> 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... 支持只跳过一定比例等。- **大元数据优化**面对海量样本,元数据也变成了 Big Metadata,即大元数据。它也需要像大数据那样去对待、瘦身和优化。如在机器学习场景下,绝大部分的读数据方式是 Scan 扫描,这时我们...
随着深度学习以及大模型的普及,人们开始尝试将其应用到探地雷达图像去杂波任务中。 **基于深度学习的探地雷达图像去杂波**凭借强大的特征表示和学习能力,基于深度学习的方法已被广泛用于解决探地雷达杂波去... 根据任务所需的通道比例来调节参数,使得模块可以自适应的调节残差块内卷积核大小,从而更好地拟合非线性变化以达到有效去除 GPR 图像中杂波的目的。同时弹性残差块的加入能够在在几乎不影响网络时间复杂度的情况下更...
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,如何将图像压缩到更小的体积便于互联网信息传输,火山引擎视频云团队不断突破压缩技术“天花板”。当前字节跳动高峰期每秒需处理近百万张图片,基于今日头条、抖音等亿级 DAU 的实践打磨,与国际领先的压缩技术,火山引擎视频云...
> 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提下,如何将图像压缩到更小的体积便于互联网信息传输,火山引擎视频云团队不断突破压缩技术“天花板”。当前字节跳动高峰期每秒需处理近百万张图片,基于今日头条、抖音等亿级 DAU 的实践打磨,与国际领先的压缩技术...
简介 降噪 Audio Noise Suppression(ANS)通过深度学习的方式来实现不同场景的噪声消除,比传统方式更智能、更干净地过滤噪声,并尽可能地保留人声或者音乐背景。 啸叫抑制:(Howling Suppression),声源与扩音设备之间... 通过接口设置降噪比率。仅支持在调用处理数据接口"processWithInBlock"之前使用。 objectivec SAMICore_Property *core_property = [[SAMICore_Property alloc] init];core_property.id = SAMICore_PropertyID_Co...
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AI赋能安全技术总结与展望,欢迎大家在评论区留言,和大家一起成长进步。# 1. 背景 伴随着人工智能技术的蓬勃发展,当前网络空间已经迈进到人工智能... 两者比例)、PE section中不同权限section的大小(可读、可写、可执行段对应的虚拟大小之和、原始大小之和、两者比例)、内容复杂度(PE和ASM文件原始大小、使用zlib对PE和ASM文件进行压缩后的文件大小、压缩前后PE和A...
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... 支持只跳过一定比例等。* **大元数据优化**面对海量样本,元数据也变成了 Big Metadata,即大元数据。它也需要像大数据那样去对待、瘦身和优化。如在机器学习场景下,绝大部分的读数据方式是 Scan 扫描,这时我们...
经过简单的学习,最后还是把前面几题做出来了,然后她又给我了一些题目,是关于一个场景题和一个自定义数据,主要内容就是给出一些二进制的图片内容,让你根据自己设计规则然后通过IO流去解析这些二进制,然后利用规则去进行对比这些解析出来的图像,并算出比例,然后写出整个思路。其他题我也基本都写出来了,只有这一题卡了我很久,直到下午我把思路理了一下,开始上手写代码,把思路一步一步写出来,但是我总还是感觉哪里不对劲,不过最后结...
2. 计算资源和存储资源按某一比例强绑定,系统扩容必须按节点数目增加,导致内存或磁盘的浪费; 3. 在云计算场景下,因计算集群中包含数据,导致不能实现真正的弹性计算。企业可以通过云上存算分离架构,以低成本的对象存储作为存储底座,完美地解决以上问题。而针对在大数据和机器学习场景下,由对象存储带来的诸如存储性能(IO 瓶颈)、接口兼容性等问题,火山引擎推出自研的**大数据文件存储(CloudFS)** 作为解决方案。火山引擎大...
计算资源和存储资源按某一比例强绑定,系统扩容必须按节点数目增加,导致内存或磁盘的浪费;3. 在云计算场景下,因计算集群中包含数据,导致不能实现真正的弹性计算。企业可以通过云上存算分离架构,以低成本的对象存储作为存储底座,完美地解决以上问题。而针对在大数据和机器学习场景下,由对象存储带来的诸如存储性能(IO 瓶颈)、接口兼容性等问题,火山引擎推出自研的 **大数据文件存储(CloudFS)**作为解决方案。火山引...
深度优化和成本优化策略,可以帮助大部分业务在资源利用率和运行效率之间寻求平衡。 4. **收益概览:增量小文件合并**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/... 用户资源管理:通过设定单个用户可使用的资源比例上限,以控制该用户名下任务的可用计算力。Ad-hoc 资源控制:在系统高负载时段,自动调整 adhoc 查询的资源使用管控。2. **用户干预参数推荐:**提供固定值、最大...
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... 我们通常以可用副本数所占的比例来定义它们的可用性。但是当用户实际使用这些服务时,它们的执行性能和效率才是用户真正关注的重点,而这些事项难以被清晰定义。因此我们对服务的可用性提供了一些新的解读和延...
而是通过深度学习等算法将其提取出来的“特征”,“特征”提取的过程称为 Embedding,提取出的“特征”用数学中的向量来表示。向量化的目的是为了通过向量相似来进行非结构化数据的检索,向量化后的数据才能够被 AI 模... 这种方法适用于结构化过滤掉的比例较低,向量召回结果比例较高的场景;二是先过滤,先使用 DSL 过滤数据集,然后在结果集中进行向量排序,适用于 DSL 过滤结果较少的场景。随着数据量的增加,这两种检索链路的性能各有...