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深度学习协变量位移

面向机器学习应用开发者,提供 WebIDE 和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务的企业级机器学习平台

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个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文

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... 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/32b49c4c033649e58c101bb26adc20dc~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-...

大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文

我试图用国产大模型来协助完成一篇文章,从“知识生产”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://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/348f3... 定义变量model_name为"bert-base-uncased",这是一个预训练的BERT模型。我们还通过BertTokenizer.from_pretrained()方法加载了预训练的tokenizer。最后,我们通过BertForTokenClassification.from_pretrained()方法加...

veImageX演进之路:我用图像压缩算法为公司省了30%成本

**前言** 日前,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。在保证同样主观质... 需要充分考虑对照组和实验组变量尽量减少:(veImageX图像压缩访问方式是极简的,只需要将原来的url之后追加一个图像目标模板即可如下表格中隐去了真实的业务信息)![picture.image](https://p3-volc-community-si...

2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文

配置和环境变量管理均基于云关上管控,代码仓库及配置资源声明清单也都存储在代码仓库受版本管理,应用发布及生命周期管理自动化,可审计。在SecDevOps中,没有永远的安全,在业务、开发、和安全方面,完全安全不仅不合... API组合和协议转换,通过调用不同服务聚合聚合,同时有的API网关也负责验证,鉴权,负载均衡,协议转换,数据缓存等,框架网关如Netflix Zuul、Spring Cloud Gateway,云原生网关:Ingress-Treafik/Nginx/APISIX,Kong,Istio...

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深度学习协变量位移-优选内容

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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... 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/32b49c4c033649e58c101bb26adc20dc~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-...
GPU实例部署paddlepaddle-gpu环境
本文介绍 GPU 实例部署深度学习Paddle环境。 前言 在ECS GPU实例上部署深度学习Paddle环境。 关于实验 预计实验时间:20分钟级别:初级相关产品:ECS受众: 通用 环境说明 本文测试规格如下:实例规格:ecs.pni2.3xlargeGPU 类型:Tesla A100 80G显存容量:81920MiB实例镜像:velinux - 1.0 with GPU DriverNVIDIA-SMI:470.57.02NVIDIA Driver version:470.57.02CUDA version:11.4CUDA Toolkit version:11.2Python version:Python 3.7.3pa...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
我试图用国产大模型来协助完成一篇文章,从“知识生产”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://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/348f3... 定义变量model_name为"bert-base-uncased",这是一个预训练的BERT模型。我们还通过BertTokenizer.from_pretrained()方法加载了预训练的tokenizer。最后,我们通过BertForTokenClassification.from_pretrained()方法加...
veImageX演进之路:我用图像压缩算法为公司省了30%成本
**前言** 日前,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。在保证同样主观质... 需要充分考虑对照组和实验组变量尽量减少:(veImageX图像压缩访问方式是极简的,只需要将原来的url之后追加一个图像目标模板即可如下表格中隐去了真实的业务信息)![picture.image](https://p3-volc-community-si...

深度学习协变量位移-相关内容

关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文

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... 配合Conditioning的DM产生新的变量,再通过VAE将生成的变量转换为图片**。例如赛题要求:1. Prompt输入:"a photo of an astronaut riding a horse on mars" 1. Negative Prompt输入:"low resolution, blurry...

AI赋能安全技术总结与展望| 社区征文

对机器学习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...   数据处理的基本流程为特征分析与选择->编码描述性变量->特征筛选->特征交叉。其中特征筛选包括了移除均匀分布变量和移除取值过多的干扰变量。移除均匀分布变量的原理为:由于异常行为定义为与基线偏离的行为,而...

2022年终总结-两年Androider的技术成长之路|社区征文

转而投身到另外一个学习渠道上:>之前的年中和年终总结写的大体是参加了多少次活动,白嫖了多少礼品。但是这次我不想写平台的东西了(后半年的时间几乎很少花费在参与活动上面了,因为时间给了更重要的事情)>>我想... 通过不断的学习,拓宽技术广度,培养系统设计思维,对前沿性的课题保持好奇心,敢于接触和使用新技术。**具体的就是要有**高于标准的技术深度、开发能力和解决技术难题的能力,在工作过程中对自己负责的模块重点深挖,...

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「跨越障碍,迈向新的征程」盘点一下2022年度我们开发团队对于云原生的技术体系的变革|社区征文

可以学习一下哈。- Github地址:https://github.com/eip-work/kuboard-press- Kuboard教程:http://press.demo.kuboard.cn/还有对应的demo演示服务,可以让您快速上手做练习工作,多么方便,你可以不需要搭建自己的... 所以我们需要通过环境变量ENV,在不同的环境进行优化,之前没有考虑到这一点,导致很多环境的时间竟然还用的是东八区的时间,太离谱了哈!##### 探针种类选取还是源于上面的探针竟然把我们的业务服务给shutdown了,主...

CVPR 2024 | 模块化无参视频质量评估

无参视频质量评估 (Blind Video Quality Assessment,BVQA) 在评估和改善各种视频平台并服务用户的观看体验方面发挥着关键作用。当前基于深度学习的模型主要以下采样/局部块采样的形式分析视频内容,而忽视了实际空域... 并计算缩放和移位参数来校正基础质量得分。类似地,时域矫正模块依靠轻量级 CNN 以实际帧速率处理以关键帧为中心的空域下采样视频块,并计算另一个缩放和移位参数以进行质量得分校正。为了增强模型的模块化,我们在训...

MAD,现代安卓开发技术:Android 领域开发方式的重大变革|社区征文

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... AS 的 Realtime Profilers 工具可以帮助我们在如下四个方面监测和发现问题,有的时候在没有其他 App 代码的情况下通过 Memory Profilers 还可以查看其内部的实例和变量细节。* CPU:性能剖析器检查 CPU 活动,切换...

CVer从0入门NLP——GPT是如何一步步诞生的|社区征文

你如果在网上搜NLP学习路线的话你会看的眼花缭乱,本系列主要会介绍一些重要的知识点,一些历史久远的模型就不介绍了,我个人觉得用处不大,我们的目标是像经典模型看齐,如GPT系列,BERT家族等等。🍡🍡🍡本系列准备先... 我们来解释一下这些变量,input就是我们输入的数据,他的维度为(2, 3, 2),三个维度分别表示(bs, T, input_size),即(批大小,输入序列长度,输入特征大小)。我这样介绍大家可能还一头雾水,我结合input的打印结果给大家介...

从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践

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。字节跳动算法工程师使用 R... 对变量求梯度。离线训练框架 1.0 对每个模型创建一套 Worker 实例,每个实例 Worker 和预部署在 Mesos 上的服务化 PS 完成通讯、读取样本、计算梯度、模型 Dump 的全过程。![](https://p3-juejin.byteimg.com/t...

ApacheCon - 云原生大数据上的 Apache 项目实践

**专题:人工智能/机器学习** * #### **字节跳动深度学习批流一体训练实践** **毛洪玥 字节跳动基础架构工程师** **演讲简介:** 随着公司业务发展,算法复杂度不断提升,越来越多的算法模... 该方案使用户仅需对存量作业增加少量的参数或环境变量即可完成从 MapReduce 到 Spark 的平缓迁移,大大降低了迁移成本,并且取得了不错的成本收益。 **讲师简介:** 2018 年加入字节跳动,现任字节跳动基础架构大...

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