写算法,写文章等,为大家的工作带来了极大的便利。随后 ChatGPT 继续飞速进化,短短时间就从初代 ChatGPT 经过了 GPT-2.5,GPT-3 到了 GPT-4,那么什么是 GPT-4 呢,这里顺道让 GPT-4 给出一个合理的解释![picture.im... 是一款用于图片间相似性检索的平台型产品,深度学习正是 AI 的特点。再比如说 智能语音交互(Intelligent Speech Interaction),就是你所理解的基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术,对于企业来说适用于智能...
松耦合性和适应性,特别适用于实时数据处理和事件驱动的场景。- 支持实时数据处理、流式计算、消息队列等场景。> 未来的后端服务架构将更加注重弹性、灵活性、智能化和安全性,以应对快速变化的业务需求和技术发... 只有更适合的架构。## 历史历代服务架构路径![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/489a51d7ec41435b88654f00cf2e2b57~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031...
近期,以 **《极致体验,揭秘抖音背后的音视频技术》** 为主题字节跳动第五期技术沙龙圆满落幕。在沙龙中,火山引擎边缘计算产品解决方案架构师王琦从架构的角度,跟大家探讨了 Client-Edge-Server 云边端架构(以下简称CES架构),主要的业务场景及这种新型架构所带来的优势。内容如下:1. Client-Edge-Server 应用架构2. CES 适用的应用场景3. 基于 Client-Edge-Server 架构的实时音视频应用4. 火山引擎边缘计算节点服务## ...
高性能边缘实例是一种基于 VLAN 安全隔离和 SR-IOV 技术的虚拟基础计算资源,能帮助提升虚拟机性能接近裸金属。高性能边缘实例使用 VLAN 虚拟局域网进行租户间隔离,能避免 ARP 欺骗、广播风暴等安全风险,并且**通过 VF 直通、定制 Kernel / KVM / GuestOS 能有效帮助业务降低虚拟化损耗,将损耗比控制至5%内**,适用于自建直播、RTC、CDN 等场景对高网络转发能力的需求。## **高性能网络 EVS**![](https://p3-juejin.byteimg.co...
这些数据还支持算法团队的特征调研、特征工程,并为模型的迭代和优化提供基础。目前字节跳动以及整个业界在机器学习和训练样本领域的一些趋势如下: 首先,**模型** **/样本** **越来越大**。随着模型参数的增多... 这种方案更多适用于处理少量样本的场景,当海量数据达到 PB、EB 级时会遇到困难。此外由于训练代码无法直接读取数据库底层文件,读取吞吐量可能受限制,即使在实时拼接特征、标签的应用场景也会导致训练吞吐速度的下降...
大家好,我是 herosunly。985 院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF 恶意软件家族分类第四名,科大讯飞... 两大核心方法不仅适用于自然语言处理领域,也同样适用于AI的其它领域。 随着深度学习技术在 NLP、CV、推荐系统等领域的蓬勃发展,笔者很看好Transformer 等预训练模型在不同模态之间达到统一表示与学习的效果,从...
大家好,我是 herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第4名,科大讯飞阿尔... 在学习过程中重点把握不同神经网络的结构和适用场景。比如最常用的三种神经网络结构:- 前馈神经网络- 卷积神经网络- 循环神经网络 随着技术的演进,注意力机制开始在各个领域中大放异彩。它相比于循环神经网...
[](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/blog/数据结构.png)# 数据结构是什么?> 程序 = 数据结构 + 算法是的,上面这句话是非常经典的,程序由数据结构以及算法组成,当然数据结构和算法也是相... R.Bayer和E.mccreight提出了一种适用于外查找的[树](https://baike.baidu.com/item/树/2699484),它是一种平衡的多叉树,称为B树(或B-树、B_树)。>> 一棵m阶B树(balanced tree of order m)是一棵平衡的m路搜索树。...
其拥有上百个适用于不同场景的参数,而这些参数可能互相影响,增加了调优的难度。过去,我们通常依赖单一任务模板进行少量参数调整,虽然此法能让单项任务抢占资源,却难以保证整体业务的及时性和稳定性。 ... 通过运用先进的算法和实时监控机制,自动化方案能够迅速锁定最优参数组合,从而提升调优效率。 **● 准确性增强:**能够妥善处理参数间复杂的相互影响,为复杂系统呈现更为精准的调优结果,进一步提...
**数据科学:** 一般适用于 AI 场景,如 Jupyter、Ray等;上述三个场景是大数据工作中非常常见的场景,云原生大数据平台通过插件化的方式集成这些开源组件,即开即用,具备极大的便捷性和灵活性。## 核心引擎层... DRF 算法保证公平地将资源分配给资源池内的各个作业)- 更好的隔离控制:限制每个 Pod 的 CPU 时间片和内存使用量- 更灵活的资源使用方式:空闲资源利用和队列抢占**全局资源湖**- ResLake 具有资源的全局...
大家好,我是 herosunly。985 院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第四名,科大讯飞阿... 两大核心方法不仅适用于网络空间安全,也同样适用于AI的其它领域。 受制于算力与场景的限制,在绝大多数网络空间安全应用中,依然使用的是传统机器学习方法。而传统机器学习方法的核心在于特征工程,所以绝大多...
附:系统自启动-nginx(该设置方法也适用于CentOS其他程序-设置开机自启动)vim /etc/rc.d/rc.local/usr/local/nginx/sbin/nginx -c /usr/local/nginx/conf/nginx.confchmod +x /etc/rc.d/rc.local(设置运行权限)... [g|m|k]设置持久代堆空间的最大值)。大多数的新生代都是采用的复制清除法作为垃圾回收算法,当对新生代进行minor gc(发生在新生代的垃圾收集动作,java对象大多都具备"朝生夕灭"的特性,所以Minor GC非常频繁,一般回收...
**:** 一般适用于 AI 场景,如 Jupyter、Ray等;上述三个场景是大数据工作中非常常见的场景,云原生大数据平台通过插件化的方式集成这些开源组件,即开即用,具备极大的便捷性和灵活性。**核心引擎层**... DRF 算法保证公平地将资源分配给资源池内的各个作业)* 更好的隔离控制:限制每个 Pod 的 CPU 时间片和内存使用量* 更灵活的资源使用方式:空闲资源利用和队列抢占 **全局资源湖*** ResLake 具有资源的全局视...