本文提出了一种用于神经机器翻译的概率采样方法，以解决大词汇表条件下的翻译问题。该方法通过采样来近似计算softmax，从而避免了巨大的词汇表所带来的计算成本。该方法在翻译质量、生成速度和硬件加速方面取得了显著的优势，具有很好的应用前景。
1.网络架构优化：可以尝试使用更轻量级的模型架构，如MobileBERT或TinyBERT。这些架构在保持相对较小的模型尺寸的同时，仍然具有合理的性能。
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可以看到，它这里并没有传sampled_values，那么它的负样本是怎么得到的呢？继续看nce_loss的实现，可以看到里面处理sampled_values=None的代码如下：
这样的饼图并没有任何实用价值，为了有效的展示信息，至少我们还需要显示数据的标签和百分比的数值。此时就需要调整参数，pie方法常用的参数有以下几个
生成式大语言模型（LLM）可以针对各种用户的 prompt 生成高度流畅的回复。然而，大模型倾向于产生幻觉或做出非事实陈述，这可能会损害用户的信任。
http://www.javazoom.net/mp3spi/mp3spi.html
在Impala的HDFS_SCAN_NODE中有一个counter，叫AverageHdfsReadThreadConcurrency，其相关解释如下所示：
本篇概览 本文是《Jaeger实战(Java版)》系列的终篇，一同学习和实战是一段愉快的时光，如今终于到了说再见的时候，最后将平时积累的三个有用的知识点奉上，既作为结尾，也希望能为您的开发带来帮助： 修改服务名 关闭span上报的日志 all-in-one镜像的持久化存储 修改服务名 在Jaeger的web页面上看到的服务名，默认用的是spring.application.name配置的值，如果您不满意，可以自行定制，配置项是opentracing.jaeger.service-name，如下图红框所示，我
墨墨导读：MySQL 8.0 新功能直方图，继承于Oracle ，MairaDB的实现方式。本文从MySQL角度解释，直方图是什么。
Redis是一个内存型的数据库，数据是放在内存里的，但是内存也是有大小的，所以，需要配置redis占用的最大内存，主要通过maxmemory配置
在spring-cloud-sleuth的spring.factories文件中注入的很多类中包含了一个类：TraceWebServletAutoConfiguration，一看就知道，这是为Servlet环境量身定制的一个自动装配类
Learn about sampling, and the different sampling options available in OpenTelemetry. 了解采样以及 OpenTelemetry 中提供的不同采样选项。
本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/article/acgan_reading_understanding/
通过在Transformer基础上引入Deformable CNN中的可变性能力，在降低模型参数量的同时提升获取大感受野的能力，文内附代码解读。
（编者按：Prometheus 是一个开源监控系统，几乎所有云原生系统都以 Prometheus的指标格式输出运行时的监控信息。）
前言： 此文翻译自TensorFlow tutorial： Sequence-to-Sequence Models 本文的尽量在做到意思正确的情况下，做到不尬翻。但第一次尝试翻译，另加上英语水平有
推荐系统中常常需要在亿级别的候选集中找到上百个相关的item，俗称DCG问题(Deep candidate generation)。通常处理这类问题采用的类似语言建模的方法。然而显存的推荐系统都存在着曝光偏差，在候选集多的时候这个偏差更加的严重，导致模型只学习了曝光多的样本，因此这篇论文《Contrastive Learning for Debiased Candidate Generation in Large-Scale Recommender Systems》使用了对比学习去解决曝光偏差问题,该方法已经成功部署在淘宝，并且效果有显著提升。
tf.sampled_softmax_loss()中调用了_compute_sampled_logits() 关于__compute_sampled_logits()
分布式系统变得日趋复杂，越来越多的组件开始走向分布式化，如微服务、分布式数据库、分布式缓存等，使得后台服务构成了一种复杂的分布式网络。在服务能力提升的同时，复杂的网络结构也使问题定位更加困难。在一个请求在经过诸多服务过程中，出现了某一个调用失败的情况，查询具体的异常由哪一个服务引起的就变得十分抓狂，问题定位和处理效率是也会非常低。
s^2 = \frac {1}{n-1} \sum_{i=1}^n \left(x_i - \overline{x} \right)^ 2
来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/329810387
我之前统计过我们线上某redis数据被访问的时间分布，大概90%的请求只会访问最新15分钟的数据，99%的请求访问最新1小时的数据，只有不到千分之一的请求会访问超过1天的数据。我们之前这份数据存了两天（近500g内存数据），如果算上主备的话用掉了120多个Redis实例(一个实例8g内存)，光把过期时间从2天改成1天就能省下60多个redis实例，而且对原业务也没有啥太大影响。
Caffe2 - (三十二) Detectron 之 roi_data - 模型 minibatch blobs 根据对应的 roi_data 模块可以处理 对应模型的 minibatch blobs. fast_rcnn.py mask_rcnn.py keypoint_rcnn.py rpn.py retinanet.py 1. fast_rcnn.py 构建用于 Fast R-CNN 训练的 minibatches. """ 处理 Fast R-CNN 所涉及的 minibatch blobs. ""
AI绘画，其中最常见方案基于扩散模型，Stable Diffusion 在此基础上，增加了 VAE 模块和 CLIP 模块，本文搞了一个测试Demo，分为上下两集，第一集是denoising_diffusion_pytorch ，第二集是diffusers。 对于专业的算法同学而言，我更推荐使用 diffusers 来训练。原因是 diffusers 工具包在实际的 AI 绘画项目中用得更多，并且也更易于我们修改代码逻辑，实现定制化功能。
第一步，引入需要的包： from keras.models import Model from keras.layers import Input, LSTM, Dense import numpy as np import pandas as pd 第二步，定义模型超参数、迭代次数、语料路径： #Batch size 的大小 batch_size = 32 # 迭代次数epochs epochs = 100 # 编码空间的维度Latent dimensionality latent_di
关于采样（Sampling） 采样很好理解：使用Jaeger时，未必需要将所有请求都上报到Jaeger，有时候只要抽取其中一部分观察即可，这就是按照一定策略进行采样； Jaeger SDK是支持多种采样配置的，在分布式系统中，他们遵循的原则是前置判定（consistent upfront 或者head-based），简单来说，假如consumer服务调用provider服务，那么某一次请求只要consumer决定不采样，那么provider在处理这个请求的时候也不会采样，也就是说对于一次完整的trace，只
pom引入jar <dependency> <groupId>com.googlecode.soundlibs</groupId> <ar
https://www.cnblogs.com/itboys/p/9801489.html
今天给大侠带来基于FPGA的CAN总线控制器的设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第二篇，中篇，CAN 通信控制器的具体实现。话不多说，上货。
在快速开始中，我们演示了接入本地示例数据方式，但Druid其实支持非常丰富的数据接入方式。比如批处理数据的接入和实时流数据的接入。本文我们将介绍这几种数据接入方式。
标题：Monte Carlo Convolution for Learning on Non-Uniformly Sampled Point Clouds
本文是SIGIR'21上的一篇短文，主要是对召回阶段的双塔模型中的负采样方法的改进。通常用的表多的是batch内（in-batch）负采样，但是直接使用in-batch负采样，需要较大的batch size，而如果batch size太大，GPU就会承受不住，因此负样本的多少会受到GPU的限制。本文主要利用网络模型训练到一定程度后是相对稳定的，从而得到的embedding相差不大。在此基础上将之前batch的embedding存储之后用于后续batch的训练，从而提出了Cross Batch Negative Sampling (CBNS)。
TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作. 并行计算能让代价大的算法计算加速执行，TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进。大部分核相关的操作都是设
序列到序列（Seq2Seq）模型是一种深度学习模型，广泛应用于机器翻译、文本生成和对话系统等自然语言处理任务。它的核心思想是将一个序列（如一句话）映射到另一个序列。本文将详细介绍 Seq2Seq 模型的原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现一个简单的 Seq2Seq 模型。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
深度学习现在发展十分迅猛，每天都会出现多种应用程序。而想要了解深度学习的最好方法就是亲自动手。尽可能尝试自己做项目。这将帮助你更深入地了解它们，并帮助你成为更好的深度学习实践者。
本文介绍了tensorflow的常用函数，源自网上整理。 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.并行计算能让代价大的算法计算加速执行，TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进。大部分核相关的操作都是设备相关的实现，比如GPU。 下面是一些
实战是学习一门技术最好的方式，也是深入了解一门技术唯一的方式。因此，NLP专栏计划推出一个实战专栏，让有兴趣的同学在看文章之余也可以自动动手试一试。
通过设置两个新的 SDK 配置选项之一来启用跟踪，tracesSampleRate 和 tracesSampler。如果未设置，则两者都默认为 undefined，从而选择如何加入跟踪。
说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等，现在已经非常非常非常普及了，看过‘最强大脑’的朋友，也应该对‘小度’这个机器人有所了解，战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥，(PS：内幕不知)，那么今天，我们来看下关于语音识别，是如何做到的，Java又是如何识别语音的？如何转换语音？
torch.nn.init.calculate_gain(nonlinearity, param=None)[source]
初始状态 + embedding 作为输入，经过LSTM，输出 decoder_outputs_inf, state_h_inf, state_c_inf
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我们在开发过程中经常会遇到这样一个问题，同样的功能有很多中实现的方案，但是选择那种方案，那种方案最优，耗时最短呢？除了从书上写的，别人嘴里说的，我们最好是用数据来说话，眼见为实~
在 2018 年 Object Rest/Spread Proposal 达到了 stage 4，这意味着在未来它会将入到 ECMAScript 标准中。它也被加入到Node LTS. Node.js 8 以后的版本你可以使用它，所以你可以放心地开始使用它。
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0. 什么是直方图1. 直方图怎么工作2. 同时有索引和直方图会怎样3. 如何提高直方图的统计精确度
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