为了支持大量业务的低成本接入,VikingDB 支持了平台化、无服务化、数据生态的融合等;* 性能层面:为了极致的延迟和成本,支持了 Int4/Int8/fix16 等多种量化方式、基于指令集的计算优化、GPU 加速等;* 产品特性层面... 为了提高查询效率,ANN 索引都会对数据做剪枝,不同的索引算法即代表了不同的剪枝策略和不同的剪枝程度。* **FLAT**:暴力索引,不做剪枝,遍历所有数据进行对比。不考虑量化损失的话,精度为 100%,但检索耗时会随着数...
软件创建的电子表格文档。支持 XLAM / XLSM / XLSX / XLTM / XLTX 等多种文档格式,高度兼容带有样式、图片(表)、透视表、切片器等复杂组件的文档,并提供流式读写支持,用于处理包含大规模数据的工作簿。可应用于各类... 分数数字格式的单元格* 删除图片时,如果图片仅有一处引用,将同时从工作簿内部删除对应的图片文件,以减少生成工作簿的体积并消除由此产生的潜在安全风险* 支持为批注框设置自定义宽度和高度* 插入或删除行列时,支...
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,而忽视了实际空域分辨率和时域帧率对视频质量的影响,随着高分辨率和高帧率视频投稿逐渐普及,特别是跨分辨率/帧率视频转码档位画质评估场景中,这种影响变得更加不可忽视。在本文中,**我们提出了一种模块化 BVQA 模型,以及一种** **训...
目前大部分大语言模型开源和学术工作都没有使用 MoE 架构。为了训练 abab6,我们自研了高效的 MoE 训练和推理框架,也发明了一些 MoE 模型的训练技巧。 **到目前为止,abab6 是国内第一个千亿参数量以上的基于 MoE 架... 分别代表不同类型的地块。2. 地标卡:* 描述上海著名的旅游景点,如外滩、豫园、东方明珠等。* 每张卡片上有投资成本和游客吸引力分数。3. 历史文化卡:* 介绍上海的历史文化,如上海博物馆、中共一大会址...
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,而忽视了实际空域分辨率和时域帧率对视频质量的影响,随着高分辨率和高帧率视频投稿逐渐普及,特别是跨分辨率/帧率视频转码档位画质评估场景中,这种影响变得更加不可忽视。在本文中,**我们提出了一种模块化 BVQA 模型,以及一种** **训...
目前大部分大语言模型开源和学术工作都没有使用 MoE 架构。为了训练 abab6,我们自研了高效的 MoE 训练和推理框架,也发明了一些 MoE 模型的训练技巧。 **到目前为止,abab6 是国内第一个千亿参数量以上的基于 MoE 架... 分别代表不同类型的地块。2. 地标卡:* 描述上海著名的旅游景点,如外滩、豫园、东方明珠等。* 每张卡片上有投资成本和游客吸引力分数。3. 历史文化卡:* 介绍上海的历史文化,如上海博物馆、中共一大会址...
才能对症下药。**性能是留住用户的关键。** 大量的研究报告已经表明了性能和商业成绩的关系,糟糕的性能会让您的站点损失用户数、转化率和口碑。**错误监控则能够让开发者第一时间发现并修复问题**,单靠用户遇到问... 是用来测量**加载**的性能。这个指标上报视口中可见的最大图像或文本块的渲染的时间点,为了提供良好的用户体验,LCP 分数最好保证在 **2.5 秒**以内。**[First Input Delay (FID)](https://web.dev/fid/)**第一...
* 客户添加协同人* 客户移交* 客户分配* 新增数据对象 **/****/******考试星**** 北京梦见星科技有限公司成立于2014年,是基于SaaS、AI、人才数据为中大型企业提供培训考试解决方案的科技企... * 查询考生分数 **/****/******火山引擎翻译**** 火山引擎翻译是基于火山引擎积累多年的技术自主研发的机器翻译,提供通用翻译、视频翻译和智能同传等能力。 ![picture.image](...
因为包含 4 个不同的取值。- 序列 `[1, 2, 3, 1, 2]` 的基数为 3,虽然包含 5 个元素,但其中的 1, 2 分别重复了一次。最直观的基数统计方法是利用 HashSet:将序列中的所有值依次添加到 HashSet 中,最后统计 Hash... 其工作量/难度也越高。# MVP 版基数估计算法根据上面的讨论,使用 Python 描述一个简单的基数估计算法如下:```pythondef get_dv(stream): max_z = 0 for value in stream: h = murmur_hash(...
构建无文本且端到端的 S2ST 系统逐渐成为主流,但当前的S2ST模型在带噪的环境中仍然存在明显退化,并且无法翻译视觉语音(即唇动)。在这项工作提升中,火山语音团队联合浙江大学提出了AV-TranSpeech,业内首个借助视频信... 为了缓解音频和视频表示之间的长度不匹配,团队还添加了一个随机初始化的模态适配器层,该层由音频和视频流之间的步长为2的单个一维卷积层组成。“为了防止模型在联合模型中过度依赖音频流,我们在融合音频和视觉输入...
右侧为文本的对话明细,包括具体质检标签的命中句子信息、对话详情等,右上角支持文本下载 规则管理规则模板规则模板用于创建质检规则,为质检规则配置分数,配置告警项等。 具体操作步骤: 点击右上角 创建模板,输... 如果当前创建的规则为正向标签,命中规则设置成合格项;如果为负向标签,如消极接待,辱骂等,可设置成违规项; 规则条件:检测类型分关键词、正则表达式、语义模型3大类,可添加不同的条件,用于3种检测类型的组合; 关键词...
带来的主要挑战是不同类型的资产,搜索的字段和权重有明显差异。- **支持个性化**。目前系统的用户遍布整个公司,角色涵盖数据工程师,数据分析师,产品经理,项目经理,销售和数据科学家等等,需要完成的数据工作任务... 因此支持多租户也是搜索的一个P0需求。- **支持多语言**。数据资产的名称/描述/标签/术语等需要支持多种语言,搜索的输入也可能是不同的语言,最常用的比如英文和中文。不同语言的分词,专有名词字典,文本特征等都...
机器学习平台支持对【AutoML】模块训练得到的分类及回归多种模型进行效果评估,针对不同的任务场景对不同的效果指标做可视化,从而让用户对模型的推理效果有充分的了解。 使用前提 模型的格式和框架均为 AutoML。 操... AuROC含义:ROC 曲线下的面积。该指标越接近 1 则模型质量越高。多分类的场景下分别以 Micro、Macro、Weighted 三种方式计算该指标。 使用场景:图像分类、文本分类、表格分类。 F1 Score含义:F1 分数。Recall 和 ...