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、...
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... 在过去的几年里,随着字节跳动各业务线的高速发展,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...
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。... 在过去的几年里,随着字节跳动各业务线的高速发展,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...
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。... 在过去的几年里,随着字节跳动各业务线的高速发展,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...
> 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 Scene)是指使用单眼摄像头观察并分析的动态环境,其中场景中的物体... 在本次研究中,**我们创新性地提出了变形场与3D高斯联合优化的动态场景渲染框架**。我们将COLMAP或随机点云初始化的3D高斯视作规范空间,随后通过变形场,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...
> 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...
11月22日,“FCIS 2023网络安全创新大会”在上海张江科学会堂顺利举行。 图片来源:FreeBuf公众号 在以“安全新势力 · 创新实践分享”为主题的火山引擎专场论坛上,来自火山引擎与赛博英杰、新东方、中信证券的五位嘉宾,围绕着“新形势下,如何做好云安全”的核心话题,从多云安全、云原生安全、AI大模型安全、数据安全与隐私计算等实践角度,为企业应对新场景下的安全难题提供了有价值、可落地的安全建设实战经验。 安全市场的4大新趋...
在传统的机器学习中,特征工程是非常重要的一环,通常需要大量的人工、时间和精力来处理数据和特征。而随着深度学习的发展,我们可以利用深度学习的特征提取能力,通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过程简化为在待调研的原始特征中往一张样本表格里加列的操作后利用深度学习框架自动学习和提取信息。 总体来说字节跳动的机器学习和训练样本在其业务中发挥着重要作用。通过建立强大的训练平台、积累海量的训练样本...
但是也有很多企业,特别是几乎完全以结构化数据为主的企业在实施上会把数据湖和企业数仓库合并,基于某个数仓平台合二为一。企业在考虑构建自身数仓体系的时候,虽然需要参考现有的行业技术体系,以及可以选择的组... 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...
增强模型对声学信息的建模能力。通过与基础模型的主观评测对比,团队提出的优化方案获得了明显收益,主观评测MOS分提升了0.18;同时该方法也被证明可以提升语音音色的歌唱能力,音准客观指标提升了6%,达到较好的跨域转换效果。结合附加声学特征和CPC模块的歌唱转换系统框架 如今语音转换和歌唱转换已在视频和歌曲创作方面有相关的应用,而论文提出的方法可以进一步提升直播场景以及视频创作中的语音转换和歌唱转换的自然度,提升用户体...
在传统的机器学习中,特征工程是非常重要的一环,通常需要大量的人工、时间和精力来处理数据和特征。而随着深度学习的发展,我们可以利用深度学习的特征提取能力,通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过程简化为在待调研的原始特征中往一张样本表格里加列的操作后利用深度学习框架自动学习和提取信息。总体来说字节跳动的机器学习和训练样本在其业务中发挥着重要作用。通过建立强大的训练平台、积累海量的训练样本,字...
通俗来讲就是应用中的小助手,例如小度小度、天猫精灵之类,我相信很多人对此都有过体验,感受吗,那就是有点笨、有点憨。大模型突破了过去深度学习的框架,构建了一套从思维链到思维算法的推理技术和强大的自然语言理... 可以去看一下对应论文,这里就大致讲一下核心内容。LLM 的核心其实是将困难任务逐步分解为更小更简单的任务,同时考虑他们的相互关系和单独解决的难易程度。然后以连续和不间断的方式来进行每一次推理,为子问题提出...