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哪来的TB级推荐模型

假定使用64位ID及16维参数表示一项Embedding，则全精度尺寸为72B，半精度尺寸为40B。...可以推算1TB左右大小的模型大概有130-250亿项Embedding，而每一项Embedding背后是一个离散特征，换言之TB级模型约等于常说到的百亿特征千亿参数模型。...可以用Item的ID和User的性别、年龄进行三联交叉派生，特征空间能达到Item量级的百倍，有亿级Item的场景光这一项就能产出百亿特征。...大维度Embedding vs 海量Embedding　　如果没有百亿特征又想要TB级模型，是不是可以发扬“土法大炼钢”精神，把Embedding维度统统提到100以上呢？...形式上当然是可以的，不过这样做恐怕背离了做大模型的初衷。做大模型不是为了验证系统承载能力，而是为了更好记忆业务场景数据。

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使用SpaCy构建自定义 NER 模型

在本文中，我们将探讨如何构建自定义 NER 模型以从简历数据中提取教育详细信息。 构建自定义 NER 模型 导入必要的库 就像在启动新项目之前执行仪式一样，我们必须导入必要的库。...“,{“entities”:[(0,9,”date”),(10,48,”degree”),(54,85,”school_name”),(87,95,”location”)]})] 创建模型 构建自定义模型的第一步是创建一个空白的...我们通过使用nlp.disable_pipes()方法在训练时禁用这些组件。 为了训练“ner”模型，模型必须在训练数据上循环，以获得足够的迭代次数。为此，我们使用n_iter，它被设置为100。...为了确保模型不会根据示例的顺序进行泛化，我们将在每次迭代之前使用random.shuffle()函数随机打乱训练数据。 我们使用tqdm()函数来创建进度条。示例中保存训练过程的信息。...SpaCy可以快速的训练我们的自定义模型，它的优点是： SpaCy NER模型只需要几行注释数据就可以快速学习。

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    使用VGG模型自定义图像分类任务

    前言 网上关于VGG模型的文章有很多，有介绍算法本身的，也有代码实现，但是很多代码只给出了模型的结构实现，并不包含数据准备的部分，这让人很难愉快的将代码迁移自己的任务中。...为此，这篇博客接下来围绕着如何使用VGG实现自己的图像分类任务，从数据准备到实验验证。代码基于Python与TensorFlow实现，模型结构采用VGG-16，并且将很少的出现算法和理论相关的东西。...训练模型 初始权重与源码下载 VGG-16的初始权重我上传到了百度云，在这里下载； VGG-16源码我上传到了github，在这里下载； 在源码中： train_and_val.py文件是最终要执行的文件...，它定了训练和预测的过程； input_data.py是将上一步中生成的TFRecord文件组织成batch的过程； VGG.py定义了VGG-16的网络结构； tool.py是最底层，定义了一些卷积池化等操作...训练模型 train_and_val.py文件修改： if __name__=="__main__": train() #evaluate() 根据自己的路径修改： #初始权重路径 pre_trained_weights

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    如何在AutoGen中使用自定义的大模型

    虽然AutoGen不直接支持国内的大模型，但是它支持自定义大模型（custom model）。...自定义模型类 AutoGen允许自定义模型类，只要符合它的协议就行。...这个主要用于分析，如果不需要分析使用情况，可以反馈空。 实际案例 我在这里使用的UNIAPI(一个大模型代理)托管的claude模型，但是国内的大模型可以完全套用下面的代码。...，指定一些必要的参数，其中 model_client_cls 的值要是自定义的模型类的名字，这里不能写错。...以上就是如何在AutoGen使用自定义大模型的全部内容了。 我在这篇博客中只给了具体的案例代码，没有关于更深层次的解读，感兴趣可以阅读官网的文档。

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    语义分割的定义_语义分割模型

    基于候选区域的深度语义分割模型 基于候选区域的语义分割方法首先从图像中提取自由形式的区域并对他们的特征进行描述，然后再基于区域进行分类，最后将基于区域的预测转换为像素级预测，使用包含像素最高得分的区域来标记像素...主要特点： 金字塔场景解析网络是建立在FCN之上的基于像素级分类网络。将大小不同的内核集中在一起激活地图的不同区域创建空间池金字塔。...只体现了在本文中所提创新点起到了一定的作用，但并没有体现有效的程度 基于弱监督学习的语义分割模型 边界框标注 为了扩展可用数据集，Dai 等人使用易获取的边界框标注数据集来训练分割模型，该模型在自动生成候选区域与训练卷积网络之间交替进行...简笔标注无需仔细勾勒图像边界和形状，只需对每类语义画一条线作为标记，有利于注释没有明确定义形状的物体（例如，天空，草）。...图像级标注 Pinheiro 等人采用多示例学习模型构建图像标签与像素之间的关联性，首先使用 ImageNet图像级标签对模型进行训练，利用 CNN 生成特征平面，然后将这些特征平面通过聚合层对模型进行约束

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    PyTorch使用------模型的定义和保存方法（带你讯速掌握构建线性回归，保存模型的方法！！！）

    模型定义方法 学习目标 掌握PyTorch构建线性回归相关api 使用PyTorch构建线性回归 前面我们使用手动的方式来构建了一个简单的线性回归模型，如果碰到一些较大的网络设计，手动构建过于繁琐...接下来，我们使用 PyTorch 提供的接口来定义线性回归： 使用 PyTorch 的 nn.MSELoss() 代替自定义的平方损失函数 使用 PyTorch 的 data.DataLoader...代替自定义的数据加载器 使用 PyTorch 的 optim.SGD 代替自定义的优化器 使用 PyTorch 的 nn.Linear 代替自定义的假设函数 使用 PyTorch 来构建线性回归...模型的保存方法 学习目标 掌握PyTorch保存模型的方法 神经网络的训练有时需要几天、几周、甚至几个月，为了在每次使用模型时避免高代价的重复训练，我们就需要将模型序列化到磁盘中，使用的时候反序列化到内存中...小节 本小节主要学习了如何定义和保存网络模型。我们可以直接存储模型对象，但是该方法依赖于 PyTorch 的实现，而存储模型参数与 PyTorch 的实现关系较弱，建议使用第二种方法来存储模型。

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    Gorm-使用结构体定义数据库模型

    定义模型Gorm使用结构体来定义数据库模型，开发人员可以在结构体中定义表名、字段名、字段类型、索引、唯一约束、默认值、关联关系等信息。...以下是一个示例模型定义：type User struct { gorm.Model Name string `gorm:"type:varchar(255)"` Age...User的结构体，包含了gorm.Model，它是一个内置模型，包含了ID、CreatedAt、UpdatedAt、DeletedAt等字段。...数据库操作在定义完模型后，我们可以使用Gorm进行数据库操作，例如创建、查询、更新和删除记录等。...然后，我们创建了一个名为user的User记录，并使用Create方法将其保存到数据库中。接着，我们查询了保存在数据库中的user记录，并使用Model和Update方法更新了其Name字段。

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    Gartner中APM模型的优先级

    对于不同开发者部署的应用所要关注的维度是不一样的，优先级也不同，理解这一点非常重要。在你实施的时候，我建议一些重点领域要优先处理。...就是下面提到的“首要关注点“，低优先级的维度叫做“次要关注点” 从哪里开始说APM呢？看APM的概念框架来帮助你确定下一步行动的优先级。 ?...业务事务（主要） 使用一组业务事务的子集来说明，我们聚焦在对社区业务有意义的用户定义事务或者URL页面定义上。...一旦你的APM方案成熟了，你可以在你另外的APM模型的时候发现业务事务的含义。保持简单一点，从粗犷面开始不断进行优化。...结论 总的来说，你的APM策略和多个ITIL相关的流程相关联。我把APM和持续服务改进模型看作一个硬币的2个面。

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    【Pytorch】自定义模型、自定义损失函数及模型删除修改层的常用操作

    最后，我们可以使用 PyTorch 函数 nn.Sequential() 将这个修改后的列表一起堆叠到一个新模型中。可以以任何你想要的方式编辑列表。...如上所述，加载的模型应该与保存的模型具有相同的体系结构，因此我们不能使用列表方法。 我们需要在上面添加层。在 PyTorch 中执行此操作的方法很简单——我们只需要创建一个自定义模型！...这将我们带到下一节 - 创建自定义模型！ 自定义模型 让我们制作一个自定义模型。如上所述，我们将从预训练网络加载一半模型。这看起来很复杂，对吧？模型的一半是经过训练的，一半是新的。...损失函数量化了我们现有模型与我们想要达到的目标之间的距离，优化器决定如何更新参数，以便我们可以最大限度地减少损失。 有时，我们需要定义自己的损失函数。...这里有一些事情要知道 自定义损失函数也是使用自定义类定义的。它们像自定义模型一样继承自 torch.nn.Module。 通常，我们需要更改其中一项输入的维度。这可以使用 view() 函数来完成。

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    【C 语言】二级指针内存模型 ( 指针数组 | 二维数组 | 自定义二级指针 | 将 一、二 模型数据拷贝到 三 模型中 并 排序 )

    文章目录 一、指针数组 和 二维数组 数据 拷贝到 自定义二级指针 中 1、函数形参 设计规则 2、三种内存模型 对应 函数形参 指针退化规则 二、完整代码示例 一、指针数组 和 二维数组 数据 拷贝到...自定义二级指针 中 ---- 将 指针数组 和 二维数组 中的数据 拷贝到 自定义二级指针 内存模型中 , 并进行排序 ; 1、函数形参 设计规则 函数形参 设计规则 : 向 函数中 传入 二级指针..., 如果只是 使用 该 二级指针 指向的数据 , 可以 直接传入 二级指针 作为形参 ; 如果 需要 修改 二级指针 的指向 , 则需要 传入 三级指针 ; 2、三种内存模型 对应 函数形参 指针退化规则...二级指针 的 三级指针 * @param count3p 指向一个数字的指针 , 该 数字是 二级指针 指向的 一级指针 个数 * @return */ int copy_data(char *...二级指针 的 三级指针 * @param count3p 指向一个数字的指针 , 该 数字是 二级指针 指向的 一级指针 个数 * @return */ int copy_data(char *

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    百万级类别的分类模型的拆分训练

    本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布 很多人脸识别算法都是以分类的方式进行训练的，分类的训练方式中存在一个很大的问题，就是模型的最后一个全连接层的参数量太大了，以512为特征为例： 类别数参数矩阵尺寸参数矩阵大小...（MB） 100w类别——1953MB 200w类别——3906MB 500w类别——9765MB 类别再多的话，1080TI这种消费级的GPU就装不下了，更不用说还有forward/backward的中间结果需要占据额外的显存...现在的开源数据越来越多，就算没有自己的数据，靠开源数据也能把类别数量堆到100万了，这种条件下，在单卡难以训练，需要进行模型拆分。 模型拆分 最容易想到的拆分方式就是拆分最大的那个fc层。...这样容易造成显存浪费，而且长期一个GPU干活一个GPU围观的情况也容易把其中一个GPU搞坏。 为了解决这个问题，可以尝试更细致的模型拆分。...将模型拆分之后，多了很多数据传输的操作，模型的训练速度自然是会下降不少的。

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    Kubernetes的API对象模型定义以及访问控制

    图片Kubernetes的API对象模型定义Kubernetes的API对象模型是通过定义一组结构体来实现的，每个对象都有一组属性来代表其状态和配置。...下面是一个示例，展示如何定义一个名为"Pod"的Kubernetes对象的API对象模型：// Pod represents a pod in Kubernetes.type Pod struct {...主体需要提供合法的凭据才能通过认证。授权 (Authorization)授权是决定主体对资源的访问权限。Kubernetes使用授权策略(Policy)来定义针对不同资源和操作的授权规则。...准入控制可以用于限制创建特定类型的资源、修改请求中的字段、设置标签等。RBAC (Role-Based Access Control)RBAC是一种授权模型，用于定义主体和角色之间的关系。...ABAC可以使用资源的标签、命名空间等属性来定义授权规则。Webhook (Web钩子)Webhook是一种机制，可以将API请求发送到外部服务进行校验和审批。

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    【Unity3D】使用 FBX 格式的外部模型 ③ ( FBX 模型中的材质重映射 | FBX 模型使用外部材质 | FBX 模型的分解重组 )

    文章目录 一、FBX 模型中的材质重映射 二、FBX 模型使用外部材质 三、FBX 模型的分解重组 在 FBX 文件中包含了 网格 , 材质 , 纹理贴图 信息 ; 网格 Mesh : 表示 3D 物体的...形状 ; 材质 Material : 表示 3D 物体的 表面特性 ; 纹理贴图 Texture : 定义 3D 物体 表面的 像素颜色 , 一般是一张图片 ; 一、FBX 模型中的材质重映射 ---...材质重映射效果如下 , 注意 Project 文件窗口中的 FBX 模型文件 , 此时已被破坏 ; 二、FBX 模型使用外部材质 ---- 在 Project 文件窗口 中选中 FBX 模型 , 然后在...-- 如果我们只需要 FBX 模型中的形状 , 不想使用该模型的 材质 和 纹理贴图 , 此时就可以将 FBX 下的 网格 拖动到 Hierarchy 层级窗口 中即可 , 拖进去之后模型由于没有材质..., 显示的是洋红色 ; 然后在右侧的 Inspector 检查器窗口 中设置一个材质 , 该材质可以设置 FBX 自带的材质 , 也可以使用其它材质 ; 点击 " Inspector 检查器窗口 |

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    java使用netty的模型总结

    而这篇文章也不介绍新特性，只是对netty的原理研究。说实话就是丢图，，， 二 模型 说到netty一定要知道他的基本模型。 1.先说下之前的bio-同步阻塞io ?...在BIO模型中，当读不到数据后会阻塞，而NIO中不会!所以需要自行进行处理!说到底就是自定义网络协议，额其实这个有点基础的都写过，我也不细说了。...3.所以为了解决这问题，netty就使用了Reactor模型-bio的变种 ?...为了分担Reactor的负担，所以引入了主从Reactor模型!...如果我们的应用程序中使用了多个 Channel, 那么使用 Selector 很方便的实现这样的目的, 但是因为在一个线程中使用了多个 Channel, 因此也会造成了每个 Channel 传输效率的降低

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    「参考架构模型」使用ArchiMate的参考企业架构模型

    在这篇博客中，我想深入一点，专注于我们（或我们中的一些人）熟悉的“产品” - 参考模型，使用ArchiMate作为语言。 什么是参考模型？...参考模型类型的示例： 业务参考模型（或BRM） 技术参考模型（或TRM） 信息参考模型（或IRM） 有许多行业参考模型可供任何人使用，但真正的优势在于将这些模型转化为组织特定的参考模型 - 这些模型可以促进讨论...一次又一次出现的问题是 - “我应该使用什么概念来表示这个特定参考模型上的'块'？”...Microsoft Industry Reference Architecture for Banking 架构修炼之道：亿级网关、平台开放、分布式、微服务、容错等核心技术修炼实践 ￥75.1 购买 技术参考模型...使用ArchiMate使用参考模型的一些建议。 您可以使用各种ArchiMate概念来表示模型中的元素; 但最重要的一点是要就标准达成一致（并坚持下去），在使用中保持一致，并分享结果！

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    图的抽象：如何从概念的定义中提取模型？

    Skiena《算法设计指南》 简单来说，我们这里所指的图是用来表示网络关系的，通常会采用的是节点（Node）来表示实体，使用线条（Edge）来表示关系。...图的模型与概念 作为一个图领域的新手，在当前的版本里，我构建的模型来源于不同的图形库的实现。而正是这种参考了不同的图形库，使得我对于什么是正确的概念充满了迷惑性。...所以 Shape 也需要再次展示，它包含了一些有意思的属性。在我们使用 SVG 或者 Canvas 表示的时候，分别可以对应于： Stroke。如 Width 等。 Fill。...在构建了基本的模型之后，就可以将模型可视化出来 。...Layout 策略 关于图算法相关的内容，已经有蛮多的内容可以参考了，也有一系列的代码库可以使用。诸如于： Mermaid 采用的是 dagre.js，并使用 dagre-d3 + D3 进行渲染。

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