依据了的帖子，感谢作者小逝的无私分享。本人亲测导入4万条数据用时32分钟，因为有我自己本人项目的数据校验，大家的时间很可能不一样。备注：我应用的时候出了这样的错误，最后没用这个方法，我的另一个帖子：，解析路径错误。 用到的jar包；bios-poi-ooxml-3.9.jar 导入的思路见原博客，我说下我应用的文件建立思路：建立一个作为工具类的：抽象类BigDataParseE
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2024-04-30 12:35:15
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一、前言1、记忆性利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有“记忆性”，使模型记住共现频率较高的特征组合，且可解释性强。这种方式有着较为明显的缺点：首先，特征工程需要耗费太多精力。其次，因为模型是强行记住这些组合特征的，所以对于未曾出现过的特征组合，权重系数为0，无法进行泛化。2、泛化性 为了加强模型的泛化能力，引入了DNN结构，将高维稀疏特征编码为低维稠密的Embedding vector，这种
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2024-07-25 08:22:00
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AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模习、面试题等，资料免费分享！
原创
2024-10-29 14:16:29
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本文将对衡量深度学习模型大小的一些常用指标，如计算量、参数量、访存量、内存占用等进行探讨，分析这些指标对模型部署推理的影响，尤其是计算量与访存量对模型推理速度的影响，并给出在不同硬件架构下设计网络结构的一些建议。零、前言当年头一次实习做算法的时候，主管给的第一个任务就是“把一个大的分割模型砍成一个小的”。当时并不理解模型“大”、“小”的真正含义，就简单的选取计算量作为评价指标，疯狂砍计算量（bac
文章目录前言一、大模型的优势二、大模型的应用场景三、如何使用大模型总结 前言随着人工智能技术的不断发展，深度学习已经成为了目前最为热门的技术之一。而在深度学习领域中，大模型(Large Scale Model)则是一种备受关注的技术。大模型是指由数百万、甚至数十亿个参数组成的神经网络模型，它们可以处理大规模的数据集，并且具有非常强的学习能力和泛化能力。一、大模型的优势相比于传统的小型模型，大模型
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2024-05-03 22:40:58
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如何利用计算中心成千上百的AI加速芯片的集群，训练参数量超过百亿的大规模模型？并行计算是一种行之有效的方法，除了分布式并行计算相关的技术之外，其实在训练大模型的过程还会融合更多的技术，如新的算法模型架构和内存/计算优化技术等。这篇文章梳理我们在大模型训练中使用到的相关技术点，主要分为三个方面来回顾现阶段使用多AI加速芯片训练大模型的主流方法。1. **分布式并行加速：**并行训练主要分为
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2024-04-25 13:10:19
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这篇来讲如何利用memcached实现一级缓存，以及如何让一级缓存组件支持在企业库，memcached或者其它第三方实施方案之间的切换。memcached本人并没有太多经验，如果文中有说的不对的地方，还希望批评指出，且文中关于memcached的代码大多来自网络。 &nbs
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2024-09-30 10:24:44
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时间序列：一种普遍存在的数据形态众所周知，时间序列是一种普遍存在的数据形态，与我们的日常生活及生产活动密切相关。如：股票指数、原油价格等金融市场数据；温度、湿度等天气数据；振动、转速等工业设备运行工况数据；以及电力负荷、新能源发电功率等电力数据；还有与我们身体相关的血压、心率、血氧饱和度等健康监测数据，都属于时间序列数据。概括起来，时间序列可以被定义为一组或多组按发生时间排列的随机变量。时序数据如
一、从 2D 图像中提取 3D 模型现实中，如想让使艺术家或工程师能充分利用 3D 模型，将其放入游戏引擎、3D 建模器或电影渲染器等广泛使用的工具中最好不过，不过前提是：这类 3D 模型是带有纹理材料的三角网格形式（主要用于定义 3D 图形和建模形状的基本框架）。一般来说，许多游戏工作室和创作者习惯性会使用复杂的摄影测量技术来创建此类 3D 模型，不仅要劳心劳力地手动操作，还需耗费大量时间——但
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2024-08-26 20:47:22
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DALL·E是OpenAI公司发布的一个用文本生成图像的模型，它是GPT-3的一个版本，经过文本-图像数据集训练，具有120亿参数，可以从文本描述生成图像。DALL·E能够创建拟人化的动物和物体，以合理的方式组合不相关的概念，渲染文本，以及对现有图像进行转换。DALL·E生成的图像：一个穿着芭蕾舞裙遛狗的萝卜宝宝的插图。DALL·E生成的图像：一个穿着芭蕾舞裙滑冰的萝卜宝宝的插图。DALL·E有时
介绍em算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。EM算法，作为一个框架思想，它可以应用在很多领域，比如说数据聚类领域----模糊聚类的处理，待会儿也会给出一个这样的实现例子。EM算法原理EM算法从名称上就能看出他可以被分成2个部分，E-Step和M-Step。E-Step叫做期望化步骤，M-Step为最大化步骤。整体算法的步骤如下所示：1、初始化分布参数。2、
随着ChatGPT的火爆，大模型受到的关注度越来越高，大模型展现出的能力令人惊叹。第一个问题：怎样的模型可以称之为大模型呢？一般来说，我们认为参数量过亿的模型都可以称之为“大模型”。而在自动驾驶领域，大模型主要有两种含义：一种是参数量过亿的模型；另一种是由多个小模型叠加在一起组成的模型，虽然参数量不过亿，但也被称为“大模型”。第二个问题：大模型的应用有什么条件？大数据和大算力是大模型应用的重要前置
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2024-08-14 09:20:50
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访问控制模型项目中需要加入访问控制，对访问控制模型做了一些调研, 本文主要是介绍一些常用的访问控制模型。基本要素访问控制模型包括三个要素，即：主体（Subject) 指主动对其它实体施加动作的实体客体(Object) 是被动接受其他实体访问的实体控制策略(Policy)为主体对客体的操作行为和约束条件安全策略主体、客体，控制策略三者需要满足的基本安全策略：最小特权原则：给主体分配权限时要遵循权限最
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2024-06-27 04:09:16
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在日常的工作中，我们经常需要计算各种到期时间。比如HR，就需要计算合同到期日、退休到期日、员工转正日期等。生产或销售人员，需要关注产品的有效期等等……如果你不知道EDATE函数的话，可能这类问题听让你闹心的，老是翻日历，掰手指才能算清楚日期。今天通过3个例子，带你彻底学会这个日期函数中的香饽饽。EDATE函数是什么？函数基本功能和参数介绍要学习函数需要了解两个问题：函数能做什么以及函数参数的规则。
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2024-10-28 10:36:12
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哎，经过小半个月的模型构造，我得到了一令人悲伤的结果，按照我的想法创建模型之后，根本不work，我甚至不知道为什么softmax会分配出两个0的结果，按理说分出的东西的和肯定是1，哪怕全是10我都接受了，为什么会是两个0的结果，我很难过。接下来我想用时序网络实验实验了。就算是失败按理我也写一下吧，当成是实验记录了，大佬们要是有什么指导的地方也可以直接告诉我，谢谢各位了。从上次开发记录开始，我们从T
这一章编写DAC和ADC程序，即数模/模数转换。程序中封装了两个DAC，各1个独立通道，对应输出脚为PA4和PA5，提供两个方法，ADDA::daDMA(Timer & tim)成员方法以DMA方式按预定数据生成两个正弦波，通道1(PA4)是半幅波形，通道2(PA5)是全幅波形。 ADDA::da()成员方法把指定内存的数据转换成模拟信号，未使用DMA，因为已经是一一对应。模数转
文章Genomic and microenvironmental heterogeneity shaping epithelial-to-mesenchymal trajectories in cancer摘要上皮-间充质转化(EMT)是癌症进展的关键细胞过程，具有多种中间状态，其分子特征仍然不明显。为了填补这一空白，我们提出了一种基于转录组信号强有力地评估个体肿瘤中 EMT 转化的方法。我们应用
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2024-05-20 13:32:28
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Embedding模型能够从高维稀疏的数据中提取出低维密集的向量表示，从而捕捉输入数据之间的深层次语义关系。那么你是否好奇Embedding模型是怎么得到的呢？最近我花了点时间总结了下它的训练过程，通常涉及如下几个关键步骤：初始化嵌入空间：在训练开始之前，为每个符号（如单词、图像特征等）随机初始化一个初始嵌入向量，这些向量通常具有固定长度，
Java内存模型：JMMjava内存模型JMM(Java Memory Model)是线程间通信的控制机制，描述了程序中各变量1之间的关系，定义程序中各个变量的访问规则，即在虚拟机中将变量存储到内存和从内存中取出变量这样底层细节: JMM中规定了线程之间的共享变量存储在主内存(main memory)中，每个线程都有一个私有的本地内存(local memory)，本地内存2中存储了该线程以读/写
身为一名AI从业者，你一定深有感触：随着项目规模的增长，处理海量文本数据时总会遇到各种令人头疼的问题。比如用BERT生成的句子向量在计算相似度时，经常出现一些让人啼笑皆非的结果。明明是在描述同一个概念的两个句子，计算出来的相似度却低得离谱。又或者在构建检索系统时，召回的结果质量总是差强人意，用户找到真正需要的信息要翻好几页。这些问题背后的一个重要原因，是传统文本嵌入模型在语义理解能力上的局限。最近
