深度学习代价函数求导
社区干货
图像处理解决方案 veImageX 技术演进之路
> 作者|周强近日,第五届深度学习图像压缩挑战赛(以下将简称“ CLIC 大赛”)比赛结果公布,首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样的质量前... 相应的能力已通过远程可调用函数的方式在平台上部署。对于 FPGA 不能支持的图片(分辨率过大或过小),会发送到 CPU 平台的 HEIF 静图编码服务做处理。对于动图转码处理的请求,图片静图服务会发送到动图服务做处理。由...
图像处理解决方案 veImageX 技术演进之路
近日,第五届深度学习图像压缩挑战赛(以下将简称“ CLIC 大赛”)比赛结果公布,首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样的质量前提下,如何将图... 相应的能力已通过远程可调用函数的方式在平台上部署。对于 FPGA 不能支持的图片(分辨率过大或过小),会发送到 CPU 平台的 HEIF 静图编码服务做处理。对于动图转码处理的请求,图片静图服务会发送到动图服务做处理。由...
sonic:基于 JIT 技术的开源全场景高性能 JSON 库
大([large](https://github.com/bytedance/sonic/blob/main/testdata/twitterescaped.json)):550KB,10000+ key,深度 6 层。测试结果如下:对SQL的执行计划进行转换,一个执行计划经过优化规则后会变成另外一个执行计划,能够准确的选择出一条效率最高的执行路径,然后构建Stage的DAG图,大幅度降低查询时间。下图描述了... 依托于字节跳动对ClickHouse的深度定制化产品介绍**火山引擎增长分析DataFinder** ****一站式用户分析与运营平台** 为企业提供数字化消费者行为分析洞见,优化数字化触点、用户体验,...
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深度学习代价函数求导-优选内容
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干货 | 基于ClickHouse的复杂查询实现与优化
反序列化的代价,因此查询的性能会受到影响。特别是当Join采用Hash Join时,如果右表是一张大表,构建也会比较慢。针对构建问题,近期社区也进行了一些右表并行构建的优化,数据按照Join key进行Split来并行地构建多个H... 深度解读三大数字营销工具》**聚焦“数字化营销增长”话题,邀请火山引擎数据产品相关专家,**以汽车行业为例,解读三大经典数据工具BI、CDP、MA在企业内部如何高效耦合,**带来可复制的营销增长经验,观看直播还...
火山引擎云原生大数据在金融行业的实践
火山引擎协助关键金融客户在大数据云原生方向进行了深度实践,形成了整体解决方案,本文将分享火山引擎云原生大数据在金融行业的实践。作者|张云尧 - 火山引擎云原生计算研发工程师**01**... 并且代价比较高。那么,在大数据场景下,云原生系统相比 Hadoop 系统,具备以下能力:* 强制的容器化能力:可以屏蔽大数据作业的运行环境,提高运行时隔离能力;* 可定制化的网络/存储能力:可以支持大数据作业使用...
「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.04
允许用户自定义函数,精简 SQL 语句,提升查询效率。 - 支持 MaterializedMySQL(灰度中)支持从 MySQL 数据源中实时同步数据。 - ByteHouse Python Driver 支持 SQL alchemy,加速数据 ETL 过程,让数据查询... 以及基于 Histogram 的代价估算,对 10 表全连接级别规模的 Join Reorder 问题,能够全量枚举并寻求最优解,同时针对大于 10 表规模的 Join Reorder 支持启发式枚举并寻求最优解。CBO 支持基于规则扩展搜索空间,除了常...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.04
允许用户自定义函数,精简 SQL 语句,提升查询效率。 - 支持 MaterializedMySQL(灰度中)支持从 MySQL 数据源中实时同步数据。 - ByteHouse Python Driver 支持 SQL alchemy,加速数据 ETL 过程,让数据查询... 以及基于 Histogram 的代价估算,对 10 表全连接级别规模的 Join Reorder 问题,能够全量枚举并寻求最优解,同时针对大于 10 表规模的 Join Reorder 支持启发式枚举并寻求最优解。CBO 支持基于规则扩展搜索空间,除了常...
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
本文将对字节跳动自研的分布式图数据库和图计算专用引擎做深度解析和分享,展示新技术是如何解决业务问题,影响几亿互联网用户的产品体验。来源:字节跳动技术团队图状结构数据广泛存在 ... 查询代价就会低很多。其实,很多场景下,我们还需要用户能够根据任意一个属性来构建索引,这个也是我们正在支持的重要功能之一。**未来探索**过去的一年半时间里,ByteGraph 都是在有限的人力情况下,优先满足业...
字节跳动摘得ACL最佳论文桂冠,相关研究成果将在火山翻译中应用
小的词表更加有利于模型学习。 然而,信息熵和词表大小不可以兼得。词表越大,所需参数越大,稀疏标记越多,但是信息熵在减小。 为了建模这种平衡,论文作者为此引入了边际收益的概念。边际收益衡量了付出单位代价所能获... 为了将词表学习的问题转化成为最优运输的代价,就需要进行一些重构操作了: MUV可以理解成为熵对词表大小的一阶导数,为了建模连续的导数,论文作者引入了相对分数来模拟导数: H代表的是信息熵,分子是信息熵的相对变...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
半监督学习与监督学习是很相似的,主要在与多了伪标签生成环节,也就是给无标签的数据人工 贴标签。半监督分类、半监督回归、半监督聚类、半监督降维- 强化学习:针对于一些既不能用监督学习也不能用半监督和无... 深度学习,能对非结构的数据集进行自动的复杂特征提取,完全不需要人工干预。## 机器学习落地思路做机器学习项目,首先要先明确要解决的问题,其次,再针对问题选择一个算法,然后用对数据进行训练,找到一族函数中最...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.04
允许用户自定义函数,精简 SQL 语句,提升查询效率。 - 支持 MaterializedMySQL(灰度中)支持从 MySQL 数据源中实时同步数据。 - ByteHouse Python Driver 支持 SQL alchemy,加速数据 ETL 过程,让数据查询... 以及基于 Histogram 的代价估算,对 10 表全连接级别规模的 Join Reorder 问题,能够全量枚举并寻求最优解,同时针对大于 10 表规模的 Join Reorder 支持启发式枚举并寻求最优解。CBO 支持基于规则扩展搜索空间,除了常...
火山引擎吴迪:火山方舟加速大模型和大算力应用落地
用更小的代价在ToB市场规模化。基于严谨的安全互信机制,兼顾灵活性和安全性。同时,火山引擎技术团队将持续提供性能优化的方案,带来最具竞争力的性价比。模型使用方可以通过统一的工作流对接多家模型提供方,为不同业务场景选择最合适的模型。此外,“火山方舟”和火山引擎机器学习平台是一个有机的整体,数据集管理、模型训练、模型迭代与大基座模型的应用被紧密融合和衔接在一起。此外,火山引擎的算法、解决方案和交付团队也将持续...
