继承是面向对象语言的优秀设计理念,但是滥用继承也会导致一些不必要的麻烦。 当我们写代码要继承某个类的是首先要考虑这些东西, · 子类是否需要父类的大部分功能 · 所要写的类是否能通过继承父类来满足需求
对于下游任务,对大型预训练模型进行微调方法已经被广泛应用于多个领域。但是更新大型预训练模型的整个参数集代价高昂。虽然参数高效迁移学习(PETL)技术可以让预训练骨干网络只更新一小部分参数(比如说只更新2%的参数),但它们使用的内存却只减少了30%。其主要原因是模型参数的梯度计算仍然需要通过预训练的大型骨干模型进行反向传播。为此,本文提出了一种新的PETL技术--Ladder Side-Tuning (LST),在保证性能的情况下,它可以大幅降低训练内存需求。
热烈欢迎各位新朋友,前面写了这么多机器学习的概念解说,原来大家只喜欢我推书呀,真·五味杂陈。今天聊机器学习在数学基础方面的经典推荐。
持续集成(Continuous integration,简称CI),集成指的是开发人员写完代码后将这些代码进行编译、打包等操作为在环境上部署做准备的过程。持续集成就是持续高效的进行集成。那么为什么要进行持续集成呢,这要从项目的开发过程说起。一个项目往往是分模块进行开发,每个人开发一小部分功能,如果等所有功能都开发完进行一次集成和部署那么在程序员开发的过程中很难对系统的整体功能进行测试,那么在开发的过程中很多问题都只能在开发完成后才识别到,此时再进行代码修改代价极高。比如一个哥们写完代码没进行编译就合入了master,则可能会导致master编译不通过。持续集成可以做到在短时间内(一般要求一天可进行多次集成)进行整体代码编译、出包,当然在这个过程中还可以增加安全扫描、二进制文件差异对比等功能,拦截代码在开发过程中存在的问题。
由计算机图形学和AI相结合的领域称为纹理合成,周期性纹理合成比较简单,但是具有结构的纹理合成相当复杂,这篇论文的卖点在于,可以高效地同时把图像的内容和对称信息考虑进来。
从 ControlNet 1.1 开始,我们开始使用标准 ControlNet 命名规则 (SCNNRs) 来命名所有模型,作者希望这个命名规则能够提升用户体验。
在优化有问题的查询时,目标应该是找到一个更优的方法获得实际需要的结果,而不是一定总是要求从MySQL获取一模一样的结果集
云计算概念始于20世纪60年代,如今已经存在了数年,但是在今年,随着云计算的发展,越来越多的公司开始希望利用它提升业务敏捷性,并减少开始。 随着云计算在当前的巨大的需求,部署和管理所需的技能也在增多,未来以下五大职位可能将是一个需求暴增的职业。当然他们的收入也将会迎来暴增。 1. SQL SQL是结构化查询语言,是目前高科技领域应用最广泛的编程语言之一。他经常被用来数据库的查询与沟通,如Oracle和Microsoft SQL Server进行通信。SQL相关的工作将会在未来需求增大。 2. Java Ja
昨日,一位来自欧洲某大学的CV和DL领域的博士生匿名在Reddit上发帖写道,在他周围来自不同实验室和大学的一小群人中,有一些令人震惊的做法,这些做法与提交给顶级ML/CV会议的论文有关。
标题:Multi-Concept Customization of Text-to-Image Diffusion
HDFS是一种分部式的文件系统,在他出现以前就已经存在了很多中分布式文件系统,但是他们都是部署在服务器上,需要高的POSIX接口,同时他们默认服务器是稳定的可以提供大量资源。
HDFS作为Hadoop的分布式文件系统,其在大数据平台当中的地位是显而易见的。面对越来越大规模的数据存储任务,HDFS的高可靠性和高性能依然值得称赞,这也与HDFS的数据读写机制有关。今天的大数据开发分享,我们具体来讲讲HDFS数据写入流程。
Donut Caching是缓存除了部分内容以外的整个页面的最好的方式,在它出现之前,我们使用“输出缓存”来缓存整个页面。 何时使用Donut Caching 假设你有一个应用程序中有像“主页”这种页面,它除了用户登录的用户名以外总是给用户呈现相同的或者很少变化的内容。这时你可能需要缓存大部分的内容。加入你使用“输出缓存”并应用一个VaryByParam UserID来做缓存处理,那么整个页面会为每个访问用户生成缓存,但是这当我们有很大量的登陆用户是就不是一个好的缓存方式了。 为了解决这种问题,Donut
假设你在开发一个大型复杂的微服务架构的应用,微服务架构的目标是将程序设计成一组松耦合的微服务应用,通过持续交付与部署,加速软件开发。
花下猫语:众所周知,Python 是一门动态类型语言,这也是造成它性能较慢的一大原因。如今 Python 也引入了一些类型检查的辅助,那么,类型检查对于提升 Python 代码健壮性,有没有帮助呢?(既然这么问了,那肯定是有的……)
我在Lyft的八年间,很多产品经理以及工程师经常想往我们 app 里添加第三方库。有时候集成一个特定的库(比如 PayPal)是必须的,有时候是避免去开发一些非常复杂的功能,有时候仅仅只是避免重复造轮子。
诸如Copilot、Midjourney、notion等产品通过AI的加持,已经让用户能够充分地在应用层面感受到了便利性。
你的代码糟粕比精华要多得多 新的研究发现,一个程序的核心功能仅在于一小部分封装的代码。 如果你是一个软件开发人员,有人问你,你写的代码中有多少是真正在实现实际功能的,有多少是填充物、无价值的或者只是因为实际运行编程语言所需要的? 95%? 75%? 50%?都不是!新的研究发现,只有大约5%的代码是真正在提供核心功能。 研究人员认为,就像自然语言一样,一些——甚至可能是绝大多数——写下的代码其实对于功能是不起作用的。《stalks of wheat》一文的作者认为,只有一部分代码代表了功能的语义核心,我们
编写一个函数,其作用是将输入的字符串反转过来。输入字符串以字符数组 char[] 的形式给出。
文件参考:https://www.cnblogs.com/tgzhu/p/5788634.html
在本文中,作者证明了masked autoencoders(MAE) 是一种可扩展的计算机视觉自监督学习方法。本文的MAE方法很简单:mask输入图像的随机patch,并重建丢失的像素 。它基于两个核心设计的。
本文主要讲述 HDFS原理-架构、副本机制、HDFS负载均衡、机架感知、健壮性、文件删除恢复机制 1:当前HDFS架构详尽分析 HDFS架构 •NameNode •DataNod
在分布式系统中,经常需要将数据分散到多个节点上以实现负载均衡和高可用性。传统的方法是使用模运算将数据项映射到一个节点,例如,我们可以使用node = hash(data) mod N来决定应该将数据项放在哪个节点上,其中N是节点的数量。
现在,Vue.js 在 Github 上得到的星星数已经超过了 React。这个框架的流行度在不断增长,由于它并没有像 Facebok(React)或 Google(Angular)那样的大公司支持,这种增长让人非常惊讶。
在大型语言模型(LLMs)领域,我们常常听到微调LLMs以遵循指令的话题。但是如何为LLMs提供新知识或领域特定数据呢?通常,LLMs会在数十亿标记上进行常规预训练,一旦有新数据可用,就会重新开始这个过程。然而,新数据引起的分布转移通常会导致在先前数据上性能下降或对新数据适应性差。最新的《Simple and Scalable Strategies to Continually Pre-train Large Language Models》论文提供了一些宝贵的见解,指导如何在新数据上持续预训练LLMs,提出了一种更高效的解决方案是持续对这些模型进行预训练,这比重新训练节省了大量计算资源。
2015年已然过去,2016刚刚开始,回头将目光集中于去年的成就上,以及对将来科学趋势的预测。去年最令人瞩目的一个领域就是深度学习,它是机器学习中越来越流行的一个分支,看起来它会继续向前发展,并会运用
2015年已然过去,2016刚刚开始,回头将目光集中于去年的成就上,以及对将来科学趋势的预测。去年最令人瞩目的一个领域就是深度学习,它是机器学习中越来越流行的一个分支,看起来它会继续向前发展,并会运用到越来越多的行业和领域中。 在过去的一年中,我们有幸通过RE•WORK节目与从事人工智能和计算机科学方面的许多大牛进行交流,我们期待在2016年会晤更多的专家,并向他们学习。 作为Q&A系列的一部分,我们邀请了一些深度学习方面最为资深的人士,来预测深度学习领域未来5年的可能发展情况。 未来5年我们可能看到深度学
灰度发布(Gray Release,也称为灰度发布或金丝雀发布)是指在软件或服务发布过程中,将新版本的功能或服务以较小的比例引入到生产环境中,仅向部分用户或节点提供新功能的一种发布策略。
CSDN授权转载 作者:刘翔宇 网站: http://www.csdn.net 2015年已然过去,2016刚刚开始,回头将目光集中于去年的成就上,以及对将来科学趋势的预测。去年最令人瞩目的一个领域就是深度学习,它是机器学习中越来越流行的一个分支,看起来它会继续向前发展,并会运用到越来越多的行业和领域中。 在过去的一年中,我们有幸通过RE•WORK节目与从事人工智能和计算机科学方面的许多大牛进行交流,我们期待在2016年会晤更多的专家,并向他们学习。 作为Q&A系列的一部分,我们邀请了一些深度学习方面最为资
2015年已然过去,2016刚刚开始,回头将目光集中于去年的成就上,以及对将来科学趋势的预测。去年最令人瞩目的一个领域就是深度学习,它是机器学习中越来越流行的一个分支,看起来它会继续向前发展,并会运用到越来越多的行业和领域中。 在过去的一年中,我们有幸通过RE•WORK节目与从事人工智能和计算机科学方面的许多大牛进行交流,我们期待在2016年会晤更多的专家,并向他们学习。 作为Q&A系列的一部分,我们邀请了一些深度学习方面最为资深的人士,来预测深度学习领域未来5年的可能发展情况。 未来5年我们可能看到深
前两天,一位群里的朋友找我聊,面试中被问到性能优化手段该如何回答,今天我们就聊聊。本文主要侧重于理论分析,我们从整体上看一下 Java 性能优化都有哪些可以遵循的规律。
在文本分类中,特征选择是选择训练集的特定子集的过程并且只在分类算法中使用它们。特征选择过程发生在分类器的训练之前。
随着互联网行业的高速发展,人们获取信息的方式越来越多。人们对信息获取的有效性和针对性的需求随之出现,推荐系统也应运而生。推荐系统就是互联网时代的一种信息检索工具,推荐系统的任务就是连接用户和信息,创造价值。
11 月 12 日,一篇由 Facebook AI 研究院完成、何恺明一作的论文《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》成为了计算机视觉圈的热门话题。
晚上加班整理了一下这些年(从2010年就开始使用了)FlowPortal.Net BPM的使用情况,希望能从用户、流程、申请、效率、价值等角度做一些可视化的分析。发现几点有趣的现象。
随着GPT-4的架构被知名业内大佬「开源」,混合专家架构(MoE)再次成为了研究的重点。
上次在iteye(以前叫javaeye,上面的大牛很多,竟然被烂的csdn收购了,想不通)上看了一篇女Java软件工程师写的文章,说的是会SSH框架是低薪的代名词,呵呵,我不太赞成这个观点的。 文章分析现在随便在街上逮个JAVA软件开发者,都说精通SSH三大框架,不管是应届生还是老鸟的个人简历上都写着精通SSH框架,MVC思想。貌似会个框架整合就牛逼哄哄的,且不论这些框架使用和理解怎么样,Java基础怎么样呢,面向对象思想到不到家呢。听说仅仅精通Javascript的在IBM的年薪是25w,这是我们Java
论文「Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners」证明了 masked autoencoders(MAE) 是一种可扩展的计算机视觉自监督学习方法。
正如Wired报告的那样,黑客正在使用部分Sonos及Bose扬声器正在利用他们发出幽灵般的声音。 📷 趋势科技的研究人员发现,某些型号的Sonos和Bose扬声器存在安全漏洞。正如Wired报告的那样,黑客正在使用部分Sonos及Bose扬声器正在利用他们发出幽灵般的声音。Alexa命令以及... Rick Astley也被黑客利用。 📷 报告显示,实际上只有Sonos和Bose两家公司的一小部分扬声器受到影响,包括一些Sonos Play:Sonos One和Bose SoundTouch。黑客只需要将
应用服务器中的最小和最大 JVM Heap 空间配置将会影响系统的性能。Confluence 管理员可能希望对默认的配置进行修改,基于你系统的负载不同配置情况也会有所不同,请参考页面 Server Hardware Requirements Guide 页面中的内容。这个页面只提供了配置所需要的参考并不是为了你的配置提供需要遵守的规则。因此系统管理员可以用这个文档作为开始的内容,希望我们能够为你提供一些指引。
Dynamic Language Runtime(DLR)。DLR和IronPython全部开源,如果你微软这样的动作吃惊,请看看Microsoft 的 OpenSource Licence,可以到codeplex下载。新的动态语言运行时(Dynamic Language Runtime,DLR)向CLR中加入了一小部分核心特性,使之得到显著改善。它向平台中加入了一系列明确为动态语言需求所设计的服务,包括同享的动态类型系统、标准托管模型(Standard Hosting Model),以及轻松生
TLDR:今天跟大家分享一篇通过利用聚类算法来操纵物品嵌入特征以此针对联邦推荐场景进行非定向攻击的工作,随后作者针对这一攻击又提出了一种基于一致性的对应防御机制,该论文已被AAAI2023接收。接下来让我们具体看看所提算法是如何工作的吧。
1、硬件错误是常态,而非异常情况,HDFS可能是有成百上千的server组成,任何一个组件都有可能一直失效,因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS的核心架构目标。 2、跑在HDFS上的应用与一般的应用不同,它们主要是以流式读为主,做批量处理;比之关注数据访问的低延迟问题,更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3、HDFS以支持大数据集合为目标,一个存储在上面的典型文件大小一般都在千兆至T字节,一个单一HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。 4、 HDFS应用对文件要求的是write-one-read-many访问模型。一个文件经过创建、写,关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问 题,使高吞吐量的数据访问成为可能。典型的如MapReduce框架,或者一个web crawler应用都很适合这个模型。 5、移动计算的代价比之移动数据的代价低。一个应用请求的计算,离它操作的数据越近就越高效,这在数据达到海量级别的时候更是如此。将计算移动到数据附近,比之将数据移动到应用所在显然更好,HDFS提供给应用这样的接口。 6、在异构的软硬件平台间的可移植性。
随着语言模型不断扩展到前所未有的规模,对下游任务的所有参数进行微调变得非常昂贵,PEFT方法已成为自然语言处理领域的研究热点。PEFT方法将微调限制在一小部分参数中,以很小的计算成本实现自然语言理解任务的最先进性能。
Android Jetpack 是一系列助力您更容易打造优秀 Android 应用的工具和组件。
程序员现在已经使用了CMake和Make了很久。当您加入大公司或开始使用大型代码库开发项目时,您需要处理所有这些构建。你必须看到这些“CMakeLists.txt”文件浮动。你应该在终端上运行“cmake”和“make”命令。很多人只是盲目地按照指示,不是真的关心为什么我们需要以某种方式做事情。这个整个构建过程是什么,为什么它这样构造?CMake和Make之间有什么区别?有关系吗?可以互换吗? 事实证明,它们是完全不同的。了解他们之间的区别是非常重要的,以确保您不会陷入困境。在分析之前,先看看它们是什么。 make 我们设计软件系统的方式是我们首先编写代码,然后编译器编译并创建可执行文件。这些可执行文件是执行实际任务的可执行文件。“Make”是从程序的源文件中控制程序的可执行文件和其他非源文件的生成工具。 “Make”工具需要知道如何构建程序。它了解如何从名为“makefile”的文件构建程序。这个makefile列出了每个非源文件以及如何从其他文件中计算它。编写程序时,应该为其编写一个makefile,以便可以使用“Make”来构建和安装程序。简单的东西!如果您不明白,请再次阅读该段落,因为下一部分重要。 为什么我们需要“Make”? 我们需要“Make”的原因是因为它使最终用户能够构建和安装您的软件包,而无需了解其操作的详细信息。每个项目都有自己的规则和细微差别,每当你有一个新的合作者,它都会变得非常痛苦。这就是我们有这个makefile的原因。构建过程的细节实际上记录在您提供的makefile中。根据哪些源文件已更改,“自动”自动显示需要更新的文件。它还自动确定更新文件的正确顺序,以防一个非源文件依赖于另一个非源文件。 每当我们改变系统的一小部分时,重新编译整个程序将是低效的。因此,如果您更改了一些源文件,然后运行“Make”,它不会重新编译整个事情。它仅更新直接或间接依赖于您更改的源文件的那些非源文件。很整洁!“Make”不限于任何特定语言。对于程序中的每个非源文件,makefile指定了用于计算它的shell命令。这些shell命令可以运行一个编译器来产生一个对象文件,链接器生成一个可执行文件,以便更新一个库,Makeinfo格式化文档等。“Make”不仅限于构建一个包。您还可以使用“Make”来控制安装或卸载软件包,为其生成标签表, CMake的 CMake代表跨平台制作。CMake识别哪个编译器用于给定类型的源。如果您不知道,您不能使用相同的编译器来构建所有不同类型的源。您可以在每次建立项目时手动执行,但这将是乏味和痛苦的。CMake为每种类型的目标调用正确的命令序列。因此,没有明确指定像$(CC)这样的命令。 为了编码真正想要血液细节的垃圾,请继续阅读。如果你不是所有的,你可以跳到下一节。处理包含头文件,库等的所有常见的编译器/链接器标记都被平台独立的和构建系统无关的命令所取代。调试标志包括将变量CMAKE_BUILD_TYPE设置为“调试”,或者在调用程序时将其传递给CMake: cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE:STRING =调试。 CMake还提供平台独立包含'-fPIC'标志(通过POSITION_INDEPENDENT_CODE属性)和许多其他。尽管如此,还可以通过CMake以及Makefile(通过使用COMPILE_FLAGS和类似属性)手动实现更为模糊的设置。当然,当第三方库(如OpenGL)以便携式的方式被包含时,CMake真的开始闪耀。 有什么不同? 如果您使用Makefile,即在命令行中键入“make”,则构建过程有一个步骤。对于CMake,有两个步骤:首先,您需要设置构建环境(通过在构建目录中键入cmake <source_dir>或运行某些GUI客户端)。根据您选择的构建系统(例如,在Windows上的Make on * nix,VC ++或MinGW等),这将创建一个makefile或相当的东西。构建系统可以作为参数传递给CMake。但是,CMake根据您的系统配置做出合理的默认选项。其次,您在选定的构建系统中执行实际构建。 我们将在这里跳入GNU构建系统领域。如果你不熟悉,这一段可能看起来像是jibber-jabber给你。好的,现在我给了法定的警告,我们继续吧!我们可以比较CMake和Autotools。当我们这样做时,我们可以看到Make的缺点,它们构成了Autotools创建的原因。我们还可以看到CMake对Make的明显优势。Autoconf解决了一个重要的问题,即可靠地发现系统特定的构建和运行时信息。但这只是便携式软件开发中的一小部分。为此,GNU项目开发了一套集成的实用工具来完成Autoconf开始的工作:GNU构建系统,其最重要的组件是Autoconf,Automake和Libtool。 “做”不能这样做,至少没
之前花了很多时间讲排序,也写了些 10 行左右的排序代码,对1个程序员来说很容易写,而且代码很短,不必用专门工具记事本就够了。但排序算法很少会是独立程序更可能是大项目的一小部分。
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