是指程序真正开始解析 JSON 数据的时间段。举个例子,如果业务模型中确定了某个JSON key 的值一定是布尔类型,那么我们就可以在序列化阶段直接输出这个对象对应的 JSON 值(‘true’或‘false’),并不需要再检查这个对象的具体类型。sonic-JIT 的核心思想就是:**将模型解释与数据处理逻辑分离,让前者在“编译期”固定下来**。这种思想也存在于标准库和某些第三方 JSON 库,如 json-iterator 的函数组装模式:把 Go struct 拆分解...
ture=sLlL9puoT6D0qyjA%2FzASqr1AV4I%3D) **现状及问题**实验指标报告页是DataTester系统最核心的功能之一,报告页的使用体验直接决定了DataTester作为数据增长和实验评估引擎在业界的竞争力。该功... FROM rangers.tob_apps_all et WHERE tea_app_id = 249532 AND ((event = 'purchase')) AND (event_date >= '2021-05-10' ...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716308435&x-signature=sL2122npNwgpSaQ08KCYsxdCuTw%3D)> 互联网时代数据呈现爆发式增长,数字化、实时化的趋势明显加快,基于数据驱动的业务场景也不断涌现。如何保障在 Kubernetes ... 周期性自动完成大量重复数据作业的处理;- **AI 模型训练**。模型训练通常都有规范化的流程:数据收集、数据预处理、模型构建、模型编译、模型训练和模型评估等。这一流程同样可以通过 Argo Workflows 在 Kuberne...
模型类型为判别式,训练方式为Masked语言模型,预训练主要任务为预测masked单词;Decoder-Only为GPT样式,模型类型为生成式,训练方式为自回归语言模型,预训练主要任务为预测下一个单词。![picture.image](https://p6... 和应用场景。# 构建大模型知识库相关技术自然语言处理(NLP):NLP 是构建大模型知识库的核心技术之一。它包括文本分析、情感分析、命名实体识别、关键词提取等技术,用于处理和理解文本数据。模型评估和优化:构建...
ture=7ZsDVEBp4WHG8niSTmakDnbCEcI%3D)由于文档缺乏有效的维护,很大程度上局限了API文档在消费侧的作用。举个例子,如果一份API文档更新不及时,那么前端就很难基于过时的文档进行数据Mock。如果平台大多数的文档都... SwaggerConstants.API, "tags");// 获取参数所属类PsiClass psiClass = JavaPsiFacade.getInstance(project).findClass(psiParameter.getType().getCanonicalText(), GlobalSearchScope.allScope(pro...
iOSiOS 端 SDK 包含以下新增功能和变更: 在远端流数据统计 VeBaseRemoteStreamStats 结构下新增 videoCodecType 视频编码类型参数。详细信息,请参考 VeBaseRemoteStreamStats。 accountId 火山账号 ID,支持动态账号切换。 在进程相关接口相关功能,优化多用户加入房间控制策略。详细信息,请参考 进程相关接口。 Web/H5Web/H5 端 SDK 包含以下新增功能和变更: 切换视频清晰度,switchVideoStreamProfile 变更为 setVideoStream...
从而评估文本数据的多样性。 - **分类**:向量化能够将文本数据转换为数值型向量表示,从而使得分类算法可以根据文本向量与不同类别之间的相似性来将文本数据分类到最相似的标签或类别中。而acge模型则是文本向量化模型的一种。## 1.2、acge模型简述在主体框架上,acge_text_embedding模型主要运用了俄罗斯套娃表征学习(**Matryoshka Representation Learning**,以下简称MRL)这一灵活的表示学习框架。![picture.image](https:...
添加 Tools:visibility=true 即可预览布局的变化`Motion Editor` 则是支持 MotionLayout 类型布局的视觉设计编辑器,可让更轻松地创建和预览和调试动画。`Layout Inspector` 则可以查看某进程某画面的详细布局... AS 的 Realtime Profilers 工具可以帮助我们在如下四个方面监测和发现问题,有的时候在没有其他 App 代码的情况下通过 Memory Profilers 还可以查看其内部的实例和变量细节。* CPU:性能剖析器检查 CPU 活动,切换...
# 背景目前互联网已经进入了AI驱动业务发展的阶段,传统的机器学习开发流程基本是以下步骤:数据收集->特征工程->训练模型->评估模型效果->保存模型,并在线上使用训练的有效模型进行预测。这种方式主要存在两个... 因此可以处理大数据量训练和在线训练。常用的有在线梯度下降(OGD)和随机梯度下降(SGD)等,Online Learning的优化目标是使得整体的损失函数最小化,它需要快速求解目标函数的最优解。现在做在线学习和CTR常常会用到...
点击上方蓝字关注我们![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/3b6943fff0064fb3a696e4e357af6406~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716... verbose=True) agent\_executor.invoke({"input": "whats the weather in New york?"}) ```注意到,相对于Chain.invoke()直接运行,这里的 **Agent\_executor的作用就是为了能够实现多次循环...
报告页的使用体验直接决定了DataTester作为数据增长和实验评估引擎在业界的竞争力。该功能具有以下特点:**① 牵连系统多、链路长**:报告页涉及到控制台(Console)、科学计算模块、查询引擎、OLAP存储引擎。整个链... FROM rangers.tob_apps_all et WHERE tea_app_id = 249532 AND ((event = 'purchase')) AND (event_date >= '2021-05-10' AND event_date <= '2021-05-19' ...
> > > 埋点设计文档面向开发的埋点需求说明书,目的是让开发理解需要在什么情况下做哪些埋点采集,以及具体需要的属性参数类型、取值,确保采集的准确性和完善性。> > > > > 本篇将聚焦企业数据埋点采集展开介绍。> > 如果你对该议题感兴趣,> > **欢迎文末报名参**> **与“**> **字节跳动企业级埋点设计方法论及实践分享”直播活动。**> > > > ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byte...
以及并行分解(Parallel Factorization)。像最新做的一些工作就 GLAT 等等这样一些工作就可以做并行分解。在显式密度中另外一块是不可高效计算的密度(Intractable Density),也是今天需要重点介绍的一类模型,叫隐变量... (Gaussian Mixture VAE) 是属于这一族分布里面的一个具体例子。 同样,这个模型我们要去直接估计的话,也仍然会遇到峰值塌缩(mode collapse)的问题。我们做的一个解决方案,是我们仔细分析了损失函数(Loss Function)...