什么是由浮点数/复数组成的可迭代对象？
社区干货
社区征文|ChatGPT教我如何面试
来帮助开发人员解决多线程编程中可能遇到的并发问题。###### Q:什么是IOC?IOC(控制反转)是一种软件设计模式,它通过将对象的创建和依赖关系的管理交给容器来实现松耦合。这种模式的目的是为了减少程序之间的耦合... 以便它能够容纳更多的数据。Python 中的 map() 函数是一个内置函数,它接受一个函数和一个可迭代的对象作为输入参数,并返回一个迭代器,其中每个元素都是函数的应用。底层实现上,map() 函数会遍历可迭代对象中的每...
表设计之数据类型优化 | 社区征文
在业务许可的情况下,尽量选择位数小的。## 4. 实数类型实数是带有小数部分的数字。MySQL 既支持**精确类型**的存储 DECIMAL 类型,也支持不精确类型存储 FLOAT 和 DOUBLE 类型。DECIMAL 类型用于存储精确的小数,本质上 MySQL 是以字符串形式存放的。所以 CPU 不支持对 DECIMAL 的直接计算,所以在 MySQL 中自身实现了 DECIMAL 的高精度计算。相对而言,CPU 直接支持原生浮点计算,所以浮点运算明显更快。浮点和 DECIMAL 类型...
在线学习FTRL介绍及基于Flink实现在线学习流程|社区征文
越来越多的业务选用在线学习方式直接处理流式数据、实时进行训练实时进行更新模型。# 在线学习在线学习算法的特点是:每来一个训练样本,就用该样本产生的loss和梯度对模型迭代一次,一个一个数据地进行训练,能够... 预测时候的内存节省: L1范数加策略,训练结果w很稀疏,在用w做predict的时候节省了内存训练时的内存节省:1. 在线丢弃训练数据中很少出现的特征(probabilistic feature inclusion)1. 浮点数重新编码1. 训练若...
高性能 Rust JSON 库 sonic-rs 开源
* 支持 UTF-8 校验和标准浮点数精度在性能方面,我们基于 serde-rs 官方 benchmark (https://github.com/serde-rs/json-benchmark) 提供的 Rust 结构体和 JSON 数据,对 serde-json, simd-json 和 sonic-rs 在... 目前迭代到了 0.3 版本,已经支持 Rust stable 版本,并且支持了 aarch64 架构。sonic-rs 沉淀了一些使用文档,用以帮助各方面的开发者:* Golang 迁移 Rust 用户使用 sonic-rs: https://github.com/cloudwego/so...
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什么是由浮点数/复数组成的可迭代对象？
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什么是由浮点数/复数组成的可迭代对象？
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支持的数据格式与事件/属性分类
则不影响已落库的属性数据类型,只会导致上报的属性数据类型与已落库的属性数据类型不一致而导致可能出现上报错误等问题。您可以控制台界面的应用管理>数据管理中,可查看现有环境中属性的数据类型。 属性数据类型对应关系属性数据类型有以下几种: 采集数据类型-中文名 采集数据类型-JSON 数据库类型 额外说明 示例数据 整数 number int64 取值范围:[-9223372036854775808, 9223372036854775807] 1024 浮点数 number ...
在线学习FTRL介绍及基于Flink实现在线学习流程|社区征文
越来越多的业务选用在线学习方式直接处理流式数据、实时进行训练实时进行更新模型。# 在线学习在线学习算法的特点是:每来一个训练样本,就用该样本产生的loss和梯度对模型迭代一次,一个一个数据地进行训练,能够... 预测时候的内存节省: L1范数加策略,训练结果w很稀疏,在用w做predict的时候节省了内存训练时的内存节省:1. 在线丢弃训练数据中很少出现的特征(probabilistic feature inclusion)1. 浮点数重新编码1. 训练若...
高性能 Rust JSON 库 sonic-rs 开源
* 支持 UTF-8 校验和标准浮点数精度在性能方面,我们基于 serde-rs 官方 benchmark (https://github.com/serde-rs/json-benchmark) 提供的 Rust 结构体和 JSON 数据,对 serde-json, simd-json 和 sonic-rs 在... 目前迭代到了 0.3 版本,已经支持 Rust stable 版本,并且支持了 aarch64 架构。sonic-rs 沉淀了一些使用文档,用以帮助各方面的开发者:* Golang 迁移 Rust 用户使用 sonic-rs: https://github.com/cloudwego/so...
ICASSP 2023 | 解密实时通话中基于 AI 的一些语音增强技术
一个解码器和一个频带分解模块组成。同时,我们还引入了一个语音活动检测(Voice Activity Detection, VAD)模块用于多任务学习,有助于提高对近端语音的感知。CRN 以压缩幅度作为输入,并输出初步的目标信号复数理想比... 直接用这些数据作为回声容易导致近端语音失真,为了缓解这个问题,我们采用了一种简单但有效的数据清理策略,使用预训练的一个 AEC 模型处理远端单讲数据,将具有较高残余能量的数据识别为噪声数据,并反复迭代下图清洗...
支持的数据格式(自定义事件/属性)
则不影响已落库的属性数据类型,只会导致上报的属性数据类型与已落库的属性数据类型不一致而导致可能出现上报错误等问题。您可以控制台界面的应用管理>数据管理中,可查看现有环境中属性的数据类型。 属性数据类型对应关系属性数据类型有以下几种: 采集数据类型-中文名 采集数据类型-JSON 数据库类型 额外说明 示例数据 整数 number int64 取值范围:[-9223372036854775808, 9223372036854775807] 1024 浮点数 number ...
隐私计算团队荣获第十届国际iDash大赛机密大赛赛道冠军
相较于分别计算多个浮点数,我们通过单指令流多数据流(Single Instruction Multiple Data,SIMD)技术,实现了对四个浮点数的同时运算,从而成倍提高了计算效率。 根据主办方设置的两个测试样例,我们的方案在仅使用2台安全虚拟机、共计8个可用线程的的严格限制下,最多耗费2.6小时就运行完成了测试,成为机密计算领域13个参赛队伍中唯一完赛的团队;同时我们的方案保证了准确率在99%以上,且可执行代码(TCB)也仅有920KB大小。 整个方案是...
性能最高提升3倍,火山引擎GPU云服务器ini2实例上线
综合性能最高可提升3倍。 火山引擎ini2实例各方面能力均有明显提升,其搭配了1T内存,容量为上一代g1tl的2.65倍;vCPU核心数达到上一代的1.3倍;网络带宽是上一代的3.2倍,能够为客户提供庞大的网络吞吐能力;同时,其能够支持更加丰富的GPU计算场景,企业可以根据自身需求和业务场景,获得灵活匹配的多样化选择。 在算力方面,火山引擎ini2实例拥有强大的双精度和半精度浮点运算能力。其中半精度运算能力是g1tl实例产品的2.54倍,可适用于各...
性能最高提升3倍,火山引擎GPU云服务器ini2实例上线
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得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
# 1 KubeAI介绍KubeAI是得物AI平台,是我们在容器化过程中,逐步收集和挖掘公司各业务域在AI模型研究和生产迭代过程中的需求,逐步建设而成的一个云原生AI平台。KubeAI以模型为主线提供了从模型开发,到模型训练,再到推理(模型)服务管理,以及模型版本持续迭代的整个生命周期内的解决方案。在数据方面,KubeAI提供基于cvat的标注工具,与数据处理及模型训练流程打通,助力线上模型快速迭代;提供任务/Pipeline编排功能,对接ODPS/NAS/C...
