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視頻等，蘊(yùn)含著豐富的信息和潛在價(jià)值。它們可以通過(guò)大模型的深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分析和處理，激活其價(jià)值。例如，自然語(yǔ)言處理技術(shù)可以從文本中提取關(guān)鍵信息，圖像識(shí)別技術(shù)可以識(shí)別圖像內(nèi)容，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)可以轉(zhuǎn)換語(yǔ)音為文本。大模型通過(guò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)聯(lián)，能夠洞察非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的隱含趨勢(shì)、情
本課程由臺(tái)灣大學(xué)李宏毅教授2022年開(kāi)發(fā)的課程，主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)攻略。
本課程由臺(tái)灣大學(xué)李宏毅教授2022年開(kāi)發(fā)的課程，主要介紹芝麻街與進(jìn)擊的巨人、BERT簡(jiǎn)介、BERT的奇聞?shì)W事、GPT的野望、自督導(dǎo)式學(xué)習(xí)的神奇能力、語(yǔ)音與影像上的神奇自督導(dǎo)式學(xué)習(xí)模型。
本課程由臺(tái)灣大學(xué)李宏毅教授2022年開(kāi)發(fā)的課程，主要介紹增強(qiáng)式學(xué)習(xí)跟機(jī)器學(xué)習(xí)一樣都是三個(gè)步驟、Policy Gradient與修課心情、Actor Critic、機(jī)器的望梅止渴、逆向增強(qiáng)式學(xué)習(xí)。
聯(lián)邦學(xué)習(xí)（Federated Learning)，又稱聯(lián)合學(xué)習(xí)，作為一種分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架，能夠在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下，讓多參與方或多計(jì)算結(jié)點(diǎn)之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合進(jìn)行高效率的機(jī)器學(xué)習(xí)。本課程介紹模型異構(gòu)聯(lián)邦學(xué)習(xí)的定義、場(chǎng)景以及當(dāng)前學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的研究進(jìn)展及經(jīng)典算法。
聯(lián)邦學(xué)習(xí)（Federated Learning)，又稱聯(lián)合學(xué)習(xí)，作為一種分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架，能夠在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下，讓多參與方或多計(jì)算結(jié)點(diǎn)之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合進(jìn)行高效率的機(jī)器學(xué)習(xí)。本課程是聯(lián)邦學(xué)習(xí)進(jìn)階課程，介紹更加嚴(yán)苛的隱私保護(hù)方法和分布式算法進(jìn)階：FedOpt和FedMDGA。
理解常見(jiàn)回歸、分類、無(wú)監(jiān)督算法的基本原理，能夠動(dòng)手搭建常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
往往陷入三重困境： 算力門檻：?jiǎn)螐?090訓(xùn)練BERT-base需要3天，更別說(shuō)百億參數(shù)模型 經(jīng)驗(yàn)鴻溝：學(xué)習(xí)率衰減策略該選cosine還是linear？BatchSize與學(xué)習(xí)率如何動(dòng)態(tài)平衡？ 時(shí)間成本：手動(dòng)調(diào)參耗時(shí)占比超60%，模型效果卻提升不足5% ?? AutoML的破局之道
數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系。相比傳統(tǒng)的RNN，LSTM有更好的記憶性能，可以在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)保留較遠(yuǎn)的上下文信息。 可以學(xué)習(xí)到時(shí)序特征：LSTM具有對(duì)時(shí)間的敏感性，能夠學(xué)習(xí)到時(shí)序數(shù)據(jù)中的模式和特征。這使得LSTM在時(shí)間序列預(yù)測(cè)、信號(hào)處理等任務(wù)中具有優(yōu)勢(shì)。 LSTM的缺點(diǎn) 計(jì)算復(fù)雜
引言 垃圾回收（Garbage Collection，GC）是現(xiàn)代編程語(yǔ)言中的一個(gè)重要話題，特別是在Java、C#等高級(jí)編程語(yǔ)言中，它們提供了自動(dòng)內(nèi)存管理的特性。垃圾回收的目標(biāo)是有效地管理內(nèi)存，釋放不再使用的對(duì)象以避免內(nèi)存泄漏，并提高應(yīng)用程序的性能。在垃圾回收的實(shí)踐中，我們通常會(huì)遇到兩種類型的垃圾回收：Minor
本文由菊廠搞機(jī)MO編輯部出品，文字超1萬(wàn)，查閱的資料多達(dá)上百萬(wàn)文字，并且與華為方舟編譯器的專家做過(guò)深度訪談。文章高度概括了波瀾壯闊的軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展史，解析了華為在編譯器和手機(jī)系統(tǒng)方面做的多年準(zhǔn)備。2017年5月的一個(gè)凌晨，華為某實(shí)驗(yàn)室里，方舟編譯器上第一個(gè)Java程序“Hello,
數(shù)據(jù)中臺(tái) 數(shù)據(jù)匯聚 數(shù)據(jù)匯聚是數(shù)據(jù)中臺(tái)必須提供的核心工具，把各種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)、異構(gòu)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)方便地采集到數(shù)據(jù)中臺(tái)中進(jìn)行集中存儲(chǔ)，為后續(xù)的加工建模做準(zhǔn)備。數(shù)據(jù)匯聚方式一般有數(shù)據(jù)庫(kù)同步、埋點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、消息隊(duì)列等；從匯聚
自2018年Google發(fā)布BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）以來(lái)，這個(gè)深度學(xué)習(xí)模型迅速成為自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域的核心工具。BERT模型通過(guò)雙向編碼器表示和預(yù)訓(xùn)練任務(wù)，顯著提升了文本理解能力。本文將深入解析BE
用虛擬滾動(dòng)技術(shù)，只渲染可視區(qū)域內(nèi)的列表項(xiàng)。 六、總結(jié)與展望 無(wú)序列表作為HTML基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)，其重要性不言而喻。通過(guò)本文的探討，我們不僅學(xué)習(xí)了無(wú)序列表的基本使用方法，還深入到了樣式定制、布局應(yīng)用、安全性考量以及性能優(yōu)化等多個(gè)維度。實(shí)踐證明，即便是最基礎(chǔ)的元素，也能在前端開(kāi)發(fā)中發(fā)揮出巨大的能量。
我們?cè)賮?lái)研究如何利用JOIN的特征實(shí)現(xiàn)性能優(yōu)化，這些內(nèi)容的細(xì)節(jié)較多，我們挑一些易于理解的情況來(lái)舉例，更完善的連接提速算法可以參考乾學(xué)院上的《性能優(yōu)化》圖書和SPL學(xué)習(xí)資料中的性能優(yōu)化專題文章。 先看全內(nèi)存下外鍵關(guān)聯(lián)的情況。 設(shè)有兩個(gè)表： customer 客戶信息表 key 編號(hào) name
多線程的團(tuán)隊(duì)協(xié)作：同步控制 同步控制是并發(fā)程序必不可少的重要手段。之前介紹的關(guān)鍵字synchronized就是一種最簡(jiǎn)單的控制方法，它決定了一個(gè)線程是否可以訪問(wèn)臨界區(qū)資源。同時(shí)，Object.wait()方法和Object.notify)方法起到了線程等待和通知的作用。這些工具
表示二叉樹節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，在上述算法中，空間復(fù)雜度主要在于遞歸過(guò)程中棧的深度，最深為單支的二叉樹，所以空間復(fù)雜度為 O(n)。 ??六、總結(jié) 本題主要理解二叉樹直接的前提下，遍歷每一個(gè)節(jié)點(diǎn)，并計(jì)算最大長(zhǎng)度，取最大值即可，使用深度優(yōu)先搜索比較方便。 ?? 作者：Linux猿 ?? 簡(jiǎn)介：C
查詢出的json字段為字符串類型，需要手工轉(zhuǎn)成bean，插入時(shí)需手工把bean轉(zhuǎn)成json字符串，這樣做不利于面向?qū)ο缶幊?。Mybatis深度整合Json字段實(shí)現(xiàn)bean與json串在mybatis內(nèi)部轉(zhuǎn)換，這樣做的優(yōu)點(diǎn)是dao層代碼和sql不變，service層可以增刪改查不同
算法介紹： 深度優(yōu)先搜索（Depth-First Search，簡(jiǎn)稱DFS）是一種用于遍歷或搜索樹或圖的算法。這種算法會(huì)盡可能深地搜索圖的分支，直到找到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)或達(dá)到葉節(jié)點(diǎn)（沒(méi)有子節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)），然后回溯到上一個(gè)分支繼續(xù)搜索。DFS可以用于許多問(wèn)題，比如路徑尋找、連通性驗(yàn)證、拓?fù)渑判虻取?/p>
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