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数据湖之iceberg系列(五)-Spark实时处理数据

1 接收网络数据 将数据实时写入到iceberg表中开启nc 服务用于模拟数据输出nc -lk 99992 spark实时读取数据将数据写入到iceberg表中// 获取spark对象val spark = SparkSession.builder().config("spark.sql.catalog.hadoop_prod.type", "hadoop") // 设置数据源类别为hadoop.

transformer是怎么把图片转成token的?

作者:HeptaAI链接:https://www.zhihu.com/question/488561011/answer/3131570354来源:知乎最近回顾了一下ViT的结构,发现从文本Transformer出发解释会好理解很多。ViT其实就是图像版的BERT,除了一开始从输入到与BERT不同之外,其他的技巧基本都是相同的。例如,ViT的[CLS] token,后期的Encoder block

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#transformer#深度学习#人工智能
数据湖探索与实践

01数据仓库平台建设的痛点痛点一:我们凌晨一些大的离线任务经常会因为一些原因出现延迟,这种延迟会导致核心报表的产出时间不稳定,有些时候会产出比较早,但是有时候就可能会产出比较晚,业务很难接受。为什么会出现这种现象的发生呢?目前来看大致有这么几点要素:任务本身要请求的数据量会特别大。通常来说一天原始的数据量可能在几十TB。几百个分区,甚至上千个分区,五万+的文件数这样子。如果说全量读取这些文件的话,

常见的深度学习模型

在实际应用中,每个分支都有大量的著名的变种模型。万变不离其宗,了解了基本原理和设计思想,就能够更容易理解各个变种模型的妙处以及适用场景。

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#深度学习#人工智能
汽车之家机器学习平台的架构与实践

导读:汽车之家机器学习平台是为算法工程师打造的一站式机器学习服务平台,集数据导入、数据处理、模型开发、模型训练、模型评估、服务上线等功能于一体,提供一站式全方位的机器学习建模流程,快速打造智能业务。本文主要介绍汽车之家机器学习平台的架构和实现细节,以及业务在平台上的应用,希望能为大家提供一些参考。主要内容包括:背景介绍机器学习平台平台成效与应用平台展望01背景介绍汽车之家是国内最早的将互联网与汽车

govaluate

简介今天我们介绍一个比较好玩的库govaluate。govaluate与 JavaScript 中的eval功能类似,用于计算任意表达式的值。此类功能函数在 JavaScript/Python 等动态语言中比较常见。govaluate让 Go 这个编译型语言也有了这个能力!快速使用先安装:$ go get github.com/Knetic/govaluate后使用:package mainimp

#golang
Golang 垃圾回收原理分析

近期在和大家一起探讨 Golang 内存管理机制.本系列内容分为两部分,第一部分谈及 Golang 内存模型以及内存分配机制,第二部分和大家讨论 Golang 的垃圾回收机制.本文是其中第二部分. 由于GC模块内容篇幅不小,且笔者近期工作繁忙,因此这部分不得不拆为上下两篇.本文是上篇,在理论层面对Golang GC展开介绍,下篇将于下周发出,届时会基于源码走读的方式对理论进行补充论证.

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#jvm#java#开发语言
数据仓库系列:星型模型和雪花型模型

在实际工作中多维分析的商业智能解决方案,根据事实表和维度表的关系,又可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候,就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。

#数据库#大数据
Transformer 的结构改进与替代方案

自从 Transformer 结构被提出以来,以 BERT 为代表的 Encoder 模型,以 GPT 为代表的 Decoder 模型,以 ViT 为代表的 CV 模型,都烜赫一时。时至今日,几乎所有的 LLM 也都是 Transformer 结构,尽管不时也会有新的结构被提出来,但 Transformer 的江湖地位仍然无可撼动。希望通过以上问题的思考和讨论,能够帮助我们更好地使用Transfo

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#人工智能#transformer
论文详解:Swin Transformer

《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》作为2021 ICCV最佳论文,屠榜了各大CV任务,性能优于DeiT、ViT和EfficientNet等主干网络,已经替代经典的CNN架构,成为了计算机视觉领域通用的backbone。它基于了ViT模型的思想,创新性的引入了滑动窗口机制,让模型能够学习到

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#transformer#人工智能
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