回答:对于ucloud高斯数据库我简单说几点吧,个人根据各种公开信息归纳整理。1、基于PostgreSQL:高斯数据库并非完完全全自研,其是基于PostgreSQL9.2研发而来,这个性质有点类似于深度Linux、红旗Linux、麒麟等国产桌面系统基于开源的Linux系统深度开发而来。PostgreSQL是加州大学在上世纪80年代开发的对象关系型数据库,经过多年的发展已经变得非常强大,2019年Post...
回答:分布式架构是软件系统分布式系统存储是基于存储、服务器、数据库技术、容灾热备等技术的系统集成数字经济时代,各个企业、个人都在生产数据,利用数据,数据也在社会中不断流动、循环,为这个时代创造着价值与机遇。尽管数据如此珍贵,但我们仍然会听到在集中式存储场景中,由于网络攻击、火灾、地震而造成数据故障、丢失等问题。为了防止数据出现故障、数据丢失、服务器出错、数据无法恢复等情况,越来越多企业开始把集中存储转变...
回答:分布式处理,分布式系统(其实也包含分布式存储系统)一直把RAS、MTBF、MTTR等作为可靠性衡量指标,但是专业指标是CAP指标,可用性作为其中重要因素之一。CAP理论阐述了在分布式系统的设计中,没有一种设计可以同时满足一致性,可用性和分区容错性。所以一个好的分布式系统,必须在架构上充分考虑上述指标。分布式系统设计中,BASE理论作为CAP理论的折中或延伸,在分布式系统中被大量使用。分布式系统的可...
回答:从计算机资源的发展来看,个人认为可以分为三个阶段:最为早期的共享式,后来的单体式,到现在的分布式。这个发展的原因,都是基于计算资源的需求。早期一台服务unix服务器,连接多个终端,每个终端单独获取计算资源,其实跟现在的云计算感觉很类似,计算资源都放在服务器端,终端比较简单。这是早期对计算资源的需求和提供的计算能力之间的供需关系决定的。后来,随着计算机的发展,对计算资源的需求的不断增加,单体式的计算...
回答:首先解释一下什么是本地储存,什么是分布式存储,分布式网络存储是通过网络。采用可扩展的网络系统结构,建立多台存储服务器分担和分散存储负荷,(例如像微信淘宝等。在多个地区建立服务器集群)利用位置服务器位置地区存储信息,它的特点是提高了系统的可靠性、可用性和存取效率快速的吞吐量,还易于扩展,通过不断的增加来调节。也可将所有文件存储到不同的办公室或者企业集团所有的电脑内,这种叫做小的分布式存储。通俗的解释...
...如果我们假设估计的输出值 y 连续,则公式(2)可以在高斯分布模型下重构为:其中 y_i 表示通过卷积神经网络模型得到的非线性映射输出,表示第 i 个输出像素的估计平均值。表示方差,一般来说方差是已知的,而不是通过学...
... Bayesian regularization method 贝叶斯规则化方法 Gaussian prior 高斯先验概率 MAP 极大后验估计 maximum likelihood estimation 极大似然估计 activation function 激活函数 tanh function 双曲正切函数 non-convex function 非凸函数 ...
...q(x|z)q(z),p(x,z)=p̃(x)p(z|x),其中 q(x|z),p(z|x) 带有未知参数的高斯分布而 q(z) 是标准高斯分布。最小化的目标是:EM算法在 VAE 中我们对后验分布做了约束,仅假设它是高斯分布,所以我们优化的是高斯分布的参数。如果不作此假设...
...不完全相同,这些概念也经常被混淆。 Gaussian naive Bayes(高斯朴素贝叶斯) 处理连续数据的时候,一个比较典型的假设是与每个分类相关的连续值是按照高斯分布分布的。假设训练集中包含连续值 x,我们按照类别将数据分类,...
...有可能导致这样结果的模型参数值。 定义 给定一个概率分布 ${displaystyle D}$ ,已知其概率密度函数(连续分布)或概率质量函数(离散分布)为 $f_D$,以及一个分布参数 ${displaystyle heta }$ ,我们可以从这个分布中抽出一...
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...