机器学习:逻辑回归(Logistic Regression)

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机器学习:逻辑回归(Logistic Regression)

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AIGC 生成式人工智能进化史——谁在布局生成式AI?大模型的生态:模型即服务(MaaS)的新生态加速形成!

禅与计算机程序设计艺术: 大模型的生态:模型即服务(MaaS)的新生态加速形成 结合目前行业“基础设施层-模型层(MaaS)-应用层”三层结构,我们预计未来可能形成一个模型即服务(MaaS)的新生态。自下而上,三层结构的构成如下: 基础设施层:GPU芯片、AI芯片、超级计算机等算法基础设施,以及机器学习框架、云操作系统等软件。 模型层(MaaS):通用AI大模型,以及基于大模型在垂直领域训练生成的行业模型(中间层),即在预训练AI大模型基础上,可以快速微调或使用嵌入等方式、开发出场景化、定制化、个性化的中小模型,实现在不同行业、垂直领域、功能场景的工业流水线式部署,同时兼具按需使用、高效经济的优势。 应用层:AIGC技术面向终端用户带来的新的功能、产品、服务和应用等;正如之前的“互联网+”一样,“AIGC+”或者说“AI+”将来有望和各行各业深度结合,持续带来新的应用形式。未来,一方面,现有的APP都可以用大模型重做一遍,另一方面,还会出现更多新的AI原生类APP,从而诞生更多新的独角兽甚至巨头企业。

GPU加速深度学习模型测试和评估的方法

禅与计算机程序设计艺术: GPU加速深度学习模型测试和评估的方法主要基于以下原理: 利用GPU硬件资源进行模型训练和测试,从而优化模型的训练和测试效率; 利用GPU并行计算能力,将模型训练和测试分解成多个小任务,然后在GPU上并行执行,从而提高模型训练和测试的速度; 利用GPU的GPU加速功能,将模型训练和测试转换成GPU可以处理的并行计算任务,从而加速模型训练和测试。

编程为什么有趣?浅谈编程的快乐。

禅与计算机程序设计艺术: 首先,这种快乐是一种创建事物的纯粹快乐。如同小孩在玩泥巴时感到快乐一样,成年人喜欢创建事物,特别是自己进行设计。我想这种快乐是上帝创造世界的折射,一种呈现在每片独特的、崭新的树叶和雪花上的喜悦。 其次,这种快乐来自于开发对他人有用的东西。内心深处,我们期望我们的劳动成果能够被他人使用,并能对他们有所帮助。从这一角度而言,这同小孩用粘土为“爸爸的办公室”捏制铅笔盒没有任何本质的区别。 第三,快乐来自于整个过程体现出的一股强大的魅力--将相互啮合的零部件组装在一起,看到它们以精妙的方式运行着,并收到了预期的效果。比起弹球游戏机或自动电唱机所具有的迷人魅力,程序化的计算机毫不逊色。第四,这种快乐是持续学习的快乐,它来自于这项工作的非重复特性。人们所面临的问题总有这样那样的不同,因而解决问题的人可以从中学习新的事物,有时是实践上的,有时是理论上的,或者兼而有之。 最后,这种快乐还来自于在易于驾驭的介质上工作。程序员,就像诗人一样,几乎仅仅在单纯的思考中工作。程序员凭空地运用自己的想象,来建造自己的“城堡”。很少有创造介质如此灵活,如此易于精炼和重建,如此容易实现概念上的设想(不过我们将会看到,容易驾驭的特性也有它自己的问题)。 然而程序毕竟同诗歌不同,它是实实在在的东西;它可以移动和运行,能独立产生可见的输出;它能打印结果,绘制图形,发出声音,移动支架。神话和传说中的魔术在我们的时代已变成现实。在键盘上键入正确的咒语,屏幕会活动、变幻,显示出前所未有的也不可能存在的事物。

程序员修炼之道:务以己任,实则明心——通向务实的最高境界

禅与计算机程序设计艺术: 务实的程序员的特质是什么?是他们面临问题时,在解决方案中透出的态度、风格及理念。他们总是越过问题的表面,试着将问题放在更宽泛的上下文中综合考虑,从宏观大局结构和精微本质着想。毕竟,若不去了解来龙去脉,结合实际如何谈起?又怎能做出明智的妥协和合理的决策? 责任感,驱使务实派程序员不会在他们的项目分崩离析时坐视不管。 软件开发,和生命过程一样,都是在和“熵增”作斗争,在做“负熵”运动。 在软件的熵中,我们将告诉你如何让项目保持清爽。

程序员职业生涯系列:关于技术能力的思考与总结

禅与计算机程序设计艺术: 抽象复杂类工作的不同做法 第一种:找到抱怨的同学,问一问具体的问题是什么,然后针对性解决。 第二种:更加广泛收集问题,然后列出来表格,归类分析并安排负责人跟进解决,最后定期跟踪进度。 第三种:深入分析表格的中的问题并对问题进行抽象,从架构调优和产品功能的角度去寻找原因,并寻找解决这些问题带来的业务价值,并确定目标拆解路径,最后按照任务推进和跟踪进展。 第四种:从更全局角度去思考此目标与年度目标的关系,与组织发展的关系,思考如何扩大此事的效益,思考如何通过这些事的解决锻炼和培养团队同学。



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