越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段,我的主要工作是研究基于深度学习的图像去雾工作。随着现代工业文明的发展进步,大气污染现象愈... 严重影响对图像的分析,如分类、定位、检测、分割等。所以在现在,研究图像去雾对所有研究人员有重大的意义,如何有效地将模糊环境下的退化图像还原成清晰图像已经成为了一个重要的研究工作。大模型和深度学习技术的...
这个大模型擅长的角度来验证大模型能否更深度提升个人工作效率。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/348f356e262044e781fa8696ba0014ed~tplv-tlddhu82om-image.i... 我们使用tokenizer.encode()方法将输入文本编码为token ID序列,并添加了特殊的token(例如[CLS]和[SEP])。我们将编码后的序列转换为PyTorch张量,并将其发送到GPU设备进行推理(如果可用)。```python input_ids...
就是以深度学习和机器视觉技术为核心,提取图片内容特征、建立图像搜索引擎,是一款用于图片间相似性检索的平台型产品,深度学习正是 AI 的特点。再比如说 智能语音交互(Intelligent Speech Interaction),就是你所理解的基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术,对于企业来说适用于智能问答、智能质检、法庭庭审实时记录、实时演讲字幕、访谈录音转写等场景,可以应用在金融、司法、电商等多个领域,这里对于自然语言理解以及智...
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... 天然支持 Flink 和 Spark 引擎进行数据分析和 ETL 数据处理,同时还支持多种训练框架,包括我们团队近期开源的分布式训练调度框架 Primus,以及传统的 PyTorch 和 TensorFlow 等,用户可以根据需求选择适合的计算、训练...
其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能,成为 AIGC 发展的“加速度”。# “智能诗歌生成”的AIGC项目我曾参与了一个名为“智能诗歌生成”的AIGC项目。该项目的主要目标是利用人工智... 并输出下一行诗歌的词向量序列。在训练过程中,我们使用了变分自编码器(VAE)来引入潜在变量,以捕捉诗歌的潜在分布。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/32b49c4c0...
学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型设计的目的:大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能,能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各个领域都有着很... 深度合作开展更专业的领域探索和发展的道路。1:场景化的认知智能体--大模型驱动相应智能体具备复杂环境的自适应感知和认知能力并具备一定的自治和自主性。2:通用大模型的跨领域专业知识--给金融服务,或者病患诊...
在开源方面,我曾对阿里的 Sealer 社区和 OpenYurt 社区做过一些贡献。在实验室方面,我的工作主要集中在“在保证应用 QoS 前提下,提高系统资源利用率”这一多目标优化问题上。此外,在五月份我在一家金融科技公司做一个面向金融软件分布式架构的eBPF可观测技术研究项目,这个项目里主要负责其中聚合组件的实现和RDMA协议的可观测工作,这方面的工作经历让我对云原生可观测技术有了更深入的理解。## 参与开源的过程2023 年 3 月...
白皮书下载 《从ClickHouse到ByteHouse》 白皮书简介: 关于金融、工业互联网,都有对应的场景特性、解决策略、实践效果具体呈现,相信一定能解决你的诸多疑惑。在技术层面,像ClickHouse这样优秀的作品也调集了来自全球的社区力量,不断刷新着人们对于垂直场景下数据库性能的想象空间。像ByteHouse这样的作品,则正快速填平从技术创新到企业生产的价值鸿沟。相信在这样美好的时代里,所有大数据从业者都能找到施展才华的空间,也希望这本...
比如金融领域的实时风控、推荐场景的在线学习、企业内部实时运营(电商大屏,直播大屏等)。而智能化可以让数据湖技术在数据入湖,数据处理、数据出湖的各个阶段与周边生态更好地集成,让企业可以随心所欲地调动所有可调动的数据,用于报表、分析、搜索、建模、批流计算等业务场景。 **2022年12月18日 9:00-12:50**,由 **火山引擎** **云原生** **计算技术负责人李亚坤**出品的 DataFunCon 2022 大会 **「实时与智能** **数据...
比如金融领域的实时风控、推荐场景的在线学习、企业内部实时运营(电商大屏,直播大屏等)。而智能化可以让数据湖技术在数据入湖,数据处理、数据出湖的各个阶段与周边生态更好地集成,让企业可以随心所欲地调动所有可调动的数据,用于报表、分析、搜索、建模、批流计算等业务场景。**2022年12月18日 9:00-12:50**,由**火山引擎云原生计算技术负责人李亚坤**出品的 DataFunCon 2022 大会 **「实时与智能数据湖」专场** 全程直播,欢迎...
由于 Kite 与 Thrift 深度耦合,很难从网络模型或编解码层面改造优化,继续支持新特性势必会造成代码越发臃肿迭代受阻问题,于是字节跳动的服务框架团队在 2019 年重新设计了 Go RPC 框架,并自研了网络库,致力于提升性... 金融、游戏** 等多个行业,用户普遍反馈项目带来了性能提升、成本优化和稳定性增强等多方面的收益。2023 年 12 月,我们发布了[《CloudWeGo 技术白皮书:字节跳动云原生微服务架构原理与开源实践》](http://mp.weixin...
大数据架构向云原生演进是行业的重要趋势,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... 一段时间后很可能会再次出现相同的问题,而且每次杀掉其他作业的处理方式非常繁琐,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...
是用于有序元素序列快速搜索查找的一个数据结构,跳表是一个随机化的数据结构,实质就是一种可以进行二分查找的有序链表。跳表在原有的有序链表上面增加了多级索引,通过索引来实现快速查找。跳表不仅能提高搜索性能,同时也可以提高插入和删除操作的性能。它在性能上和红黑树,AVL树不相上下,但是跳表的原理非常简单,实现也比红黑树简单很多。主要的原理是用空间换时间,可以实现近乎二分查找的效率,实际上消耗的空间,假设每两个加一...