logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

卷积神经网络架构

研究一门科学,就要先溯本求原,学习它的发展历史,然后再了解其研究热点。name介绍时间论文LeNet第一个成功应用于mnist数据集的卷积神经网络1988Gradient-Based Learning Applied to Document RecognitionAlexNet提出ReLU、Dropout、最大池化、LRN、GPU加速、数据增强2012I...

#架构
系统架构设计师—案例分析—数据库篇—分布式缓存技术

Redis用作缓存组件时,其基于内存的读写特性,比基于磁盘读写的数据库性能要高很多,适合缓存高频热点的数据,来提高读性能。由于不可能对所有key去做轮询来删除,所有redis会每次随机取一些key去做检查和删除。采取了相同的过期时间,例如在同一时刻设置了大量的key,但过期时间都是5分钟。缺点:如果这些过期的key没有被访问,那么就一直无法被删除,一直占用内存。查询key时,才对key进行检测,如

文章图片
#系统架构#数据库#分布式
系统架构设计师—系统架构设计篇—微服务架构

微服务是一种架构风格,将单体应用划分成一组小的服务,服务之间相互协作,实现业务功能,每个服务运营在独立的进程中,服务间采用轻量级的通信机制协作(通常是HTTP/JSON),每个服务围绕业务能力进行构建,并且能够通过自动化机制独立的部署。

文章图片
#架构#系统架构#微服务
系统架构设计师—系统架构设计篇—软件架构风格

软件体系结构(架构)风格是描述某一特定应用领域中系统组织方式的惯用模式。体系结构风格定义一个系统家族,即一个体系结构定义一个词汇表和一组约束。词汇表:包含一些构件和连接件类型。约束:指出系统是如何将这些构件和连接件组合起来的。体系结构风格反应了领域中众多系统所共有的结构和语义特性,并指导如何将各个模块和子系统有效地组织成一个完整的系统。

文章图片
#系统架构
轻量化神经网络架构

转自:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-01-08-6本文就近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比,四个模型分别是:SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception。目录一、引言 二、轻量化模型     2.1 SqueezeNet    2.2 Mobi..

Python中list[::-1]的几种用法

s = "abcde"list的[]中有三个参数,用冒号分割list[param1:param2:param3]param1,相当于start_index,可以为空,默认是0param2,相当于end_index,可以为空,默认是list.sizeparam3,步长,默认为1。步长为-1时,返回倒序原序列举例说明param1 = -1,只有一个参数,作用是通过下标访问数据,-1...

#python#list
关于Unity3D的错误:NullReferenceException: Object reference not set to an instance of an object 的解答

作者:阶梯之上原文:https://blog.csdn.net/u011185231/article/details/49523293今天敲代码,在运行的时候一直都出现NullReferenceException: Object reference not set to an instance of an object这个错误,导致我在这个错误上来来回回弄了3个多小时,最后把这个问题解决了。...

DeepSeek-V3:AI语言模型的高效训练与推理之路

DeepSeek-V3的成功之路充满了创新和优化。从架构设计到训练框架,从数据处理到后训练优化,DeepSeek-V3在每一个环节都进行了精心设计和优化。通过多头潜在注意力(MLA)、DeepSeekMoE架构、无辅助损失的负载均衡策略、FP8混合精度训练等技术,DeepSeek-V3不仅提高了训练效率,还保持了高精度的性能。它的成功为开源语言模型的发展提供了宝贵的经验,也为未来AI技术的发展指明

文章图片
#人工智能#语言模型#自然语言处理
DeepSeek-V3:AI语言模型的高效训练与推理之路

DeepSeek-V3的成功之路充满了创新和优化。从架构设计到训练框架,从数据处理到后训练优化,DeepSeek-V3在每一个环节都进行了精心设计和优化。通过多头潜在注意力(MLA)、DeepSeekMoE架构、无辅助损失的负载均衡策略、FP8混合精度训练等技术,DeepSeek-V3不仅提高了训练效率,还保持了高精度的性能。它的成功为开源语言模型的发展提供了宝贵的经验,也为未来AI技术的发展指明

文章图片
#人工智能#语言模型#自然语言处理
到底了