本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96102467 一、template 编程和迭代器粗解 1.1 实验内容 本节内容主要讲述...同时简单讲解迭代器的相关知识，为后面容器和算法的内容作铺垫。...且通过作用域运算符 :: 指出 add 是类的成员，需要注意的一点，有些编译器不支持模板成员，而有些编译器不支持在类外定义。我们默认大家的编译器都支持。...其它则用 typename，上面的代码大都遵循这样的标准，但是并无强制规定。但是如果二者没有差别，为什么还要加入typename呢？...c++标准委员会不会增加无用的特性，让我们来看一个例子： class Myclass{ public: Myclass(); typedef int test; //定义类型别名 } template
目录揭秘大模型背后的神秘力量：算力、数据与算法的“黄金三角”一、算力：大模型的超级引擎二、数据：大模型的智慧源泉三、高性能算法：大模型的智慧大脑结语：黄金三角的共鸣编辑揭秘大模型背后的神秘力量：算力...今天，就让我们一起揭开大模型背后的神秘面纱，探索那支撑其辉煌成就的“黄金三角”——算力、数据与高性能算法。一、算力：大模型的超级引擎想象一下，如果一辆赛车没有强大的发动机，它还能在赛道上飞驰吗？...同样，大模型若没有算力的支撑，也只能是纸上谈兵。算力，这个听起来就充满力量的词汇，实际上是指那些能够处理海量数据、执行复杂计算的超级计算机和处理器。...它们以惊人的并行处理能力，让大模型的训练时间从月缩短到天，甚至更短。而算力集群的构建，更是将这一优势发挥到了极致，通过多台服务器的协同作战，让大模型的性能更上一层楼。...结语：黄金三角的共鸣算力、数据与高性能算法，这三者相互依存、相互促进，共同构成了大模型背后的“黄金三角”。它们如同音乐中的三个音符，只有和谐共鸣才能演奏出美妙的乐章。
带你简单了解Chatgpt背后的秘密：大语言模型所需要条件（数据算法算力）以及其当前阶段的缺点局限性 1.什么是语言模型？ 大家或多或少都听过 ChatGPT 是一个 LLMs，那 LLMs 是什么？...关键二：算法 有了数据之后，你还需要有算法去做计算，目前最常用的开发大语言模型的算法库有： Transformers：这是一个使用 Transformer 架构构建的开源 Python 库。...关键三：算力 简单理解，算力就是计算资源，或者说硬件，OpenAI 没有说它训练 GPT-3 语言模型花了多少计算资源。...，也就是每秒 10 亿亿次运算以上，这大约是阿里云最大的数据中心的四分之一的算力。...注意，这还是 GPT-3 时的花费。 另外，我还想分享一个观点，不要以为算力会随时间的前进，就能跨越。算力永远会是制约我们瓶颈，因为我们对人工智能的要求会不断的提高。
带你简单了解Chatgpt背后的秘密：大语言模型所需要条件（数据算法算力）以及其当前阶段的缺点局限性1.什么是语言模型？大家或多或少都听过 ChatGPT 是一个 LLMs，那 LLMs 是什么？...关键二：算法有了数据之后，你还需要有算法去做计算，目前最常用的开发大语言模型的算法库有：Transformers：这是一个使用 Transformer 架构构建的开源 Python 库。...关键三：算力简单理解，算力就是计算资源，或者说硬件，OpenAI 没有说它训练 GPT-3 语言模型花了多少计算资源。...，也就是每秒 10 亿亿次运算以上，这大约是阿里云最大的数据中心的四分之一的算力。...注意，这还是 GPT-3 时的花费。另外，我还想分享一个观点，不要以为算力会随时间的前进，就能跨越。算力永远会是制约我们瓶颈，因为我们对人工智能的要求会不断的提高。
图 造纸行业产业链 image.png 上游：制浆 制浆为造纸的第一步，是指采用物理、化学等方式，将植物纤维原料或回收的废纸进行碎解、筛选和净化后制成纸浆的过程 从产品结构来看，由于森林资源不足，目前我国仍以生产废纸浆为主...图 近年来中国木浆、废纸浆产销结构 image.png 中游：造纸 造纸是将调制好的纸浆经过打浆、施胶、加填填料调弄后成型，再通过压榨、干燥、压光、整理形成纸或纸板的过程，根据原材料不同可以简单分为“废纸系...图 造纸类等重资产行业发展经历五个阶段 image.png 2.1.2 商业模式 造纸的原材料主要是纸浆，按照原材料的不同，中游造纸可分为以木浆为原材料的“木浆系”纸种和以废纸浆为原材料的“废纸系”纸种...图 中国生活用纸消费量（万吨）与人均可支配收入（元人民币）数量及增速对比 image.png 造纸行业特征是上游纸浆高度依赖国际市场：因国内林木资源相对匮乏，超过50%的纸浆源自进口。...图 新闻指数 image.png 3.2.2 行业风险分析和风险管理 (1) 环保风险 造纸行业属于污染行业，随着国家环保标准的提高，将使行业企业对污染治理的投入进一步增加
使用的软件是Concorde的TSP求解器，这个求解器可以在上面给出的网站进行下载，使用方法也是非常简单，既支持直接求解TSPLIB的标准TSP算例，也支持用户自行设计算例进行求解，可以说是非常方便了。...说完了这个求解的算法，我们再来聊聊这个算例吧，这个算例是1986年贝尔实验室为了最小化激光器的总进行时间而设置的，因为激光器需要在待切割点之间互相移动，因此我们假设节点对应互连的位置，两个节点之间的旅行成本就是激光器移动的时间...因此旅行商问题模型的解就是激光切割器的行进顺序。 ?...照片来自贝尔实验室新闻，1986年3月3日 有关这个算例的求解过程不可谓不精彩，这个算例的目标值也历经了15年的更新，事实上，在本文给出的精确解算法求解成功之前，已经有人利用启发式算法求解到了最优解。...LKH算法找到了最优解，但是并没有办法验证该解就是最优解。
正是他在数值算法和库上的开创性贡献，使得过去40年里，高性能计算软件追上了指数级硬件发展的节奏。 这位老爷子，还弄出了个TOP500的超算排行榜，每年两次帮超算跑跑分啥的。...而关于用来做ML计算内核的GPU，人类也对其背后的算法和理论有了更深度的了解。 ML的核心是矩阵，线性代数在其中扮演着重要的角色。 “8位浮点（FP8）精度很适用于训练神经网络的硬件。”...超算的新benchmark 也是这位积极的领导者提出，超算需要新的基准测试了！ 背后原因不难理解—— LINPACK基准测试强调浮点运算，它的核心是矩阵乘法。...究其背后的原因，是随着GPU的增强，计算机已经可以非常迅速地进行浮点运算，所以HPL得出的数据，其实是超算潜力被夸大后的结果。...有趣的一点是，TOP500超算榜上，几乎97%都在使用x86这种架构，只有5台超算使用ARM处理器。 以及，这500台超算没有任何一个使用了RISC-V。
业界很多分析师和厂商都认为“SDS”应该和硬件解耦，可以部署在容器、虚拟机、标准裸金属服务器上。...业界流传着一句话：SDS就是把不可靠的标准化服务器变成了可靠的存储系统。这句话的背后技术基础是SDS通过跨节点的冗余算法，可以容忍服务器节点故障。但这句话真的完全正确吗？...某些用户在实践中发现，其采用的标准服务器偶尔出现批量硬盘/SSD卡故障，冗余算法失效，导致数据丢失。 通过和软硬件一体的厂商深入交流，用户发现软硬件一体存储硬件和标准服务器的质量控制流程有较大差异。...软硬件解耦的分布式存储在性能设计上存在两大天然缺陷： 标准服务器不具备机房突然断电时保护内存数据的电池（BBU），所以只能用SSD卡/盘来做数据缓存。...难点四：长期总拥有成本 软硬件解耦宣称的降低采购成本本质是认为标准服务器便宜。然而，存储的附加增值更多是软件、质量控制、技术支持。
其他的一些研究员表示，冷扑大师背后的技术，可以更好的让战争游戏和模拟练习发挥它们应有的作用，帮助提高军队的作战水平。 美国军方看中了什么？ 冷扑大师，是基于博弈而生的。与其他棋类AI相比大有不同。...背后原理 冷扑大师最核心的概念就是纳什均衡，应用的是CounterFactual Regret Minimization(CFR，反事实遗憾最小化)算法，这是一个类似强化学习的算法，但是更高效。...比赛过程中的模块分别是残局解算和持续自我强化。 前者是针对对手的，对手出新招之后，冷扑大师就会展开残局解算，寻找最佳应对策略，这个过程会在比赛中持续进行。...在这种方法下，使用一块4核的CPU和16G的内存（相当于一个笔记本）提供的算力，就能击败之前的两个顶级的智能体。...采用非标准化的后悔值最小化方式。 利用乐观后悔值匹配（optimistic regret matching）。 这些方法，能够帮助CFR算法在许多环境中提高性能。
OR-Tools提供的初始解生成算法有包括节约算法、扫描算法、Christofides算法、插入算法在内的16种算法。...Part3求解器性能测试 1旅行商问题(TSP) 我们选择10个标准数据集进行测试。...，共选择10个标准数据集进行测试，保证选择的数据集分布在每个测试集中。...对于规模为200的算例，OR-Tools的求解质量略优于Jsprit，而Jsprit由于初始解的优越性，在很小的迭代次数下就已经达到了最优解。...开源求解器Jsprit和OR-Tools基于启发式算法进行求解，优势在于能快速求得可行解，并按照一定的搜索策略逐步靠近最优解，能用于求解规模较大的问题。
价格之外还有第二个问题：算力背后运算数据的精度混淆。 技术视角看，不同领域对精度需求各不相同。 科学和工程计算对精度的要求最高，需要使用64位双精度。...你看，数值同是100P的算力，背后的精度若仅有16位只能算是AI专用算力，若是涵盖64位就能支撑更多通用算法。 两种精度的运算量级不止是单纯差了4倍，但在行业落地中，忽略及混淆的情况不少。 ?...中科院计算所研究员、CCF高性能计算专业委员会秘书长张云泉表示，建设智算中心的成本中有3个重点： 芯片、服务器设备的硬件成本 机房、土建的基础设施成本 建成后持续运营产生大量的电力成本 新平台明确了智算中心需要哪些芯片...，给出了服务器、机房的建设方案和节能上的改进。...还给出了具有说服力的算力价格标准方案： 在综合存储、能耗、开发、定制、数据调度等一系列因子，并代入明确的算法标准后，得出在同时具备5P双精度算力（64位）、25P单精度算力（32位）和100P半精度算力
加上大数据和算力的提升，深度学习一面世就在各个领域打败了传统机器学习算法，把数据驱动人工智能的算法统一为神经网络，也就是完成了算法的标准化。...回想一下在深度学习之前，一位人工智能的研究生要学习多少种算法，支持向量机、决策树、隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、马尔科夫随机场等等，每个算法背后都有自己的一套数学方法，每个领域都有自己的最有效算法。...但是到今天，你会发现所有领域，基本上SOTA算法都是神经网络，而神经网络背后都是BP算法。 所以神经网络和深度学习的厉害之处，在于标准化一统天下。标准化还在发生，甚至不同领域的神经网络结构也在趋同。...首先大家的API应该会模仿CUDA，图编译器层面也有一些标准化的趋势，有一些通用组件出现，比如MLIR。这些芯片和上层软件对接的接口比较一致，从芯片到集群层面的架构也非常接近。...算法科学家或业务人员在这样的平台上去工作时，使用最少的算力成本，同时流程又非常科学，工作效率最高，人力成本极大的降低。
为了方便相互之间的对接，通信行业就开始推动通信标准统一，推动技术开放，推动黑盒“解耦”。 ? 解耦 所谓“解耦”，就是划清界限。...也就是将原来的专用硬件，换成x86通用服务器，然后通过OpenStack这样的虚拟化平台，实现软硬件彻底解耦。 ?...通用硬件服务器，也称为COTS服务器 COTS，Commercial Off-The-Shelf，商用现成品 承载网方面，也在朝虚拟化、解耦合的方向发展。...软件开源化 推动无线协议栈开源，共享代码，降低研发成本，让产业企业把更多精力聚焦在核心算法和差异化功能软件的研发上。 硬件白盒化 正如前面所说，就是将传统BBU硬件用通用COTS服务器代替。...这类硬件服务器的功能很强大，什么都能算，因为它使用的是X86处理器这样的通用芯片。 但稍微懂一点IT的同学都知道，我们除了使用通用芯片之外，还会用FPGA和ASIC进行计算。
以算法起家，字节在超大规模数据明细查询工具上积累了大量的实践经验，本次发布会上，字节跳动旗下的技术服务平台火山引擎发布的ByteHouse云数仓版便是集大成者。...这些数字量背后，勾勒的是一个超大规模数据分析服务领域的完美测试场景。能在高速增长的业务现况下，通过技术优化让集群规模不再跟着业务增长而增长——是ByteHouse诞生时要解的问题。...如今，ByteHouse在字节内部，已支持80%的分析应用，包括广告业务、用户增长、A/B测试、算法模型优化等等。...通过采用存算分离的架构，将存储层和计算层解耦，以实现分别无缝扩展存储资源和计算资源，面对PB级海量数据也能高效分析，秒级响应。...例如在启动门槛上，基于纯SaaS的OLAP体验和标准SQL，ByteHouse云数仓版能在无需关注部署配置的基础上，实现1分钟注册即可使用，方便业务用户自助分析，同时还支持按需启用计算组，并支持按照分钟级粒度即用即付
根据选手所提交答案的 测评结果为评分依据。 5.1. 结果填空题 题目描述一个具有确定解的问题。要求选手对问题的解填空。...不要求解题过程，不限制解题手段（可以使用任何开发语言或工具，甚至是手算），只要求填写最终的结果。 最终的解是一个整数或者是一个字符串，最终的解可以使用 ASCII 字符表达。 5.2....试题考查范围 试题考查选手解决实际问题的能力，对于结果填空题，选手可以使用手算、软件、编程等方法解 决，对于编程大题，选手只能使用编程解决。...竞赛侧重考查选手对于算法和数据结构的灵活运用能力，很多试题需要使用计算机算法才能有效 的解决。...计算机算法：枚举、排序、搜索、计数、贪心、动态规划、图论、数论、博弈论*、概率论*、计 算几何*、字符串算法等。
每一次查询，都需在瞬间完成N种操作：关键词匹配→排序算法→过滤与优化机制等… 广告系统追求的是速度和精度并驱。 那些看似不经意间出现的广告，背后都隐藏着无数“神机妙算”。...推荐系统是你的小棉袄，它知道你爱啥、啥时候想看啥。 协同过滤算法默默分析你的喜好，情境推荐则依据环境变化为你送上惊喜。 这三大系统有两大支撑：算法和算力。算法一般不会出岔子，但是算力就不好说了。...618巅峰决战，硬碰硬，需要底层强悍算力支撑！ 这种场景，互联网公司们都上云，只有云的弹性和算力规模才撑得住。 在这些互联网公司的云主机选型方案中，腾讯云星星海云服务器SA5实例，颇受欢迎。...SA5实例这种极强的网络数据处理能力，背后有第四代AMD EPYC处理器的强大助攻。...第四代AMD EPYC处理器支持全新PCIe Gen5标准，帮助SA5更高效实现CPU、智能网卡、各类加速卡间的密集运算和数据传输，加速AI推理速度。 由此，让个性化广告的投放既迅速又精准！
上回说到，以分析，代数，几何，算术等为代表的的经典数学的思维方式和计算机科学背后的现代离散数学思维方式有着本质的区别。...而不是单次运算的时间，比如算12345 ^ 2和算10000 ^ 2在没有特殊优化的情况下，一般的计算机接口耗时是一样的（实际上可能因为位运算等方式的引入确实有所不同，这是编译原理的细节了，暂不深入讨论...当然，一个优秀的计算机工程师应该是同时具备以上两种素质的，在大多数情况下用计算机思维解决实际问题，而当遇到难题的时候，也期待能够有数学的神来之笔，像RSA算法的计算，计算机起的作用就很小，相当于一个计算器...于是我们可以直接采用二分法来不断缩小解的范围，进而求出近似解。或者，也可以用牛顿法加速收敛。...能否用好计算机工具来解决问题是评估其好坏的标准，而数学则自己美美的就可以了，至于能否有用，万一有用皆大欢喜，哪怕没用，也决不影响它的清高自傲。
随着数据、算力、模型架构、范式等的升级，模型架构从机器学习到神经网络再到今天的Transformer-Based，对应的能力也在不断发展。 ChatGPT基于的算法，也就是AI模型是什么样的呢？...ChatGPT背后除了算法， 基础设施的建设也很重要。AI的产业链可以分为如下三个层级： 最上游是提供算力和传输能力的硬件制造商和云平台，为获得算力和传输能力，也是构建模型公司的主要成本消耗。...ChatGPT的算法效率和基础设施建设是同步增长的。随着ChatGPT这种大预言模型的训练数据和参数量呈指数增长，这些操作需要更多的计算资源和存储资源，这是导致大语言模型成本增加在原因。...它可以轻松地安装在装有Linux操作系统的任何品牌、配置的物理服务器、裸金属服务器、虚拟机甚至容器实例上，向上层提供块存储服务。存储资源盘活系统与硬件驱动完全解耦，且支持硬件异构。...它可以轻松从3台服务器扩展到数千台服务器，并逐个从数千台服务器减少到3台服务器，上述过程中不会出现服务不可用的情况。对于AI行业中训练样本、模型参数的指数级增长，存储资源盘活系统可以自如应对。
根据选手所提交答案的 测评结果为评分依据。 5.1. 结果填空题 题目描述一个具有确定解的问题。要求选手对问题的解填空。...不要求解题过程，不限制解题手段（可以使用任何开发语言或工具，甚至是手算），只要求填写最终的结果。 最终的解是一个整数或者是一个字符串，最终的解可以使用 ASCII 字符表达。 5.2....选手应当根据问题描述，编写程序（使用 Python 编写）来解决问题，在评测时选手的程序应当从标准输入读入数据，并将最终的结果输出到标准输出中。...试题考查范围 试题考查选手解决实际问题的能力，对于结果填空题，选手可以使用手算、软件、编程等方法解 决，对于编程大题，选手只能使用编程解决。...竞赛侧重考查选手对于算法和数据结构的灵活运用能力，很多试题需要使用计算机算法才能有效 的解决。
特别是车机端定位，由于定位设备安装在车上，一方面，它可以搭载更丰富的定位传感器来解决特殊场景的问题，另一方面，各个传感器之间相互固连，有利于高精度的算法设计。...本文概述了车载多传感器融合定位项目背景，该项目确立是为了向用户提供好的导航定位服务。为了解决用户反馈的三大痛点问题：偏航重算、无法定位和抓路错误，结合算法和数据，提出了一套软件+硬件的解决方案。...数据适配层负责将不同输入标准化、将信号同步；算法支撑层计算中间结果，为融合层服务；融合层是整个系统的核心，它负责融合算法支撑层输出的数据，得到可靠的导航信息。...6.1 融合抗漂 针对高架和城市峡谷的偏航重算（位置漂移）问题，车机算法做了以下两点改进： 多元参考：结合运动趋势、传感器信息和地图数据，将GPS可靠性归一化； 场景分类：参考地图道路属性和GPS信号分布判断是否有遮挡...图14 融合抗漂效果（上图为车机算法，下图为市场某同类产品） 6.2 器件标定 为验证有无陀螺仪动态零偏估计对DR方向和位置解算精度的影响，本项目采集了望京soho停车场的数据，经解算，效果如下。
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