涵盖机器学习、深度学习和数据分析等多个方面,同时为参赛者提供实践机会,通过解决问题和实现功能,更好地理解和运用oneAPI技术。**Stable Diffusion**是2022年发布的深度学习图像化生成模型,它主要用于根据文本的... unconditional_guidance_scale=args.scale, temperature=1, batch_size=1, seed=args.seed, ) # Save the generated image with prompt information in PNG format ...
是深度学习使能MindX DL和智能边缘使能MindX Edge,帮助开发者快速搭建深度学习和边缘推理的基础平台;“1”是优选模型库ModelZoo,为开发者提供了各个场景下经过调优的模型,开发者只需根据自身场景需要,按需下载即可... “UNet++: Redesigning Skip Connections to Exploit Multiscale Features in Image Segmentation,” in IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 39, no. 6, pp. 1856-1867, June 2020, doi: 10.1109/TMI.20...
对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是人工智能之自然语言处理技术总结与展望,欢迎大家在评论区留言,和大家一起成长进步。# 1. 背景 2021年5月20日,第五届世界智能大会在天津开幕。中... 而在论文[The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning](https://arxiv.org/abs/2104.08691)中,对它的描述为:通过添加额外信息 添加额外信息以作为条件进行生成的方法。(原文为:Prompting is the ap...
语音增强技术正从传统的基于统计学习的方案向基于深度学习的方案融合演进,利用 AI 技术,可以在语音降噪、回声消除、干扰人声消除等方面实现更好的语音增强效果,为用户提供更舒适的通话体验。作为语音信号处理研究... 我们引入了 Multi-Period Discriminator和 Multi-Scale Discriminator 用于辅助训练。### 第二阶段模型:Denoising Net整体采用 S-DCCRN 架构,包括 Encoder、两个轻量级 DCCRN 子模块和 Decoder 三个部分,其中两...
> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好... 首先我会介绍self Attention模块和Multi-Head Attention模块。这两部分是transformer的核心,可以这么说,搞懂了这两个部分transformer你基本就掌握大部分了。接着我会讲解encoder和decoderr模块,明白的Multi-Head A...
论文中手动调优了Transformer中的multi-head attention, layer normalization, activation等核心算子,将ByteTransformer的推理性提升至业界领先水平; 与PyTorch,TensorFlow,NVIDIA FasterTransformer,Microsoft DeepSpeed-Inference等知名的深度学习库相比,ByteTransformer在可变长输入下最高实现131%的加速。论文代码已开源。论文地址:https://arxiv.org/abs/2210.03052 IPDPS: 并行和分布式计算方向计算机系统领域的旗舰会议。...
优势以及一些学习建议。**MAD,全称 `Modern Android Development`:是 Google 针对 Android 平台提出的全新开发技术。旨在指导我们利用官方推出的各项技术来进行高效的 App 开发。有的时候 Google 会将其翻译成`现... * 通过 `KMM`(Kotlin Multiplatform Mobile)实现跨移动端的支持* `Server-side`,天然支持后端开发* 通过 `Kotlin/JS` 编译成 `JavaScript`,支持前端开发* 和 Java 几乎同等的编译速度,增量编译下性能甚...
比如英伟达的 Multi-Process Service 技术,即将 GPU 的显存按照空间切分给不同的进程,能够提高 GPU 的利用率。但这种情况下,每个进程拿到一部分 GPU 显存,如果不进行切分,可能要占据整张卡,所以就是说进行了切分之... 尤其是机器学习的相关应用,目前 Ray 主攻的一个方向就是机器学习,伯克利的发起者也基于 Ray 创建了创业公司—— Anyscale,目前这个项目在 GitHub 上获得了两万多的关注。在业界,Uber、 OpenAI、蚂蚁、字节等公司也...
我们也会基于云的特性做深度的能力增强,例如弹性伸缩、存算分离等。目前,火山引擎 EMR 已经集成了非常多的引擎,例如我们常见的离线分析领域的 Spark、 Hive,实时计算领域的 Flink、Kafka,等等。今天分享的主角... 第二个是 Multi Catalog 联邦查询,是在22年6~7月和社区合作的一个项目。当时的目标是想让 Doris 能像 Presto 一样有 plugin 的能力,能做联邦查询,能够查询ES、JDBC等数据源,当然最典型的还是 Hive 、数据湖的这些表...
虽然我已经半知半解地学习了一些源码,但还没有开始实际贡献。直到有一天,Ricky 告诉我公众号上有一个“字节跳动云原生成本优化实践开源项目 Katalyst 的社区编程挑战”活动,他当时选择了 OOM 的题目。这次机缘巧... 减去的系统 `scale_factor` 用于避免 kswapd 触发,同时也考虑了系统预留的内存(reserved)。`Update()` 方法负责实现这个计算逻辑,而 `GetProvision()` 方法则用于返回计算出的 Provision 结果。最后,我在 `mem...
Doris 则在加强 multi-catalog……所以各家引擎都尽量多地去囊括用户场景。这种多模计算产生的结果就是,领域内彼此差别不大的场景,技术会逐渐收敛到一个最优解,最终只有一两个引擎获得成功。差别相差比较大的场景... 湖仓需求多样:如果有机器学习的需求,就需要进行特征工程等一系列步骤,这些步骤也催生了数据湖仓的多种需求,包括支持批式、流失计算和交互式数据科学等各种场景。 - 湖仓数据来源广泛:包括业务交易数据、业务...
可以对集群节点规格实现 scale-up。### **湖仓一体分析服务 LAS**- **【新增Presto定时扩缩容功能】** - 队列中交互式分析(Presto)部分支持定时扩缩容。定时 Resize ,超过 Min 部分的费用使用 CU 时收... 议程将涵盖技术深度解析、业务最佳实践和数据生态联合解决方案等方面内容。火山引擎开源大数据平台 E-MapReduce 团队杜军令和黄昭伟两位技术专家受邀在峰会上进行分享。**【活动回放】****《Apache Doris数据湖...
其发起者也成立了 Anyscale 公司来管理开源社区以及商业化。在 Anyscale 刚举办的 Ray Summit 2023 上,相关数据显示 Ray 已被 OpenAI/Uber/Amazon/字节跳动/蚂蚁金服等众多企业所使用。基于 Ray,Anyscale 也推出... 这些场景都已在 Anyscale 发表过博客,有兴趣可以查看:* www.anyscale.com/blog/how-bytedance-scales-offline-inference-with-multi-modal-llms-to-200TB-data* www.anyscale.com/blog/7-must-attend-ray-sum...