我们将使用optimum-benchmark比较它们的内存消耗，并使用LLM Evaluation Harness比较它们的准确性。...基准内存效率和准确性 对于量化来说我们主要想知道2个结果： 1、节省了多少内存；2、在下游任务中损失了多少准确性 为了回答第一个问题，我将使用Optimum-benchmark，我将使用它来测量量化模型的峰值内存消耗...对于下游任务上的准确性，我选择了3个任务： Winogrande:评估常识性推理的基准。 Arc挑战:一组小学科学问题。 HellaSwag:评估常识性推理的基准。...可以说目前来说量化的极限是4bit，因为使用4bit准确性不会有太多的损失。...论文里面最主要内容是1-bit 的llm的性能与传统llm相当。这意味着我们可以用更少的资源支出达到相似的效率和准确性水平。
研究阶段 寻找实现此想法的方法，我们假设控制AI白板最简单的方法是使用指尖并选择以下手指组合进行控制： ?...然后，我们寻找诸如手部和/或指尖检测器之类的解决方案，这些解决方案将帮助我们快速有效地实施该系统。...2.另一个问题是视频处理速度（帧速率）-平均只有12帧每秒（fps）。Pipeline涉及两个深度神经网络，这并不令人感到意外。不幸的是，这种速度阻止了我们获得平滑的线条和自由绘制。...经过这些操作后，我们需要使用规范化图像为经过重新训练的网络提供数据，以进行正确的推断。 该损失函数，我们用于训练网络是一个组合的交叉熵损失和均方损失。我们使用Adam优化器找到了模型的最佳权重。...我们的准确性和召回率仅略有下降，这对我们的目的而言并不重要。我们很高兴！ 结果运行： ? ?
Azure机器学习服务中的自动机器学习是获取已定义目标特征的训练数据，并通过算法组合和特征选择进行迭代，从而基于训练分数来为你的数据自动选择最好模型的过程。...让我们看看团队如何着手解决这个问题以及自动机器学习如何使整个公司的AI民主化。 ? 为公司确定正确的业务目标 正确的产品组合和库存水平可以取得丰厚的销售额和利润。...寻找正确的数据和流水线 这一切都要从找数据开始。项目经理和数据科学家需要识别包含业务问题答案的已知示例的数据源。 他们寻找以下类型的数据： 与问题相关的数据。...业务主管需要确认最佳模型和流水线以满足业务目标。此外，机器学习解决方案以可接受的准确性回答了把系统部署到生产中的各种问题，以供内部销售的预测应用程序使用。 ?...它还可以运行大量实验并加快迭代速度。自动机器学习如何使你的组织受益？你的团队如何使用机器学习来更紧密地合作从而达到业务目标？ ?
计算机视觉研究院专栏 目标检测被认为是计算机视觉领域中最具挑战性的问题之一，因为它涉及场景中对象分类和对象定位的组合。今天分享这个框架有点陈旧，但精髓！...一、前言 目标检测被认为是计算机视觉领域中最具挑战性的问题之一，因为它涉及场景中对象分类和对象定位的组合。...最近，与其他方法相比，深度神经网络 (DNN) 已被证明可以实现卓越的目标检测性能，其中YOLOv2是基于DNN的最先进技术之一。 目标检测方法在速度和准确性方面。...设计过程通常由人类专家执行，他探索大量网络配置，以在建模精度和参数数量方面为特定任务找到最佳架构。...寻找优化的网络架构目前通常作为超参数优化问题来解决，但这种解决问题的方法非常耗时，而且大多数方法对于大型网络架构来说要么在计算上难以处理，要么导致次优解决方案不够嵌入式使用。
由于使用的工作流程不同，分析的准确性、速度和成本可能有显著差异。因此，研究RNA-seq分析不同步骤的权衡取舍，在成本和性能约束下获得最佳准确性至关重要。...此前的研究大多聚焦于单个RNA-seq分析步骤或有限的一两个步骤，为此，我们提出一种全面的RNA-seq方案，深入研究RNA-seq分析的主要步骤，评估不同步骤算法组合的准确性、效率和一致性，并提出高精度的...在检测SEQC样本中差异表达基因时，DESeq2在不同定量方案下表现最佳；在预测ERCC基因的表达变化时，DESeq2在多数指标上表现最好，但在AUC-30指标上，Cufflinks与Ballgown的组合表现更优...运行时间分析 无比对方法运行速度最快，StringTie-HISAT2组合是最快的基于比对的方法，Tuxedo协议（Cufflinks-TopHat）和长读长方法运行速度较慢。...图8 当前RNACocktail计算流程 讨论 本研究全面分析了RNA-seq分析各步骤，发现工具和计算方法的选择对分析准确性和运行时间影响重大。
研究人员表示，鉴定遗传算法和协同进化算法的性能指标取决于彼此之间的相互作用，是寻找最佳（或接近最佳）AI模型架构的最实用方法，可以适用于任何计算模型。...“只有考虑到尽可能多的可能性，才能确定一种在理论上保证计算准确性的体系结构。” 为此，研究团队评估了函数逼近问题的解决方案，这是AI算法搜索参数以逼近目标函数输出的方式的数学抽象方法。...研究人员认为，最好通过自动搜索来识别模型，使用程序来设计特定任务的AI模型架构。这种搜索中的算法会首先生成用于解决问题的其他候选算法，然后将性能最佳的候选者彼此组合并再次进行测试。...“本文中……可立即应用的结果是鉴定遗传算法，更具体地说，是协同进化算法，其性能指标取决于彼此之间的相互作用，这是寻找最佳（或接近最佳）架构的最实用方法，”论文作者写道。...去年10月，Google推出了AdaNet，这是一种用于组合机器学习算法以获得更好的预测观点的工具。
Vue3 是一种流行的 JavaScript 框架，它引入了全新的组合式 API，在开发大型和复杂的应用程序时提供了更灵活和强大的工具。...本文将详细介绍 Vue3 组合式 API 的特性、用法和最佳实践。...通过组合式 API，我们可以更方便地重用逻辑代码，提高代码的可读性和维护性。setup 函数在使用组合式 API 之前，我们需要先了解 setup 函数。...总结本文详细介绍了 Vue3 组合式 API 的特性、用法和最佳实践。我们学习了 setup 函数、ref、computed、watch、生命周期钩子和自定义 Hook 等概念。...通过使用组合式 API，我们可以更好地组织和复用代码，提高开发效率和代码质量。
的最佳特性。...写入速度是否够快？ 数据保存下来后，是否方便读取？ 保存的数据如何修改？如何支持并发的修改？ 如何原子地修改多条记录？...tidb-server 会解析 MySQL Protocol Packet，获取请求内容，然后做语法解析、查询计划制定和优化、执行查询计划获取和处理数据。...数据写入/读取的速度 PD 不断的通过这两类心跳消息收集整个集群的信息，再以这些信息作为决策的依据。...PD 会对当前正在进行的操作数量进行控制，默认的速度控制是比较保守的，如果希望加快调度(比如已经停服务升级，增加新节点，希望尽快调度)，那么可以通过 pd-ctl 手动加快调度速度。
上的运行速度低于30 FPS。...另一方面，YOLO能以更高的速度（> 60 FPS）和非常好的精度运行。...2.目标检测器一般架构 尽管YOLO是单阶段目标检测器，但也有两阶段目标检测器，如R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN，它们准确但速度慢。...（1）数据增强：可以提高模型的泛化能力。可以进行光度畸变如：调整亮度、饱和度、对比度和噪点，或者对图像进行几何变形，例如图像旋转、裁剪等。这些技术都是BoF的明显示例，有助于提升检测器的准确性。 ?...3.2 Bag of specials（BOS） 定义：仅会增加少量推理成本，但可以显著提升目标检测器准确性的插件模块和后处理方法[5]。
通过端口扫描渗透测试人员或漏洞猎人可以确定在目标主机或网络上打开的端口，以及识别在这些端口上运行的服务。 然而，有个问题就是如何在网络端口扫描期间寻找速度和准确度之间的平衡点？...在渗透测试期间，他们的时间非常有限，往往需要在规定的时间内完成测试任务；而在bug bounty中，总会有人和你抢着发现并提交bug。这些原因也迫使我们在端口扫描期间优先考虑其速度而非准确性。...解决方案 以下是基于PROS的解决方案： 1.将Nmap的准确性及其功能与Masscan的速度相结合。 2.使用Masscan执行初始端口扫描，以识别打开的端口和具有打开端口的主机。...测试用例 对于这项研究，两种工具都有自己的测试用例，这些测试用例是每种工具中可用的不同选项的变体。这些测试用例旨在解决工具存在的缺点，并利用它们的优点来找到速度和准确性之间的平衡点。...总结 虽然这项研究提供了一种如何在网络端口扫描期间寻找速度和准确度平衡的方法，但大家不应将此视为100％可靠。由于我个人的时间和预算有限，研究期间排除了诸多因素。
预测蛋白质功能对于了解生命过程，疾病预防以及寻找新靶点都至关重要。...其融合了蛋白质的二级结构特征，序列和相关的同源信息，避开了直接使用三维结构的时间耗费。其预测性能超过了目前最先进的算法，预测速度也快了5倍，非常适用于大规模测序数据。...和state-of-the-art 方法的比较 DeepSS2GO算法不仅在提升CAFA3数据集上的预测性能方面超越了可比方法，还显著提高了处理速度。...结果显示，同时使用所有三个模块可以获得最佳结果，尤其在MFO、CCO和BPO方面。单独使用ss8模块能够取得最佳的AUPR分数，而Diamond模块在Fmax值方面表现最佳。...另外，与仅使用aa模块相比，aa+Diamond和ss8+Diamond的组合更有优势。
了解你的需求： 确定你希望提升效率的具体领域和任务。这可以是任何事情，从日常的时间管理到自动化重复性工作的流程。2. 寻找合适的AI工具或平台： 根据你的需求，寻找适合的AI工具或平台。...选择合适的算法和模型： 在开发AI系统时，选择合适的算法和模型非常重要。不同的算法和模型具有不同的复杂度和性能。在选择时要考虑到任务的特点和需求，并进行实验和比较以找到最佳的选择。2....良好的数据预处理和特征工程可以减少噪音和冗余信息，提高模型的准确性和效率。3. 并行计算和分布式计算： AI系统通常需要大量的计算资源。...硬件优化： AI系统的性能还受到硬件设备的限制。选择适当的硬件设备和配置，如GPU加速器或专用AI芯片，可以提高系统的运行速度和效率。6....自动化超参数调整： 调整模型的超参数是改善AI性能的重要步骤。使用自动化超参数调整技术，如网格搜索、贝叶斯优化或遗传算法，可以自动搜索最佳的超参数组合，从而提高模型的性能和效率。
该算法灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为，通过模拟这种行为来解决组合优化问题。 基本原理 蚁群算法的基本思想是利用蚂蚁在路径上留下信息素，并根据信息素浓度选择路径，从而找到最优或近似最优解。...局部搜索机制：通过局部调整路径中的节点顺序来寻找更短的路径，不仅可以提高解的质量，还可以显著提高算法的收敛速度。...运行时间长：尽管有研究提出改进算法以提高优化速度，但蚁群算法在实际应用中仍然存在运行时间长的问题。 在实际应用中，蚁群优化算法的性能如何评估，特别是在处理大规模问题时的效率和准确性？...效率与准确性 蚁群优化算法在处理大规模问题时的效率主要体现在以下几个方面： 并行化实现：通过并行化实现和分布式计算平台，可以显著提高算法的执行速度和处理能力。...结论 总体而言，蚁群优化算法在处理大规模问题时表现出色，尤其是在并行化实现和分布式平台的支持下，其效率和准确性得到了显著提升。
另外，如果你想要一个通过组合你正在使用的数据的变量来工作的算法，简单的PCA可能不是你使用的最佳工具。接下来，你可以有一个概率模型或一个非概率模型。...三、监督学习：回归 回归是一种机器学习算法，其结果被预测为一个连续的数值。这种方法通常用于银行、投资和其他领域。 在这里，你需要对速度和准确性做出取舍。...如果你正在寻找速度，你可以使用决策树算法或线性回归算法。 决策树 决策树是一个类似树形数据结构的流程图。在这里，数据根据一个给定的参数被连续分割。每个参数允许在一个树节点中，而整个树的结果位于叶子中。...当你有大量的数据（和处理能力），并且准确性对你很重要时，你几乎肯定会利用神经网络。 这种算法有很多应用，例如释义检测、文本分类、语义解析和问答。...四、监督学习：分类 与回归方法一样，你选择的结果是偏向于速度还是准确性。 如果你在寻找准确性，你不仅可以选择核支持向量机，还可以使用之前提到的其他算法，如神经网络、梯度提升树和随机森林。
Azure机器学习服务中的自动机器学习是获取已定义目标特征的训练数据，并通过算法组合和特征选择进行迭代，从而基于训练分数来为你的数据自动选择最好模型的过程。...让我们看看团队如何着手解决这个问题以及自动机器学习如何使整个公司的AI民主化。 为公司确定正确的业务目标 正确的产品组合和库存水平可以取得丰厚的销售额和利润。...寻找正确的数据和流水线 这一切都要从找数据开始。项目经理和数据科学家需要识别包含业务问题答案的已知示例的数据源。 他们寻找以下类型的数据： 与问题相关的数据。...业务主管需要确认最佳模型和流水线以满足业务目标。此外，机器学习解决方案以可接受的准确性回答了把系统部署到生产中的各种问题，以供内部销售的预测应用程序使用。...它还可以运行大量实验并加快迭代速度。自动机器学习如何使你的组织受益？你的团队如何使用机器学习来更紧密地合作从而达到业务目标？
作者：Edison_G 目标检测被认为是计算机视觉领域中最具挑战性的问题之一，因为它涉及场景中对象分类和对象定位的组合。今天分享这个框架有点陈旧，但精髓！...一、前言 目标检测被认为是计算机视觉领域中最具挑战性的问题之一，因为它涉及场景中对象分类和对象定位的组合。...最近，与其他方法相比，深度神经网络 (DNN) 已被证明可以实现卓越的目标检测性能，其中YOLOv2是基于DNN的最先进技术之一。 目标检测方法在速度和准确性方面。...设计过程通常由人类专家执行，他探索大量网络配置，以在建模精度和参数数量方面为特定任务找到最佳架构。...寻找优化的网络架构目前通常作为超参数优化问题来解决，但这种解决问题的方法非常耗时，而且大多数方法对于大型网络架构来说要么在计算上难以处理，要么导致次优解决方案不够嵌入式使用。
研究阶段 寻找实现此想法的方法，我们假设控制AI白板最简单的方法是使用指尖并选择以下手指组合进行控制： 然后，我们寻找诸如手部和/或指尖检测器之类的解决方案，这些解决方案将帮助我们快速有效地实施该系统...2.另一个问题是视频处理速度（帧速率）-平均只有12帧每秒（fps）。Pipeline涉及两个深度神经网络，这并不令人感到意外。不幸的是，这种速度阻止了我们获得平滑的线条和自由绘制。...经过这些操作后，我们需要使用规范化图像为经过重新训练的网络提供数据，以进行正确的推断。 该损失函数，我们用于训练网络是一个组合的交叉熵损失和均方损失。我们使用Adam优化器找到了模型的最佳权重。...然后，我们使用三个非常常见的指标，将重新训练的模型与用于第一个原型的模型的性能进行了比较：准确性，精度和召回率。为了确定检测的正确性，我们使用了IOU的值。...我们的准确性和召回率仅略有下降，这对我们的目的而言并不重要。我们很高兴！
使用SHAP优化特征选择，同时调整参数 特征选择和超参数调整是每个机器学习任务中的两个重要步骤。大多数情况下，它们有助于提高性能，但缺点是时间成本高。参数组合越多，或者选择过程越准确，持续时间越长。...我们面临着不同的可能性，最方便的两个是： 结合调优和特征选择； 采用SHAP（Shapley Additive exPlanations）使整个过程更具有加一般化和准确性。...我们尝试搜索最佳参数配置，同时选择带有（和不带有）SHAP 的最佳特征集。我们的实验分为三个试验。给定分类场景中的数据集，我们首先通过优化参数来拟合 LightGBM。...为了让事情更有趣，我们使用了一个不平衡的二元目标和一些具有高基数的分类特征。 参数调优 在这第一节中，我们在我们的训练集上计算一个拟合，只搜索最佳参数组合。...通过配置合适的参数，比如提前停止，或者设置较大的步骤，同时删除较差的功能，可以加快生成速度。在验证集中具有最佳分数的管道将被存储，并准备在推断时使用。 ?
当我们一直在处理数据时，首先是在数据中心，然后是在云中，这些解决方案不适合处理海量数据的高要求任务。网络容量和速度达到极限，需要新的解决方案。这是边缘计算和边缘设备时代的开始。...在本地执行此操作的缺点是硬件不像云中的超级计算机那样强大，并且我们不能在准确性或速度上妥协。 解决方案是使用更强大，更高效的硬件，或减少复杂程度的深度神经网络。...为了获得最佳结果，必须在两者之间取得平衡。 因此，真正的问题是： 为了确定两者的最佳组合，我们将几种最先进的边缘设备与不同的深度神经网络模型进行了比较。...这些结果相当于Google承诺的5.5毫秒和每秒182帧。 尽管此组合的速度很高，但准确性却不高。...准确性获胜者：Jetson Nano 就准确性而言，最佳结果来自Jetson Nano与TF-TRT和EfficentNet-B3的结合，其准确性超过85％。
MS Terminal 支持 Command Prompt 和 PowerShell 的所有优点，基本上命令行已经可以和 Linux 相融合了，除此之外运行命令提示符也是没问题的。...以下是比较有用的一些其他扩展和设置： GitLens 直接在编辑视窗中提供了大量有用的 Git 功能，包括非责任注释和存储库开发功能。...当然，在使用 VS Code 时，你可能会发现其他有用的扩展。请在评论中分享你的发现和设置！ 单击活动栏（Activity Bar）上的「扩展」图标可以访问和安装新扩展和主题。...假如我们编写了一个计算器程序，该程序通过艾兹格·迪科斯彻（Edsger Dijkstra）调度场算法的一种变体来解析中缀符号（infix notation）编写的方程式。...所以在作者看来，Visual Studio Code 是最酷的通用编辑器之一，也是 Python 开发的最佳候选工具。
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