我们实际如何解决在使用 ASIC 时候遇见的问题。 **0****1** **背景介绍** **为什么 AI ASIC 现在越来越受... *我们来看一张 「模型训练计算量和摩尔定律」的对比图,这张图来自 AI and Memory Wall。**从图里可以明显看出,摩尔定律完全跟不上 Transformer 类模型训练需要的算力,而摩尔定律某种程度上其实反应着芯片制造...
至于细节如何实现,有兴趣可以去深究一下,没兴趣,了解这么多就够了。### 模型是什么学到这里,我不由就产生了新的问题,最基础的文生图,我输入的都是文字啊,何来图像之说,那有何来马赛克之说? 好问题,AI 怎... 就有两种解决方案,我最推荐下面的几类方案 - 方案一:自己搭建 - colab 搭建方法,这是借助 Google Colab 平台搭建,不需要花钱,但是空间容量很小,只能进行一些比较简单的体验,具体[搭建教程](https://...
模型对单词进行布局。不同单词之间的力的大小可以编码降维后的高维数据,例如语义数据,所以力导向排布多用于语义词云中应用。三种算法的详细例子将在后文中介绍。03 - 交互方式常见的支持客制化的词云工具是用户通过对参数的调整(如单词朝向、颜色)等方式影响词云的结果,除了这种生成参数设定的情况外,也有论文支持用户通过交互来修改词云的布局。其交互方式形式比较多样,但可以根据交互的结果简单分为两类:重绘...
为了更好地解决资源匹配问题,业界的常用做法是通过在离线资源并池实现利用率的提升,字节跳动内部也采用了类似的方式。根据统计,字节内部资源占用最多的在线业务主要是 Web 服务和算法类服务;排队最严重的离线业务主... 一方面它会通过中心式采集的组件进入到实时数据的存储系统,另一方面它会通过一个消息队列进入离线算法模型中。中心式的 Controller 负责消费这两种数据,并在这些数据的基础上决定当前的扩缩容行为。需要补充一点...
为了更好地解决资源匹配问题,业界的常用做法是通过在离线资源并池实现利用率的提升,字节跳动内部也采用了类似的方式。根据统计,字节内部资源占用最多的在线业务主要是 Web 服务和算法类服务;排队最严重的离线业务主要是报表查询和模型训练相关的作业。因此,字节内部研发团队的优化重点是针对这些不同的业务类型,定制不同的并池方案,主要有以下 2 种资源效率提升场景。**场景一:在线 Web 服务和离线批式作业**...
由于数据类型不匹配,会报错:Class cast excetpion;Row 4 写入时虽然类型和长度都匹配,但 Schema 含义不同,最终会在结果文件中写入一条脏数据。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/38ddd796bd9b44f5bf615892e894e679~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714062033&x-signature=FPB2ZEWyxtYstfH%2B3WLGyf1JF28%3D)针对 Schema 变更要解决的问题主要...
在联调和灰度放量过程中,多次遇到过花屏问题。 关于功能和稳定性,这里我们分享两个案例:支持视频 B 帧,解决花屏问题。#### 支持视频 B 帧 WebRTC 标准本身是不支持视频 B 帧的,因为 WebRTC 的设计初... 中关于视频 B 帧支持的相关扩展定义:##### SDP 视频 B 帧协商 客户端需要在 Offer SDP 中添加 B 帧相关信息,实现 B 帧 timestamp 非单调递增的处理逻辑,后台则需要实现相应 B 帧 timestamp 封装逻辑。SDP ...
但是一个应用程序除了计算逻辑以外往往还有 IO,特别是对于网络中间件,IO 其实是占了相当大比例的。 程序做 IO 需要和操作系统打交道,编写异步程序通常并不是一件简单的事情,在 Rust 中是怎么解决这两个问题的... Future trait 是标准库里定义的。它的接口非常简单,只有一个关联类型和一个 poll 方法。``` pub trait Future { type Output; fn poll(self: Pin<&mut Self>, cx: &mut Context<'\_>) ...
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/125153dda2484d44bd7a1cba22f0c5e1~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714062017&x-signature=AtQ21Ho5K... 无法线性扩容问题日益突显;分布式及分布式非关系型(NoSQL)开始快速发展,如 MongoDB,HBase。但此类数据库的局限在于无法处理交易类数据及复杂业务逻辑的特性,限制其在非互联网领域的发展。**2013年以后**2013年...
展示新技术是如何解决业务问题,影响几亿互联网用户的产品体验。来源:字节跳动技术团队图状结构数据广泛存在 字节跳动的所有产品的大部分业务数据,几乎都可以归入到以下三种:... 主要区别在于目标数据的逻辑关系不同和访问模式不同,对于数据内在关系是图模型以及在图上游走类和模式匹配类的查询,比如社交关系查询,图数据库会有更大的性能优势和更加简洁高效的接口。**为什么不选择开源图数...
《指导生活的算法:人类生活中的计算机科学》- 《忧郁的热带》- 《规模》- 《必然》- 《决策思维》- 《心理资本》- 《赋能》- 《认知觉醒》- .......>有很多知识即便你知道了,你理解了,你也不能将其运用,因为你么有合适的场景。记录这些并不代表我真的都懂这些了(也不可能哈哈),而是希望自己以后碰到问题碰到场景的时候可以快速定位到文档,找寻一些其他的解决方案,并且更新自己不同时间段的不同理解### 迷茫阶段从上...
并逐个演示重要框架解决的问题和优势6. 【**Jetpack Compose**】带领大家感受 Android 上 UI 开发方式的重大变革## 1.Modern Android Development 官方一直在优化 App 的开发体验:从 IDE 到语言再到框架,这些新... 确保只面向调试而不影响实际逻辑。比如:布局中有上下两个控件,上面的默认为 `invisible`,想确认下上面的控件如果可见的话对整体布局的影响。无需更改控件的 `visibility` 属性,添加 Tools:visibility=true 即可预览...
探索其在数据处理领域的实际应用和效果。**文末更有专属彩蛋,新人优惠购福利,等着你来解锁!** 本篇文章提纲如下:- 业务场景- 离线样本存储与迭代- 流批一体的样本生成- 功能与优化# 1. 业务场景 为了让大家更容易理解接下来要讲的基于数据湖的样本存储和样本生成问题,文章先给大家简单介绍一些相关的基础概念。首先是机器学习系统的离线数据流架构,机器学习系统和其他线上服务系统类似,其中和样本有关的角色...