Caffe-数据层@[DeepLearning] 本节介绍如何设置数据层(Data Layer)及其参数。 数据层是一个模型的最底层，它是模型的入口，它不仅提供数据的输入，也提供数据从Blobs转换成别的格式进行保存和输出，通常数据预处理操作也会在这一层实现。数据可接受以下几个来源： 1. 数据库(LevelDB和LMDB) 2. 内存 3. hdf5 4. 图片格式文件layer {
Kudu自身的架构，部分借鉴了Bigtable/HBase/Spanner的设计思想。论文的作者列表中，有几位是HBase社区的Committer/PBC成员，因此，在论文中也能很深刻的感受到HBase对Kudu设计的一些影响Kudu的底层数据文件的存储，未采用HDFS这样的较高抽象层次的分布式文件系统，而是自行开发了一套可基于Table/Tablet/Replica视图级别的底层存储
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2024-10-24 10:00:48
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1.构造验证集在机器学习模型（特别是深度学习模型）的训练过程中，模型是非常容易过拟合的。深度学习模型在不断的训练过程中训练误差会逐渐降低，但测试误差的走势则不一定。 在模型的训练过程中，模型只能利用训练数据来进行训练，模型并不能接触到测试集上的样本。因此模型如果将训练集学的过好，模型就会记住训练样本的细节，导致模型在测试集的泛化效果较差，这种现象称为过拟合（Overfitting）。与过拟合相对应
老师讲完几个开发模型候，我发现原来开发一个软件也是有步骤可寻的，并不是那种边做边改的模式。鉴于课上学习和网上浏览的资料我整理了几个典型的开发模型。 一、典型的开发模型有： 1.瀑布模型（watermodel); 2.渐增模型、或者称为演化、迭代（incremental model）; 3.原型模型（prototype model）; 4.螺旋模型（
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2024-06-05 21:21:19
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这篇文章是Branden Coker, an artist from AGI 写的，他是 AGI 的一个艺术家，做过很多事情，包括 为追踪圣诞老人项目建模。感谢3dben 编写的Blender和3DS Max建模建议。
Cesium使用面向web的glTF 格式三维模型，同时提供了一个 dae在线转gltf的工具， 把dae和它纹理拖放到这个工具里，就能获得一个glTF格式的模型。这篇文章是一些对
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2024-04-21 16:24:39
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目前来说关于分片的技术很多，比如基于交易、网络、存储等分片技术。其实今天要谈和讨论的是对交易按照一点规则进行分组，最后选择不同的分区网络进行共识并行处理，最终对这些分区网络进行并行处理的交易合并为一个大块，最终更新的账本中，在讲这个设计前先要介绍几个关于本篇文章的术语。术语:验证节点：验证分区网络中的交易和共识。 节点：这里提的节点和验证节点有一些不同，只是针对存储来说的，验证节点也属于节点，节点
DPMM学习的基础及相关论文学习DPMM(Dirichlet 过程混合模型)之前，首先要去理解DP过程及其三种构造方式，（1）Stick-breaking 构造，（2）Polya urn scheme 构造，（3）Chinese restaurant process 构造。这三种构造是学习DPMM及HDP，还有其他非参模型的基础工作。关于Stick-breaking 构造可以参考我的一篇博客：
本篇文章将首先介绍Transformer 结构，并在此基础上后面会介绍生成式预训练语言模型GPT、大语言模型网络结构和注意力机制优化以及相关实践。
原创
2023-12-06 10:52:45
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文章目录一、特征归一化（对于数值类型）二、高维特征组合三、图像数据不足时（1）选择技巧根本原理：模型所能提供的信息主要源于两个方面：（2）根本原因：当数据不足时，说明模型 从原始数据中获得的信息比较少，就需要增加更多的先验信息；四、解决过拟合的办法（遇到数据不足等问题）（1）在模型上进行改造（2）在数据集上，对原始数据进行适当的变换，直接或者间接的在空间上进行数据增强！！五、选择合适模型评估方法
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2024-08-21 09:49:18
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MVC 架构引用自 WiKi: MVC模式（Model–view–controller）是软件工程中的一种软件架构模式，把软件系统分为三个基本部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。结构示意图通过下图可以看到，视图（View）层: 一般指可视化界面模型（Model）层: 指业务逻辑控制器（Controller）层: 用来调度View层和Model层,起到桥接的作
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2024-07-04 20:23:00
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# 大模型的双塔架构实现指南
在现代深度学习中，双塔（Dual-Tower）架构是一种常用于推荐系统和自然语言处理的模型结构，它通过两个独立的网络共同学习不同的信息，再将其结合以进行预测。在本文中，我将为您详细介绍如何实现大模型的双塔架构，以帮助新手开发者从零开始逐步完成这个项目。
## 流程概述
在实现双塔架构之前，我们首先要明确整个流程，以下是实现步骤的简要总结：
| 步骤 | 描述
专家指南：大数据数据建模的常见问题我最近在How-tos专家系列介绍了如何在大数据系统上数据建模。在演讲过程中，许多与会者提出了一些非常有趣的问题。众所周知，大数据系统围绕结构需求的形式化程度较低，但是对于数据仓库继续为传统用例提供服务而言，建模仍然是非常重要的功能。我想分享一下我在本届会议期间以及访问组织时收到的一些较常见的问题，并对此做出回应。1. 在大数据环境中，是否可以使用任何建模技术来提
AI模型风险评估 第2部分：核心内容MapMeasureManageGovern 人工智能风险管理框架核心提供了能够进行对话、理解和管理人工智能风险的活动的结果和行动。核心由三个元素组成：功能、类别和子类别。如图5所示，职能部门在其最高级别组织人工智能风险管理活动，以映射、测量、管理和治理人工智能风险。在每个职能中，有类别和子类别将职能细分为具体的结果和行动。MapMap函数建立上下文并应用AI
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2024-07-18 21:09:23
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DAC 简介: DAC顾名思义即数模转换，DAC模块由三个部分组成，分别为“触发选择”“控制逻辑” ‘数模转换器’。其中“触发选择”和“数模转化器”是DAC转换的必要模块，“控制逻辑”模块中包含有噪声发生器需要的LFSR寄存器，以及三角波发生器需要的计数器。 DAC可以将数字信号转换为模拟信号，在常见的数字信号系统中大部分传感器信号被转换为电压信号，而ADC把电压模拟信号转换成易于计算机存储、处理
在深度学习和人工智能领域，模型训练是实现算法和应用的关键步骤。然而，对于大型模型训练，人们普遍关注其性能和精度，而忽略了对底层模型的影响。本文将探讨“大模型训练会影响底模型吗”这一话题，分析可能的影响及应对策略。一、大模型训练对底层模型的影响计算资源占用大型模型训练需要大量的计算资源，包括GPU内存、CPU核心数等。这可能导致底层模型的训练受到影响，因为这些资源在同一时间内只能被少数模型使用。训练
原创
2023-11-07 10:27:54
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© 作者｜陈昱硕本文分为三部分介绍了大模型高效训练所需要的主要技术，并展示当前较为流行的训练加速库的统计。引言：随着BERT、GPT等预训练模型取得成功，预训-微调范式已经被运用在自然语言处理、计算机视觉、多模态语言模型等多种场景，越来越多的预训练模型取得了优异的效果。为了提高预训练模型的泛化能力，近年来预训练模型的一个趋势是参数量在快速增大，目前已经到达万亿规模。但如此大的参数量会使得
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2024-05-21 19:11:48
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title: 【CUDA 基础】4.1 内存模型概述
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- CUDA
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- CUDA内存模型
- CUDA内存层次结构
- 寄存器
- 共享内存
- 本地内存
- 常量内存
- 纹理内存
- 全局内存
toc: true
date: 2018-04-28 22:28:08Abstract: 本文介绍CUDA编程的内存模型个概述，主要讲解CUDA
在大模型发展历程中，有两个比较重要点：第一，Transformer 架构。它是模型的底座，但 Transformer 不等于大模型，但大模型的架构可以基于 Transformer；第二，GPT。严格意义上讲，GPT 可能不算是一个模型，更像是一种预训练范式，它本身模型架构是基于 Transformer，但 GPT 引入了“预测下一个词”的任务，即不断通过前文内容预测下一个词。之后，在大量的数据上进
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2024-01-22 12:50:05
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Redis(C语言实现) 底层为hashtable 1.非关系型的键值对数据库，可以根据键以O(1)的时间复杂度取出或插入关联值 2.Redis的数据是存在内存中的 3.键值对中键的类型可以是字符串，整型，浮点型等，且键是唯一的，但是最终存储形式都会转换为stri
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2023-08-30 08:49:09
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在当今快速发展的科技领域，人工智能（AI）尤其是大型预训练模型（大模型）正在引领新一轮的技术革命。DeepSeek作为这一领域
