GPU服务框架-图像特点 通用计算（Caffe/Tensorflow/Mxnet） SACC2017 GPU服务框架 人形检测 人脸识别 100台-> 10台服务器 300QPS/台（4*k40） 轮询结果 SACC2017 SACC2017

模型训练 Task 模型训练 Task Metrics输出 3 在线机器学习-工作流 互动行为日志 数据处理 点击行为日志 阅读行为日志 曝光行为日志 数据过滤 样本拼接 定时轮询 Kafka Hdfs 样本输出 3 在线机器学习-实时样本生成 • 多流拼接 • 曝光，互动，点击，真实阅读等多种数据流接入并多流拼接 • 如何解决日志延时问题 • 延迟等待机制，先到先走

3.3 自然语言统计 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305 8.3.4 读取长序列数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 308 8.4 循环神经网络 . . . (LeCun et al., 1998) 、长短期记忆网络 (Graves and Schmidhuber, 2005) 和Q学习 (Watkins and Dayan, 1992) ，在相对休眠了相当长一段时间之后，在过去十年中被“重新发现”。 最近十年，在统计模型、应用和算法方面的进展就像寒武纪大爆发——历史上物种飞速进化的时期。事实上， 最先进的技术不仅仅是将可用资源应用于几十年前的算法的结 (Bahdanau et al., 2014) 找到了一个优雅的 解决方案。不需要记住整个文本序列（例如用于固定维度表示中的机器翻译），所有需要存储的都是指 向翻译过程的中间状态的指针。这大大提高了长序列的准确性，因为模型在开始生成新序列之前不再 需要记住整个序列。 • 多阶段设计。例如，存储器网络 (Sukhbaatar et al., 2015) 和神经编程器‐解释器 (Reed and De

是集束调整的一个近似，不是最优解。 基于自适应分段的集束调整 • 将长序列分成若干段短序列； • 每个短序列进行独立的SfM并根据公共匹配对进行对齐，每个段由7个自由 度的相似变换控制； • 如果投影误差比较大，检测分裂点将序列分段，然后优化； • 重复上述步骤直至投影误差小于阈值或不能再分裂为止。 Garden数据集的SfM结果 6段长视频序列，将近10万帧，特征匹配74分钟，SfM求解16分钟（单线程），平均17

 计算量小 训练推理:  高qps, 低rt  支持超大模型  性价比 流程长、环节多:  推荐场景: 召回 + 粗排 + 精排 + 多样性/冷启动  实人认证: 卡证识别 + 人脸检测 + 活体检测 + 人脸 识别 … 模型构建: 问题: ✗ 方案复杂周期长/见效慢 ✗ 细节多难免踩坑 解决方案: 标准化  标准化模型库  标准化解决方案

当使用该层作为模型第一层时，需要提供 input_shape 参数（整数元组或 None），例如， (10, 128) 表示 10 个 128 维的向量组成的向量序列，(None, 128) 表示 128 维的向量组成的变 长序列。 参数 • filters: 整数，输出空间的维度（即卷积中滤波器的输出数量）。 • kernel_size: 一个整数，或者单个整数表示的元组或列表，指明 1D 卷积窗口的长度。 • strides: 个整数表示的元组或列表，指明 2D 卷积窗口的宽度和高度。 可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。 • strides: 一个整数，或者 2 个整数表示的元组或列表，指明卷积沿宽度和高度方向的步 长。可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。指定任何 stride 值!= 1 与指定 dilation_rate 值!= 1 两者不兼容。 • padding: "valid" 或 "same" 个整数表示的元组或列表，指明 2D 卷积窗口的宽度和高度。 可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。 • strides: 一个整数，或者 2 个整数表示的元组或列表，指明卷积沿宽度和高度方向的步 长。可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。指定任何 stride 值!= 1 与指定 dilation_rate 值!= 1 两者不兼容。 • padding: "valid" 或 "same"

维度数大于 2 时，PyTorch 会默认选择?和?的最后两个维度进行矩阵相乘，前面所有的维度都视作 Batch 维度。 根据矩阵相乘的定义，矩阵?和?能够完成矩阵相乘的条件是，?的倒数第一个维度长 度(列)和?的倒数第二个维度长度(行)必须相等。比如张量 a shape:[4,3,28,32]可以与张量 b shape:[4,3,32,2]进行矩阵相乘，代码如下： In [100]: 预览版202112 6.8 汽车油耗预测实战 21 年，Jürgen Schmidhuber 提出了 LSTM 网络，作为 RNN 的变种，它较好地克服了 RNN 缺 乏长期记忆、不擅长处理长序列的问题，在自然语言处理中得到了广泛的应用。基于 LSTM 模型，Google 提出了用于机器翻译的 Seq2Seq 模型，并成功商用于谷歌神经机器翻 译系统(GNMT)。其他的 RNN 变种还有 GRU、双向 /?方向移动步长相同的情况，这也 是神经网络中最常见的设定。如下图 10.22 所示，绿色实线代表的感受野窗口的位置是当 前位置，绿色虚线代表是上一次感受野所在位置，从上一次位置移动到当前位置的移动长 度即是步长的定义。图 10.22 中感受野沿?方向的步长为 2，表达为步长? = 2。 1 -1 0 2 0 -1 -2 2 3 1 1 2 -2 1 0 0 -1 -1 -3 2 2 0

编码器/解码器结构，都是神经网络结构 l 输入的原文经过编码器编码变成向量 l 解码器从向量里面提取关键信息，组合成生成式摘要 深度学习内部注意力机制的引入 l 内部注意力机制在解码器里面做 l 关注已生成词，解决长序列摘要生成时，个别字词重复出现的问题 Bi_LSTM Bi_LSTM Bi_LSTM RNN RNN 解码器内部注意力机制 输入序列 输入序列 输入序列。。。 编码器 解码器 摘要序列。。。

不是区间整块的滑行，而是一个单位一个单 位的滑行。 例如，窗口向右边滑行一个单位，此时窗口框住的时间 区间范围为2017-08-25到2017-09-03。 56 数据统计—滑动窗口 每次窗口移动，一次只会移动一个单位的长 度，并且窗口的长度始终为10个单位长度， 直至移动到末端。 由此可知，通过滑动窗口统计的指标会更加 平稳一些，数据上下浮动的范围会比较小。 57 数据统计—滑动窗口 Pandas中提供了一个窗口方法rolling()。

图像特征提取 3. 特征提取 22 许永洪,吴林颖.中国各地区人口特征和房价波动的动态关系[J].统计研究,2019,36(01) 1.词袋模型 将整段文本以词为单位切分开，然后每篇文章可以表示成一个长向量，向量的每 一个维度代表一个单词，而该维度的权重反映了该单词在原来文章中的重要程度 采用 TF-IDF 计算权重，公式为 ?? − ???(?, ?) = ??(?, ?) × ???(?)