同时为了充分利用CPU 超标量特性使用4 倍循环 __m256i a = _mm256_cmpeq_epi8 (x, _mm256_set1_epi8(' ')); __m256i b = _mm256_cmpeq_epi8 (x, _mm256_set1_epi8('\t')); __m256i c = _mm256_cmpeq_epi8 (x, _mm256_set1_epi8('\n')); __m256i d = _mm256_cmpeq_epi8 (x, _mm256_set1_epi8('\r')); // vpor 融合4次结果 __m256i u = _mm256_or_si256 (a, b); __m256...
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注**字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群** Notebook 是一种支持 REPL 模式的开发环境。所谓「REPL」,即「读取-求值-输出」循环:输入一段代码,立刻得到相应的结果,并继续等待下一次输入。Notebook 通常使得探索性的开发和调试更加便捷,在 Notebook 环境,用户可以交互式地在其中编写代码、运行代码、查看输出、可视化数据并查看结果,使用起来非常灵活。 **在数据开发领...
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注**字节跳动****数据平台****微信公众号,回复【1】进入官方交流群**# 概述Notebook 是一种支持 REPL 模式的开发环境。所谓「REPL」,即「读取-求值-输出」循环:输入一段代码,立刻得到相应的结果,并继续等待下一次输入。它通常使得探索性的开发和调试更加便捷。在 Notebook 环境,你可以交互式地在其中编写你的代码、运行代码、查看输出、可视化数据并查看结果,使用起来非常灵活。在数据开发...
帮助用户快速完成数据集成、开发、运维、治、资产、安全等全套数据中台建设,降低工作成本和数据维护成本、挖掘数据价值、为企业决策提供数据支撑。本文主要详细讲述DataLeap 中的 Notebook ,包括前期选型、技术路线、架构升级、调度方案、以及未来工作等五部分重点内容,带你详细了解Notebook。# 概述Notebook 是一种支持 REPL 模式的开发环境。所谓「REPL」,即「读取-求值-输出」循环:输入一段代码,立刻得到相应的结果,并继...
它会不断循环执行:先消费一批数据,然后写入ByteHouse;然后再消费下一批,直到上游停止操作或节点宕机。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/6ed97b1fdc76401fa8c8b2eb3a40c870~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049273&x-signature=E9EU%2Fbir3UE52H1CuFoCouPEnZk%3D)此外,为了优化消费,我们引入了一个名为memory buffer的功能。这个功能是为了解决...
车厂却越来越难懂用户的荒诞循环之中。因此对于车企而言,作为数据的载体和直面用户的前端,APP平台的功能性便显得至关重要。 其一,它是用户感知品牌的直接窗口,无论是控制车辆还是了解品牌或是联系企业和整个服务体系,越来越多的用户正在倾向于通过APP来实现;其二,它也是企业感知消费者的重要渠道,能留住用户使用才能产生交互、进而产生数据、进而分析出特征和用户需求、在此基础上的一切变革才是细微而精准的。 北京...
关于家人这一块我真的想单独讲一下,母亲从1月4号被检查出卵巢癌晚期,截止现在也一直在化疗,放疗,手术中循环,家人一直没有放弃,而我在中间也只是回去了2次。一次是1.4日到1.15日,一次是9.28日到10.5日。其他时间都是爸爸和弟弟在照顾妈妈,对于家人我一直是有亏的。我能做的或许就是每个月给家里提供经济上的支持,来支持化疗放疗的费用。以及和家人多聊聊天。今年争取可以提前回家过年,陪陪父母。## 三、致谢我一直说人活着就...
我开始跟随着谷歌的基于TensorFlow的机器学习速成课程(中文版) 开始一步步学习TensorFlow框架。## 2.学习TensorFlow跟随着课程的学习,我更加对TensorFlow感兴趣啦!按照该课程所述,我自学了初级代数知识,如变量与系数、线性方程组和函数曲线,使我自己更好的理解基本的机器学习模型。此外,因为我自己之前已经完成了Python的学习,基础的函数定义、列表/字典、循环和条件表达式等都早已熟记于心,自己可以更快速的学习TensorFlow...
商业化收入又用于用户增长,形成正向循环。个性化推荐技术贯穿每个环节,成为了很多公司的高速增长引擎。 怎么做个性化推荐?通常,对一项业务来说,首先会定义出多个优化目标(例如视频的播放时长、点赞、分享,电商的点... 他们非常疑惑,不知道应该选择哪一种。 虽然发现了不少性能问题,但优化起来并不十分容易。经过一段时间的努力,他们优化了部分问题,将训练时间从5天压缩到了3天,勉强可以接受。但是,当训练进行到第40小时的时候,因为...
基于有标记数据的监督学习是研究的重点,例如随着深度学习蓬勃发展而产生的的神经网络架构:前馈神经网络(FNN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。但由于人工标注数据量比较少以及对没有标签的数据进行人工标注的成本比较高,所以如何更加科学的利用**大量未标记数据**以及**标记数据**则成为了新一波研究的热潮。前者则孕育出了预训练模型、提示学习(Prompt Learning)等细分领域,而后者则孕育出了数据增强等细分领域。 ...
从而形成正向循环。目前质量项规则14项,成本项规则2项。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/7c03752515604f0187e2b5272be1f649~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049277&x-signature=JVuuYUpx3YJANAZS1d2U9xNJls8%3D)## 3. 分数计算> **名词解释:**>> - **治理项权重:** 根据治理项规则的重要性,治理项权重不同,例如:"CPU资源浪费"=40;"队...
由于存在这类专业领域的建模,在对微服务进行归类处理时,分层变得尤为重要。这里有几个指导思想供大家参考:首先是分层原则需要结合业务灵活调整,DDD 只是一种指导思想,不能按照它的每一条规范去做;其次是在分层原则中,建议从上到下去进行访问,业务层的请求可以访问数据服务层,但数据服务层的请求不能访问中台层,逆向访问可能会产生循环依赖等严重问题;第三,对于调用关系异常复杂的业务层、中台层,我们给出了一种 **点线面结合...
形成正向循环。 考虑到弹幕在小屏幕下将影响其他的互动按钮布局,因此设计了两个方案:一是将强化弹幕,把常用互动功能在底部折叠;二是既增加弹幕,又保留原来常用的互动功能。 实验后结果发现,第二种方案虽然有利于互动率的提升,但会折损核心内容消费、引发投稿率下降,甚至还导致了留存下降,因此最终决策为不上线。 但实验失败往往是团队经验的向前推进,经过持续的推敲和探索,最终发现当用户浏览个人视频时弹出熟...