深度学习正负样本平衡
社区干货
字节跳动智能音频信号处理的应用实践
## 音频信号处理发展趋势从我这些年的工作过程中,我把音频信号处理分为了三个大的部分:- 最基础的部分是算法,包括自适应滤波器、阵列信号处理以及心理声学和深度学习等算法技术。- 算法基础可以保证上层关... 会尽量使用传统信号处理和深度学习结合的方式来平衡算法效果和计算量,同时尽量避免一些访存密集型的操作。今天讲到的这些技术效果,其实都是可以实时在端侧部署的,因为它们整体的算法计算量和内存相对来说都是比较小...
基于大数据、大模型的应用总结与技术心得|社区征文
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... 但是这些图像中的语义分布通常非常不平衡。例如,大多数可用的照片都是微笑的主体的正面肖像,包含大姿势的图像相对较少,姿势的稳定性目前被认为是人脸识别工作面临的最大挑战之一。 最近研究人员提出的基于大数...
「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... 会导致进程的内存一直处于一个条**平衡线**。所以建议搭建少打无用日志,尽可能打印精确信息,而不是整个对象的信息哈!如下图所示。
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深度学习正负样本平衡-优选内容
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火山引擎 DataLeap 计算治理自动化解决方案实践和思考
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**增量小文件合并是在 reduce 阶段,会把产出不合理的文件...
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... 这样学习出来的苹果就有多个向量了,一个向量可以表示水果苹果,一个向量可以表示手机苹果。但是呢,这种方式回大大增加计算成本,不同多义词的不同语义之间可能出现数据不平衡的问题,更为重要的是,我们往往也很难事先...
未来向量数据库的崛起与多元化场景创新 主赛道 | 社区征文
能通过深度学习模型来达到最准确、更有效的数据解决与分析。它的核心思想是以向量(也称为嵌入向量或特征向量)为数据的基本单元,用于存储、检索和查询大规模的高维数据。它以多维向量的形式保存信息。根据数据的复... 存储和负载平衡服务,向量数据库能够实现高效、可扩展性跟高容错性,为用户提供稳定可靠的数据库服务。**高性能**:利用查找、缓存、并行等技术,增强对向量数据检索、聚类、降维等行为的速度与精确性;**高可扩展性*...
万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文
虽然不能绝对保证比较平衡,但是基本保证了效率,实现起来比那些平衡树,红黑树的算法简单一点。## 栈栈是一种数据结构,在`Java`里面体现是`Stack`类。它的本质是**先进后出**,就像是一个桶,只能不断的放在上面,取... `n`的深度为从根到n的唯一路径长,根的深度为`0`;- 高度:对于任意节点`n`,`n`的高度为从`n`到一片树叶的最长路径长,所有树叶的高度为`0`;- 堂兄弟节点:父节点在同一层的节点互为堂兄弟;- 节点的祖先:从根到该节点...
超拟人大模型CharacterGLM,6B版开源,APP上架
雇佣深度用户,采用人机交互的方式收集人与CharacterGLM的多轮交互数据。 **模型训练**=========* 角色prompt设计:众包工作者将数据中的角色描述形式化为流畅的自然语言描述作为模型训练的角色prom... * CharacterGLM 能够平衡角色一致性、拟人化和吸引力三个关键维度,是最接近理想AI角色的模型。* CharacterGLM 的整体表现优于大多数基准模型,能够在生成高质量、内容安全和知识正确的回复上表现出优越的性能。...
深入探索:AI与大模型在实际应用中的全景 |社区征文
深度学习等技术的突破使得大规模、复杂任务的解决变得更为可行,推动着人工智能技术的不断发展。大模型作为AI的关键驱动力之一,通过更多的参数和更复杂的结构,能够更好地拟合复杂的数据分布,提高模型的泛化能力。从... 增加数据样本量以及引入正则化技术,我们不断优化模型,提高其在测试集上的表现。```# 代码示例:模型评估test_loss, test_accuracy = model.evaluate(test_data)print(f'Test Loss: {test_loss}, Test Accurac...
ApacheCon - 云原生大数据上的 Apache 项目实践
并且在工作和开源贡献之间取得平衡。**讲师简介:**Apache Calcite PMC Member,Apache Flink Committer,毕业于北京大学,目前就职于字节跳动流式计算团队,Flink SQL 技术负责人。 **专题:数据湖与数据仓... **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...
从混合部署到融合调度:字节跳动容器调度技术演进之路
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... 数据面隔离等多方位的深度定制和改造的整体集合。字节跳动基础架构编排调度团队基于数据中心操作系统的视角构建了这一体系,实现整体性资源调度。打一个比方,假设对于一个单机操作系统,比如 Linux,我们需要在它...
字节跳动在联邦学习领域的探索及实践
样本的相同特征,比如两个参与方都拥有用户的年龄、性别等,但是用户并不相同。在这种模式下,每个参与方都可以拥有整个模型,但是各自用不同的数据更新模型,最终汇总模型的梯度来训练模型,这与分布式机器学习中的模型数据并行训练方式类似。 如果探究联邦学习的历史,其经历了大概 3 到 5 年的发展。起初是 2015 年,Privacy-Preserving Deep Learning 这样的概念被提出,而后谷歌的 McMahan 提出若干深度学习方面的训练和应用模式。20...
