什么方法最适合分析X_inputs和Y_output之间的关系？
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干货|8000字长文,深度介绍Flink在字节跳动数据流的实践
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222059&x-signature=Mu2vhE8wyfECmPg2DX%2BdoKa%2FH94%3D)文|Richard 字节跳动数据平台开发套件团队高级研发工程师 DataLeap 字节跳动数据流的业务背景数据流处理的主要是埋点日志。**埋点,也叫Event Tracking**,是数据和业务之间的桥梁,是数据分析、推荐、运营的基石.用户在使用App、小程序、Web等各种线上应用时产生的行为,主要通过埋点的形式进行采集上报,...
CVer从0入门NLP——GPT是如何一步步诞生的|社区征文
以及它们的相同点和不同点。🍬🍬🍬让我们一起加油,走进NLP的世界叭。🚖🚖🚖## 词向量我们知道,NLP任务中我们处理的对象是一个个的词,但是计算机根本不认识我们的词啊,需要将其转换为适合计算机处理的数据类... 从上图可以和明显的看出,Person1和Jay更像,但是这是我们直观的感受,我们可不可以通过数值来反应他们之间的相似度呢,当然可以,一种常见的计算相似度的方法是余弦相似度`cosine_similarity`,结果如下:![picture.im...
【AI人工智能】手把手教你,如何训练专属于自己的私人影院推荐助手
output_list.append(np.array([float(label)])) #返回一个可以迭代的reader方法 yield output_list```2. 模型设计推荐... 示例中的dygraph_model.py将使用如下代码读取数据:```def create_feeds(batch): user_sparse_inputs = [ paddle.to_tensor(batch[i].numpy().astype('int64').reshape(-1, 1)) for i in ra...
弹性容器实例:基于 Argo Workflows 和 Serverless Kubernetes 搭建精细化用云工作流
**批处理和数据分析**。企业收集的数据一般都需要经过处理才能被使用,Argo Workflows 允许开发人员在 Kubernetes 集群中执行批处理的整个过程,周期性自动完成大量重复数据作业的处理;- **AI 模型训练**。模... template: whalesay arguments: parameters: - name: message value: "hello2b" - name: whalesay inputs: parameters: - name: message ...
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万字长文,Spark 架构原理和 RDD 算子详解一网打进! | 社区征文
RDD之间的依赖关系。RDD的每次转换都会生成一个新的RDD,所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。在部分分区数据丢失时,Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据,而不是对RDD的所有分区进行重新计算。(4)一个Partitioner,即RDD的分片函数。当前Spark中实现了两种类型的分片函数,一个是基于哈希的HashPartitioner,另外一个是基于范围的RangePartitioner。只有对于于key-value的RDD,才会有Partitioner,非ke...
BMF 框架:多媒体处理的强大利器 | 社区征文
BabitMF(Babit Multimedia Framework,BMF),作为一个通用的多媒体处理框架,能够提供简单易用的跨语言接口、灵活的调度和可扩展性,以及以模块化的方式动态扩展、管理和复用视频处理的原子能力。BMF 以 graph/pipeline 的形式构建多媒体处理链路,或通过直接调用各个处理能力实现项目集成,帮助多媒体用户在各类生产环境中方便、高效地实施项目。BMF 的使用场景涵盖视频转码、视频帧提取、视频增强、视频分析、视频帧插入、视频编辑、...
干货 | BitSail Connector开发详解系列一:Source
**/ createTypeInfoConverter方法 /** 用于指定Source连接器的类型转换器;我们知道大多数的外部数据系统都存在着自己的类型定义,它们的定义与BitSail的类型定义不会完全一致;为了简化类型定义的转换,我们支持了通过配置文件来映射两者之间的关系,进而来简化配置文件的开发。 在行为上表现为对任务描述Json文件中 reader 部分的 columns 的解析,对于 columns 中不同字段的type会根据上面描述文件从...
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
具有一一对应的关系,只是在卷积中的padding需要我们根据前后输入输出的尺寸进行计算,最后发现三步卷积padding都为2,这里给出pytorch官网的相关计算公式:input = torch.ones((64, 3, 32, 32)) #64为batch_size,3x32x32表示张量尺寸output = net(input)print(output.shape)```) return list(all_input_vars) @property def output_keys(self) -> List[str]: return ['concat_output'] def _call(self, inputs: Dict[str...
基于 Flink 构建实时数据湖的实践
**Exactly Once 保证** 和完善的社区生态提供了 **众多 Connector** 可以满足前面的需求。Flink **也同样适合 OLAP 查询** ,这一点将在本文进行详细介绍。**0****1** **整体架构... Catalog Module 主要负责自动建表和更新表内容,并需要和反序列化器保持一致的类型转换方式;3. Table Spilt 能够实现 Source 复用的功能,给每张表创建一个 Sideoutput Tag,并输出到下游;4. 因为 Iceberg Sink 会...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
尤其是通过编程去处理和分析大量的自然语言数据。如果将自然语言处理领域进行细分,那么它包括自然语言理解(NLU)、自然语言生成(NLG)两大子领域。细分领域包括文本分类、命名实体识别、关系抽取、事件抽取、文本摘要... 最终推动自然语言处理的发展与进步。由于自然语言处理的细分领域较多,鉴于篇幅和时间的原因,以下主要介绍其中的几大方面:预训练语言模型、。为了让大家能够深刻理解其中的要点,笔者提炼出相应的**核心方法论**。希...
文本向量化模型新突破——acge_text_embedding勇夺C-MTEB榜首
可以分析文本数据在向量空间中的分布情况,从而评估文本数据的多样性。 - **分类**:向量化能够将文本数据转换为数值型向量表示,从而使得分类算法可以根据文本向量与不同类别之间的相似性来将文本数据分类到最相似的标签或类别中。而acge模型则是文本向量化模型的一种。## 1.2、acge模型简述在主体框架上,acge_text_embedding模型主要运用了俄罗斯套娃表征学习(**Matryoshka Representation Learning**,以下简称MRL)这一灵活的...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换过程对模型进行优化,包括算子消除、算子融合算子拆分,这些优化也可能会造成自有实现的算子运算结果与原生标准算子(如TensorFlow、ONNX、 Caffe ) 运算结果存在偏差。为了帮助开发人员快速解决算子精度问题,需要提供自有实现的算子运算结果与业界标准算子运算结果之间进行精度差异对比的工具。...
