在某欧洲知名大模型公司创始人的团队实习,清晰地看到 AI 的趋势是用更多数据训练更大的模型。实习结束后,我回到实验室继续科研工作,然而受制于学术界实验室的资源,我没能做最前沿、最感兴趣的课题。原本打算读一个校企联培的博士,获得更多计算资源。 一次偶然的机会,猎头和HR通过一篇论文致谢找到了我,邀请我参加 MiniMax 的面试。我跟技术团队的同学聊了聊, **发现在这里工作的都是聪明、有经验的 AI 科学家,没有办公...
> 项目主页:https://ingra14m.github.io/Deformable-Gaussians/>> 论文链接:https://arxiv.org/abs/2309.13101>> 代码:https://github.com/ingra14m/Deformable-3D-Gaussians单目动态场景(Monocular Dynamic... 以规范空间中3D高斯的坐标信息作为输入,预测每一个3D高斯随时间变化的位置 和形状参数 。利用变形场,我们可以将规范空间的3D高斯变换到观测空间用于光栅化渲染。这一策略并不会影响3D高斯的可微光栅化管线,经过其...
如果企业考虑在 K8S 上构建自己的计算引擎,Hive 面临的局限会更加明显。- 性能:整体架构是否拥有更好的性能。- 安全:是否支持不同级别,不同力度的用户访问和数据安全鉴权体系。对于企业数仓架构来说,最重要... 用来支撑整个企业的数仓构建。一个企业在实施数据平台的时候,由多个不同组件各自工作在不同的架构层中,无法相互取代,相互协作配合,承载整个企业的数据平台业务。# 企业级数仓技术选择Google 发表的三篇论文从...
北京大学计算机学院和蒙特利尔学习算法研究所等单位合作的论文 《Rover: An online Spark SQL tuning service via generalized transfer learning 》(以下简称Rover)成功被大会收录。Rover由北京大学的沈彧和火山引... 生物信息学、多媒体、自然语言处理、人机交互、社会网络计算、高性能计算及大数据挖掘等众多领域的研究者,为来自学术界、企业界和政府部门的相关人员提供了一个学术交流和成果展示的理想场所。 Apac...
如果企业考虑在 K8S 上构建自己的计算引擎,Hive 面临的局限会更加明显。- 性能:整体架构是否拥有更好的性能。- 安全:是否支持不同级别,不同力度的用户访问和数据安全鉴权体系。对于企业数仓架构来说,最重要... 用来支撑整个企业的数仓构建。一个企业在实施数据平台的时候,由多个不同组件各自工作在不同的架构层中,无法相互取代,相互协作配合,承载整个企业的数据平台业务。# 企业级数仓技术选择Google 发表的三篇论文从...
北京大学计算机学院和蒙特利尔学习算法研究所等单位合作的论文 《Rover: An online Spark SQL tuning service via generalized transfer learning 》(以下简称Rover)成功被大会收录。Rover由北京大学的沈彧和火山引... 生物信息学、多媒体、自然语言处理、人机交互、社会网络计算、高性能计算及大数据挖掘等众多领域的研究者,为来自学术界、企业界和政府部门的相关人员提供了一个学术交流和成果展示的理想场所。 Apac...
论文链接:https://www.vldb.org/pvldb/vol16/p3528-chen.pdf **背景与介绍**![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/5a629ab614e6407d... **统计信息与 Query Cache**1. **Query Cache**1. **Cache Maintainance:** 为了防止使用过期的数据,在 Cache Key 中加入了版本号的信息,并且后台有个线程定期的与 Meta Server 中的数据版本进行对比,并...
如果企业考虑在K8S上构建自己的计算引擎,Hive面临的局限会更加明显。* 性能:整体架构是否拥有更好的性能。* 安全:是否支持不同级别,不同力度的用户访问和数据安全鉴权体系。对于企业数仓架构来说,最重要... **一个企业在实施数据平台的时候,由多个不同组件各自工作在不同的架构层中,无法相互取代,相互协作配合,承载整个企业的数据平台业务。**EMR 企业级数仓技术选择Google发表的三篇论文从存储...
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群基于迁移学习的基础设施成本优化框架,火山引擎数智平台与北京大学联合论文被KDD收录近期,第29届国际知识发现与数据挖掘... 生物信息学、多媒体、自然语言处理、人机交互、社会网络计算、高性能计算及大数据挖掘等众多领域的研究者,为来自学术界、企业界和政府部门的相关人员提供了一个学术交流和成果展示的理想场所。Apache Spark作为主...
论文介绍了字节跳动内部基于 Kubernetes 提出的一套支持在线任务和离线任务混部的高吞吐任务调度系统,旨在有效解决大规模数据中心中不同类型任务的资源分配问题,提高数据中心的资源利用率、弹性和调度吞吐率。目... 公司内部的业务种类也越来越丰富,包括微服务、推广搜(推荐/广告/搜索)、大数据、机器学习、存储等业务规模迅速扩大,其所需的计算资源体量也在飞速膨胀。早期字节跳动的在线业务和离线业务有独立的资源池,业务之间...
本文解读了字节跳动基础架构编排调度团队发表在国际云计算顶级会议 SoCC 2023 上的论文“[Gödel: Unified Large-Scale Resource Managment and Scheduling at Bytedance](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzk0ND... 公司内部的业务种类也越来越丰富,包括微服务、推广搜(推荐/广告/搜索)、大数据、机器学习、存储等业务规模迅速扩大,其所需的计算资源体量也在飞速膨胀。早期字节跳动的在线业务和离线业务有独立的资源池,业务之...
通过引入域信息来建模域相关性,从而自适应调控数据迁移强度,使异源数据应用更加高效。尽管在不同的领域(如计算工程学,地质统计学,自然语言处理)都有迁移核函数的身影,迁移核函数并没有一个正式的数学定义。基于此,该论文首先提出了正式的迁移核函数数学定义,并总结了三种广义形式的迁移核函数。基于广义形式,本文展示了已有的迁移核函数为广义形式的一种特例,并讨论了其优缺点。更进一步,文章提出了两种改进的迁移核函数,即...
信息系统如何支撑企业的发展,如何建设电子商务等。信息系统如何服务企业、个人、政府,这些概念虽然很抽象,但我认为这也是一个系统架构师应该掌握的知识,它站在一个宏观的视角回答了“为什么要做信息化、智能化”。这一部分建议深度学习,因为在论文中写项目的背景、价值的时候可能也会用到,要深刻理解之后再开始刷题。#### 1.5 信息安全&法律常识(5%)这一部分内容是信息安全和法律常识的基础内容,信息安全包括:基础密码学(对称、...