当Google发布其流行的Android操作系统的新版本时，我们希望看到典型的跨代特性和安全性增强功能，从而使体验更加强大和强大。另外，如果幸运的话，我们甚至可以期望会不时看到一些性能提升，因为Google的移动操作系统已经过优化，可以充分利用功能越来越强大的移动平台。
近期，由于图结构数据在现实生活中存在的广泛性与普遍性（例如，在推荐系统中可以用图来表示用户与商品之间的交互、在化学中可以用图来建模分子等等），引起了研究者对将深度学习应用到，推动了图领域的相关研究蓬勃发展。深度学习发展成功的一个主要因素在于模型的深层次架构。然而，图神经网络模型随模型深度增加性能却会较快下降。一种主流研究认为，GNN模型做不深的原因在于过平滑 - 即图卷积网络有赋予相邻节点接近的表示的特点。因此，当图卷积网络的层数无限加深时，所有节点的表征都倾向收敛于同一个点。
在2018年初，互联网领域发现了两大系统漏洞，影响了主要的处理器厂商，这两大漏洞分别是“Meltdown（熔断）”和“Spectre（幽灵）”。这些漏洞是处理器前瞻执行的的漏洞，它允许攻击者读取其各自进程之外(以及潜在的执行)的内存位置，这意味着程序可以在其他软件的内存中读取敏感数据。 为了修复漏洞,Linux内核合并了一个名为KAISER或PTI(页表隔离page table isolation)的补丁，有效地修复了Meltdown攻击。然而，这一补丁会导致性能下降，CPU性能下降了5%到35%(甚至有一
来源：Medium 作者：Mikel Bober-Irizar 编译：刘小芹 【新智元导读】上周爆出的英特尔CPU漏洞门受到很大关注，Linux内核针对Meltdown漏洞出了PIT补丁，但据报告该补丁对性能影响很大。那么它对机器学习任务的影响如何呢？本文作者对神经网络（TensorFlow&Keras）、Scikit-learn、XGBoost等进行了使用和不使用PTI补丁时的性能比较，发现该补丁对性能的影响非常依赖于任务——有些任务不受影响，有些任务的性能下降了40％。 就在上周，互联网爆出两个新的
微软正式确认，“熔毁”和“幽灵”补丁可能导致显著的性能下降，这与之前的想法截然不同。 就在Meltown和Spectre漏洞被爆出之后，许多安全专家认为，相关的补丁会对性能产生重大影响（降低30%），但是英特尔认为，普通用户不会注意到任何差异。 英特尔表示：“这些更新对性能的影响是与工作负载相关，对于一般的计算机用户来说，影响不会太大，随着时间的推移会逐步减轻。” “虽然在处理一些分散的工作任务时，软件更新对性能的影响可能更高，但是测试和软件更新的改进应该可以缓解这种影响。” 英特尔证实，苹果，亚马逊，
【导读】大家好，我是泳鱼。深度学习中的正则化与优化策略一直是非常重要的部分，它们很大程度上决定了模型的泛化与收敛等性能。本文主要以深度卷积网络为例，探讨了深度学习中的三项梯度下降优化算法、五项正则化与七项优化策略。
作者 | Mikel Bober-Irizar 翻译 | 刘畅 编辑 | Donna （备注：KPTI 在计算机中指 Kernel page-table isolation，是一种Linux内核功能，可以减弱安全漏洞带来的影响） 2018新年伊始，互联网公司发现了两个非常严重的新漏洞。这两个漏洞分别是熔毁（Meltdown）和幽灵（Spectre），它们主要会影响几大处理器供应商。 这些漏洞会使攻击者利用处理器在推测性执行时产生的错误，读取（并潜在地执行）其各自进程之外的存储器位置。这意味着，攻击者可以
这是毛主席《十六字令三首》的第二首，描述了在云贵高原和横断山区，极高的落差让山间的江流拥有万马奔腾般的速度和力量，而奔腾的江流又将地貌切割成了雄浑的山脉。
图神经网络在处理基于图数据问题方面取得了巨大的成功，受到了广泛的关注和应用。GNNs通常是基于消息传递的方式设计的，本质思想即迭代地聚合邻居信息，而经过
主要的AWS EC2区域出现性能下降后，Signal随之瘫痪，Xero和Nest则变得有点不稳定。 AWS周日晚上过得并不轻松，其主要的US-EAST-1区域的EC2实例出现了异常。 在太平洋夏令时20点11分，AWS状态页面宣布该平台的主要可用区出现了性能下降的问题。 30分钟后发布的通知声称：“由于进出附加EBS卷的IO被卡住，受影响的可用区内使用EBS卷的现有EC2实例也出现了性能下降。” “由于卷性能下降，受影响的可用区内刚启动的EC2实例可能无法启动。” 在太平洋夏令时21点47分，AWS表
Java虚拟机是一种在许多应用程序中广泛使用的技术，因为它提供了一个跨平台的运行环境。但是，如果不对虚拟机进行适当的调优，它可能会导致应用程序的性能下降或崩溃。在本文中，我们将探讨Java虚拟机调优的一些基本原则、常见的调优技术和示例。
如果前面已经有人来做了，我再做一次性能测试，就要拿着性能的指标和前面的人的性能指标来进行对比。
1. 故事的开始 上周 ActFramework 推出 act-1.8.8-RC4 版本 后, 我兴致勃勃更新了 TFB 性能 PK 项目 到最新版, 经过漫长的 60 小时 ( TFB 的一次运行周期是 60 小时) 等待后终于等来了 .............................................. 噩耗: Act 这次的性能骤然下降, 不同测试的下降范围从 60% 到 90% 不等! 不多说了, 说起来都是泪啊. 先上图吧 (为了更加切合重点, 设置了测试过滤, 只显示 Ja
机器学习的优化（目标），简单来说是：搜索模型的一组参数 w，它能显著地降低代价函数 J(w)，该代价函数通常包括整个训练集上的性能评估（经验风险）和额外的正则化（结构风险）。与传统优化不同，它不是简单地根据数据的求解最优解，在大多数机器学习问题中，我们关注的是测试集（未知数据）上性能度量P的优化。
1. 故事的开始 上周 ActFramework 推出 act-1.8.8-RC4 版本 后, 我兴致勃勃更新了 TFB 性能 PK 项目 到最新版, 经过漫长的 60 小时 ( TFB 的一次运行周期是 60 小时) 等待后终于等来了 .............................................. 噩耗: Act 这次的性能骤然下降, 不同测试的下降范围从 60% 到 90% 不等! 不多说了, 说起来都是泪啊. 先上图吧 (为了更加切合重点, 设置了测试过滤, 只显示 J
退化模型在盲图像超分中起着非常重要的作用，经典的退化模型近聚焦于模糊导致其在现实场景的应用能力有限。BSRGAN与Real-ESRGAN的实用性退化模型为盲图像超分的退化模型研究掀开了新的篇章，极大程度提升了图像超分在现实场景的应用。
目前深度学习模型多采用批量随机梯度下降算法进行优化，随机梯度下降算法的原理如下:
梯度下降是一种优化算法。通过调整网络的参数，使网络的预测值与网络的实际/期望值之间的差异尽可能小，可以改善神经网络的性能。梯度下降采用参数的初始值，并使用基于演算的操作将其值调整为使网络尽可能精确的值，是优化神经网络性能的主要方法。
论文链接：https://doi.org/10.1162/tacl_a_00638
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 转自：博客园 作者：jasonfreak 连接：http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5720137.html 1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解 2 如何调参？ 2.1 调参的目标：偏差和方差的协调 2.2 参数对整体模型性能的影响 2.3 一个朴实的方案：贪心的坐标下降法 2.3
---- Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解 2 如何调参？ 2.1 调参的目标：偏差和方差的协调 2.2 参数对整体模型性能的影响 2.3 一个朴实的方案：贪心的坐标下降法 2.3.1 Random Forest调参案例：Digit Recognizer 2.3.1.1 调整过程影响类参数 2.3.1.2 调整子模型影响类参数 2.3.2 Gradient Tree Boosting调参案例：Hackat
在分布式系统中，我们知道CAP定理和BASE理论，数据的安全和性能是负相关的，数据的安全性提高了，那他的性能就会下降，相关，他的性能提高了，数据的安全性就会下降。我们从几个中间件来讨论这个问题。
大规模预训练的Vision TRansformer，如ViT, CvT和Swin，由于其高性能和下游任务的优越性能，最近引起了极大的关注。然而，它们通常涉及巨大的模型尺寸和大量的训练数据。例如，ViT需要使用3亿张图像来训练一个带有6.32亿参数的巨大模型，才实现了图像分类的最先进性能。同时，Swin使用2-3亿个参数，并在ImageNet-22K上进行了预训练，以在下游检测和分割任务上取得良好的性能。
很多人认为, 普通表改成分区表, 能提高性能. 这个观点在某些情况下成立, 某些情况下不成立.
n是批量大小(batchsize)，η是学习率(learning rate)。可知道除了梯度本身，这两个因子直接决定了模型的权重更新，从优化本身来看它们是影响模型性能收敛最重要的参数。
编译 | AI科技大本营 参与 | 林椿眄 编辑 | 谷 磊 对于许多具有挑战性的现实问题，深度学习已经成为最有效的解决方法。 例如，对于目标检测，语音识别和语言翻译等问题，深度学习能够表现出最佳的性能。许多人认为深度神经网络(DNNs)是一种神奇的黑盒子，我们只需要输入一堆数据，网络就能够输出我们所要的解决方案！但是，在实践中我们往往会碰到更多、更复杂的问题。 在设计网络模型并将DNNs应用到一个特定的问题上，往往会遇到很多挑战。对于某一特定的实际问题，我们需要根据实际应用，正确地设计并训练网络
由于训练时间短，越来越多人使用自适应梯度方法来训练他们的模型，例如Adam它已经成为许多深度学习框架的默认的优化算法。尽管训练结果优越，但Adam和其他自适应优化方法与随机梯度下降(SGD)相比，有时的效果并不好。这些方法在训练数据上表现良好，但在测试数据却差很多。
默认情况下是Intel I9，10核，每个核2个threads，共20个CPUs：
首先来说MySQL升级后性能下降，在我从事MySQL DBA这10多年中也遇到几次，而且排查难度比较大。这里给大家提供一个MySQL升级管管理方案供大家参考。内容较长，建议收藏后以方便查阅。
选自arXiv 机器之心编译 在验证集上调优模型已经是机器学习社区通用的做法，虽然理论上验证集调优后不论测试集有什么样的效果都不能再调整模型，但实际上模型的超参配置或多或少都会受到测试集性能的影响。因此研究社区可能设计出只在特定测试集上性能良好，但无法泛化至新数据的模型。本论文通过创建一组真正「未见过」的同类图像来测量 CIFAR-10 分类器的准确率，因而充分了解当前的测试集是否会带来过拟合风险。 1 引言 过去五年中，机器学习成为一块实验田。受深度学习研究热潮的驱动，大量论文围绕这样一种范式——新型学习
最近，谷歌DeepMind和斯坦福的研究人员发现：大模型在处理逻辑推理任务时，问题中信息呈现的顺序对模型的表现有着决定性的影响。
本文将从什么是模型？什么是模型训练？什么是模型微调？三个问题，来展开介绍人工智能基础的模型部分。
学习率（Learning Rate）是机器学习和深度学习中一个至关重要的概念，它直接影响模型训练的效率和最终性能。简而言之，学习率控制着模型参数在训练过程中的更新幅度。一个合适的学习率能够在确保模型收敛的同时，提高训练效率。然而，学习率的选择并非易事；过高或过低的学习率都可能导致模型性能下降或者训练不稳定。
方舟投资(ARK Invest)近日发布了一篇分析报告显示，AI训练成本的提高速度是摩尔定律(Moore’s law)的50倍。摩尔定律是指计算机硬件性能每两年提升一倍。
近日，哈佛大学Preetum Nakkiran等研究者与人工智能研究组织OpenAI的研究者Ilya Sutskever最新研究发现，包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）、残差网络（Residual Networks，ResNets）与Transformers的许多现代深度学习模型均会出现“双下降现象”（Double Descent Phenomenon）：随着模型大小、数据大小或训练时间的增加，性能先提高，接着变差，然后再提高。其峰值出现在一个“临界区”，即当模型几乎无法拟合训练集时。当增加神经网络中的参数数目时，测试误差最初会减小、增大，而当模型能够拟合训练集时测试误差会经历第二次下降。这种效果通常可以通过仔细的正则化来避免。虽然这种行为似乎相当普遍，但我们尚未完全了解其发生的原因，因此这是一个值得进一步研究的重要研究方向。
作者：李加贝 方向：跨模态检索 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/556921577 ACL'20: Emerging Cross-lingual Structure in Pretrained Language Models 这篇论文发表在ACL’20，作者研究了多语言掩码语言建模问题，并详细研究了影响这些模型对跨语言迁移的几个有效因素。 task： natural language inference (NLI), named entity recognition (NE
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在这个国庆假期，微软正式发布了Windows 11系统更新。 想必很多小伙伴已经迫不及待升级了，但是AMD告诉你：请先别着急。 今天，AMD官方发布公告指出：现在的Windows 11对游戏性能有着很大影响。 AMD表示，其部分CPU在新系统中会出现性能下降，在游戏中尤甚，极端情况下性能甚至降低10-15%。 新系统bug波及所有支持Windows 11的Ryzen CPU，以及数据中心的EPYC处理器，部分较新的Athlon也受到影响。 这意
在8.13版本中，我们将标量量化引入到Elasticsearch中。通过使用此功能，用户可以提供浮点向量，这些向量在内部被索引为字节向量，同时在索引中保留浮点向量以进行可选的重新评分。这意味着他们可以将索引内存需求（这是其主要成本）减少四分之一。目前，这是一个可选功能，但我们相信它比索引向量为浮点数提供了更好的权衡。在8.14版本中，我们将默认启用此功能。然而，在此之前，我们希望系统地评估其质量影响。
数据系统的核心就是两件事，读和写，当数据量还少的时候，读写的性能不会有明显区别，随着数据量的增大，读写变成了一个trade-off，当你拥有优秀的写性能时，读数据性能就会下降，反之亦然。下面的四个系统会用尽可能小的语言去概括核心，从读和写两个方面去评价它们。
CVPR2016 code: https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks
告知MySQL5.7.18的使用者分区表使用中存在的陷阱，避免在该版本上继续踩坑。同时通过对源码的讲解，升级MySQL5.7.18时分区表性能下降的根本原因，向MySQL源码爱好者展示分区表实现中锁的运用。
在很多信号处理系统中，并没有信号的先验统计特性，不能使用某一固定参数的滤波器来处理，比如信道均衡、回声消除以及其他因素之间的系统模型等，均采用了调整系数的滤波器，称为自适应滤波器。这样的滤波器结合了允许滤波器系数适应于信号统计特性的算法。
WAL的全称是Write Ahead Logging，它是很多数据库中用于实现原子事务的一种机制，SQLite在3.7.0版本引入了该特性。
---- 新智元报道 编辑：桃子 【新智元导读】大模型涌现能力如何理解？谷歌的最新论文研究了语言模型中的上下文学习，是如何受到语义先验和输入-标签映射影响。 前段时间，OpenAI整出了神操作，竟让GPT-4去解释GPT-2的行为。 对于大型语言模型展现出的涌现能力，其具体的运作方式，就像一个黑箱，无人知晓。 众所周知，语言模型近来取得巨大的进步，部分原因是它们可以通过上下文学习（ICL）来执行任务。 上下文学习是一种过程，模型在对未见过的评估样本执行任务之前，会先接收几个输入-标签对的范例。
不能简单的认为成边缘化，随着科技的进步，智能手机的作用在加大，相比而言电脑使用的频率在下降，虽然在下降但是整体的总量还是非常巨大，像办公企业方面电脑还是必需品，像intel的芯片在全球范围内还是供不应求，所以不能简单的人物PC电脑已经被智能手机边缘化了，有很多人一直存有这种疑问，为什么硬件进步这么快，但电脑运行起来还是很卡顿，主要原因是现在的电脑软件对内存的要求高了很多，只是操作系统本身就已经占据了几个G的内存，更何况是大型的软件。
随着深度学习的不断发展，计算能力得到了深度学习社区越来越多的注意。任何深度学习模型，归根到底都是需要跑在设备上的，而模型对设备性能的要求越低，则能得到越多的运用——千万不能让硬件成为了模型普及的瓶颈！
作者简介 姜宇祥，2012年加入携程，10年数据库核心代码开发经验，相关开发涉及达梦，MySQL数据库。现致力于携程MySQL的底层研发，为特殊问题定位和处理提供技术支持。 前言：希望通过本文，使MySQL5.7.18的使用者知晓分区表使用中存在的陷阱，避免在该版本上继续踩坑。同时通过对源码的分享，升级MySQL5.7.18时分区表性能下降的根本原因，向MySQL源码爱好者展示分区表实现中锁的运用。 问题描述 MySQL 5.7版本中，性能相关的改进非常多。包括临时表相关的性能改进，连接建立速度的优化和
对于后台的多线程处理任务，通常采取以下几种优化措施来防止线程过度竞争导致的性能下降：
这篇论文提出了一种新的方法，利用大型预训练语言模型展示了惊人的上下文学习能力。通过少量的示范输入-标签对，它们可以在没有参数更新的情况下预测未见输入的标签。尽管在性能上取得了巨大成功，但其工作机制仍然是一个开放问题。在这篇论文中，作者将语言模型解释为元优化器，并将上下文学习理解为隐式微调。在理论上，他们发现Transformer的注意力具有梯度下降的双重形式。基于此，他们将上下文学习理解为以下过程：GPT首先根据示范示例生成元梯度，然后将这些元梯度应用于原始的GPT以构建一个ICL模型。通过在真实任务上全面比较上下文学习和显式微调的行为，提供了支持我们理解的实证证据。实验结果表明，从多个角度来看，上下文学习的行为与显式微调类似。受Transformer注意力和梯度下降之间的双重形式启发，作者设计了一种基于动量的注意力机制，类比于带有动量的梯度下降。改进后的性能进一步支持了我们的理解，更重要的是，展示了利用我们的理解进行未来模型设计的潜力。该论文的代码可在\url{https://aka.ms/icl}上找到。
深度学习还没学完，怎么图深度学习又来了？别怕，这里有份系统教程，可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。
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