写在前面 前期回顾  本期简介  本章将会讲解云计算中的弹性伸缩概念，应用场景，工作原理，与产品优势。 弹性伸缩 是根据业务需求和策略自动调整计算能力（实例数量）的服务。 课程目标 重点：了解弹性伸缩的应用场景，工作原理。 一.弹性伸缩基本概念 1,弹性伸缩 是根据业务需求和策略自动调整计算能力（实例数量）服务。可以指定实例的类型，即ECS实例或ECI实例。 业务需求增长时，弹性伸缩自动增加指定类型...

参考书: 《speech and language processing》《统计自然语言处理》 宗成庆 语言是思维的载体，自然语言处理相比其他信号较为特别 word2vec用到c语言 Question 预训练语言模型和其他模型的区别? 预训练模型是指在大规模数据上进行预训练的模型，通常使用无监督学习方法。 在预训练阶段，模型通过学习数据的统计特征来捕捉数据的潜在结构和语义信息。 预训练模型的目标是学...

torch.nn.Linear torch.nn.Linear(in_features,out_features,bias=True,device=None,dtype=None) 对输入的数据应用一个线性变换： 该模块支持TensorFLoat32类型的数据；在某些ROCm设备上，使用float16类型的数据输入时，该模块在反向传播中使用不同的精度； 参数 in_features(int)---每一...

Tensor.view(*shape)-->Tensor 返回一个新的张量同之前的张量具有相同的数据，但是具有不同的形状；返回的张量同之前的张量共享相同的数据，必须具有相同数目的元素，可能具有不同的形状；对于经过view操作的张量，新的尺寸必须同原始的张量大小和步长兼容；每一个新的观察维度必须或者是一个原始维度的子空间；或者跨越原始维度，满足以下条件： 不满足上述条件，在不拷贝原始张量的情况下将不会v...

torch.optim是一个实现多种优化算法的包;很多常用的方法已经被支持;接口丰富;容易整合更为复杂的算法; 如何使用一个优化器 为了使用torch.optim包功能;用户必须构建一个优化器对象;该优化器将保持当前的参数状态且基于计算的梯度更新参数; 构建优化器 要构建一个优化器;必须给优化器一个可迭代的对象;该对象包含可优化的参数(应当是变量s);然后,用户可以指定具体的优化器参数,比如学习率,权...

一、概述         在计算机中，数据结构是一种组织和存储数据的方式，以便于对数据进行访问和操作。数据结构提供了一种逻辑方式来组织和处理数据，以满足特定的应用需求。数据结构可以看作是一种抽象数据类型，它描述了数据元素之间的关系，并定义了一组在这些数据上操作的规则。 二、数据结构和内存的关系         内存和数据结构之间存在紧密的关系。内存是程序运行时需要使用的内存（RAM），而数据结构是用于...

torch.utils.data.DataLoader是PyTorch数据加载工具的核心；表示一个Python可迭代数据集； DataLoader支持的数据集类型 map-style 和 iterable-style 的数据集；可定制的数据加载顺序；自动批量数据集；单进程和多进程数据加载；自动内存固定； DataLoader构造函数 DataLoader(dataset, batch_size=1, ...

源来获取帮助和学习资料。 学习和使用机器学习是一个持续不断的过程，需要不断地学习、实践和改进。通过系统的学习和不断的实践，你将逐渐掌握机器学习的技能并应用于实际问题中。 总结：以上便是对机器学习的简单概述，感谢各位大佬的阅读，若有错误，请各位慷慨批评指正。...

文章目录 1. NetworkStack整体架构2. StreamTask内数据流转过程 NetworkStack提供了高效的网络I/O和反压控制   1. NetworkStack整体架构 通过Netty协议实现的NetworkStack 流程举例：   上游数据流转逻辑：二进制buffer->ResultSubPartition队列->InputChannel     下游Task数据接收逻辑：...

torchvision .datasets 模块中提供很多内置数据集;以及很多工具类用于构建用户自己的数据集; 内置数据集 所有内置的数据集都是 torch.utils.data.Dataset的子类;也就是他们都具有已经实现的__getitem__和__len__方法;内置数据集都能够被送到torch.utils.data.DataLoader;以并行的方式使用torch.multiprocessi...