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深度学习中卷积层纵向的作用

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

社区干货

对话火山引擎侯爽:字节原生的边缘云

深度结合,和音视频产品的协同解决方案,帮助更多客户“走出去”,是下阶段关注的重点。”而谈到长期趋势,侯爽认为边缘云的未来可以概括为两个核心:更深融合、更广连接。更深融合,是从纵向的维度看云边端融合,既包括... 但更多的应该向行业伙伴去学习,“在产品技术层面与行业伙伴有非常多互通、借鉴和交流。面向未来,大家一同构建有长期竞争力的差异化的解决方案。”**以下为对话侯爽实录:**LiveVideoStack:侯爽您好,这应该是 Liv...

打造新一代云原生"消息、事件、流"统一消息引擎的融合处理平台 | 社区征文

在过去的数年,RocketMQ基于大规模云计算环境的实践经验(例如,阿(双十一、双十二)、携程(过年高峰期)),辅助了成千上万的企业完成数字化转型,从而实现了从互联网消息中间件到云原生消息中间件的发展变革。Rocket... 我们将对RocketMQ5.0版本在技术层面的更新进行评估和深度探讨。我们将按照以下几个主题进行讨论和解析。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/d0341de1502d4c69b5...

Kubernetes 观测:基于 eBPF 的云原生深度可观测性实践

**纵向关联打通**;又可以横向通过访问关系、Trace 串联,打通各个可观测数据之间的因果关系,实现可以追溯 **任意时序状态**的动态拓扑?# **破局:eBPF 全栈深度观测能力**## **eBPF 简介**eBPF 是一种数据包过滤技术,从 BPF (Berkeley Packet Filter) 技术扩展而来,它起源于 Linux 内核,可以在操作系统内核运行沙盒程序。eBPF 被用于安全有效地扩展内核的功能,而无需更改内核源代码或加载内核模块,同时 eBPF 程序在加载...

得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践

TensorRT是由英伟达公司推出的一款用于高性能深度学习模型推理的软件开发工具包,可以把经过优化后的深度学习模型构建成推理服务部署在实际的生产环境,并提供基于硬件级别的推理引擎性能优化。业内最常用的Tensor... 或纵向算子融合等。3. 节点消除,去除无用的节点。4. 多精度支持,支持FP32/FP16/int8等精度。5. 基于特定硬件的相关优化。* **模型运行期**1. 序列化,加载RensorRT模型文件。2. 提供运行时的环境,包括对象生...

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打造新一代云原生"消息、事件、流"统一消息引擎的融合处理平台 | 社区征文
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TensorRT是由英伟达公司推出的一款用于高性能深度学习模型推理的软件开发工具包,可以把经过优化后的深度学习模型构建成推理服务部署在实际的生产环境,并提供基于硬件级别的推理引擎性能优化。业内最常用的Tensor... 或纵向算子融合等。3. 节点消除,去除无用的节点。4. 多精度支持,支持FP32/FP16/int8等精度。5. 基于特定硬件的相关优化。* **模型运行期**1. 序列化,加载RensorRT模型文件。2. 提供运行时的环境,包括对象生...

深度学习中卷积层纵向的作用-相关内容

GPU推理服务性能优化之路

TensorRT是由英伟达公司推出的一款用于高性能深度学习模型推理的软件开发工具包,可以把经过优化后的深度学习模型构建成推理引擎部署在实际的生产环境。TensorRT提供基于硬件级别的推理引擎性能优化。下图为业界... 其中TensorRT所做的工作主要在两个时期,一个是网络构建期,另外一个是模型运行期。a.网络构建期 i.模型解析与建立,加载onnx网络模型。 ii.计算图优化,包括横向算子融合,或纵向算子融合等。 iii.节点消...

字节跳动十余演讲齐聚 CommunityOverCode Asia 2023 分享开源实践

帮助公司在海量数据挖掘出高价值信息。 **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**随... 业界通常基于规则对 SQL 中的权限点进行提取,将这些权限点横向按照行维度,或者纵向按照列维度进行管控。这种单一维度的权限管控粒度过粗,无法支持多条权限间的组合关系。在字节跳动这种多业务线统一存储的中台...

推荐系统是如何做召回的?

取相似推荐结果召回,这便是至今仍被广泛使用的协同过滤的召回策略,它比较有效地解决了之前提到的腰部尾部商品的召回问题和用户个性化召回的问题,在这个思路上近些年也有许多改进和沿伸的算法,比如基于图结构相似度的swing算法等,这就不详细介绍了,总的而言,这一类型方法的核心思路就是对用户和商品间的行为互动关系进行充分的挖掘,然后定量计算出他们的相关度。# 四、深度学习**结合具体业务场景的深入思考,是解决问题的...

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浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文

常说的深度学习是一种使用深层神经网络的模型,可以应用于上述四类机器学习中,深度学习擅长处理非结构化输入,在视觉处理和自然语言处理方面都很厉害。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... 中的方法。1. 数据可视化作用是通过可视化观察下数据,看一看特征和标签之间可能存在的关系、看看数据有没有脏数据和离群点等,为选择具体的机器学习模型找找感觉。```#加载数据import pandas as pd # 导...

工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文

大数据应用有力促进了信息技术与各行业深度融合,大数据开发大大推动了新技术和新应用的不断涌现* 就业市场上,大数据的兴起使得数据科学家成为热门职业* 人才培养上,很大程度上改变国高校信息技术相关专业的现有... 结合**机器学习和数据挖掘**算法,实现对海量数据的处理和分析;对分析结果进行可视化呈现,帮助人们更好地理解数据、分析数据。* 数据隐私和安全:在从大数据中挖掘潜在的巨大商业价值和学术价值的同时,构建隐私数据...

字节跳动云原生微服务多运行时架构实践

二是纵向下沉,即在云原生出现之后,将微服务架构的通用能力下沉,将其演变为云原生微服务架构。那么云原生微服务架构存在哪些优点和缺点呢?![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/to... 会被直接打入服务去,然后由服务本身的独立进程 PodB、PodC 来完成之前的网关服务。这样做的好处有三点:* 一是,当你需要接入网关时,只需要在字节 PaaS 平台上打开开关就可以启动进程,无需对接独立服务;* 二是...

大规模流量下的云边端一体化流量调度体系

安全性等方面均能得到深度的定制优化支持;***②在边的层面***:边缘云提供了多种形态的缓存和加速服务。其包括用于支持点播流量的CDN产品,贴近用户提供点播推拉流、转码等计算和网络服务的边缘计算、边缘网络产品... 这面我们提到的融合,即包括同构资源的横向融合,也包括一些异构资源在纵向的跨层融合,比如当我们核心机房的资源不足时,可以将一部分业务上移至距离核心机房较近的边缘资源上。***在源站层面,对于源站各机房、线...

火山引擎:如何通过数据洞察驱动数字化转型?

在对外的版本面主要包含了 ABI 和 CDP 两部分,分别用于通用的数据分析和确定业务主题的深度分析。我自己在互联网行业做了很多年的对内支持,又在过去几年经历着大型互联网 2B 的一个历程,有一些感想和心得,这里就... 所以台化在互联网企业有一些时候更多体现在只能分工的边界特质,而在非互联网企业里面,核心的是建设思维的变化,需要从以前偏纵向建设的思维转变成纵向结合横向的思维。 一直以来基于业务的需要,我们会建设各种垂...

社区征文|前端png图片压缩后背景变黑?音视频如何截取第一帧作为封面?

点的个数等于位图的横向矩形块的个数乘上纵向矩形块的个数,每一个点则被称为像素点,而且每个像素点都有确定的颜色,因此形成了一幅完整的图像。通常使用的图像大部分是位图,如相机拍摄的照片,因为位图可以表示图像的... (即BMP的图像深度),就可以表示出不同的颜色,不同位图的颜色数量计算如下:- 4位图像:2^4=16- 8位图像:2^8=256 - 16位图像:2^16=65536- 24位图像:2^24=16777216- n位图说明n个二进制位是一个像素,这一个像素...

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