# 引言一直以来,人工智能(AI)在各个领域都表现出了强悍的水准。在学习中,我觉得机器学习具备巨大的潜力。近期接触了一个风险控制项目,务必涉及机器学习行业。因而,我就依据学习了解了机器学习领域的知识。本文将... 数据归一化等操作,都是需要注意的细节。### 特征工程1.特征提取特征提取是需要根据业务的需求选择特征,比如均值、标准差、时间序列、市场指标等等。我们需要提取一些统计特征,时间计算等特征,如下:```#均...
起到了一个归一化的作用,我这里没有除, 因为后面代码举例时不除这个$\sqrt {{{\rm{d}}_k}}$会更方便大家理解,至于这里除不除$\sqrt {{{\rm{d}}_k}}$对大家理解是没有任何影响的,而且不除$\sqrt {{{\rm{d}}_k}}$其实... 这部分我推荐大家听听李宏毅老师的课程:[台大李宏毅21年机器学习课程 self-attention和transformer](https://www.bilibili.com/video/BV1Xp4y1b7ih?p=1&vd_source=12c43aedc12b9cf10b775c0015015b86)🍁🍁🍁...
我们最终考虑由机器学习来自动识别我们的图片。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/4cab2b0fefe243c8b7708c53a2792a87~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=803... **数据归一化** 首先我们需要对数据进行归一化处理,当我们使用梯度下降法寻找最优解时,不归一化造成的后果就是我们很可能需要走“之字形”路线才能慢慢逼近正确值,从而导致需要更多的迭代次数。如下图:左图未...
硬件性能会以各自价格归一化,只要能满足生产需要,芯片规格并非越高越好,而是要横向比较选择合适的。 **0****4** **总结**为了解决 ASICs 适配难,使用难的问题,ByteMLPerf 要做的不仅仅是一个基准评估。我们以面向 AI 生产场景为评估视角,以实际业务使用方式做评估,评估结果在生产场景可以直接复现,这个过程中,ByteMLPerf 也不仅充当一个评估套件,而是可以当做模型转换的生产工具使用。![...
硬件性能会以各自价格归一化,只要能满足生产需要,芯片规格并非越高越好,而是要横向比较选择合适的。 **0****4** **总结**为了解决 ASICs 适配难,使用难的问题,ByteMLPerf 要做的不仅仅是一个基准评估。我们以面向 AI 生产场景为评估视角,以实际业务使用方式做评估,评估结果在生产场景可以直接复现,这个过程中,ByteMLPerf 也不仅充当一个评估套件,而是可以当做模型转换的生产工具使用。![...
# 引言AI爆火的2023年,也是我开始学习AI的第一年,从后端领域向AI领域发展也是一个不错的选择。是什么原因让我觉得AI领域更值得钻研和发展呢?其实之前的文章也能体现出来,AI的爆火在于它确实能促进整个社会中大多... 归一化等操作#使用模型进行推理predictions = model.predict(processed_frame)#获取最终的行为识别结果predicted_behavior = get_predicted_behavior(predictions) #根据模型输出行为识别结果#在图像上标注...
1. 概述 特征工程,通常指将原始数据转化成更好地表达问题本质的特征的过程,使得将这些特征运用到预测模型中能提高对不可见数据的模型预测精度。我们在完成数据输入之后,即可利用特征工程算子对输入数据进行进一步加工处理操作,下文将为您具体介绍这些算子。 2. 功能介绍 2.1 二值化将数值特征转换为二值特征 0 或 1,在数据挖掘领域,二值化的目的是为了对定量的特征进行“是与否”的划分,以剔除冗余信息。 2.2 列归一化对一个表的...
英文和中文 tokens 的学习动态可能非常相似。 **3. Tokens vs 性能**为了探究训练 tokens 量与模型性能之间的关系,我们用不同的tokens 量分别训练了 28 个相对较小的模型。![picture.image](https:/... 使用归一化的困惑度来考虑不同的词汇量。另外,本文并不是在推动训练超出当前已有的参数规模和数据大小的模型。我们不能保证在更大规模的模型上会有新的转折点。此外,预训练也不是提高涌现能力的唯一途径。例如...
开发者乐于学习使用新技术;* **多语言**:字节内部的服务以 Go 语言为主,占据 55% 以上,同时兼容了许多其它语言;字节早期创业阶段的微服务主要是使用 Python 进行编写,后期逐步转到 Go 语言。从编程语言的角度... 会在集群维度进行一定程度的归一化处理,利用规模效应磨平单点上的偏差。图中可以看到处理结果呈现单核 QPS 趋势,在实际应用中,这个指标很大程度上能反映系统的性能特征。当然,我们也在尝试更多精细化的分析工...
否 过滤字段,指定要返回的标量或向量字段列表。 output_fields 不传时,返回所有的标量字段,不返回向量字段。 output_fields 为空列表时,不返回 fields 字段。 output_fields 格式错误或者过滤字段不是 collection 里的字段时, 接口返回错误。 如果索引的距离方式为cosine,向量字段返回的向量是归一化后的向量。 partition string/int 否 "default" 子索引名称,类型与 partition_by 的 field_type 一致,字段值对应 partit...
.sym符号表为文本格式的归一化符号表,是通过google breakpad产生的最终产物,统一了windows、mac、linux、android、ios多端,可以通过提供的dump_syms把pdb、elf、mach-o等文件转化为sym文件。 Windows 【附件下载】: dump_syms.exe,大小为 489.00KB假设存在Test.dll和它的符号表 ,导出命令为: shell ./dump_syms.exe ./Test.pdb > ./Test.pdb.sym注意 64位主机内,pe文件和pdb文件需要放置在同一路径下,不然无法导出符号表。 mac...
等资源进行量化整合归一化到真实的成本金额,计算单位成本,与业务挂钩,更直观,同时也可以横向对比。 这样可以量化研发同学的资产成本,提升成本意识;强化治理的收益,提升治理积极性。![picture.image](... 跨团队的学习是很重要的。 治理数据分析,通过借鉴数据科学的知识对治理进行数据分析,通过借鉴基础架构平台团队经验对成本治理模型进行思考。通过借鉴电商运营产品的经验建设一站式治理平台,例如成本账单...
默认对向量做归一化处理。当索引算法选择IVF时,距离类型可选择IP、COSINE。 量化方式 量化方式。量化方式是索引中对向量的压缩方式,可以降低向量间相似性计算的复杂度。基于向量的高维度和大规模特点,采用向量量化可以有效减少向量的存储和计算成本。默认Int8,枚举值:Int8、Float、Fix16、PQ。必选。 Int8:将4字节的 float 压缩为单个字节,以获取内存和计算延迟的收益,会造成微小的损失精度,比如 cosine 距离会出现大于1的分值...