陈桦 编译自 SiliconAngle 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 日本计算机巨头NEC宣布，已经开发出一种新的数据处理技术，能加快向量计算机的机器学习速度。这种技术比当前主流的Apach
当你发现数据库查询特别慢的时候，并且从硬件配置、SQL优化和索引等方面都找不出原因，那你可能需要从数据库的计算引擎本身的性能找下原因。
信息爆炸时代，我们每时每刻都在生产语音、图像、视频等非结构化数据向量数据。如何高效分析这些海量的数据？神经网络的出现使得非结构化数据得以被编码为向量，而 Milvus 数据库正是一款基础的数据服务软件，能帮助你完成向量数据的存储、搜索、分析。
JDK 19 定于 9 月 20 日正式发布以供生产使用，非长期支持版本。不过，JDK 19 中有一些比较重要的新特性值得关注。
点击关注公众号，Java干货及时送达 出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) JDK 19 / Java 19 已正式发布。 新版本总共包含 7 个新的 JEP： 405: Record Patterns (Preview) 422: Linux/RISC-V Port 424: Foreign Function & Memory API (Preview) 425: Virtual Threads (Preview) 426: Vector API (Fourth Incubator
做舆情系统，爬虫采集了很多文章，这些文章都保存在了ES上，当用户看到一篇文章的时候，需要将这篇文章的相似文章都找出来。ES的底层是一个搜索引擎，查找相似文章没问题，不过文章都比较长，直接基于整个文章去计算相似性，恐怕不太妙。
出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) JDK 19 / Java 19 已正式发布。 新版本总共包含 7 个新的 JEP： 405: Record Patterns (Preview) 422: Linux/RISC-V Port 424: Foreign Function & Memory API (Preview) 425: Virtual Threads (Preview) 426: Vector API (Fourth Incubator) 427: Pattern Match
出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) JDK 20 / Java 20 正式发布。JDK 20 是一个短期维护版本，将获得六个月的支持。尽管如此，但它仍然可用于生产环境中。根据开发计划，下一个 LTS 版本就是将于 2023 年 9 月发布的 JDK 21。 此版本包括 7 个 JEP（都处于不同的孵化和预览阶段），以及数百个较小的功能增强和数千个错误修复： 429: Scoped Values (Incubator) 432: Record Patterns (Second Prev
线性回归是单层神经网络，设计的概念和技术适用于大多数深度学习模型；因此，我们以线性回归为例，学习深度学习模型的基本要素和表示方法。
花名：越祈 部门：算法中心搜索策略组 入职时间：2017/06/01 主要从事蘑菇街推荐算法相关研发工作 引言 蘑菇街是一家社会化导购电商平台，推荐一直是其非常重要的流量入口。在电商平台中，推荐的场景覆盖到用户浏览行为和交易的各个环节，如搜相似、商品详情页、购物车、订单和支付等。传统的itemCF、关联规则、simirank、swing等推荐相似召回技术也广泛应用于推荐各个场景中。在电商场景，计算商品和商品、用户和商品之间的相似性是一个非常重要的课题，但是受限大部分数据是稀疏，传统的关联规则，simiran
导读 / Introduction 2021年9月14日，Oracle 正式对外发布新的长期支持版本JDK17。据Oracle官方公告，腾讯Kona JDK再次蝉联JDK17中国企业贡献度排名第一，全球企业贡献度排名第四。在积极参与社区贡献的同时，腾讯继Tencent Kona JDK8、Tencent Kona JDK11开源之后，再次开源Tencent Kona JDK17 以及Tencent Kona JDK11 向量计算版。 积极社区贡献 KonaJDK 9月14日，JDK17正式对外发布。据
2023年4月7-8日，数据技术嘉年华给我们带了一场数据库行业盛宴。重点关注下向量化引擎的技术实现原理和创新应用点。
2月22日，半导体IP大厂Arm宣布推出新一代 Arm Neoverse 技术。其中包括，通过性能效率更优异的 N 系列新 IP 扩展 Arm Neoverse 计算子系统 (CSS) 产品路线图。与 Neoverse CSS N2 相比，Neoverse CSS N3 的每瓦性能可提高 20%。此外，Arm 还首次将计算子系统引入性能优先的 V 系列产品线，新的 Neoverse CSS V3 基于全新的 Neoverse V3 IP 打造，与此前的 Neoverse CSS 产品相比，其单芯片性能可提高 50%。
图解入门 NumPy，这篇文章，已经让我们感知到NumPy的强大，但要想真正用活NumPy，还不够！下面介绍五种玩法，以此深入掌握NumPy：
JDK 19 可能拥有大量功能，从通用泛型到值对象。但到目前为止，vector API和RISC-V端口是官方唯一针对JDK 19提出的功能。JDK 19将紧随3月22日抵达的JDK 18。标准Java的发布周期为六个月。
链接： https://blog.csdn.net/choose_c/article/details/90273333
在进行科学计算或深度学习等任务时，我们经常会使用一些优化库，如Intel Math Kernel Library (MKL)。然而，有时在运行程序时可能会遇到以下错误信息：Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll。这个问题通常是由于MKL库文件无法正确加载导致的。本篇文章将介绍一些解决这个问题的方法。
个人认为通过向量计算的方式是比较好的，因为可以保证在二维和三维的情况都成立。判断空间中点P是否在线段P1P2上，算法思想是分成两部分：
RISCV V扩展即向量指令扩展（RVV），这部分作为研究AI加速计算领域有着非常关键的作用。既然的D1支持了rvv扩展（0.7.1，最新的版本已经0.10版本），那么就实际的从底层原理角度分析一下使用的流程。利用了多媒体加速指令集，可以让计算变得更加的高效，同时并行计算的特性使得同时多次计算一组数字成为可能，类似于arm的NEON等等，那么RISCV又该如何去开启和使用V扩展指令，让计算变得更加高效呢？
这个系列打算以文本相似度为切入点，逐步介绍一些文本分析的干货，包括分词、词频、词频向量、TF-IDF、文本匹配等等。 第一篇中，介绍了文本相似度是干什么的； 第二篇，介绍了如何量化两个文本，如何计算余弦相似度，穿插介绍了分词、词频、向量夹角余弦的概念。 其中具体如何计算，在这里复习： 文本分析 | 余弦相似度思想 文本分析 | 词频与余弦相似度 文本分析 | TF-IDF ---- 度量两个文本的相似度，或者距离，可以有很多方法，余弦夹角只是一种。本文简单列了一下常用的距离。 需要注意的是，本文中列的方法，
这一节就来讲讲深度学习的一些软件和硬件相关的内容，包括 CPU 和 GPU ，以及一些主流的深度学习框架
另一个世界系列，从另一个角度看数据分析的方法、应用。 本文结构： 1、数据的时效性 2、流式计算与批量计算 3、总结与相关产品 (1) 流式计算流程 (2) 流式计算特点 (3) 相关产品 1、数据的时效性 日常工作中，我们一般会先把数据储存在一张表中，然后对这张表的数据进行加工、分析。既然数据要储存在表中，就有时效性这个概念。 如果我们处理的是年级别的数据，比如人口分析、宏观经济分析，那么数据最新日期距今晚个一两周、甚至一两个月都没什么关系。 如果我们处理的是天级别的数据，比如各大网站的用户偏好分析、零售
另一个世界系列，从另一个角度看数据分析的方法、应用。 循环、分支...都可以在Python中用函数实现！ | 函数式编程，打开另一个世界的大门 本文结构： 1、数据的时效性 2、流式计算与批量计算 3、总结与相关产品 (1) 流式计算流程 (2) 流式计算特点 (3) 相关产品 ---- 1、数据的时效性 日常工作中，我们一般会先把数据储存在一张表中，然后对这张表的数据进行加工、分析。既然数据要储存在表中，就有时效性这个概念。 如果我们处理的是年级别的数据，比如人口分析、宏观经济分析
NumPy是Python中众多科学软件包的基础。它提供了一个特殊的数据类型ndarray，其在向量计算上做了优化。这个对象是科学数值计算中大多数算法的核心。下面，我们将介绍ndarray的一些基本操作。 1.创建ndarray对象 创建多维数组最简单的方法就是使用np.array函数，它接受序列型的对象（包括列表和元组）以及嵌套序列。 np.arange函数和内置的range类似，只是返回的是一个ndarray对象而不是列表。 2.基本属性：shape和dtype ndarray对象包括
第一次：所有更新，后面增量每天的数据更新26日：1：002：00，2：003：00，左闭右开,一个小时更新一次
因为我们引入了sealed class或interfaces，这些class或者interfaces只允许被指定的类或者interface进行扩展和实现。
在起始的那篇《金融 Python 即服务：业务自助的数据服务模式》，我们介绍了：使用 Python 如何使用作为数据系统的 wrapper 层？在这一篇文章里，我们将继续之前的话题，介绍如何使用 Python 作为计算引擎核心的胶水层，即：如何使用 Python 构建 DAG（有向无环图，Directed Acyclic Graph） 任务？
在2021年3月16日，JDK的迎来了它的一个新版本JDK16，虽然JDK16不是LTS版本，但是作为下一个LTS版本JDK17的先行版本，JDK16为我们带来了17个方面的提升,包括了新的语言特性、新的工具、内存管理的提升等方面。
自然语言处理的终极目标是让计算机理解人类所使用的语言。但是由于人类语言的多样性，语义的多样性等原因使得这一目标复杂度极高，目前还无法直接建模和解决。
作者介绍 josehu（胡翔），腾讯云数据库高级工程师，具有多年分布式数据库内核研发经验，主要负责和参与过高可用、数据导入导出、索引等相关模块的设计和开发。博士毕业于中国科学院软件研究所，加入腾讯后主要负责CDW PG数据库向量化执行引擎等相关特性的设计和开发工作。 1. 什么是向量化执行 向量化是指计算从一次对一个值进行运算转换为一次对一组值进行运算的过程。 1.1 从CPU角度看 现代 CPU 支持将单个指令应用于多个数据（SIMD）的向量运算。例如，具有 128 位寄存器的 CPU可以保存 4 个
刚刚在网上冲浪的时候，发现昨天晚上 JDK 22 版本“悄悄咪咪”的发布了 GA 版本。
前言：因为新型冠状病毒导致疫情，最近几日各种新闻和消息满天飞。疫情之下不易出行、不宜聚会；宜宅在家、宜阅读、宜学习、宜写代码。鉴于此，本系列第2篇提前发布。希望大家过一个充实的春节。
大多数人在高中，或者大学低年级，都上过一门课《线性代数》。这门课其实是教矩阵。 刚学的时候，还蛮简单的，矩阵加法就是相同位置的数字加一下。 矩阵减法也类似。 矩阵乘以一个常数，就是所有位置都乘以这个数
wgtsum(i, 1) = weightsumv(pop(i, :),weights);
广播 for循环计算 a = np.array([1,2,3,4]) b = np.array([10,20,30,40]) c = a * b 输出[ 10 40 90 160] 切片 取值[0,0]，[1,1]，[2,0] import numpy as np x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) y = x[[0,1,2], [0,1,0]] print (y) start: end:step 切片范围，end默认-1 [1,2]
该数据包含800多万中文词汇，相比现有的公开数据集，在覆盖率、新鲜度及准确性上大幅提高。
机器学习实战之朴素贝叶斯 1.1、简介 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(AB)的情况下如何求得P(BA)。这里先解释什么是条件概率：P(AB)表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为： 贝叶斯定理之所以有用，是因为我们在生活中经常遇到这种情况：我们可以很容易直接得出P(AB)，P(BA)则很难直接得出，但我们更关心P(BA)，贝叶斯定理就
近日，PyTorch 发布了新版本 PyTorch 1.8.1，相比3月4日从 PyTorch 1.7 到 1.8 的重要更新（ 1.8 版本主要包括编译器和分布式训练更新，同时新增了部分移动端教程），这次只是一个小的错误修复版本，但依然有许多值得关注的地方。
在“国产数据库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”系列分享中，5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、Fragment执行框架/查询分片策略/子查询框架以及向量化执行引擎等多方面对TDSQL-A进行了深入解读。没有观看直播的小伙伴，可要认真做笔记啦！今天带来本系列分享中最后一篇腾讯云数据库高级工程师胡翔老师主题为“TDSQL-A向量化执行引擎技术揭秘”的分享的文字版。 作为领先的分析型数据库，TDSQL-A是腾讯首款分布式分析型数据库，采用全并行无共享架构，具有自
整理自Andrew Ng的machine learning课程 week2. 目录： 多元线性回归 Multivariates linear regression /MLR Gradient descent for MLR Feature Scaling and Mean Normalization Ensure gradient descent work correctly Features and polynomial regression Normal Equation Vectorization 前
直接射频采样简化了模拟系统，但同时也提高了对数字系统的要求。需要数字系统有足够强的处理能力，这体现在高密度的计算能力和高速的数据传输能力。一个典型的案例是5G无线通信，其计算密度是4G的5到10倍。5G在很多应用中扮演着重要的角色，如自动驾驶（Autonomous Vehicles）和虚拟现实（Virtual Reality），可满足这些应用对高速处理和低延迟的需求。另一个计算密度极高的场合是机器学习，如DNN/CNN等网络，显著增强了计算密度。在这种背景下，Xilinx推出了AI Engine（Adaptable Intelligent），将其集成在新一代产品ACAP中。AI Engine与Scalar Engine（ARM Core）、Adaptable Engine（传统的Programmable Logic）共同构成了多元化的异构计算平台，从而满足不同应用场合的需求，如下图所示（图片来源：Figure 2, wp506, Xilinx）。
教科书告诉你，计算规则是，第一个矩阵第一行的每个数字（2和1），各自乘以第二个矩阵第一列对应位置的数字（1和1），然后将乘积相加（ 2 x 1 + 1 x 1），得到结果矩阵左上角的那个值3。
Python语言是一种脚本语言，其应用领域非常广泛，包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算、推荐系统构建等。 本书共有12章，围绕如何进行代码优化和加快实际应用的运行速度进行详细讲解。本书主要包含以下主题：计算机内部结构的背景知识、列表和元组、字典和集合、迭代器和生成器、矩阵和矢量计算、并发、集群和工作队列等。**后，通过一系列真实案例展现了在应用场景中需要注意的问题。 本书适合初级和中级Python程序员、有一定Python语言基础想要得到进阶和提高的读者阅读。 Python语言是一种脚本语言，其应用领域非常广泛，包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算、推荐系统构建等。
数据平台领域发展 20 年，逐渐成为每个企业的基础设施。作为一个进入“普惠期”的领域，当下的架构已经完美了吗，主要问题和挑战是什么？在 2023 年 AI 跃变式爆发的大背景下，数据平台又该如何演进，以适应未来的数据使用场景？
中国科学院计算技术研究所陈云霁、陈天石课题组提出的深度学习处理器指令集DianNaoYu被计算机体系结构领域顶级国际会议ISCA2016（InternationalSymposiumonComputerArchitecture）所接收，其评分排名所有近300篇投稿的第一名。模拟实验表明，采用DianNaoYu指令集的寒武纪深度学习处理器相对于x86指令集的CPU有两个数量级的性能提升。 DianNao是寒武纪系列的第一个原型处理器结构，包含一个处理器核，主频为0.98GHz，峰值性能达每秒4520亿次神经网络基本运算，65nm工艺下功耗为0.485W，面积3.02mm2。在若干代表性神经网络上的实验结果表明，DianNao的平均性能超过主流CPU核的100倍，但是面积和功耗仅为1/10，效能提升可达三个数量级；DianNao的平均性能与主流GPGPU相当，但面积和功耗仅为主流GPGPU百分之一量级。
写深度学习网络代码，最大的挑战之一，尤其对新手来说，就是把所有的张量维度正确对齐。如果以前就有 TensorSensor 这个工具，相信我的头发一定比现在更浓密茂盛！
周末闲来无事，给AINLP公众号聊天机器人加了一个技能点：中文相似词查询功能，基于腾讯 AI Lab 之前公布的一个大规模的中文词向量，例如在公众号对话窗口输入"相似词 自然语言处理"，会得到：自然语言理解、计算机视觉、自然语言处理技术、深度学习、机器学习、图像识别、语义理解、语音识别、自然语言识别、语义分析；输入"相似词 文本挖掘"，会得到：数据挖掘、文本分析、文本数据、自然语言分析、语义分析、文本分类、信息抽取、数据挖掘算法、语义搜索、文本挖掘技术。如下图所示：
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