深度学习算法(第26期)----深度网络中的自编码器 今天我们更进一步一起学一下栈式自编码器。 栈式自编码器 跟之前我们学过的其他神经网络一样,自编码器也可以有多个隐藏层。...这种有多个隐藏层的自编码器被称为栈式自编码器(类似内存中的堆栈),也称为深度自编码器。...显然,这样的自编码器能够很完美的重构训练数据,但是并没有学到任何有效的表现数据的方法,泛化能力必然一塌糊涂。 栈式自编码器一般是一个关于中心隐藏层(编码层)对称的结构,或者说像一个三明治。...tensorflow 实现 我们可以用常规的深度MLP来实现一个栈式自编码器,如之前所学的一样: 深度学习三人行(第3期)----TensorFlow从DNN入手 如下代码创建了一个MNIST的栈式自编码器...好了,至此,今天我们简单学习了自编码器中栈式自编码器的相关知识,希望有些收获,下期我们将更深一步的学习如何训练一个深度自编码器的相关知识,欢迎留言或进社区共同交流,喜欢的话,就点个“在看”吧,您也可以置顶公众号
简读分享 | 龙文韬 编辑 | 王宇哲 论文题目 GraphMAE: Self-Supervised Masked Graph Autoencoders 论文摘要 近年来,人们对自监督学习(SSL)...尽管如此,对比学习(严重依赖于结构数据增强和复杂的训练策略)一直是图SSL的主要方法,而生成性SSL在图上的进展,特别是图自动编码器(GAEs),到目前为止还没有达到其他领域相似的潜力。...作者提出了一个掩码图自动编码器GraphMAE,它缓解了生成性自监督图学习的这些问题。...结果表明,GraphMAE(经过作者精心设计的简单图自动编码器) 能够持续达到优于对比性和生成性最先进基线的性能。本研究提供了对图自动编码器的理解,并展示了生成性自监督学习在图上的潜力。
12月9日,由莫斯科国立大学 (Moscow State University) 举办的MSU世界视频编码器大赛成绩正式揭晓,腾讯云架构平台部首款自研H.265硬件编码器瑶池V500夺得硬件编码器比赛第一...这是继2018-2020年腾讯V265软件编码器连续取得H.265编码最佳后,腾讯云架构平台部瑶池V500硬件编码器首次参赛即获得硬件编码器比赛第一名的佳绩。...在激烈的竞争下,腾讯自研硬件编码器瑶池V500 在各项评价指标下都获得第一,并且各项技术指标大幅领先。...在一定的带宽要求下,软件编码器在高分辨率、高帧率、低延时等视频直播场景所提供的视频画质通常受限。 针对此类场景,为了提供高质量高压缩率的解决方案,腾讯自研了硬件编码器瑶池V500。...这些算法和硬件技术的运用使得瑶池V500硬件编码器具备极高的压缩性能。 根据MSU的评测,在同等画质情况下,瑶池V500硬件编码器相较于市场上的主流硬件编码器的带宽占用降低30.7%。
导语 回顾刚刚过去的2023年,在实时音视频场景,腾讯多媒体实验室与腾讯云实时音视频TRTC团队持续合作,从产品链路、技术底座等角度,针对视频画质、压缩性能进行了进一步深度优化,不断打磨包含自研264实时编码器...02.数字背后的优化 30%,这是多媒体实验室自研264实时编码器O264rt在快速档位相比x264的画质提升。...图二:O264rt编码器功能矩阵 编码器量化时的率失真优化能够在编码单元级综合考虑码率和失真的影响,找到更优解。...在一对一通话的实际案例中,基于国产arm芯片的服务器接入自研264编码器后,在画质提升的同时,链路CPU占用从 35%,降低到了23%,优化比例超过34%。...以视频编解码为例,腾讯多媒体实验室自2017年,深度参与了包含H.266/VVC、AVS3在内的国际、国内编解码标准制定,并打造了几乎全部主流编码标准的高性能视频编码矩阵,服务于实时音视频、转码、VR等各类场景
步进驱动器已经有案例, 案例文档 本文主要是解决AB相24V增量式编码器检测,可有效利用RT的高速IO技术。...,但是在硬件配置的功能块里只能配置一路的ABR编码器。...程序中调用变量 采用watch可观察到编码器转动后有读数,该测试的编码器为5000脉冲每圈,4倍频后,转动一圈可读出数值变化20000。...如果没有特殊的要求,建议采用这种方式进行AB相编码器的读取。 3、程序实现方式 3.1 AB相增量式编码器原理 光电编码器。 AB相输出 发光二极管发射的光通过光栅到达光敏管,引起电平变化。...横向对比X20DC4395 5、总结 本文提供了两种实现在RT模块上使用AB编码器进行计数,在编码器个数等于1时,建议采用模块自带的功能。
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分布式TensorFlow 神经网络训练基准测试参考 驱动、内核软件、训练框架和集群通信软件准备 网络、服务器和容器平台配置 通过NCCL和Horovod集群通信框架,分布式运行集群训练任务 https
华为盘古大模型是华为公司基于其强大的人工智能技术栈开发的一系列大规模预训练模型,涵盖了自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、以及科学计算等多个领域。...- 全栈自研技术栈:盘古大模型基于华为自研的昇腾AI处理器、MindSpore框架和ModelArts平台。...华为昇腾AI处理器(Ascend系列) 昇腾AI处理器是华为自研的一系列高性能AI处理器,主要用于加速人工智能计算,包括训练和推理。...ModelArts开发平台 ModelArts是华为打造的一站式AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,加速AI应用落地。...- 易用性与灵活性:ModelArts平台提供的拖拽式开发工具和丰富的API接口,降低了开发者使用大模型的门槛,加速了AI应用的落地。
随着不同终端(Pad/Mobile/PC)的兴起,对开发人员的要求越来越高,纯浏览器端的响应式已经不能满足用户体验的高要求,我们往往需要针对不同的终端开发定制的版本。...SPA式的前后端分离,是从物理层做区分(认为只要是客户端的就是前端,服务器端的就是后端),这种分法已经无法满足我们前后端分离的需求,我们认为从职责上划分才能满足目前我们的使用场景: 前端:负责View...3.1 基于NodeJS“全栈”式开发 如果想实现上图的分层,就必然需要一种web服务帮我们实现以前后端做的事情,于是就有了标题提到的“基于NodeJS的全栈式开发” ? ...六、“中途岛” 虽然“基于NodeJS的全栈式开发”模式很让人兴奋,但是把基于Node的全栈开发变成一个稳定,让大家都能接受的东西还有很多路要走,我们正在进行的“中途岛”项目就是为了解决这个问题。
1 背景 兼容技术团队自研的RPC框架,技术团队不需要修改代码,RPC注解方法可以托管在任务调度系统中,直接当做一个任务来执行。...研读XXL-JOB,同时从阿里云分布式任务调度 SchedulerX 吸取。 SchedulerX 1.0 架构图 Schedulerx-console 是任务调度的控制台,用于创建、管理定时任务。...自研版的调度服务花费一个半月上线了。系统运行非常稳定,研发团队接入也很顺畅。调度量也不大 ,四个月总共接近4000万到5000万之间的调度量。 自研版的瓶颈,我的脑海里经常能看到。...这次自研任务调度系统从架构来讲,并不复杂,实现了XXL-JOB的核心功能,也兼容了技术团队的RPC框架,但并没有实现工作流以及mapreduce分片。...当任务被重复执行的时候,或者分布式锁失效的时候,程序依然可以输出正确的结果; 任务不跑了,千万别惊慌。
经多方对比综合考虑,我们选择了tidb分布式数据库。...但是数据迁移后我们遇到一个问题,之前mysql数据库中,我们采用的是自增id主键,可选用的tidb又对自增主键不是很友好,所以我们选用了另一种主键生成方式:Snowflake算法。...算法原理 SnowFlake算法是Twitter设计的一个可以在分布式系统中生成唯一的ID的算法,它可以满足每秒上万条消息ID分配的请求,这些消息ID是唯一的且有大致的递增顺序。...图片 总结 Snowflake是分布式系统中,用来生成全局唯一ID的一种常用算法。和UUID相比,Snowflake具有简单、占用空间小、有序等优点。
0x01: 分布式系统 根据分布式的CAP理论我们了解“任何一个分布式系统都无法同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance...很多场景下,我们为了保证最终一致性,都会做很多技术方案来支持,比如分布式事务、分布式锁。...分布式事务概念 讨论分布式事务之前我们分清两个概念:本地事务、分布式事务; 本地事务是解决单个数据源上的数据操作的一致性问题的话,而分布式事务则是为了解决跨越多个数据源上数据操作的一致性问题。...XA实现分布式事务的原理如下: ? 特点:XA协议比较简单,目前很多商业数据库实现XA协议,使用分布式事务的成本也比较低。...Curator提供了四种分布式锁: InterProcessMutex:分布式可重入排它锁 InterProcessSemaphoreMutex:分布式排它锁 InterProcessReadWriteLock
这两天有小伙伴问我,如何才能做到嵌入式全栈?我用visio软件画了一张图,为大家讲解。 ? 此图为博主认为的嵌入式全栈,从硬件到软件全套技术栈,我们“从下往上”讲解。...如果是单片机工程师,就在开发板上开发单片机程序,如果是嵌入式Linux软件开发工程师,就在板子上玩起操作系统,写程序,编固件。...走到这一步,基本就是嵌入式全栈了,上位机可以是自己开发,也可以由计算机的人去开发。 有了这些基础,你才可以像华为天才少年“稚晖君”一样,自己DIY硬件,自己DIY软件,自己从零做出一个东西来。...博主自我介绍 杰仔读的专硕,研究生三年,一年时间在做硬件,半年时间在写STM32单片机代码,一年时间在玩嵌入式Linux,有一定的自主DIY能力。...做了软件滤波算法后,检测出的电压和电流精度在千分之二(检测220V,显示219.43V),视频如下(电流根据客户要求乘了倍数): 2、嵌入式Linux: 博主曾经基于海思Hi3559V200芯片,开发过一款运动相机
重大错误说明 : 栈顶的指针始终是指向最后一个入栈元素的位置的,不是最后一个入栈元素的位置上面!请读者留意 (PS : 后来又看了一下,好像也不是什么大问题...)...上一篇 : 栈论 : 递归与栈式访问,如何用栈实现所有递归操作(基础知识篇) 2.函数调用底层篇(了解递归调用的硬件实现) 一开始,main函数没有调用add之前他的栈帧如下图,当然,下面只是简略介绍...这时候的栈应该是这样的 ? 接下来,涉及到最重要环节!栈帧之间的通信 add函数的内部操作是 两个数相加,这两个数是形参,难道在add函数的栈帧中要访问在main函数栈帧中的形参吗?...子函数返回过程: 子函数完成之后,子函数的栈帧会被废弃掉 ? 上面大圈里的小圈,两句汇编就是把栈顶和栈底移动回原来的main栈帧处。 ?...1.子函数直接调用父函数栈帧内的形成,访问父函数 2.父函数直接访子函数在EAX中遗留的返回值 3.父函数调用子函数,子函数创建栈帧,子函数完成后子函数的栈帧销毁 下一篇 : 栈论 : 递归与栈式访问
作者 | 陌无崖 转载请联系授权 引言 今天在写项目的时候学习了一个用代码编写的自增的数据库ID,其实是一个ID缓冲池。使用了golang中chan类型。...business_id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='分布式自增主键...chan int64, len), } go lid.produceId() return &lid, nil } 生产ID 首先从数据库中加载获得当前数据的最大值 循环生成自增...nil { return err } u.min = maxId u.max = maxId + step return nil } 有了这个数据库自增...ID的管理,当我们分布式操作数据库时,就可以保证不会发生冲突了 END
vector init(string s) //初始化给出的原始中缀式,处理多位数以及自增自减(原来的中缀式式一个字符串单个元素是一个字符,现在将它初始化为一个容器,容器元素就是字符串...j++; } if (i == j) //说明没有遇到数字或者自增自减运算符 v.push_back(s.substr(i++, 1)); else { v.push_back...如果操作符栈result是空的,就直接让元素进栈 如果result栈不是空,就进行判断: 如果栈顶优先度小于中缀式中的,中缀式中的操作符直接进栈 如果栈顶优先度不小于中缀式,则栈顶先出栈到后缀式...,中缀式的操作符再进栈 如果中缀式元素是‘)’,则一直出栈,直到把括号内的元素全部出栈 另外,如果‘(’不在栈内,则它的优先度被认为是最高的,栈内的‘(’是最低的 等中缀式遍历完之后,检查栈是否为空...如果操作符是加减乘除,需要从栈中取两个数字,因为加减乘除是二元运算符,另外注意,由于从后缀式入栈到result,先进的数字a在栈底,后进的b在栈顶,而加减乘除是后缀式从前往后的顺序,比如后缀式ab-,
1、BERT简介首先需要介绍什么是自监督学习。...我们知道监督学习是有明确的样本和对应的标签,将样本丢进去模型训练并且将训练结果将标签进行比较来修正模型,如下图: 而自监督学习就是没有标签也要自己创建监督学习的条件,即当前只有样本x但是没有标签\hat
1.基础知识(了解栈结构) 先回顾一下关于栈的最简单知识; 本文主要涉及线性栈 假如我们不考虑栈底,栈底是固定不动的,只考虑栈顶,那么栈就像一只放在桌子上的空杯,杯底固定贴在桌子上。...这就是栈所谓的 “先进后出” 特性。 再想象一下,我们把手指压在最后放进去的方糖上面,每次取出方糖的时候用手指把方糖剔出去,之后压在下一块方糖上 。...以下的内容都会以此数据结构作为基础,讲解递归和栈的联系 可能你写过某道题目,说要用栈来实现某某功能,不能用递归。但实际上,递归用到的数据结构本质上就是栈。...在函数调用过程中,每个函数的开始,都会在内存中一段被称为栈区的空间内创建栈帧(稍后解释) 这片栈区 就好像我们上面说的水杯,而栈帧就是上面所说的方糖 内存被编址成一个个存储单元,上面所说的两个刻度条间的空间就可以当成一个存储单元...下一篇 : 栈论 : 递归与栈式访问,如何用栈实现所有递归操作(函数调用底层篇) 护眼绿: 没人看的结语: 首先很感谢你看到这里,辛苦了。
首先介绍下我的情况和需求,如果你跟我类似,那么这篇文章将很有帮助; 我之前的技术栈主要是Java、Python,机器学习方面主要用到是pandas、numpy、sklearn、scipy、matplotlib...pyspark; 之后一方面团队其他成员基本都是用scala,同时在Spark API更新上,pyspark也要慢于scala的,而且对于集群维护的同事来说,也不想再维护一套python环境,基于此,开始将技术栈转到...项目介绍 基于300w用户的上亿出行数据的聚类分析项目,最早使用Python栈完成,主要是pandas+sklearn+seaborn等库的使用,后需要使用spark集群,因此转移到pyspark; 现在的需求是功能等不动的前提下转移到...,这一点主要体现在于针对问题的处理方式上于面向对象的语言略有不同,函数式+惰性求值+多线程支持等方面的优势使得它被Spark选择为开发语言; 上述是一些概念性的东西,属于熟悉了Scala之后需要去多多了解的...="e") print(i+":"+j+"\t") println() // for推导式,循环体以yield开始会构建一个集合返回 val vec = for (i <- 1 to 10) yield
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