机器学习开发的最终目标是最大化模型的效用。尽管不同应用场景的开发流程有所不同(例如时间长度、可用计算资源、模型类型等),基本步骤和原则都是相似的。
如果仔细看看国外市场份额构成,恐怕大多数人都会认同这个结论。当下,VMware、Nutanix和DELL EMC已在全球市场形成三足鼎立局面,其市场地位暂时难以撼动。但如果将目光聚焦到技术应用和场景变化趋势,又是另一番景象,超融合的下一场变革正在悄然酝酿。
2013年,超融合概念首次在国内出现;2016年,市场迎来“超融合元年”的创业浪潮;2019年,超融合开始落地到用户的具体场景。短短六年内,超融合实现了从新兴技术到商业化落地的闭环发展,其发展速度要远快于之前x86服务器替代大型机、小型机的进程。
从2016年开始,著名研究机构Evaluator Group就在全球范围内针对企业级超融合基础设施(Hyper-Converged Infrastructure,简称“HCI”)的应用展开了调查,如今已是第三年。
按照Nutanix给超融合的定义,计算、存储、网络其中两种基础架构的深度融合,就是超融合(HCI)架构。目前,超融合实现的最大特点是计算虚拟化和分布式存储的紧密融合。然而,这种紧密架构与云计算提倡的全分布式部署存在矛盾,日益被“神化”的超融合将是未来主流趋势,还只是一个过渡性技术?今年将有怎样的演进?
大部分深度学习算法都有许多超参数来控制不同方面的算法表现。有些超参数会影响算法运行的时间和存储成本,有些超参数会影响学习到的模型质量以及在新输入上推断正确结果的能力。有两种选择超参数的基本方法,手动选择和自动选择。手动选择超参数需要了解超参数做了些什么,以及机器学习模型如何才能取得良好的范数。自动选择超参数算法大大减少了了解这些想法的需要,但它们往往需要更高的计算成本。
近年来在国家相关政策的大力推动下,中国私有云市场发展渐入佳境,一股新的建设高潮汹涌而至。
基于transformer的方法在单图像超分辨率(SISR)任务中显示了令人印象深刻的结果。然而,当应用于整个图像时,自注意机制的计算成本很高。
当下,企业IT领域刮起了一阵"超融合"浪潮,无论是大型企业还是初创厂商都积极投身到超融合领域,直至今天,超融合概念依旧 "高烧不退"。
按理说,一项技术进入落地阶段,代表着该项技术已经趋于成熟,但事实上行业对于超融合的认知还很混乱,尤其是用户侧对于超融合的认知更是模糊。
本文介绍了超像素分割在计算机视觉领域的应用,包括物体跟踪、标签分类、视频前景分割、三维重建、姿态估计、医学图像分割等方面,并探讨了超像素分割方法的优缺点以及如何选择合适的超像素分割方法。
Gartner预测,预计到2022年,全球超融合市场预计将达到126亿美元。作为集成系统增长最快的细分市场,超融合2016-2022年复合年增长率为43.59%,2019年销售额将达到近50亿美元,占到集成系统整体市场份额的24%。超融合市场的这一表现并不令人意外,这些年来,在Nutanix、SimpliVity、VMware等厂商的带领下,超融合逐渐被认可开始进入主流市场
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当企业的数据量越来越大,应用越来越多,他们开始面临当年Google遇到的问题:如何更高效地构建自己的计算和存储的基础架构,来满足应用的数据访问需求?超融合的诞生正是为了解决这个问题。
2009年6月,VMware、Cisco和EMC组建VCE联盟,推出融合基础设施产品Vblock,将服务器、存储、网络设备和虚拟化软件集成在一起,这标志着数据中心正式迈入融合时代;随后几年,以Nutanix为代表的超融合公司崛起,它们并不满足数据中心产品简单集成,希望以超融合这种革命性的产品形态来彻底颠覆数据中心基础设施。
IT大势,合久必分,分久必合。在虚拟化技术出现10年之后,计算与存储分立的传统架构正逐步被另一种更简约、更高效、更可靠的IT架构所替代,这种云时代的新兴架构就是超融合。
【导读】近日,针对在真实世界网络数据中存在的超边的问题,也就是说节点关系经常超出成对关系的范围,来自清华大学与康奈尔大学的研究者发表论文提出了“深度超网络嵌入”(Deep Hyper-Network Embedding, DHNE)模型去对含有不可分超边的超网络的节点向量表示。文章证明了现有方法使用的嵌入空间中常见的线性相似性度量不能维持超网络的不可分属性,在此基础上提出的深度模型,可以在保护嵌入空间内,建立起局部与全局邻近区域的非线性元组相似性函数。在四个不同种类的超网络上做了大规模的实验,包括一个GPS
2017年超融合市场到底有多热?除了全球销售额大幅增长外,与计算、网络、存储相关的企业都试图在这个领域分羹一杯。随着各大金融机构纷纷上云,超融合服务商也加紧了对金融市场的抢占。面对琳琅满目打着超融合旗号的产品,到底谁才能经受住金融客户的考验?
近日,IDC最新《2022年H1中国软件定义存储(SDS)及超融合存储(HCI)系统市场季度跟踪报告》显示,2022年上半年,中国超融合市场规模达到59.57亿元,同比实现13.1%的增长;其中,新华三以24.6%的市场份额位居第一,这是继2021年之后,新华三再次问鼎中国超融合市场。
一直以来,长视频平台长期亏损,烧钱不断已经成为行业共识,然而即便亏损,行业内部的竞争却并未停止。目前来看,优酷已然掉队,其背后的阿里巴巴也将目光转向了芒果超媒,并通过入股成为了芒果超媒的第二大股东。
说到超参,不得不先提到参数,这两个是有本质区别的。对于神经网络而言,学习率、batchsize等都是超参,而参数就是网络中所有的weight。可以这样简单的区分超参和参数,在模型训练前需要固定的参数就是超参,而参数受到训练数据和超参的影响,按照优化目标逐步更新,到最后得到该超参下的最优模型。超参的重要性不言而喻,那么如何正确的设定超参呢?
图像超分辨率是计算机视觉和图像处理领域一个非常重要的研究问题,在医疗图像分析、生物特征识别、视频监控与安全等实际场景中有着广泛的应用。随着深度学习技术的发展,基于深度学习的图像超分方法在多个测试任务上,取得了目前最优的性能和效果。本篇综述给出了一个统一的深度学习视角,来回顾最近的超分技术进展,主要包括三个方面:
简单来说,超融合是一种 IT 基础架构构建方式,其核心思想是使用通用硬件,用软件定义将计算,存储,灾备,运维管理等都集成在统一的平台上来。
01 单刀直入,先回答有必要吗? 最近和许多朋友交流,发现当前机器学习应聘时,手推SVM这道题已经越来越像快速排序一样,成为必点菜了。 那么,手推SVM是不是必要的呢?正反双方各执一词,正方说,手推SVM才能看出应聘者的理论基础,反方说,现实中,SVM限于性能,应用面很小,尤其是现在xgboost, lightGBM等高性能的boosting框架的盛行,更让SVM成为了好看不好用的东西。能说清楚基础原理就可以了,没必要手推。 我的观点是:如果你是应聘者,不要思考这个问题,赶紧多推几遍SVM,争取达到闭眼也能
“互联网+”时代,IT架构对企业提升运营效率和创造商业价值有着至关重要的意义。超融合架构是目前IT架构领域最炙手可热的一个名词。本文试图结合笔者在超融合领域的技术研究、项目实践经验来对超融合架构进行一些解读,包括是什么、市场趋势以及针对一些焦点问题的最佳实践初探。
随着超融合在国内市场兴起并逐步成为主流,一场针对于IT基础架构的技术变革悄然而至。沿用二十多年的传统IT架构面临着新一代架构的严重冲击。近几年来,面对巨大的市场机遇,超融合厂商也如雨后春笋,不断涌现。企业用户的数字化转型发展得益于超融合架构的创新推动,但同时也面临着如何评测和遴选优质厂商及产品的难题。
本文约4500字,建议阅读8分钟 本文将为各位读者呈现相关系列成果。 近年来,为了突破传统光学研究的局限性,光学与物理学交叉领域的一个新兴技术超光学出现,并且展现出巨大的市场前景。在这门技术高速发展的过程中,人工智能凭借自身强大的能力,起到了重要的推动作用,那么二者究竟碰撞出了何种火花? 关键词:AI 超光学 超表面 在我们生活的世界之中,光扮演了核心的角色。也正因为光的重要性和独特性,伽利略、牛顿、麦克斯韦、爱因斯坦等科学巨人都曾致力于光的研究,可以说,光学研究已经拥有悠久的历史。然而随着技术的发展、人
机器学习中模型性能的好坏往往与超参数(如batch size,filter size等)有密切的关系。最开始为了找到一个好的超参数,通常都是靠人工试错的方式找到"最优"超参数。但是这种方式效率太慢,所以相继提出了网格搜索(Grid Search, GS) 和 随机搜索(Random Search,RS)。
使用Keras Tuner进行超参数调整可以将您的分类神经网络网络的准确性提高10%。
2017年,无论是AI、VR/AR还是IOT(物联网)对计算能力和存储能力的需求都会远超以往,这一切都对IT基础架构提出了巨大的挑战。而超融合凭借部署灵活、强扩展性、资源管理高效集成、低成本运行等优势,为变革传统IT模式提供了更多可能。
腾讯多媒体实验室专栏 随着5G网络的逐渐普及,更快的传输速度、更低廉的价格使得高清视频得以在终端进行展示。在高清视频的应用上,超分技术扮演着重要的角色。超分技术分为图像超分辨和视频超分辨,其中视频超分辨技术不仅需要生成细节丰富的一帧帧图像,还要保持图像之间的连贯性,有更大的技术挑战。腾讯多媒体实验室的视频超分能力可以明显地细化边界、增加细节,同时保持视频序列帧间的一致性。 一、问题分析 在视频超分辨率任务中,基于深度学习的方法中主要使用标准损失函数,如均方差损失(Mean Square Error,M
怎么样才能不增加上行码率的情况下,让用户在接收端可以看到更高清的实时视频呢?
大家好,欢迎来到我们的星球知识小卡片专栏,本期给大家分享图像和视频超分辨相关的资源。
【一】ERNIE:飞桨开源开发套件,入门学习,看看行业顶尖持续学习语义理解框架,如何取得世界多个实战的SOTA效果?_汀、的博客-CSDN博客_ernie模型
Title: You are AllSet: A Multiset Learning Framework for Hypergraph Neural Networks.
在机器学习的上下文中,超参数是在开始学习过程之前设置值的参数,而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下,需要对超参数进行优化,给学习机选择一组最优超参数,以提高学习的性能和效果。
数据中心内部系统的核心要求是“稳定可靠”,一是指系统在运行过程中有能力提供连续可靠的服务,长时间无故障运行;二是指当故障发生之后,有能力快速定位,及时排查,故障范围不蔓延。
幼稚是会成长,会成熟的。只要不衰老,腐败,就好。——鲁迅 今天在使用uniapp进行开发的时候,发现一个关于textarea标签的坑 代码如下: <template> <view style="width:100%;height: 100%;"> <textarea style="width:100%;height: 100%;" value=" 一般来讲,我们都必须务必慎重的考虑考虑。 带着这些问题,我们来审视一下阿超。 总结的来说, 每个人都不得不面对这些问题。 在面对这种问题时, 阿超
本文分享一篇近期超分辨率的最新文献综述『Generative Adversarial Networks for Image Super-Resolution: A Survey』。通过对 193 篇相关文献进行全面调研,从它们的性能、优点、缺点、复杂性、挑战和潜在的研究点等进行讨论。
分类战车SVM (第三话:最大间隔分类器) 1.回顾 前面说到,线性分类器就是找一个平面,能最好的区分不同类别的样本,logistic模型找的那个超平面,是尽量让所有点都远离它,而SVM寻找的那个超平面,是只让最靠近中间分割线的那些点尽量远离,即只用到那些“支持向量”的样本——所以叫“支持向量机”。 上一文中,我们把线性分类器的分类标准用数学语言给表达了,原来的标准是: 当某点带入f(x)使得f(x)>0时,则该点在直线上方,则说明属于圆圈; 当某点带入f(x)使得f(x)<0时,则该点在直线下方,则说明
大家好,我是袁振,现在就职于网易云信,主要负责视频后处理算法的开发和研究。今天我将和大家分享AI驱动的超分辨技术应用现状,主要是结合我之前的研究方向,以及当前的业务需求,来向大家分享一下基于深度学习的超分技术在RTC领域落地应用所面临的一些机遇和挑战。
随着智能设备开始支持4K、8K分辨率,图像超分已成为非常重要的计算机视觉问题。然后现有大多深度超分方案计算量非常大。我们提出了一种超高效超分方案(SESR),它可以显著图像并降低计算复杂度。六个基准数据上的实验对比表明:所提SESR可以取得与SOTA模型相似或更好的图像质量同时仅需1/330~1/2不等的计算复杂度。因此,所提SESR可以在受限硬件平台上进行x2(即1080p超分到4K)与x4超分(即1080p超分到8K)。
如果说闪存是近年来IT基础设施领域变革的主要诱因,那么超融合则是IT基础设施变革的最直接结果之一。超融合不仅深刻改变着用户IT基础设施的使用习惯和模式,更对整个IT基础设施市场格局有着长远的影响。
上回说到,小超加入微商,新华三分销,喜提五层楼别野墅,出任CEO,迎娶白富美,用上Wi-Fi 6,过上了没羞没臊的幸福生活。
现在是数据时代,大数据技术非常火。大数据的基石是基础架构,也可以说是云计算。超融合是云计算的一个细分场景。在这个以大数据和云计算为主题的公众号中来点超融合,应该不算超出话题,欢迎围观和指正。 超融合HCI全称是超融合基础架构Hyper-Converged Infrastructure,百度百科中有一个完整的定义:是指在同一套单元设备(x86服务器)中不仅仅具备计算、网络、存储和服务器虚拟化等资源和技术,而且还包括缓存加速、重复数据删除、在线数据压缩、备份软件、快照技术等元素,而多节点可以通过
模型优化是机器学习算法实现中最困难的挑战之一。机器学习和深度学习理论的所有分支都致力于模型的优化。
Radhakrishna Achanta, Appu Shaji, Kevin Smith, Aurelien Lucchi, Pascal Fua, and Sabine S¨usstrunk
超网与子网相反,在子网划分中,一个大网络被分成多个较小的子网,在超网中,多个网络组合成一个更大的网络,称为超网络或超网。
图片来自Bruce Guenter,保留部分权利 翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | 姜沂,焦燕 导语 机器学习中的模型参数和模型超参数在作用、来源等方面都有所不同,而模型超参数常被称为模型参数,这样,很容易对初学者造成混淆。本文给出了模型参数和模型超参数的定义,并进行了对比,指出了二者本质上的区别:模型参数是模型内部的配置变量,可以用数据估计模型参数的值;模型超参数是模型外部的配置,必须手动设置参数的值。 我们在做研究的时候,会碰到很多术语。有时,在不同的研究领域还会出现同样名称
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