这是典型的“伪全栈”。一个出色的工程师至少应该深入理解自己专业领域的核心知识,然后在转身投入另一个专业领域,随着知识的洗礼,不想成为全栈都难。其次,我认为一名程序员,不能只沉迷于技术之中。 技术的本质是... 那你从事的就不是机械性的工作。也就是说如果你想做成一款优秀的产品(不论公司还是个人)你就必须要有产品的思维和知识,而不是只是去充当挖水沟的工人。一位真正优秀的编程开发人员,除了怀有对计算机科学的热情和...
> 听说火山引擎出开发者社区了,来捧个场,搬运一篇我之前的文章> 大家好啊,今天外边真的是热爆了,根本不想出去走动,这个天气在空调房里拿个小勺子🥄挖着冰镇西瓜吃,真的是绝了😄,正当我一边看着奥运一边恰西瓜时,... 在互联网中,各个app一般都会有自己的用户画像,用户画像会包含年龄、性别、视频偏好等多项特征,从而更方便的为用户去推荐用户可能会感兴趣的内容。而计算机领域的profile指的就是进程的运行时特征,一般会包括CPU、内...
作为该领域中的后起之秀,ClickHouse已凭借其性能优势引领了业内新一轮分析型数据库的热潮。但随着企业业务数据量的不断扩大,在复杂query场景下,ClickHouse容易存在查询异常问题,影响业务正常推进。> > > > > ... 称为Gather* 将同一份数据复制到多个节点上,称为Broadcast或广播对于单个Stage执行,继续复用ClickHouse目前底层的执行方式。开发上按照不同功能切分不同模块。各个模块预定接口,减少彼此的依赖与耦合。即使...
特别是理解、归纳和应用知识的能力。 如果将**感知智能**和**认知智能**分别映射到到人工智能的细分领域中,那么感知智能对应的就是CV(计算机视觉),而认知智能就对应的是NLP(自然语言处理)。而要实现真正的人工... Prompt Learing作为2021年NLP领域的新宠,在过去的一年里蓬勃发展,甚至被称为自然语言处理的第四范式。那么它究竟是什么样的呢? 由于维基百科并没有给出权威的定义,那么通过查阅文献得到它的定义。在论文[...
北京大学计算机学院和蒙特利尔学习算法研究所等单位合作的论文 《Rover: An online Spark SQL tuning service via generalized transfer learning 》(以下简称Rover)成功被大会收录。Rover由北京大学的沈彧和火山引... 是数据挖掘领域历史最悠久、影响最大的顶级学术年会。KDD广泛的交叉学科性和应用性吸引了来自统计、机器学习、数据库、万维网、生物信息学、多媒体、自然语言处理、人机交互、社会网络计算、高性能计算及大数据挖掘...
称为Gather- 将同一份数据复制到多个节点上,称为Broadcast或广播对于单个Stage执行,继续复用ClickHouse目前底层的执行方式。开发上按照不同功能切分不同模块。各个模块预定接口,减少彼此的依赖与耦合。即使... 是一种能够超过远程主机操作系统的内核,去访问内存里的数据的技术。由于这种技术不需要经过操作系统,所以不仅节省了大量的CPU资源,同样也提升了系统吞吐量,降低了系统的网络通信延迟,尤其适合大规模并行的计算机集...
中听说到Python,和大多数理科生一样,我不喜欢去写东西,从小写一篇作文半天憋不出来一句话的我,语文差的标签似乎已经陪伴了我整个读书时代。所以说写博客对我而言确实也不是一件很简单的事,有时候口头能说明的一件事,你要用文字去表达出来却并不是一件很容易的事。甚至于两年前的我,也根本想不到自己会成为一名博主,还可以收获这么多的好朋友们。正好,我上大学的第一门专业课就是Python,那个时候我还不知道Python具体是什么,只知...
# AI和机器学习的定义人工智能(Artificial Intelligence)是使计算机和机器模拟人类智能的科学与工程实践。它旨在构建智能代理——系统能够正确理解外部环境,并在那里采取行动,以最大程度地完成目标。AI技术的目标之一是通过创建具有人类智能特征的系统来解决复杂问题。而机器学习(Machine Learning)是AI的一个分支。它通过分析数据来教会计算机学习而不通过明确编程。通过例如聚类、分类和回归等算法从示例数据中学习模式和规则...
所以在后续的每个阶段学习中,都会介绍重点的学习教材。# 1. 第一阶段:编程语言学习 在IT届,最让人朗朗上口的谚语是:Talk is cheap, show me the code。这也充分表明了在计算机领域中代码的重要性了。而人工智... 模型之间的关联和区别是什么- 规则和模型如何选择- 如何根据业务场景选择合适的算法 如果课本内容已经学的很明白,建议同学可以阅读或者动手实现模型代码。大家对上述问题不是很清晰的话,如果反响热烈,后续...
GLM技术团队将持续在大模型的各个领域进行持续发力。为了加快研发步伐,我们将陆续发布各个研发方向的招聘信息。下面为首批招聘需求,欢迎对「GLM-4 All Tools」感兴趣的优秀人才加入我们。---**职位名称... * 计算机、深度学习、机器学习等相关专业,硕士及以上学历* 扎实的技术基础,较强的算法开发能力,对前沿领域的研究有热情* 熟悉常用的机器学习、深度学习算法,熟练使用 Pytorch、Huggingface、DeepSpeed 等框架...
以下是大模型技术的一些环境: - 硬件开发:大型模型的崛起与硬件开发息息相关。随着计算机产出量和内存空间的不断提升,科研人员能通过分布式计算搭建更大规模的神经网络模型并进行实践。- 数据增长:随着... 问答系统等任务中获得了显著的效果。- 图像识别和机器视觉进展:大模型技术也用于图像识别和机器视觉领域。依据深度卷积神经网络结构和规模性训练数据,大模型能够实现更精准的图像分类、目标检测、图像生成等任务...
还是圈了一群粉,目前在博客网站粉丝已超 5 万,并且获得了该网站 2020 年博客之星评选的季军,也算是无心插柳了。2020 年下半年,一个老同学联系老猿,他开办的公司主要负责计算机视觉应用类软件的开发,例如用于石油... 涉及的领域跨度很大,并且没有明显的界限,但这一广袤的范围并不全都属于数字图像处理研究的范围。一种常见的方法是将数字图像处理到计算机视觉这一广袤的范围划分成低级、中级、高级三个阶段:1. 低级处理:涉及...
大模型和深度学习技术的最新进展彻底改变了计算机视觉领域,许多领域都取得了重大进展,包括图像分类和对象检测。图像去雾也不例外,针对图像去雾开发了大量方法,并狠狠地推动了技术发展水平。比如基于大模型下的最新... 使网络集中在雾霾难以去除的区域,能够更加彻底地去雾。**基于大模型的transformer**最近Transformer的文章看到让人眼花缭乱,但是精度和速度相较于神经网络而言还是差点意思,直到Swin Transformer的出现,让人感...