# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... 所以后续我们会使用轨面的预测框宽度和轨面实际的物理宽度来计算像素和毫米之间的换算关系,称之为定位标尺(因为轨面的AP最高,所以这个标尺是可信滴)![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.c...
物理学上的,比如从牛顿建立起的传统物理,再到后来的量子物理和爱因斯坦的广义相对论,让我视野开阔了很多,觉得其实伟大的科学家们也是人,除了科研上的成就也有很多有趣的事情,此外还有孔子、青春期、感冒发烧等的,总... 机器学习,深度学习,数据挖掘等笔记,以下是链接和图片欢迎star!!! [直达地址](https://github.com/TobeMagic?tab=repositories)此外,在我们学习中,面对即将到来的考试,在巨大的压力下自身潜力能被很大激发,这...
> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删... 某些情况下对于合并到主干上的特征直接物理删除后可能会有遗漏,或者对下游任务产生影响。针对这种情况可以通过对特征列重命名实现逻辑删除。由于训练侧是基于特征名字来读,重命名后就读不到了。如果有算法同学发现...
# 前言伴随着科技的飞速发展,教育领域也正经历着一场前所未有的变革。特别是深度学习和AIGC技术的出现,为智能教学领域带来了新的机遇和挑战,通过与AI领域深度学习技术的结合,完成了一个智能教学助手项目。本文我... 物理引擎和AI等。以下展示了如何使用Python和Pygame库来创建一个简单的虚拟实验环境,当然要配合上述特定技术才能使得学生有更好体验。```import pygame import random # 初始化Pygame pygame.init() # ...
深度学习技术逐渐在研究领域扩散开来,大数据也逐渐进入我们的生活,大模型也无处不在地帮助我们生活和工作。 # 大数据、大模型的应用总结 大数据技术在医疗领域的应用:可以帮助指导医疗团队进行更精确的诊断... 而不是在 3D 空间中物理上真实的变换。 例如,即使识别出潜在空间中影响生成图像中面部姿势的方向,面部的外观也不太可能保持一致。 事实上,生成器甚至可能无法生成不同姿势的同一张脸。 为了确保在操纵姿势时合成图...
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... 该策略通过遍历每个物理 NUMA 节点和其上的 pod,计算出每个 NUMA 节点的内存 provision。具体计算公式如下:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/5ea7b3a68bec4f7...
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解能力,可以让智能体拥有更强大的学习和迁移能力,从而可以创建更具智能性、更实用的智能体,开创了人机交互的新范式。在大模型的风潮下,今年也产生了很多新兴的优秀智能体。例如游戏领域小助手英伟达 Voyager 智能体、协助人们完成日常任务的 AI 助理 HyperWrite,以及专注于提供个人情感陪伴的 Pi 助手等。大模型是如何影响智能体的...
今天正式发布了智能推荐平台和机器学习平台的多云部署解决方案,有哪些部署方式呢?首先成本最低的就是公有云部署方式;有些客户对网络隔离有需求,我们也支持VPC的部署方式;如果有一些客户希望他的物理资源上能够独享... 部署和扩展最先进的深度学习推荐系统,成本显著降低,同时任务延迟也大大减少。AI 识别引擎:火山拍照识别功能包括了对常见的动植物、地标建筑、商品等 10 万+类事物的识别,训练任务繁重持久,对于推理速度要求也非常高...
深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和... 某些情况下对于合并到主干上的特征直接物理删除后可能会有遗漏,或者对下游任务产生影响。针对这种情况可以通过对特征列重命名实现逻辑删除。由于训练侧是基于特征名字来读,重命名后就读不到了。如果有算法同学发现...
我深入研究了深度学习、强化学习等基本原理和技术,并了解了Transformer、BERT等大模型的基本架构和训练方法。通过阅读相关论文和开源代码,我逐渐掌握了使用大模型进行自然语言处理、图像识别等任务的方法。**模型... 自动驾驶和其他需要与物理世界实时交互的应用程序将大模型扩展到物理现实中# 总结大模型的时代是对我们的产品的一个冲击,无论哪一个产品都需要抓住这一个风口,这是一个改变时代的机会,改变我们当前的互联网时代的...
>作者:火山引擎AML团队## 模型训练痛点关于模型训练的痛点,首先是技术上的。现在机器学习应用非常广泛,下表给出了几种典型的应用,包括自动驾驶、蛋白质结构预测、推荐广告系统、NLP 等。![1280X1280.PNG](ht... 另外它基于物理机,所以没有虚拟化的损耗。绿线是真实的训练场景,数据需通过 IO 读进来。它是基于云原生的系统,有一些网络虚拟化。从图中可以看到绿线和蓝线非常接近,说明我们整体的 IO 和虚拟化带来的损耗其实非...
机器学习和大数据服务。在线微服务是指支撑应用的业务逻辑、产品基础功能的后端服务,它包括接口、 RPC 后端服务、数据访问层服务等;推广搜服务是指为抖音、西瓜视频、懂车帝等 Feed 服务和搜索提供内容列表的... 为主的物理机服务进行了容器化改造,完成了在线服务体系的全量上云。随着字节业务规模的扩展、业务种类的日趋繁多,集群的维护、稳定性、安全等受到了极大挑战,此阶段更关注集群的稳定性、容灾、抗风险等能力。...
抖音搜索等业务的超大规模深度学习训练——以上场景的机器学习训练均是基于 **Primus** **训练框架**完成。 整个机器学习生态 **从上到下分为“平台层”“框架层”“资源层”** 3个部分。字节跳动算法工... 提高物理机资源利用率。但是,随着业务量的增长,服务化 PS 逐渐暴露出了与训练 Worker 难匹配的问题:* **资源不匹配**:新增的训练物理资源需要分别充值到 PS 服务端并上线,同时充值到 YARN 服务中才能进行训练...