如何理解anaconda
社区干货
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
## 如何理解深度学习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... Anaconda是一个免费的开发环境,能帮你管理众多的Python库,支持Jupyter Notebook、Spyder等工具,还有许多科学包,通过可以从官网上直接下载安装Anaconda,启动Anaconda后 安装Juypter就比较简单,直接Anaconda界面上启...
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
Compile Backend 可以理解成模型优化压缩工具,Runtime Backend 是类比模型运行。而从右侧的评估流程也可以看出,ByteMLperf 对于模型的评估,是将实际部署环节的 **模型转换、性能压测** 简化出来。用这样的方法... 这个结果是需要从给业务需求角度看待。例如,如果最终业务是看分类精度满足需求,而不是数值偏差多大,那 SPU 的稀疏加速就值得考虑,如果最终业务更关心数值漂移,那 SPU 就早早被排除在外。此外,将所有硬件放一起横...
混合专家语言的快速推理的大模型 |社区征文
提出了一种以教育部为中心的卸载方法并探索混合量化如何影响语言理解的困惑和表现任务。为在资源受限的硬件上推理大型 MoE 语言模型提供了一种实用的解决方案,从而能够更广泛地访问这些强大的模型进行研究和开发。作为未来的工作,计划根据推测性的专家预测探索进一步的卸载策略。https://xie.infoq.cn/article/14583c2842fbed00189671780
抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的
向量化后的数据才能够被AI模型更好的理解使用。向量数据库就是用于生产、存储、索引和分析来自机器学习模型产生的海量向量数据的数据库系统。其典型应用场景比如:基于大语言模型的智能客服、基于企业知识库的问答以及Chatdoc等工具应用。### **火山引擎****向量数据库****技术演进之路**- **存算分离的** **分布式架构** **搭建**在抖音集团内部,早期的向量化检索引擎是围绕搜索、推荐、广告业务来构建的,由于这些业务天...
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大数据、人工智能与大模型:技术融合的未来趋势|社区征文
例如自然语言理解和生成,甚至是图像的处理。我的感受是,通过这些大模型,我们可以构建更加智能和自适应的应用程序。例如,在一个聊天机器人项目中,利用大模型的能力,我们可以构建一个能够提供准确、个性化建议的系统... 我认识到持续不断地学习的重要性。随着技术的不断进步,只有不断地更新知识和技能,我们才能跟上时代的步伐。大数据分析、深度学习算法以及大模型训练的技能是我目前的重点工作任务,我将继续深化这些技术的应用,更好...
2023总结 - 后端开发如何利用 AI 快速完成工作|社区征文
应该都能理解写单元测试的痛苦)等等很多功能,很不幸,2022年,copilot 宣布不太免费,当时我并不是深度依赖这款工具,所以我之后几年并没有再使用过它。# 20232023 可以称为 AI 爆发元年,openAI 团队推出了chatGPT 3.5,惊艳了全球,对市面上其他AI产品来说可以是降维打击,2023 下半年,我入职了一家新公司,这家公司自研了一个AI 的插件,可以帮助自动补全代码、生成注释、生成单测、解释代码等。## 自动化补全代码1. 单行代码补全!...
【技术人的 2023】 ——我的AI学习之旅年度总结|社区征文
能使得计算机能更加精确地理解和处理图像信息,也能应用到更多的领域。由于篇幅有限,没有给出一些核心代码等详细设计,有兴趣的小伙伴也可留言,我们共同学习,一起进步。最后,我在思考AI如此强大的同时,也明白了虽然是站在"巨人"的肩膀上,也要更努力才能有更好的成果!2023转瞬即逝,期待2024AI会再有改变世界的创举,你我将一起见证!infoq原文:https://xie.infoq.cn/article/f793ec995944776de77476b25
技术人的 2023 总结:人工智能-基于机器学习的环境污染影响评估学习|社区征文
需要对结果进行解释,并通过可视化手段直观地展示环境污染的影响。这可以通过绘制预测值和真实值的对比图、特征重要性图等方式来实现。```import matplotlib.pyplot as plt# 绘制预测值与真实值对比图plt.sca... 来理解每个特征对于模型的贡献程度。以下是一个简单的代码示例:```# 获取支持向量的权重feature_weights = model.coef_# 可视化特征权重plt.bar(X.columns, feature_weights)plt.xlabel('Features')plt.y...
对话火山引擎侯爽:字节原生的边缘云
他有着清醒的认识,侯爽坦言,如何渗透到更多新的行业,除了 know-how,对新场景、新业务的理解和突破也是接下来火山引擎要去努力的方向。## 2.短期与长期当被问及今年的目标时,侯爽表示,今年的核心是要全面夯实火... LiveVideoStack:如何定义边缘云以及它的核心价值?侯爽:边缘云计算这个概念早期起源于“把基础设施部署在边缘”,有了接近二十多年的发展历史,而就行业应用而言, 大家对边缘云的解读各不相同,主要原因是行业仍然在...
开源许可证的思考:理想主义与现实主义的 battle
我们将能够更好地理解如何在开源项目中平衡创作者权益和社区自由,为开源社区的可持续发展和开源许可证的选型提供有益的参考,在 **理想主义** 与 **实用主义** 之间做一个选择或者妥协。 ,肯定会带来额外的性能消耗,并造成一定的延迟上涨,这也是字节跳动没有采取这种方式的原因。 字节跳动的探索和实践 ...
云原生时代的安全变化趋势 | 社区征文
云原生技术为软件运行平台、应用软件架构和应用开发流程带来了标准化和统一化。可以说重塑了IT的形态,这个重塑并不是以一种推倒重建的方式来施行,而是用一种循序渐进的方式、以自然演进的步调来推进的。理解云原生时代数字化建设所面临的问题,从这些变革和问题入手,思考云原生时代的安全变化趋势。##### 1、应用运行环境边界模糊化在云计算时代之前,IT基础设施是一种资产。传统的应用运行环境是物理的,看得见、摸得着的,而且...
MiniMax Assistants API 上线啦!
MiniMax 团队对 AI agent 的理解,**以及我们为什么认为 Assistants API 是实现 AI Agent 最好的载体。** **我们对于 AI agent 的理解** 