关注我们，一起学习~ 之前和大家分享了动手实现wide and deep和deepfm，今天和大家分享动手实现DCN。...和之前连个方法类似，该方法也是考虑记忆和泛化两部分，泛化部分同样采用DNNs；而记忆部分采用了不同的方式，wide & deep和deepfm我们可以理解为都进行了一次交互，而DCN进行多次交互，每次进行特征的显式交叉...LastEditors: dqdallen 1986360994@qq.com LastEditTime: 2022-06-30 09:26:05 FilePath: \recommendation\DCN...github.com/OBKoro1/koro1FileHeader/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE ''' import torch import torch.nn as nn class DCN...category feature numb_dim (int): the number of number feature """ super(DCN
在我看来，DCN的好处主要有四： 设计简单； 增加的参数量少； 支持training end-to-end； 对各复杂的视觉task都general。...当大家趋之若鹜压榨Feature/Image Pyramid、Head、Proposal、Speed/accuracy trade-off剩余价值的时候，DCN却另辟蹊径，洞察本质，对最基石的Conv/
CrossLayer(x0=x0, dim=VEC_DIM * cate_num)(cross) cross = keras.layers.Dropout(DROPOUT_RATE)(cross) dcn...= keras.layers.concatenate([deep] + [cross]) dcn = keras.layers.Dropout(DROPOUT_RATE)(dcn)...outputs = keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid', kernel_regularizer=keras.regularizers.l2(0.001))(dcn
DCN同步建立后，主实例可写，备实例只读。...第二部分：如图1，主备机房完成建立DCN同步后，备机房的master机会从主机房中主备延迟最小的slave机上的拉取binlog，随后回放binlog。...（2）检测到EMSET与MSET之间的延迟小于5秒时，断开SSET与MSET之间的DCN同步关系。...（6）断开EMSET与MSET之间的扩容同步关系，返回扩容成功，并建立EMSET与SSET之间的DCN同步关系。...（7）把MSET设置为正常状态（网关正常接收新连接），返回扩容失败，并重建MSET与SSET之间的DCN关系。
概述 Deep&Cross Network（DCN）[1]是由Google于2017年提出的用于计算CTR问题的方法，是对Wide&Deep[2]模型的进一步改进。...在DCN中针对Wide&Deep模型的Wide侧提出了Cross网络，通过Cross网络学习到更多的交叉特征，提升整个模型的特征表达能力。 2. 算法原理 2.1....DCN的网络结构 DCN模型的网络结构如下图所示： 在DCN网络中，由下到上主要包括五种类型的层，第一种是Embedding层，第二种是Stacking层，用于组合Embedding层的输出；第三种是...DCN网络的计算过程 2.2.1...._{dense}^T \right ] x0=[xembed,1T,⋯,xembed,kT,xdenseT] 得到Embedding层的结果后，便进入到DCN
结论 看完这篇论文只能说MASA果然名不虚传，实际上我理解的DCN也是在调感受野，只不过它的感受野是可变的，这就对图像数据中的目标本身就有大量变化的情况有很大好处了。
这里基本上第一部分笔记已经整理完成了，以后有时间都会整理笔记和例题的讲解发布到此专栏 欢迎订阅和评论区指导
前言 业务的高速发展驱动了腾讯DCN（Data Center Network）数据中心网络的大规模建设，对此我们通过设备自研、自动化系统等手段打造了高质量、低成本、高效率的智能DCN。...因此，在规模与应用双重驱动下，我们也将极致性能与极致运营并驾齐驱，通过端网协同，构建高吞吐、低时延、高可用的极致DCN。...搭载智能化上层应用平台的腾讯自研交换机 底层极简，上层智能，该体系将复杂度上移到管理平台，简约并不简单，是DCN长期以来应对大规模网络的有效手段。 2. ...端网协同打造极致DCN 做到海量设备的稳定运行、成本最优、快速交付之后，面对大数据&人工智能时代，极致DCN将解决性能与可用性两方面的难题： 1.高性能诉求：分布式并行系统中存在海量的数据交互...结语 回顾腾讯DCN的发展历程，我们先是依托底层极简，上层智能的思想构建了一套让海量设备快速建设与稳定运行的基础能力体系。
“ 本文结合DeepCTR-Torch中的代码实现，介绍了DCN的改进版——DCN-M。该模型能更有效地学习特征交叉，并通过低秩矩阵分解对参数矩阵进行降维，降低计算成本。...基于DCN的优缺点以及现有的特征交叉方法，作者提出了改进版的DCN-M[2]来使模型更容易在大规模工业场景下落地。...在Criteo和ml-1m数据上的大量实验表明，DCN-M模型能够显著胜过SOTA方法。 模型 DCN回顾 首先回顾一下DCN的模型结构： ?...cross网络的改进 DCN中cross网络的参数是向量，DCN-M中换成了矩阵来提高表达能力、方便落地。...DCN-M是指“DCN-matrix” ，原来的DCN在这里称为DCN-V（“DCN-vector”）。 其中 ， 图示： ?
导读：1月15日，首届OCP中国技术研讨会在深圳召开，本次会议是由腾讯云和OCP国际社区合办。...在大会现场，腾讯专家工程师瞿孝荣在OCP技术研讨会上发表名为《腾讯云Open DCN Networking 》的演讲，以下为演讲全文。瞿孝荣，长期从事网络系统及软件架构设计工作。...但同时，自研系统高度定制化同时大大减少了系统特性， 及复杂性， 谷歌DCN自研系统已经成功部署使用多年了。...腾讯之所以能在短时间里开发出一套灰度上线的DCN网络操作系统，很大程度上得益于SONiC这个非常活跃的开源社区的工作。...我们的工作在2019年先部署在DCN TOR/SPINE的网络位置上， 这页胶片里有个Future SONiCenabled Fabric，这部分工作是我们规划的后一段阶段性工作部分。
作者：Salesforce Research 翻译：Ying wang 01 DCN模型 ?...与其他模型相比，SQuAD数据集的DCN模型的性能如下表所示。从表中可以看出无论是单模型DCN还是整体DCN都排名第一。 ?...DCN能够多次估计答案跨度的起点和终点，每次都以其先前的估计为条件，如下图所示的3个实例，问题1，其中模型最初有不正确的起点和正确的 。在随后的迭代中，模型调整起点，最终到达迭代3中的正确起点。...DCN的性能是如何随文档长度变化的？从下图的实验结果可以看出协同注意力编码器对于长文档很大程度上是不可知的，其性能并没有随着文档的长度呈骤降趋势。我们可以看到，答案越长，性能就会越低。 ?...同时，作者从不同问题的角度也分析了模型性能，从下图的统计结果可以看出，DCN更擅长“when”的问题。 ?----
前言 笔者前几天阅读了MASA 的可变形卷积算法，并写了一篇算法笔记：MASA DCN(可变形卷积) 算法笔记 ，然后里面也说了会放出一个代码解读出来，所以今天的推文就是来干这件事的，希望看完这篇文章你可对...DCN的细节可以更加了解。...,)) ])), batch_size=args.test_batch_size, shuffle=True, **kwargs) 接下来开始构造一个DCN...总结 DCN V1的代码解析我就分析到了这里了，最开始有点懵，然后分析了一下双线性插值的原理并结合源码感觉明白了大概的实现。...这个代码的Tensor维度变化我都尽量标注了，但我这里还是建议如果你真要懂这个实现最好去手动DEBUG跟踪一下变量，结合上次的DCN V1的论文解读进行体会。有问题可以留言讨论哦。
谷歌提出DCN，除了DNN部分，在显示构造特征的部分进行多层cross network进行特征的交叉。 方法 如图所示为DCN的结构示意图。...总结 可以发现，DCN和FM系列还是有明显区别的。首先，FM系列做的特征交叉是比较低阶的，而DCN做的多层交叉使得整个交叉后的特征是高阶的。...其次，FM系列在FFM之后都采用了Field的概念，分成不同的field来对特征做交叉，而DCN是对整个特征进行操作。
info: Wang M , Cui Y , Xiao S ,et al.Neural Network Meets DCN: Traffic-driven Topology Adaptation with...Conference.ACM, 2018.DOI:10.1145/3219617.3219656. 1.1 背景 传统有线数据中心常采用的静态网络拓扑结构日益难以应对新情况新挑战，引入OCS或无线通信组件构建可重构拓扑的DCN...1.3 要解决的问题 使用ANN来学习DCN中的流量模式，并学习流量与拓扑配置间的全局相互作用，建立起两者的映射关系模型。...模型输入：流量需求矩阵 模型输出：拓扑配置矩阵 1.3 文章的主要工作 文章主要提出了一种名为xWeaver的流量信息驱动的深度学习系统，用于DCN的中OCS或无线通信组件的动态拓扑配置。...可见本篇18年发表的文章对于DCN的SDN之路所具有的的影响力。 本篇文章展现了研究者对于流量到拓扑的建模过程，这种抽象建模能力对于研究工作是非常值得学习和培养的。
Adobe Certified Professional 培训认证体系（中文：Adobe国际认证）是Adobe公司CEO签发的权威国际认证体系，面向设计师、学生、教师及企业技能岗位的国际认证及培训体系，...Adobe国际认证基于Αdobe核⼼技术及岗位实际应⽤操作能⼒的测评体系得到国际ISTE协会的认证。...当然，对于通过Adobe国际认证的个人和机构也可以获得多方面的收益。首先，认证可以提高个人和机构的职业竞争力和市场价值。...对于企业而言，Adobe国际认证也具有重要的意义。首先，Adobe国际认证可以帮助企业提高员工的技能水平和工作效率，提高生产力和业务成果。...其次，Adobe国际认证可以提高企业的品牌声誉。从某种意义上说，获得Adobe国际认证是企业实力的一种象征，这也是优胜劣汰、适者生存的一项考验。
DeepCrossing是最早在CTR模型中使用ResNet的前辈，DCN在ResNet上进一步创新，为高阶特征交互提供了新的方法并支持任意阶数的特征交叉。...模型细节 DCN的输入是Embedding和连续特征拼接而成的Dense输入，因为不像PNN，AFM等需要两两向量内积，因此对每个特征Embedding的维度是否一致没有要求，然后Cross部分和Deep...DCN已经很优秀，只能想到可以吐槽的点 对记忆信息的学习可能会有不足，虽然有ResNet但输入已经是Embedding特征，多少已经是泛化后的特征表达，不知道再加入Wide部分是不是会有提升。
最值得注意的工作，Deformable Convolution Networks（DCN），已经在许多具有挑战性的视觉任务上产生了令人印象深刻的结果。...因此，尽管最近的一些工作研究了变形机制的思想，但由于计算成本高，没有人将其作为构建强大的Backbone(如DCN)的基本构件。...2.2 DCN和Attention 可变形卷积是一种强大的机制，可以处理基于输入数据的灵活空间位置。最近，它已被应用于Vision Transformer。...因此，需要依赖数据的稀疏注意力来灵活地建模相关特征，这也孕育了在DCN中提出的可变形的机制。 然而，简单地在Transformer模型中实现 DCN 是一个重要的问题。...在DCN中，特征图上的每个元素分别学习其offset，其中H×W×C特征图上的3×3可变形卷积的空间复杂度为9HWC。
基于qt语言家的语言切换 Assistant（Qt语言家),类似于MSDN最权威的速应用程序翻译和国际化的工具。...Qt 使用单一的源码树 和单一的应用程序二进制包就可同时支持多个语言和书写系统，有助于软件走向国际化，普度众生。
#5 在Project中Localizations栏位添加要做国际化的语言 ? 比如我们添加中文, 如果只需要国际化字符串 不需要对界面做国际化的话就默认好了 ? 添加的结果: ?...这样Localization.strings会自动添加中文国际化文件 ?...图片国际化是先导入一张图片, 设置为一种语言的国际化 然后导入另外一张图片, 修改为跟上一张同样的名字, 设置为另外一个语言的国际化 剩下的图片一样处理 使用时直接用UIImage imageName...:@""就可以了, 会自动根据系统的语言显示不同的图片 文字国际化 文字实现国际化时候, strings文件的名称必须为Localizable否则只会显示key 所以我们将Localization文件删掉..., 创建Localizable.string 并设置国际化.
Adobe国际认证（基于Αdobe核心技术及岗位实际应⽤操作能力的测评体系）一般指Adobe Certified Professional 培训认证体系（以下简称：Adobe国际认证），是Adobe...公司CEO签发的权威国际认证体系。...Adobe Certified Professional 培训认证体系（Adobe国际认证）是围绕包括选择判断题、情景题、实操题面向设计师、学生、教师及企业技能岗位的国际认证及培训体系，得到国际ISTE...根据创意设计工作者的学习进度和进阶需求，Adobe国际认证分为产品技能认证和职业技能认证两个认证等级。...那Adobe Certified Professional 培训认证体系（Adobe国际认证）又适合哪些人群呢？
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
