从传统CPU到GPU，再到如今大放异彩的TPU（张量处理单元），每一次硬件架构的革新都为深度学习带来了质的飞跃。今天，就让我们深入探讨TPU的张量计算架构，看看它是如何优化深度学习运算的。...传统的CPU虽然通用性强，但在面对大规模矩阵运算和复杂张量操作时，速度远远无法满足需求。...二、TPU的张量计算架构解析 （一）矩阵乘法单元（MXU）：核心运算引擎 MXU是TPU的核心组件，承担着深度学习中最频繁的矩阵乘法运算。...这是因为TPU的张量计算架构能够并行处理大量数据，并且通过脉动阵列和高效的内存管理，减少了计算过程中的等待时间。...由于TPU针对深度学习推理进行了优化，能够快速完成张量的计算和转换，减少了推理延迟。
好久不更了，一怪我奇懒，二怪大模型太勤。大模型23年的热点就像那款口香糖是一浪接着一浪，我又习惯先搞清楚原理，结果这边刚读完论文那边就又来了新的，最后只能狗熊掰...
如何解决问题？...让我们看看如何实现事务处理的洋葱皮中间件： <?
不过，在具体的示例中，并不清楚虚拟类如何简化解决方案，或者为什么需要使用虚拟类。在这几个例子中：Animal 是一个抽象基类，定义了一个抽象方法 make_sound。
知道了日志级别，这还只是基础，如何了解打日志的规范，以及如何正确地打日志姿势呢？！ ? 打日志的规范准则 最开始也说过了，日志不能乱打，不然起不到日志本应该起到的作用不说，还会造成系统的负担。
日常开发日志打印需要注意哪些地方 我的博客即将同步至腾讯云+社区,邀请大家一同入驻:https://cloud.tencent.com/developer/su...
如何正确地打印异常的堆栈信息？ 一般在catch到异常的时候，不要使用e.printStackTrace()来打印异常信息。
3．如何可能的话，应该在系统级被捕捉。 3.只针对不正确的条件才使用异常 关于这一点，首先我们应该了解的是Java在进行异常检查时消耗的系统资源，要比普通的程序调用高。...api异常转化 已经讲解了如何抛出异常和何如将service异常转化为api异常，那么转化成api异常直接抛出是否就完成了异常处理呢？
这三类变量通常有以下三种表示方法： 工程表示 正交张量表示 数学(矩阵)表示 在弹性范围内，这三种表示方法的等同的。 (1) 应力 一点的应力状态用6个独立的分量表示。...(直角坐标) 笛卡尔坐标 剪应变的工程表示比张量表示差1/2 (3) 位移 一点的位移用3个独立的分量表示。 三维弹性理论问题的未知量有6个应力分量，6个应变分量以及3个位移分量。一共15个未知量。...在编程时，张量都要由数组来存储。比如，四阶张量通常由二维数组表示，二阶张量由一维数组表示。...应力张量 在程序中表示为 对于平面问题 在程序中表示为 应变张量 在程序中表示为 注意剪应变前面加系数2，意思是工程剪应变等于2倍的张量剪应变。更方便矩阵运算。...对于4阶本构张量,在程序中用二维数组表达： 对于平面问题就是熟悉的
我们将 HxW 粗略地称为张量的“形状”或“空间维度”。 在 pytorch 和许多其他深度学习库的标准术语中，“重塑”不会改变张量中元素的总数。...在这里，我们在更广泛的意义上使用 重塑（reshape） 一词，其中张量中的元素数量可能会改变。 如何使用 MLP 和 Transformers 来重塑张量？...如果我们这里忽略激活函数和偏置b，本质是矩阵乘法，重塑过程完全被权重矩阵W捕获。张量重塑可以通过与W的左乘来实现。 我们在上面隐式假设特征通道维度C=1，张量格式为HWxC，忽略batch维度。...为了重塑输入张量，必须使用具有不同形状（所需输出形状）的输出查询。 与 MLP 相比，我们有非常相似的公式，都将输入与学习的加权矩阵 W 左乘以实现形状变化。但是，有两个不同之处。...总结 MLP 和 Transformers（交叉注意力）都可以用于张量重塑。 MLP 的重塑机制不依赖于数据，而 Transformers 则依赖于数据。
Q：我要统计总共花了多少时间，但是求和得到的结果明显不正确，如下图1所示，我怎么样才能得到正确的时间之和？
12丨突破僵固型思维：如何“正确地”犯错？ 欢迎来到《自我发展心理学》。 你好，我是陈海贤。...今天，我们就来聊聊这个问题：如何克服僵固型思维？ 改变对错误的认知 我想先请你思考一下，人的能力究竟是怎么成长的。...总结一下，这节课我们讲了如何克服僵固型思维。我们知道了克服僵固型思维的核心，是要改变对错误的认知。
本章节我们将会解释原生云应用架构如何能够具有创新特性。然后我们会验证原生云应用架构的一些主要特性。 为什么是原生态云应用架构？...这种需求也带来了管理的问题：如何应对服务的持久性？传统方法例如集群会话和共享文件系统在大多是垂直架构中应用的不是很好。...我们也将看到如何因由这些特性达成我们刚才讨论过的动机。...运维团队无需考虑代码在哪运行或者如何运行，因为平台可以透明地处理好这些问题。 后端服务的支持模式亦是如此。数据库、消息队列或者邮箱服务器等需求都可通过该平台满足。
首先，React主要提供两大功能：组件（Components）和状态管理（State Management）。组件是React应用的基本构建块，状态则是用来管理...
与其解释一个不熟悉的问题（如何在 Kubernetes 中运行 Web 服务？）...如果您已经知道如何使用虚拟机运行服务，希望您会发现最终并没有太大区别。如果您对大规模运营服务完全不熟悉，那么跟随技术的发展可能会帮助您了解当代方法。 像往常一样，这篇文章并不全面。...相反，它试图总结我的个人经历以及计算机多年来虚拟化是如何形成的。 如何使用虚拟机部署服务 早在 2010 年，当我刚刚开始我的软件工程师职业生涯时，使用虚拟机（或有时是裸机）部署应用程序非常普遍。...再加上如何有效分离团队之间职责的老组织问题，导致典型企业的平均服务数量显著增加，每个服务的盒子数量也有类似的增加。 Docker 普及的容器形式实际上具有很强的欺骗性。...对我来说，这看起来像是在尝试同时利用 VM 和容器世界的最佳部分： 扩展和部署 Pod 很简单 现在，当我们得到新的盒子时，我们如何运行多个它们来组成一个服务？
我们知道，传统基站架构由三大核心组件构成：负责数字信号处理的基带单元（BBU）、生成模拟射频（RF）信号的无线电单元，以及以固定辐射模式发射射频信号的无源天线系...
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 模型，是客观事物的简化表示！ 历史上，每一个伟大模型的提出，都极大地推动了科学和社会的发展，比如历史上出现...
本文会立足于如何根据数据表现提出合理建议，通过几个示例说明数据分析师在给出建议时常常出现的误区。...所以，本节只是抛砖引玉，至于如何在不同业务形态中提出合理、可行的建议，就需要数据分析师在实践中积累了。 市面上大部分数据分析相关的书籍都是从工具的介绍开始的，但很多时候数据分析主要依靠数据思维。...数据思维最直观的解释 第2章 为什么数据分析思维如此重要 2.1 数据思维是数据分析师必备的技能 2.2 数据思维是数据分析师成长晋升的必备技能 2.3 数据思维能让数据分析师建立影响力 第3章 数据思维如何养成...5.3 数据标签体系的应用场景 第6章 数据指标体系 6.1 从中国人口数据谈指标体系构建 6.2 四个模型教会你指标体系构建的方法 6.3 如何搭建一套通用的指标体系并快速实现落地 6.4 定位异动因素...实战：利用Dowhy框架实现因果推断 第10章 用户流失分析 10.1 用户流失分析方法论概括 10.2 案例分析：5W2H分析游戏用户流失原因 10.3 5个理论模型构建外部因素分析框架 10.4 如何设计问卷验证用户流失原因
你必须学习如何使用 Matplotlib 创建一些最常见的图表，如折线图、条形图、散点图、柱状图和方框图。...在这个阶段，我建议你快速学习如何在 Matplotlib 中创建基本图表，而不是专注于 Seaborn。 我写了一个关于如何使用 Matplotlib 开发基本图的教程，该教程由四个部分组成。...如何使用 SQL 和 python 数据有组织地驻留在数据库中。因此，你需要知道如何使用 SQL 检索数据，并使用 python 在 Jupyter Notebook 中执行分析。...所以，你应该知道如何一起有效地使用 SQL 和 python。...我将在下一部分讨论如何学习机器学习。
你必须学习如何使用 Matplotlib 创建一些最常见的图表，如折线图、条形图、散点图、柱状图和方框图。...在这个阶段，我建议你快速学习如何在 Matplotlib 中创建基本图表，而不是专注于 Seaborn。 我写了一个关于如何使用 Matplotlib 开发基本图的教程，该教程由四个部分组成。...如何使用 SQL 和 python ---- 数据有组织地驻留在数据库中。因此，你需要知道如何使用 SQL 检索数据，并使用 python 在 Jupyter Notebook 中执行分析。...所以，你应该知道如何一起有效地使用 SQL 和 python。...我将在下一部分讨论如何学习机器学习。
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