今天和大家讨论的算法是高精度,对应的LeetCode是第43题。题面其实没什么好说的,以字符串的形式给定两个数字,要求返回这两个数字的乘积。之所以是以字符串的形式给数字是因为这个数字可能会非常大,题目当中给定的范围是110位的数字。对于Python来说这不是问题,但是对于C++和Java等语言来说这么大的数字是无法以int类型存储的,所以必须要使用字符串来接收。
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
hello,大家好,我是一点,专注于Python编程,如果你也对感Python感兴趣,欢迎关注交流。
输入1就会显示1,我们怎么知道1就是整数类型呢?在Python里面有一个type()函数,它能告诉我们所代表的类型。
大规模语言模型虽然在各大自然语言处理任务上都展现了优越的性能,不过算术类题目仍然是一大难关,即便是当下最强的GPT-4也很难处理基础运算的问题。
从年初到现在,生成式 AI 发展迅猛。但很多时候,我们又不得不面临一个难题:如何加快生成式 AI 的训练、推理等,尤其是在使用 PyTorch 的情况下。
选自xcelerit 机器之心编译 参与:蒋思源 RNN 是处理量化金融、风险管理等时序数据的主要深度学习模型,但这种模型用 GPU 加速的效果并不好。本文使用 RNN 与 LSTM 基于 Tenso
(2)列表、元组、字符串这几种类型的对象与整数之间的乘法,表示对列表、元组或字符串进行重复,返回新列表、元组、字符串。
学习编程语言,不得不忽视变量这个概念。Python 中的变量是用于存储数据的名称,你可以将值赋给变量,并在程序的其他地方使用该变量来引用该值。变量在程序中起到存储和操作数据的作用。
简单解释:专门用于机器学习的高性能芯片,围绕128x128 16 位乘法累加脉动阵列矩阵单元(“MXU”)设计的加速器。如果这句话能为你解释清楚,那就太好了!如果没有,那么请继续阅读......
随着模型在各种场景中的落地实践,模型的推理加速早已成为AI工程化的重要内容。而近年基于Transformer架构的大模型继而成为主流,在各项任务中取得SoTA成绩,它们在训练和推理中的昂贵成本使得其在合理的成本下的部署实践显得愈加重要。
PLS是交叉分解的第二个重要算法族,在python等语言中也有相应的包实现。一般如果需要在研究多个自变量与因变量的关系话题中,绕不过去的就是多元回归,包括以线性关系为主的多元线性回归和高次多项式为主的响应面分析,众所周知,在多元线性回归中一般可以用最小二乘法计算每个自变量的系数,这一理论比较成熟,其系数矩阵
今天继续我们的Python基础内容,上一次我们对Python做了一个简单的介绍,涉及Python的一些语言特性、必备常识、IDE的使用等等,今天我们来介绍Python的一些具体的语法。
Transformer系列模型都在用吧? Hugging Face都在用吧? Fairseq都在用吧?
适用于c++,java和python没有这个问题,因为java有大整数类,python自带,默认数是无限大。
当前,深度学习在越来越多的任务上超越了人类,涉及的领域包括游戏、自然语言翻译、医学图像分析。然而,电子处理器上训练和运行深度神经网络的高能量成本阻碍了深度学习的进步空间。因此,光学神经网络代替深度学习物理平台的可行性受到了广泛的关注。
在小说《三体》里面,我们知道一个词叫做降维打击,通过把对手所在空间的维度降低从而实现团灭整个星系。
📷 String 字符串是Python中最常用的数据类型,可以用单引号和双引号创建字 符串,字符串是不可变的。 字符串的基本操作:Python内建序列包括(列表、元组、字符串、 Unicode字符串、
GPU 计算与 CPU 相比能够快多少?在本文中,我将使用 Python 和 PyTorch 线性变换函数对其进行测试。
前两天,OpenAI对step-by-step数学推理问题发表了最新的研究,指出了「过程监督优于结果监督」的结论,旨在提升GPT-4的数学推理能力。今天给大家分享的这边篇文章就是基于该理论(「好像比OpenAI要早」),旨在提升模型大数计算能力,基于LLaMA预训练了Goat模型,Goar-7B在Zero-shot上的准确效果,堪比、甚至超越PaLM-540B模型的Few-shot结果;在大数计算方面远超GPT-4。
AVX2是SIMD(单指令多数据流)指令集,支持在一个指令周期内同时对256位内存进行操作。包含乘法,加法,位运算等功能。下附Intel官网使用文档。 Intel® Intrinsics Guide
财务系统在处理资金时要求高度的准确性,因为即便微小的误差也可能引发严重的财务问题。在这些情境下,传统的浮点数因其固有的设计限制难以满足高精度的需求。为了克服这一挑战,通常会采用大数Decimal,这是一种能够提供足够精度的数据类型,特别适用于财务领域的数值存储和计算。
回归最初是遗传学中的一个名词,是由英国生物学家兼统计学家高尔顿首先提出来的,他在研究人类身高的时候发现:高个子回归人类的平均身高,而矮个子则从另一方向回归人类的平均身高; 回归整体逻辑 回归分析(Regression Analysis) 研究自变量与因变量之间关系形式的分析方法,它主要是通过建立因变量y与影响它的自变量 x_i(i=1,2,3… …)之间的回归模型,来预测因变量y的发展趋向。 回归分析的分类 线性回归分析 简单线性回归 多重线性回归 非线性回归分析 逻辑回归 神经网络 回归分析的步骤 根据预
英伟达的Tensor Core架构是一种专为加速人工智能、深度学习、高性能计算(HPC)等领域中的矩阵运算和张量运算而设计的硬件单元。自首次在Volta架构中引入以来,Tensor Cores已成为NVIDIA高端GPU的核心特性,并在后续的Turing、Ampere及之后的架构中持续进化。
You cannot protect yourself from sadness without protecting yourself from happiness.
本文为PyTorch Fundamentals[1]的学习笔记,对原文进行了翻译和编辑,本系列课程介绍和目录在《使用PyTorch进行深度学习系列》课程介绍[2]。 文章将最先在我的博客[3]发布,其他平台因为限制不能实时修改。 在微信公众号内无法嵌入超链接,可以点击底部阅读原文[4]获得更好的阅读体验。
构建多元线性回归模型时,如果能够充分的使用已有变量,或将其改造成另一种形式的可供使用的变量,将在一定程度上提高模型精度及其泛化能力。因为数据集中的名义变量(或叫类别变量)是无法直接使用的,所以虚拟变量(又叫哑元变量)的设置便是非常经典且必须掌握的一步,原理简单,实现优雅,效果拔群。
在Python中,运算符的作用就是用于执行各种的运算操作,常见的运算符有算数运算符、比较运算符、逻辑运算符、赋值运算符、成员运算符、身份运算符等。下面我们就来看看在Python中这些运算的详细操作。
软件性能分析是达到系统最佳效能的关键,数据科学和机器学习应用程序也是如此。在 GPU 加速深度学习的时代,当剖析深度神经网络时,必须了解 CPU、GPU,甚至是可能会导致训练或推理变慢的内存瓶颈
萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在不做乘加操作(multiply-adds)的情况下,能计算矩阵乘法吗? 矩阵乘法包含大量a+b×c类运算,因此常在运算中将乘法器和加法器进行结合成一个计算单元,进行乘法累加操作。 用近似算法的话,确实可以! 这是来自MIT的最新研究,他们提出了一种新的近似算法MADDNESS,在确保一定精度的情况下,将速度提升到了现有近似算法的10倍,比精确算法速度快100倍,被ICML 2021收录。 研究还认为,新算法可能比最近大火的稀疏化、因子化等操作
这里硬件主要是指CPU和GPU, 计算机的计算能力主要依靠这两类硬件的支持, 下面以本地开发机的例子说明一下如何计算CPU和GPU的FLOPS。
《实例》阐述算法,通俗易懂,助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于:经典算法,机器学习,深度学习,LeetCode 题解,Kaggle 实战。期待您的到来! 01 — 回顾 昨天推送了XGBoost的原理,已知某个样本 xi ,经过XGBoost 求解得到的 yi 是由 K 个决策树线性叠加的结果。那么在求解每个树的叶子节点的权重参数时,用的目标函数是损失函数 Loss 和正则化惩罚项组成的,XGBoost对这个目标函数做了很多次演化,其中重要的两步: 将损失函数 loss 用泰勒公式展开取前三项,这
浮点数是Python基本数据类型之一,表示实数,包括小数、负数、零和无限大等。在Python中,浮点数类型的变量可以使用float类型表示。
机器学习有许多不同的算法,每个算法都有其特定的应用场景和优缺点。然而,最简单的机器学习算法可能是线性回归。
问:如何理解 NVIDIA 新 GPU 架构 Turing 的 Tensor Core?
【GaintPandaCV导语】F8Net用定点化量化方法对DNN进行量化,在模型推理只有8-bit的乘法,没有16-bit/32-bit的乘法,采用非学习的方法即标准差来定小数位宽。目前是我看到的第一篇硬件层面全8-bit乘法的模型推理的方法。
Python 是一种面向对象、解释型、交互式的高级编程语言。它支持各种数学运算,包括基本算术运算、比较运算、逻辑运算等。本文将介绍Python中常见的数学运算方法。
放眼一看,世界把所有的⽬光都聚焦在数字格式上。因为在过去的⼗年中,AI硬件效率的提⾼有很⼤⼀部分要归功于数字格式。
前言 前段时间, 在群里跟 Peter 说到JS的浮点数问题。 他问我, 为什么 0.1 + 0.2 !== 0.3, 而 0.05 + 0.25 === 0.3 ? 当时也大概解释了下是精度丢失,
深度残差金字塔网络是CVPR2017年的一篇文章,由韩国科学技术院的Dongyoon Han, Jiwhan Kim发表,改善了ResNet。其改用加法金字塔来逐步增加维度,还用了零填充直连的恒等映射,网络更宽,准确度更高,超过了DenseNet,泛化能力更强。论文原文见附录。
研究一下0.3 - 0.2 不等于0.1的问题,做前端时间久的人都避不开精度缺失的问题,今天我们就研究透他,关于0.3 - 0.2 = 0.09999999999999998 这个问题
Tensor Core,也是Volta架构里面最重磅的特性。 Tensor Core实际上是一种矩阵乘累加的计算单元。矩阵乘累加计算在Deep Learning网络层算法中,比如卷积层、全连接层等是
在使用NumPy进行数值计算时,有时会遇到TypeError:Can't multiply sequence by non-int of type 'numpy.float64'的错误。本文将解释该错误的原因以及如何解决它。
由于python具有无限精度的int类型,所以用python实现大整数乘法是没意义的,但是思想是一样的。利用的规律是:第一个数的第i位和第二个数大第j位相乘,一定累加到结果的第i+j位上,这里是从0位置开始算的。代码如下:
携程度假AI研发团队致力于为携程旅游事业部提供丰富的AI技术产品,其中性能优化组为AI模型提供全方位的优化方案,提升推理性能降低成本,实现AI技术在旅游场景的成功落地。
在写Java代码时候,我们其实很少去考虑高精度运算,即使遇到无法避免高精度的计算问题也不会太烦恼,因为有大整数类BigInteger以及BigDecimal工具使用。
非结构化稀疏是一种常见的模型压缩策略。本文中,我们将分享一套基于飞桨(PaddlePaddle) 的非结构化稀疏训练和推理的端到端系统,以及为保证训练精度与推理速度而做的优化策略。移动端实测 MobileNetV1,稀疏度 80%,精度损失小于 1%,FP32 和 INT8 模型推理加速 70% 和 60%;稀疏度 90%,精度损失 2.7%,FP32 和 INT8 加速 178% 和 132%。
本期内容为python的运算符与表达式~ 参考书籍:《Python数据分析、挖掘与可视化》
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