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Roaring bitmaps

Array container：在有序数组的第N % 2^16个位置插入N。注意数组是动态分配的，随数据的增加而增加。...校验数值的存在性会随container类型而异 为了校验是否存在整数N，首先获取N的高16位(N % 2^16)，然后用它在Roaring bitmap中找到对应的container。...Array container和bitmap container的存在性校验方式不同： Bitmap container：校验第N % 2^16个bit位是否为1 Array container：使用二分法在有序数组中找到第...下面是在array container中添加数值的函数。可以看到array container并不是预先分配的，它随添加的数值的增加而增加。...loc := binarySearch(ac.content, x) // 如果loc在container中找到x，如果当前container中的数值总数为arrayDefaultMaxSize

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推荐系统遇上深度学习(九十五)-点击率预估中的软频率控制

1、背景 Gemini Native是雅虎主要的收入来源，通过在信息流中插入广告来，并通过多种收费模式如CPM、CPC等来获得广告收入。...橙色曲线中每个点的计算如下： 比如当同一个广告给用户展示第2次时，其平均的点击率是首次展示给用户点击率的80%，当同一个广告给用户展示第3次时，其平均的点击率是首次展示给用户点击率的67%。...2.4 雅虎垂直产品分析（Yahoo vertical） 该部分的数据如下图： 可以看到，不同入口的产品广告点击率都是随广告展示次数的增加而逐渐降低。...在进行频率控制时，我们可以从不同粒度上去进行频次控制。无论何种粒度，广告用Af表示 同样，时间窗口也分多种，如昨天，上一周，上个月，用Tf。...那么某一用户在某一时间窗口内展示同一广告的次数可以表示为fa,u(Af,Tf)。基于次数，首先会进行分箱操作，如如下的分箱操作： 分箱之后，每一箱都会有对应的权重系数w，参数是通过模型学习得到的。

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    北航提出 PTQ4SAM | 一种高效的分割任何模型训练后量化框架,实现了无损精度，速度提高了3.9 倍 !

    随后，在3.2节中，作者提出了一种双峰融合（BIG）策略以消除双峰分布。最后，在3.3节中，作者分析了不同后softmax分布的分歧，并提出了自适应粒度量化（AGQ）。...由于强烈的非对称性，只需一个样本就足以计算符号因子 \mathbf{\gamma} ，如算法1中所述。因此，作者的BIG是高效的，额外的计算负担可以忽略不计。...特别是，在相对较高的位宽设置下，如W6A6，BIG和AGQ策略都能带来性能提升，使量化模型可与全精度模型相媲美。...同时， Query 激活保持了正态分布的不变性，略微将范围从-843 \sim 848减少到-848 \sim 296（第2行）。直观地说，作者的BIG对量化有益，符号操作可以提前执行。...如第3.3节所述，较小的 \tau 可以更好地量化较低的注意力得分。相反，随着 \tau 的增加，较高注意力得分可以以更细粒度的方式进行量化。

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    RepQ带来重参结构新突破 | RepVGG结构真的没办法进行QAT训练吗？

    4 提出的方法 在第4.1节中，作者描述了没有BN层的重参化块的量化策略，并引入了一个通用的RepQ训练框架。对于具有BN层的块，作者在第4.2和4.3节中提供了两种不同的扩展。...如果移除批标准化，会导致显著的性能下降。由于作者旨在提供一个适用于各种重参化的通用量化策略，作者研究如何在QAT中处理批标准化。 第一个选项是在训练期间将BN与前一个卷积层融合，如本节所述。...通过将BN与前一个卷积层融合，作者减少了将合并权重任务简化为第4.1节中描述的无BN情况。作者称这种变体为作者的RepQ-BN。...，在算法1中，卷积运算符被计算了两次，第一次是在第1行，然后又在第7行。...局限性 Re-parameterization和RepQ的主要局限性是增加了训练时间（TT）。让作者以ResNet-18用两种不同的块（ACNets和OREPA）重参数化为例。

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    CVPR 2024 | LORS算法：低秩残差结构用于参数高效网络堆叠，参数少、成本低、内存小

    本文关注的问题：如何在减少所需参数量同时享受堆叠好处？注意到堆叠解码器具有相同结构和相似功能，这表明它们参数之间应该有一些共性。然后由于它们输入输出有不同分布，因此它们参数也必须有独特的方面。...共享模块可用于所有模块，并由它们联合训练，而私有模块中参数在每个模块中单独拥有。...实验 训练超参数设置 模型训练12或36周期，12周期训练的第8和第11阶段的学习率下降了10倍，36周期训练的第24和第33阶段的学习率下降了10倍。...对于形成每个 \hat{E} 的线性变换权重采用零初始化。 主要实验结果 表2给出了使用LORS与没有LORS在1x训练方案与COCO数据集上的实验性能比较。...表3显示了AdaMixer + LORS方法在不同backbone和查询数的3×训练方案下的显著性能。可以观察到，所提出的方法在所有backbone、查询数和评估指标上始终优于普通的AdaMixer。

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    Power BI：优化筛选条件

    这个DAX查询运行得更快，但更重要的是，结果只使用了一个数据缓存，包括总计行。图7中第2行物化的缓存只返回大约14行，而在下图（图8）所示的Query Plan窗格中，实际统计到的只有11行。...采用这种优化措施的依据是查询计划可以在存储引擎中创建更高效的计算，从而避免使用表筛选器的语义向公式引擎返回额外的列。...下图（图9）是图7中第2行的xmSQL查询： 数据缓存中不再包含Quantity列和Net Price列，它的基数对应DAX结果的基数。这是理想条件下的最小物化。...使用列而不是使用表所为筛选条件是实现这一效果的关键步骤。 2.1.3 小结 （1）在可能的情况下，CALCULATE/CALCULATETABLE函数的筛选器参数应该始终筛选列，而不是表。...（2）应该始终关注存储引擎查询返回的行。当它们的数量远远大于DAX查询结果中包含的行数时，这其中可能会包含一些额外的计算开销。

    1.2K10

    SambaMOTR: 用于复杂场景下多目标跟踪的自回归线性时间序列模型 ！

    然而，如何在每个跟踪片段内建模长程依赖性，以及跟踪片段之间的相互依赖性和相关的时间遮挡仍是一个关键的开放性研究问题。...与之前的方法在遮挡期间冻结跟踪 Query 不同，MaskObs利用时间和空间上下文（即过去的行为和与其他跟踪lets之间的相互依赖关系）更准确地预测目标的的未来状态。...如第3.2节所述， Query 传播模块作为输入接收解码器输出嵌入，并输出精化的跟踪器 Query 。SambaMOTR通过考虑时间信息和跟踪器之间的交互，扩展了这一范式。...作者还在附录中提供了更多的消融实验。 定性结果可以在图1和匿名项目页面https://anonymous-samba.github.io/中找到。...（林等人，2014年）预训练权重初始化。

    91710

    IceFormer | 加速 Transformer 模型即插即用，无需重新训练，更快的推理速度，CPU 上也能部署 LLM ！

    如图所示，Transformer计算了每个 Query q_{i} 和键 k_{j} 可能组合的注意力权重 a_{ij} （第1阶段）并彻底枚举每个 Query 的所有值向量 v_{j} （第2阶段）...., 2015）将token分组到块中，并随后只关注与每个 Query 在同一块中以及相邻块中的token，从而可以关注不同输入序列的不同token集。...\mathbf{S} 中第 i 行第 j 列的条目，表示为 s_{i,j} ，代表第 i 个 Query 是否允许关注第 j 个键——如果为1，则允许；如果为0，则不允许。...这似乎是一个先有鸡还是先有蛋的问题：作者如何在不将它们与所有其他注意力权重进行比较的情况下知道哪些注意力权重是最高的？...大多数基于随机特征的模型，如LARA和Nystromformer，将不同的标记分组成不同的簇，称为地标。

    90910

    别再掉进RAG的“幻觉”陷阱：3个检索增强生成的实战优化技巧

    更讽刺的是，当团队盲目增加检索文档数量时，幻觉率反而上升37%（见第5节数据）。本文将打破"更多数据=更好效果"的思维定式，从工程实践角度提供可量化的解决方案。..."数据需核实"（技巧二）反馈层：当用户追问"数据来源"时，自动触发文档时效性检查（技巧三）4.3关键问题与解决方案问题1：财报版本混淆现象：系统混合2022年修正版和2023年快报数据解决：在多粒度过滤中增加...首先用spaCy提取响应中的关键实体（第13-24行），然后计算这些事实与上下文的语义相似度（第29-31行）。当相似度在金融场景中需调整实体类型（第16行），并将阈值设为0.65；在测试环境运行时，建议与人工评估结果对比校准阈值。...在实时性要求极高的场景（如客服），如何实现亚秒级的反馈优化？除本文方法外，你认为哪些新兴技术（如MoE）能从根本上解决RAG幻觉？

    28310

    视觉注意力机制 | Non-local模块与Self-attention的之间的关系与区别？

    在计算机视觉中，很多领域的相关工作(例如，分类、检测、分割、生成模型、视频处理等)都在使用Soft Attention，这些工作也衍生了很多不同的Soft Attention使用方法。...Self-Attention是从NLP中借鉴过来的思想，因此仍然保留了Query, Key和Value等名称。...proj_query中的第i行表示第i个像素位置上所有通道的值。 ?...Energy中的第(i,j)是将proj_query中的第i行与proj_key中的第j行点乘得到。...这是由于attention中每一行的权重之和为1，是原特征图第j个位置对第i个位置的权重，将其转置之后，每一列之和为1；proj_value的每一行与attention中的每一列点乘，将权重施加于proj_value

    5.4K11

    资源 | 吴恩达deeplearning.ai第四课学习心得：卷积神经网络与计算机视觉

    第 2 课：卷积的工作原理 吴恩达解释了如何实现卷积算子，并展示了它如何对图像进行边缘检测。他还介绍了其他滤波器，如 Sobel 滤波器，它赋予边缘的中心像素更多权重。...吴恩达还介绍道：滤波器的权重不应该手动设计而应使用爬山算法（如梯度下降）学得。 第 3 课：为什么使用卷积网络？ 关于为什么卷积网络在图像识别任务中表现如此好这个问题，吴恩达给出了多个哲学原因。...第 7 课：使用迁移学习 使用 GPU 从头开始训练大型神经网络，如 Iception 可能需要数周时间。...因此，我们需要下载预训练网络中的权重，仅仅重训练最后的 softmax 层（或最后几层），以减少训练时间。原因在于相对靠前的层倾向于和图像中更大的概念相关——如边缘和曲线。...第 8 课：如何在计算机视觉竞赛中获胜 吴恩达认为我们应该独立训练一些网络，平均它们的输出结果以获取更好的性能。数据增强技术——如随机裁剪图片、水平翻转和垂直轴对称调换也可以提升模型性能。

    93170

    大模型应用：近似最近邻搜索（ANN）算法驱动向量数据库的高效检索.29

    当海量的文本、图像、音频数据被转化为高维向量后，如何在毫秒级时间内从亿级向量库中找到与查询向量最相似的结果，成为了决定上层应用体验的核心瓶颈。...典型代表：LSH、Multi-Probe LSH3.2.1 LSH 的核心步骤步骤 1：选择合适的局部敏感哈希函数（如余弦距离哈希、欧氏距离哈希）；步骤 2：用多个哈希函数对所有向量进行哈希，将向量分配到不同的哈希桶中...索引参数（如 HNSW 的ef参数、M参数）；核心要求：在大多数业务场景下，召回率需达到 95% 以上，才能保证应用效果。...的 “超球体检索” 特性，橙色半透明圆随近邻检索逐步扩大，直观体现 “包裹近邻向量” 的逻辑；动图效果：红色星号为查询点，不同颜色代表不同簇，橙色点逐帧显示近邻，橙色圆为检索超球体，半径随最远近邻距离扩大...从树结构的朴素尝试，到哈希算法的快速映射，再到图结构算法的精准高效，ANN 技术的演进始终围绕着 速度与精度的平衡。

    24010

    如何在Ubuntu 14.04第1部分上查询Prometheus

    在本教程之后，您将了解如何根据维度，聚合和转换时间序列选择和过滤时间序列，以及如何在不同指标之间进行算术运算。在后续教程中，我们将基于本教程中的知识来介绍更高级的查询用例。...这可以确保您不会意外地从不同的工作中选择具有相同名称的指标（当然，除非这确实是您的目标！）。虽然我们仅在本教程中监视一个作业，但我们仍将在以下大多数示例中按作业名称进行选择，以强调此练习的重要性。...demo"}[15m]) 结果应如下所示： 我们现在知道如何计算具有不同平均行为的每秒速率，如何在速率计算中处理计数器复位，以及如何计算仪表的导数。...第6步 - 聚合时间序列 在本节中，我们将学习如何聚合单个系列。 Prometheus收集具有高维细节的数据，这可能导致每个度量标准名称的许多系列。...count：计算聚合组中的序列总数。 您现在已经学会了如何聚合系列列表以及如何仅保留您关心的维度。 第7步 - 执行算术 在本节中，我们将学习如何在Prometheus中进行算术运算。

    3.3K00

    语言模型自我反思推理能力：预训练阶段早现端倪，以引入错误测试，OLMo-2-7B模型展现自我纠正实力 !

    例如，Gsm8k-P1atinum在图3中显示，随着预训练的增加，不同参数数量的模型通过显式反思错误来解决大多数任务实例。...在场景A中，模型通过隐式反映来提高准确率；在场景B中，模型通过构造进行显式反映，从而显著提高性能。Wait的设置在隐式反映时表现如A，在显式反映时表现如B。...这是因为该触发器以随预训练程度增加的速率激发显式反思，并且它也达到了相应的-triggered模型所取得的性能，如前所述，作者选择这种模式来强调中存在错误。...所有六个任务的详细结果可以在附录D中找到。 5.4 可以用训练时间换取测试时的计算量 作者研究了增加训练时间计算投入与在测试时间达到下游任务可比精度所需的相应支出之间的权衡。...如图6所示，随着训练时计算量的增加，在OLMo-2-32B预训练权重中，测试时计算需求减少。

    36510

    经典机器学习算法回顾之Boost框架

    在整个西海岸的小伙伴都跑到Vegas去听周董地表最强的演唱会的时候，淡定的包子君将带大家来快速回顾一下经典 Boost 机器学习算法。 ?...它和一般的 Bagging 投票方法相比较，它们的相同点都是累加弱模型，但区别是在投票模型中， 每一个弱模型都是预测最终结果的（通过不同Groups的features），而 Boost 框架中的第k个弱模型是预测前面...N是总共训练样例的数目， L是 Loss 函数。在优化时，我们采取迭代增加弱模型的方法, 用第m个模型去拟合每次前面m-1模型和的残差。...Ada-Boost 会通过Boost 框架从K个弱分类器中找到M个最佳弱分类器并分配其权重来优化一个指数型损失函数。...为了选择第m个弱分类器及其权重，我们先假设已经得到了前面m-1个，于是损失函数成为： ? 我们通过尝试M个不同的弱分类器，假设 ?

    1.6K30

    从零理解Transformer：原理、架构与PyTorch逐行实现

    在设计位置编码时，遵循三个重要假设： ​​确定性原则​​：每个位置的编码应该是确定的数字，不同序列中相同位置的编码必须一致。...第N层: xₙ = x₀ + Σᵢ₌₁ⁿ Fᵢ(xᵢ₋₁)初始位置信息x₀始终存在于每一层的输出中，确保了位置信息不会随网络深度增加而消失。...参数共享旨在让模型学会"如何处理特征"的通用能力，而非"如何处理第x个位置特征"的特定能力。FFN实现embedding相同位置不同维度间的融合，注意力机制负责位置间信息交流。...注意力计算结果是对Value的加权求和，权重基于Query和Key的相似度计算。先计算Query与每个Key的相似度，经Softmax归一化得到权重，再将权重与对应Value加权求和。...在Transformer中，不同注意力机制的QKV来源和映射方式不同：编码器层：QKV均由word embedding加position encoding后，通过三个独立线性映射得到解码器自注意力层：同样由目标句子

    5.2K21

    【Pytorch基础】梯度下降算法

    ,w_n,x), 有多个未知权重，如此一来即使你知道每个权重的取值在 [a,b] 内，枚举的时间复杂度也是 O((b-a)^n) 级别的。复杂度随权重数量指数级增长，这当然是不可接受的。...为正时权重减少 增加的绝对值大小取决于 \alpha , 称为学习率（一般来说取小一点好） 如此一来，每一次权重的迭代都朝着当前损失下降最快的方向更新，就称为梯度下降，是赤裸裸的贪心思想。...按照我们对贪心算法的认知来看，当损失函数如上图所示为一个 非凸函数 时，其不一定每次都得到最优解，如它可能陷入如下情况中： 上图所示情况由于学习率很小而算法只顾眼前导致只能收敛于一个局部最优解，而与全局最优解失之交臂...因为在鞍点处梯度为 0，导致 \alpha \frac{\partial cost}{\partial w} 为 0，权重无法继续迭代更新。...梯度下降算法   接下来我们摈弃暴力枚举算法用梯度下降算法来对上篇文章例子中的权重进行更新。

    80710

    Transformer的一家！

    embeddings(L*d)的映射到query,key,value矩阵，而且是输出的线性转化，这些权重都是在训练的时候进行训练的。...step的个数是由额外的sigmoidal halting单元决定的，带有相关的权重矩阵 以及bias , 对于第输入元素在中间步骤处输出一个中止概率: 为了使计算在一个步骤后停止，ACT引入了一个小常数...给定第个token,我们需要计算该token和其它在位置的keys的attention权重，其中定义了第个token第上下文窗口： 增加了一个soft mask函数来控制有效的可调attention...给定attention链接的模式集合,其中记录key位置的集合，第个query向量可以扩展为： 尽管的size是不固定的，是size为的，因此，....在LSH attention中，一个query只可以和在相同的hashing bucket中的位置进行交互，, attention矩阵通常是稀疏的; 使用LSH, 我们基于hash buckets可以对

    95410

    FFAM: 用于解释三维探测器的特征分解激活图 ！

    此外，特征分解技术如主成分分析（PCA）和非负矩阵分解（NMF）可以揭示深层特征中的潜在模式。DFF [3]使用NMF在图像内定位语义概念。...此外，矩阵 的每一行 （其中 ）表示 中不同概念向量的组合权重。使用权重 结合这些概念向量，作者得到 的第 行特征。...因此，将 中的所有权重汇总表示了 Voxel 特征图中第 个 Voxel 特征的重要性，如图1(a)所示。...得到的结果 从全局角度强调具有多个激活概念的点。由于检测网络中的下采样操作， 的粒度通常是粗糙的。因此，需要进一步处理以获得特定于目标且细粒度的激活图，如第3.2节和第3.3节所述。...VEA计算了 GT Mask 与显著图之间的点级交并比（IoU），显著图被阈值化为不同的值。不同目标类别的VEA结果可以在表1中找到。

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