_default_timezone_set()设置时区操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
QP上可变化的属性描述了QP的发送和接收属性。 在 UC 和 RC QP 中，这意味着将 QP 与远程 QP 连接。 在 Infiniband 中，应向子网管理员 (SA) 执行路径查询，以确定 QP 应配置哪些属性或作为最佳解决方案，使用通信管理器 (CM) 或通用 RDMA CM 代理 (CMA) 连接 QP。 然而，有些应用程序(如ceph)更喜欢自行连接 QP，并通过套接字交换数据来决定使用哪些 QP 属性。 在 RoCE 中，应在连接的 QP 的 QP 属性中配置 GRH，或在 UD QP 的地址句柄(Address Handle)中配置 GRH。 在 iWARP 中，应仅使用通用 RDMA CM 代理 (CMA) 连接 QP。 结构体: struct ibv_qp_attr 描述了队列对QP的属性:
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 体温越高，寿命越短。 这是Nature子刊《Nature Metabolism》上最新发表的一项研究结论。 研究发现，在一定温度范围内，体温比代谢率更会影响寿命长短。 要知道，过去已有研究表明，低代谢率和低体温都可能是影响寿命的关键因素。 但由于代谢率和体温的关系非常密切，因此很难区分二者对寿命的独立影响。 结果显示，当小鼠处于高温环境，体温升高0.5℃、代谢率降低了40%时，平均寿命缩短了20-40%。 该研究由温州大学赵志军团队联合中科院深圳先进技
计算机科学家们一直对游戏 AI 乐此不疲，原因并非为了精进棋艺，而是希望在此过程中不断提升人工智能的算法和处理复杂问题的能力。实际上，游戏 AI 的历史几乎和人工智能的历史一样长，很多关于人工智能的研究，都起源于研究如何构建能够完成游戏的智能体（agent）。游戏 AI 的进化，始终与 AI 研究进展相生相伴。
原文标题：Boosting Resolution and Recovering Texture of micro-CT Images with Deep Learning
在强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)中，我们讨论了MCTS的原理和在棋类中的基本应用。这里我们在前一节MCTS的基础上，讨论下DeepMind的AlphaGo Zero强化学习原理。
在实际业务开发中，会碰到夏令时，闰秒，时区转换的问题，这些问题都需要从业务角度去考虑，保证用户在任何地区看到的数据都一致的，这就需要MySQL数据库、后端服务以及前端服务做相应的处理才能完成。
全称 Monte Carlo Tree Search（MCTS），是一种人工智能问题中做出最优决策的方法，一般是在组合博弈中的行动（move）规划形式。它结合了随机模拟的一般性和树搜索的准确性。MCTS 受到快速关注主要是由计算机围棋程序的成功以及其潜在的在众多难题上的应用所致。超越博弈游戏本身，MCTS 理论上可以被用在以 {状态 state，行动 action} 对定义和用模拟进行预测输出结果的任何领域。
python 下有多个有关时间的模块，分别是time、datetime、calendar，今天重点讨论下time写法。
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官方下载地址：Oracle下载 网盘地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1UcT5Xd0LWt-86Grl1wtvrA 提取码：539f
腾讯云中间件 - 微服务团队产品2021年11月简报： API网关：支持参数流控插件、支持自定义响应体插件；支持直通TKE Pod，可通过API网关享受认证鉴权、流量控制、灰度分流等能力。 微服务引擎 TSE 注册配置中心 ：Nacos组件实现客户端与控制台访问内网方式与外网方式解耦，用户自主通过开关控制。 微服务引擎 TSE 服务治理中心：PolarisMesh（北极星）治理中心支持多语言服务注册与发现、支持K8s service注册至PolarisMesh（北极星），同时增强了可观测性能力。
chroot 命令用于在指定的根目录下运行指令。chroot 是 change root directory （更改根目录）的缩写。在 Linux 系统中，默认的目录结构是以 / 作为根目录的起点。而使用 chroot 后，系统的目录结构将会以指定的位置作为新的根目录。
数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中，采集相关的业务数据，集中存储到系统的数据库中。系统内部对所有的原始数据通过一系列处理转换之后，存储到数据仓库的基础库中；然后，通过业务需要进行一系列的数据转换到相应的数据集市，供其他上层数据应用组件进行专题分析或者展示。
编者注：《吃豆人》是一款由南梦宫公司制作的街机游戏，游戏最初于1980年5月22日在日本发行。本游戏由南梦宫公司的岩谷彻设计，游戏于1980年10月由Midway Games公司在美国发行。 星际争霸是由暴雪娱乐有限公司制作发行的一系列战争题材科幻游戏。游戏系列主要由Chris Metzen与James Phinney设计开发。游戏的剧情发生在26世纪初期的克普鲁星区——位于遥远的银河系中心，游戏最初于1998年发行。 修改蒙特卡洛树搜索让人工智能像人类一样玩视频游戏 摘要 在本文中，我们实现了人工智能玩家
文章更新时间，本地和远程部署的不同，远程通过github action|vecel部署，远程部署后的时间不对，会把所有文章时间都更为最新。
并发量，是指同时访问服务器站点的连接数[引用百度]。指同一时刻向服务器发送的请求数。
相较于两地时间表，显示世界各时区时间和地名的世界时区表（Universal World Time），就显得精密与复杂多，通常世界时区表的表盘上会标示着全球24个时区的城市名称。
强化学习读书笔记 - 08 - 规划式方法和学习式方法 学习笔记： Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 需要了解强化学习的数学符号，先看看这里： 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 什么是模型(model) 环境的模型，本体可以通过模型来预测行为的反应。 对于随机的环境，有两种不同的模型： distribution model - 分
如今，将人工智能技术应用到游戏中已经是一个成熟的研究领域，有许多会议和专门的期刊对此进行讨论。来自哥本哈根大学和纽约大学的几位研究人员近期发布的一篇综述文章中，梳理并回顾了视频游戏深度学习领域的最新进展，详细介绍了各种游戏研究平台及相关深度学习方法的演化历史，同时讨论了重要的开放性挑战。据作者介绍，其撰写该论文旨在从不同类型游戏的视角来回顾这个研究领域，指出它们对深度学习的挑战，以及如何利用深度学习来玩这些游戏。
并发量 1.什么是并发量? 并发量，是指同时访问服务器站点的连接数[引用百度]。指同一时刻向服务器发送的请求数。 2.QPS是什么? QPS是指每秒查询率，一般用作单位时间内处理的并发数量。QPS通常
现实世界的大多数系统是没有办法给出一个确切的函数定义，比如机器学习模型中的调参，大规模数据中心的冷藏策略等问题。这类问题统统被定义为黑盒优化。黑盒优化是在没办法求解梯度的情况下，通过观察输入和输出，去猜测优化变量的最优解。在过去的几十年发展中，遗传算法和贝叶斯优化一直是黑盒优化最热门的方法。不同于主流算法，本文介绍一个基于蒙特卡洛树搜索（MCTS）的全新黑盒优化算法，隐动作集蒙特卡洛树搜索 (LA-MCTS)。LA-MCTS 发表在 2020 年的 NeurIPS，仅仅在文章公开几个月后，就被来自俄罗斯 JetBrains 和韩国的 KAIST 的队伍独立复现，并用来参加 2020 年 NeurIPS 的黑盒优化挑战，分别取得了第三名和第八名的好成绩 [10][11]。
【新智元导读】DeepMind首席研究员、AlphaGo项目负责人David Silver和Julian Schrittwieser（AlphaGo Zero论文的第一作者之一）在Reddit回答网友提问，新智元第一时间为你送上。同时，我们再回顾2007年，Silver等人催生了AlphaGo的研究。 Reddit在前天发布了预告，DeepMind的David Silver和Julian Schrittwieser（见头图）会举行一场AMA——“Ask Me Anything”，回答网友提问。 David
作者 | Thomas Anthony、Robert Nishihara、Philipp Moritz、
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