回答:后台不等于内核开发，但了解内核肯定有助于后台开发，内核集精ucloud大成，理解内核精髓，你就离大咖不远了。程序逻辑抽取器支持c/c++/esqlc，数据库支持oracle/informix/mysql，让你轻松了解程序干了什么。本站正在举办注解内核赢工具活动，你对linux kernel的理解可以传递给她人。
wenshi11019
|
698人阅读
回答:大家好，我们以java排序算法为例，来看看面试中常见的算法第一、基数排序算法该算法将数值按照个位数拆分进行位数比较，具体代码如下：第二、桶排序算法该算法将数值序列分成最大值+1个桶子，然后递归将数值塞进对应值的桶里，具体代码如下：第三、计数排序算法该算法计算数值序列中每个数值出现的次数，然后存放到单独的数组中计数累加，具体代码如下：第四、堆排序算法该算法将数值序列中最大值挑选出来，然后通过递归将剩...
molyzzx
|
1331人阅读
回答:我们已经上线了好几个.net core的项目，基本上都是docker+.net core 2/3。说实话，.net core的GC非常的优秀，基本上不需要像做Java时候，还要做很多的优化。因此没有多少人研究很正常。换句话，如果一个GC还要做很多优化，这肯定不是好的一个GC。当然平时编程的时候，常用的非托管的对象处理等等还是要必须掌握的。
ZweiZhao
|
985人阅读
回答:我们通常看到的卷积过滤器示意图是这样的：（图片来源：cs231n）这其实是把卷积过滤器压扁了，或者说拍平了。比如，上图中粉色的卷积过滤器是3x3x3，也就是长3宽3深3，但是示意图中却画成二维——这是省略了深度（depth）。实际上，卷积过滤器是有深度的，深度值和输入图像的深度相同。也正因为卷积过滤器的深度和输入图像的深度相同，因此，一般在示意图中就不把深度画出来了。如果把深度也画出来，效果大概就...
zhangke3016
|
634人阅读
...特别之处. 深度学习包含两方面内容： 1.更好的训练深度神经网络。神经网络隐藏层超过两层就算深度神经网络，三层的NN的训练还好说，但是如果NN很多层数呢？那将会面临梯度弥散和梯度爆炸等问题。所以为了让训练的DNN取得...
...者是先由算法生成一系列作为样本的候选框，再通过卷积神经网络进行样本分类；后者则不用产生候选框，直接将目标边框定位的问题转化为回归问题处理。正是由于两种方法的差异，在性能上也有不同，前者在检测准确率和定...
...出了当前较佳的图像分类模型 AmoebaNet。本文是谷歌对该神经网络架构搜索算法的技术解读，其中涉及两篇论文，分别是《Large-Scale Evolution of Image Classifiers》和《Regularized Evolution for Image Classifier Architecture Search》。从 5 亿年前的超...
...，我们展示了如何将神经进化和梯度相结合，以提高循环神经网络和深度神经网络的进化能力。这种方法可以使上百层的深度神经网络成功进化，远远超过了以前的神经进化方法所展示的可能性。我们通过计算网络输出关于权重...
起步 神经网络算法( Neural Network )是机器学习中非常非常重要的算法。这是整个深度学习的核心算法，深度学习就是根据神经网络算法进行的一个延伸。理解这个算法的是怎么工作也能为后续的学习打下一个很好的基础。 背景...
...：生成器和鉴别器。你可以把鉴别器当作使用目标函数的神经网络，即它可以用现实验证内部生成器网络。生成器自动化创造近似现实。GAN 网络使用反向传播，执行无监督学习。因此，无监督学习可能不需要目标函数，但它或...
近来在深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神经网络（CNN）这种由生物启发而诞生的网络，它基于数学的卷积运算而能检测大量的图像特征，因此可用于解决多种...
...地程序并不难写，下面是70行代码实现的反向多层（BP）神经网络算法，也就是深度学习。其实不光是神经网络，逻辑回归、决策树C45/ID3、随机森林、贝叶斯、协同过滤、图计算、Kmeans、PageRank等大部分机器学习算法都能在100行...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
894974231
张率功
