学算法好点的书
社区干货
万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文
当然数据结构和算法也是相辅相成的,不能完全独立来看待,但是本文会相对重点聊聊那些常用的数据结构。**数据结构是什么呢?**首先得知道数据是什么?**数据是对客观事务的符号表示**,在计算机科学中是指所有能输入... 你看它像不像书的目录,一级目录,二级,三级 ...如果我们不断往跳表中插入数据,可能出现某一段节点会特别多的情况,这个时候...
图谱构建的基石: 实体关系抽取总结与实践|社区征文
也是当下的研究热点,这类任务就是:实体关系抽取,目的是从自然语言文本中识别并判定实体对之间存在的特定关系,为智能检索、语义分析等提供基础支持,有助于提高搜索效率。2022年,团队以构建知识智能为导向,这对个人的知识储备提出了更高的挑战,作为团队的一员,我利用业余时间又重温了经典的实体关系抽取论文,并运用所学在相关算法大赛中进行了实践,取得了第四名的成绩。# 问题研究## 问题定义从结构化(如表格)、半结构化(如...
干货|词云指北(下):字节跳动数据平台词云实践
接下来我们将重点分享针对学术算法的调研和商业产品的总结,对字节跳动数据平台词云发展的一些体会和当下的实践。DATA 发展方向探讨**Geo Word Cloud** 可以帮助生物更好的躲避天敌、迁徙、获取食物......... 向量都学过吧,对于一个三维的坐标,上图红色箭头的向量等于坐标:`average-desired`。所以,这只鱼需要转向中心位置,转向的时候还需要注意不要碰到别的鱼,这部分留到分离的时候细讲。```c#void Community() ...
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GPU计算型
概述GPU计算型实例基于多种NVIDIA Tesla显卡,在各类推理场景及分子计算场景下提供高性价比。适用于深度学习及AI推理训练,如图像处理、语音识别等人工智能算法的训练应用。 说明 您可以在价格计算器页面,查看实例的... 区别如下: 规格名称 显卡类型 特点 GPU计算型gni2 A10 Ampere架构的推理主力机型,适用于大规模AI推理场景;支持NVIDIA RTX™功能,提供高性能的3D图形虚拟化能力,支持图片或视频渲染。 GPU计算型ini2 A30 具有强大的...
GPU计算型
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徒手体验卷积运算的全过程|社区征文
因为本文主要以Python的角度来介绍卷积运算### 对卷积的理解在学习卷积运算之前,我们先来了解什么是卷积运算?卷积运算 **(Convolution)** 是信号处理和图像处理领域中的重要知识,更是当前DL算法中最核心的组... 直接相乘不好吗?进行“卷”(即是翻转)的目的其实是施加一种约束,它指定了在“积”的时候以什么为参照。在信号分析的场景,它指定了在哪个特定时间点的前后进行“积”,在空间分析的场景,它指定了在哪个位置的周边进行...
产品功能
多方安全计算 在多个参与方之间保护隐私的计算方法,使得每个参与方在计算时不会暴露私人信息给其他参与方。 联邦学习 一种分布式机器学习算法,帮助多个参与方在不交换原始数据前提下,完成共享模型训练,实现数据可用... 区块链 基于密码学与共识机制等技术建立与存储庞大交易资料链的点对点网络系统,具有难以篡改的特性。 合成数据 一种隐私保护的数据合成技术,先对源数据集进行脱敏处理,再进一步生成与源数据具有相同统计分布的新数...
转型,技术人绕不开的坎
昨天在微信公众号看了一篇阅读量过万的文章,讨论的是目前IT领域几个主要技术转型的话题,包括前端,后台,大数据,人工智能等,有兴趣的同学可以点击文末链接阅读原文。相比于前端日新月异,百花齐放,后台相对来说比较稳... 但随着学习的深入,发现难度远超自己当初想象。人工智能远不是建几个模型,调几个API,跑几批数据那么简单。它不但要求你知道常用的算法及原理,还要区分出各种算法的优劣和适用场景,甚至要深入算法细节进行调优,看来机...
我的技术年终总结——机器学习 |社区征文
改善系统性能的学科。因为计算机系统中“经验‘通常以数据的形式存在,所以机器要利用经验,就必须对数据 进行分析。因此其过程可以简述如下:- **建立模型**:设计计算机可以自动“学习”的算法- **训练**:用数据训练算法模型(算法从数据中分析规律)- **预测**:利用训练后的算法完成任务(根据学习的规律为未知数据进行分类和预测) 通过周志华老师西瓜书上面的描述为下图:采用业内领先的端到端算法模型,准确地将语音内容转写成文字。产品支持时间戳,区分讲话人,数字格式智能转换,智能标点等功能。适用于录音质检、会议总结、音频内... 内置自动标点、语义顺滑、数字规整、智能分句、说话人识别等功能,可根据需要任意搭配。适用于非实时的语音识别场景,如会议记录总结、智能外呼质检、课后教辅和学情分析等。 录音文件识别极速版 支持将音频文件(≤5...
