为什么我们需要再次计算一个深度学习模型中的参数数量？我们没有那样去做。然而，当我们需要减少一个模型中的文件大小甚至是减少模型推理的时间时，我们知道模型量化前后的参数数量是派得上用场的。（请点击原文查阅深度学习的高效的方法和硬件的视频。）
从谷歌的机器学习代码中得知，目前需要一万亿个训练样本。 训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好坏的最主要因素。一旦你对一个模型输入比较全面的训练数据，通常针对这些训练数据，模型也会产生相应的结果。但是，问题是你需要多少训练数据合适呢？这恰恰取决于你正在执行的任务、最终想通过模型实现的性能、现有的输入特征、训练数据中含有的噪声、已经提取的特征中含有的噪声以及模型的复杂性等等诸多因素。所以，发现所有这些变量相互之间有何联系，如何工作的方法即是通过在数量不一的训练样本上训练模型，并且绘制出模型关于各个训练样本集
从谷歌的机器学习代码中得知，目前需要一万亿个训练样本 训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好坏的最主要因素。一旦你对一个模型输入比较全面的训练数据，通常针对这些训练数据，模型也会产生相应的结果。但是
本月初，来自 MIT 等机构的研究者提出了一种非常有潜力的 MLP 替代方法 ——KAN。
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 【编者的话】毫无疑问机器学习是大数据分析不可或缺的一部分，在使用机器学习技术的时候工程师除了要选择合适的算法之外还需要选择合适的样本数据。那么工程师到底应该选择哪些样本数据、选择多少样本数据才最合适呢？来自于Google的软件工程师Malay Haldar最近发表了一篇题为《数据模型需要多少训练数据》的文章对此进行了介绍。 训练数据的质量和数量通常是决定一个模型性能的最关键因素。一旦训练数据准备好，其他的事情就顺理成章了。但
作者为Google 软件工程师，美国西北大学电子信息工程博士，擅长大规模分布式系统，编译器和数据库。 从谷歌的机器学习代码中得知，目前需要一万亿个训练样本 训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好
摘要： 在图像分析中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在时间和内存方面优于全连接网络（Full Connected, FC）。这是为什么呢？卷积神经网络优于全连接网络的优势是什么呢？卷积神经网络是如何从全连接网络中派生出来的呢？卷积神经网络这个术语又是从哪里而来？这些问题在本文中一一为大家解答。
同时，本文将使用Keras的API构建模型，以方便模型设计和编写简洁的代码。首先导入相关的库函数：
本文将简要介绍经典卷积神经网络的基本原理，并以minst图片分类为例展示用Keras实现经典卷积神经网络的方法。
应用运行一段时间后发生堆空间不足内存溢出 根据内存快照可见大量org.hibernate.engine.query.spi.QueryPlanCache对象
自由度是统计和工程学的重要概念，它通常用于总结在人们在计算样本统计或统计假设检验统计量时所使用的数据量。在机器学习中，自由度可以指模型中的参数数量，例如线性回归模型中的系数数量或深度学习神经网络中的权重数量。
模型的参数数量通常被视为模型能力的一个重要指标，更多的参数意味着模型有更大的能力来学习、存储和泛化不同类型的数据。
距GPT-3问世不到一年的时间，谷歌大脑团队就重磅推出了超级语言模型Switch Transformer，有1.6万亿个参数。
该文介绍了扩张卷积的相关概念、示意图、优点、应用以及参考资料。
在Python的数据库编程中，executemany()方法是一个常用的方法，用于执行多条SQL语句，其中每条语句的参数可能不同。然而，有时候开发者在调用executemany()方法时可能会遇到TypeError: executemany() takes exactly 2 positional arguments (3 given)这样的错误，这意味着方法接收到的位置参数数量不正确。
信号和槽机制是Qt的重要基础，通过将信号与槽连接起来，可以实现不同操作之间的逻辑连接、参数传递和及时反馈等。有时候程序编译成功了，但是connect并没有将信号和槽连接起来，这是为什么呢？
由于计算硬件和数据工程的发展，作为计算机视觉中的基础组成部分，大规模视觉预训练取得了令人瞩目的进展。预训练的视觉模型可以作为表示学习器，并迁移到下游任务中，如图像识别和目标检测。
视觉Transformer（ViT）作为卷积神经网络（CNNs）的一种可行替代方案的出现，源于多头自注意力机制的成功应用。与标准卷积相比，多头自注意力机制提供了全局感受野。
摘要：参数高效微调（PEFT）是一种流行的方法，用于裁剪预训练的大型语言模型（LLM），特别是随着模型规模和任务多样性的增加。低秩自适应（LoRA）基于自适应过程本质上是低维的想法，即，显著的模型变化可以用相对较少的参数来表示。然而，与全参数微调相比，降低秩会遇到特定任务的泛化错误的挑战。我们提出了MELoRA，一个迷你合奏低秩适配器，使用较少的可训练参数，同时保持较高的排名，从而提供更好的性能潜力。其核心思想是冻结原始的预训练权重，并训练一组只有少量参数的迷你LoRA。这可以捕获迷你LoRA之间的显著程度的多样性，从而促进更好的泛化能力。我们对各种NLP任务进行了理论分析和实证研究。我们的实验结果表明，与LoRA相比，MELoRA在自然语言理解任务中的可训练参数减少了8倍，在指令跟随任务中的可训练参数减少了36倍，从而实现了更好的性能，这证明了MELoRA的有效性。
Camel(驼峰式)： 大小写形式－除了第一个单词，所有单词第一个字母大写，其他字母小写。 Pascal(帕斯卡)： 大小写形式－所有单词第一个字母大写，其他字母小写。
致命错误：用户：：$name的访问级别必须是public（如在class Base中），位于E:\www\1.php的第15行
驼峰式：第一个单词小写，后面单词首字母大写其余小写（例如：containerName）
strings.NewReplacer 是 Go 语言 strings 包中的一个重要函数，用于创建字符串替换器 Replacer。本文将详细讲解 strings.NewReplacer 的用法、特性及注意事项。
模型通常是过参数的，即很多参数或者neuron是冗余的(例如非常接近0),因此我们可以移除这些参数来对模型进行压缩。
如果不知道将传递到函数中的关键字参数数量，请在函数定义中的参数名称前添加两个星号：*。
作者：Xindian Ma、Peng Zhang、Shuai Zhang、Nan Duan、Yuexian Hou、Dawei Song、Ming Zhou
Keras代码示例多达数百个。通常我们只需复制粘贴代码，而无需真正理解这些代码。通过学习本教程，您将搭建非常简单的构架，但是此过程会带给您些许好处：您将通过阅读 VGG*的论文原著学习使用 Keras 从零开始实现 VGG 网络。 我使用的术语是指由牛津大学计算机视觉组 (Visual Geometry Group， VGG)为ILSVRC-2014构建的网络构架。 那么，实现别人构建出来的结构有什么意义呢？ 关键在于学习，通过完成本教程的学习，您将： 进一步了解 VGG 构架； 进一步了解卷积神经网
论文: LORS: Low-rank Residual Structure for Parameter-Efficient Network Stacking
递归函数 递归函数即在函数内调用函数本身。 举个例子： 从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚，正在给小和尚讲故事呢！故事是什么呢？"从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚，正在给小和尚讲故事呢！故事是什么呢？'从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚，正在给小和尚讲故事呢！故事是什么呢？……'" 实例 function factorial(number) { if (number <= 0) { // 停止执行 return 1; } else {
IOS中有一个类型是SEL，它的作用很相似与函数指针，通过performSelector:withObject:函数可以直接调用这个消息。但是perform相关的这些函数，有一个局限性，其参数数量不能超过2个，否则要做很麻烦的处理，与之相对，NSInvocation也是一种消息调用的方法，并且它的参数没有限制。这两种直接调用对象消息的方法，在IOS4.0之后，大多被block结构所取代，只有在很老的兼容性系统中才会使用，简单用法总结如下：
python里的函数和数学意义上的函数并没有太大差别。 调用函数 python内置了很多有用的函数，我们可以直接调用。 要调用一个函数，需要知道函数的名称和参数，比如求绝对值的函数abs，只有一个参数。 调用函数的时候，如果传入的参数数量不对，会报TypeError的错误，并且Python会明确地告诉你：abs()有且仅有1个参数，但给出了两个。 如果传入的参数数量是对的，但参数类型不能被函数所接受，也会报TypeError的错误，并且给出错误信息：str是错误的参数类型。 而max函数max()可以接收任
要调用一个函数，需要知道函数的名称和参数，比如求绝对值的函数abs，只有一个参数。
论文地址：https://www.scitepress.org/Papers/2021/102344/102344.pdf
ChatGPT能否取代Google、百度这样的传统搜索引擎？为什么中国不能很快做出ChatGPT？当前，对这些问题的探讨大多囿于大型语言模型（LLM）的技术可行性，忽略或者非常粗糙地估计了实现这些目标背后的经济成本，从而造成对LLM的开发和应用偏离实际的误判。 本文作者从经济学切入，详细推导了类ChatGPT模型搜索的成本、训练GPT-3以及绘制LLM成本轨迹的通用框架，为探讨LLM成本结构和其未来发展提供了可贵的参考视角。 来源 | OneFlow、作者｜Sunyan、翻译｜杨婷、徐佳渝、贾川 重点概览：
调用约定指定函数调用方放置调用函数时所需参数的具体位置（如栈中、寄存器中），此外，还约定了再函数调用结束后由谁负责从栈中删除这些参数。在使用IDA的F5功能时经常能够看到函数签名中带有cdecl、fastcall等字样，这些就是调用约定。调用约定是通常是特定于语言、编译器和CPU的，这里只简单了解一下主流的调用约定。
在深度学习中，视觉Transformer（ViTs）已成为一种主流的卷积神经网络架构，被广泛应用于计算机视觉领域。预训练的ViT模型通常通过finetuning适应到新的任务，但是fine-tuning需要消耗大量的计算和内存资源。为了减少fine-tuning所需的资源和时间，许多参数高效的迁移学习方法被提出，例如Adapter（adapters）。
可变参数方法（第53项）和泛型都在Java 5时添加到了平台中，所以你可能会期望它们会优雅地相互作用；可悲的是，它们不能相互作用。可变的目的是允许客户端将数量可变的参数传递给方法，但它是一个漏洞抽象（ leaky abstraction）：当你调用可变参数方法时，会创建一个数组来保存可变参数；该数组应该是一个实现细节，是可见的。因此，当可变参数具有泛型或者参数化类型时，会出现令人困惑的编译器警告。
最近一段时间，AI领域的大事件真的是层出不穷，从2月份的Sora到3月初的Claude3，每一个新产品都掀起了AI领域的巨浪。
达观数据深度学习资料之卷积神经网络 （上篇） 1深度学习背景 深度学习是近十年来人工智能领域取得的最重要的突破之一，通过建立类似于人脑的分层模型结构对输入数据逐级提取从底层到高层的特征从而能很好
在axure交互设计时，函数可以用在条件公式和需要赋值的地方，其基本语法是用双方括号包含，变量值和函数用英文句号连接。
随着大模型应用的不断推广，面对不同应用场景模型的定制化需求也不断增涨。但参数高效微调 (PEFT) 方法，比如LoRA及其变体会产生大量的参数存储和传输成本。为此，本文提出了一种超级参数高效微调方法：VB-LoRA，该方法采用“分而共享（divide-and-share）”范式，通过向量库进行全局参数共享，在保证模型性能的同时，实现了极高的参数效率。在对 Llama2-13B 模型进行微调时，VB-LoRA 仅使用了 LoRA 存储参数的 0.4%就超过了LoRA微调效果，可见实力强悍。
C++提供了很多泛型算法，可以对各个容器使用，如sort对迭代器范围内的容器元素排序、unique把不重复的元素排列到容器前列去、copy复制范围内的容器元素、find寻找符合条件的容器元素等等。
小菜就是小菜，几个人搞出来的项目，让公司大牛稍微看了下，最后送出了惨不忍睹四个字。命名各种各样，五花八门，大写英文、小写英文、大写拼音、小写拼音、英文和拼音组合、字母和特殊字符（下划线等）组合。这样的项目代码要是让人来维护或者添加功能、查找bug会头痛欲裂。也没办法谁叫咱们是小菜呢？而且程序员最头疼的事：http://kb.cnblogs.com/page/192017/这篇知识博文里，最终的结果居然是命名。所以……
nvidia-smi是Nvidia显卡命令行管理套件，基于NVML库，旨在管理和监控Nvidia GPU设备。
下面以最经典的AlexNet模型为例子，计算感受野，模型计算量和大小（内存）。下面这张图是AlexNet的结构图，看起来比较直观。
HTML5学堂 ：函数与参数，虽然是基础知识，但是基础不扎实，就更不必谈什么“高级开发”了，毕竟复杂的功能是由多个简单功能堆积而成的。函数中的参数知识，需要注意的是形参、实参以及arguments这个“神奇的”对象。另外return可用于函数返回，如果没有设置函数的默认返回值是什么呢？ 函数 什么是函数呢？简单的说，函数就是把多条语句封装起来，可以在任意地方放置，也可以在任意地方调用执行。 函数的声明 ECMAScript中的函数使用function关键字来声明，后跟一组参数以及函数体。 语法： <scri
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