一个方法比另外一好,其中的原因多种多样,可能是基础架构不同,也可能是算法不同。在字节跳动的实践中发现,基础架构对性能或迭代效率有影响,但大部分情况下对算法效果不应该有影响。我们不希望在算法对比过程中引入基... 申请到的资源能在一台机器肯定是最好。申请多台机器时,这些机器之间的网络连接肯定是越近越好。所以在调度上我们有一些相应的调度策略,包括多队列调度(排队、抢占)、Gang 调度、堆叠调度等。![1280X1280 (2).PN...
人工智能(Artificial Intelligence,AI)在教学主要用途越来越受到重视与实践,下面是主要的涉及点: - 回应评定和反馈:人工智能适合于自动评定学生的学习成绩和表现。依据设备学习和自然语言理解技术的使用,人工智能可以分析学生的课外作业、评估和回答,并提供实时反馈和个性化的学习提议。这有利于学生了解他们的学习进展,并针对性地改善他的学习方式。- 虚似老师和指导:人工智能适合于开发虚似老师和指导系统。这个模式...
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... 正如介绍所说:**是一个长期活跃于沸点的最佳摸鱼手**- [ 丘山子 ](https://juejin.cn/user/3008695929418318 "https://juejin.cn/user/3008695929418318"):老岳,是比我大一岁的哥哥- [**帅气的法医**](https://j...
case1:给定5篇论文,综述下这5篇论文的取得的成果;case2:给定两篇论文,分析两篇论文在实验方法上的区分。--- **场景二 投稿审稿**赛道4:投稿期刊会议推荐(Medium)**任务描述:**根... OpenAI和Google(实体)各自在大语言模型(概念)上的代表论文;3. 怎么解决搜索意图识别(问题);4. ChatGPT(概念)最新进展的论文有哪些。赛道7:论文推荐和科技情报生成(Hard)**任务描述:**基于用户画像...
有助于提高搜索效率。2022年,团队以构建知识智能为导向,这对个人的知识储备提出了更高的挑战,作为团队的一员,我利用业余时间又重温了经典的实体关系抽取论文,并运用所学在相关算法大赛中进行了实践,取得了第四名... 常见的抽取方法有两类,一类是管道式抽取,另一类是联合抽取。管道式抽取的特点如下:1. 优点:架构灵活,数据更容易收集和标注,作为独立任务可以分别开发、各自优化。2. 缺点:采取管道的方式会造成误差传播;由于是...
[github.com/kubewharf/katalyst-core](https://xie.infoq.cn/article/ce4a725bfbf0a65680ffa9173) ### 解决的问题随着字节跳动各业务云原生化的推进,根据不同阶段业务需求和技术特点,选择合适的混合部署方... 也暴露了插件 API 以实现从特定厂商的消息队列中消费审计日志。#### **Event 收集**为了避免重复事件,Kelemetry 使用了几种启发式方法来“猜测”是否应将 event 报告为一个跨度: - 持久化处理的最后一...
机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说,机器学习是一种通过利用数据,训练出模型,然后使用模型预测的一种方法。 - 直观上理解,机器学习(Machine ... 排序学习是信息检索和搜索引擎研究的核心问题之一,通过机器学习方法学习一个分值函数对待排序的候选进行打分,再根据分值的高低确定序关系。### 具体实例由于我研究反向是智能驾驶和路径规划,所以我将通过自...
ature=6tU6cqM%2FqeCz%2Bd6n7Yz7X3GdFHw%3D)在流式架构中,特征由在线预估服务在 serving 时 dump 对应的快照并发送到消息队列中。标签则来自实时行为采集服务,通过日志上报等方法采集得到。在线样本生成服务消费... attern 的 Hive 表非常类似,样本包含主键、分区键、内部元数据列等功能性 column,然后包含若干特征列和若干标签列。在物理架构上,通过流式和批式生产/采集的特征数据和标签数据通过多个作业混合 upsert 的方式写入...
流量通过单一的 shard key 进行 set 的选择。这样,set 之间就可以进行有效的资源隔离,在单个 set 产生问题时可以通过切流的方式容灾。但它也有三方面的局限性。第一方面,SET 化需要有合适的分片键,如用地域或账... 这也是字节跳动没有采取这种方式的原因。 字节跳动的探索和实践 对于超复杂调用网,字节跳动探索出了一些最佳实践,其中第一个核心叫做服务分层原则。正如前文的微服务架构图所...
分布式算子拆分等常见的启发式优化能力;1. 支持基于 CBO 优化能力 **,** 基于 Cascade 搜索框架,实现了高效的 Join 枚举算法,以及基于 Histogram 的代价估算,对 10 表全连接级别规模的 Join Reorder 问题,能够全量枚举并寻求最优解,同时针对大于 10 表规模的 Join Reorder 支持启发式枚举并寻求最优解。CBO 支持基于规则扩展搜索空间,除了常见的 Join Reorder 问题以外,还支持 Outer-Join/Join Reorder,Magic Set Placement 等...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926048&x-signature=4eoXNI%2FS8JUilmKE0zF3wqln3L8%3D)而从学术界总结来看,词云是一个经历了20余年研究的领域,在视觉编码、布局方式、交互方式三个方面都有不少研究者对传统词... 然而为词云添加过于复杂的视觉编码方式会损害词云自身的可读性和美观度,所以在选择使用非常规的视觉编码时,应该慎之又慎。02 - 布局方法从词云发展来看,早期词云多使用行列式布局的方式,即标签云,此时的...
分布式算子拆分等常见的启发式优化能力。- **CBO** **:** 基于 Cascade 搜索框架,实现了高效的 Join 枚举算法,以及基于 Histogram 的代价估算,对 10 表全连接级别规模的 Join Reorder 问题,能够全量枚举并寻求最优解,同时针对大于 10 表规模的 Join Reorder 支持启发式枚举并寻求最优解。CBO 支持基于规则扩展搜索空间,除了常见的 Join Reorder 问题以外,还支持 Outer-Join/Join Reorder,Magic Set Placement 等相关优化能力...
DataWind 第一个版本诞生于2018 年,那时它还是一个简单的 SQL 查询工具,用户通过写 Query 提交去查询结果,但等待时间相对比较久。后来逐步拓展了可视化查询的能力,让越来越多没有技术背景的人通过拖拉拽的方式,去... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926005&x-signature=jR29bxqW7FdkSG%2FrJIPh4E9XIsU%3D)DataWind之所以力求对常用的分析场景、分析方法和数据资产做到全覆盖,是因为数据分析过程本来就是一个灵活、启发式的探索...