コース 中級  3480

コース紹介：Golang は、GPM スケジューラー モデルと完全なシナリオ分析を深く理解しています。このビデオを見て何かを得ることができれば幸いです。スケジューラーの起源と分析、GMP モデルの概要、および 11 の概要が含まれています。シナリオ。

コース 初級  7147

コース紹介：flex プロパティは、フレックス ボックス モデル オブジェクトの子要素がスペースを割り当てる方法を設定または取得するために使用されます。これは、flex-grow、flex-shrink、および flex-basis プロパティの短縮形プロパティです。注: 要素がフレックスボックス モデル オブジェクトの子でない場合、flex プロパティは効果がありません。

コース 初級  21753

コース紹介：デザイン パターン (デザイン パターン) は、ほとんどの人に知られている、繰り返し使用されるコード設計エクスペリエンスを分類してカタログ化した一連の概要です。デザイン パターンを使用する目的は、コードを再利用し、コードを他の人が理解しやすくし、コードの信頼性を確保することです。デザイン パターンが自分自身、他者、およびシステムにとって Win-Win であることは疑いの余地がありません。デザイン パターンにより、コード作成が真のエンジニアリングになります。デザイン パターンは、建物の構造と同じように、ソフトウェア エンジニアリングの基礎です。

コース紹介：モデルの蒸留と枝刈りは、パラメーターと計算の複雑さを効果的に軽減し、操作効率とパフォーマンスを向上させるニューラル ネットワーク モデル圧縮テクノロジーです。モデルの蒸留では、より大きなモデルでより小さなモデルをトレーニングし、知識を伝達することでパフォーマンスを向上させます。プルーニングは、冗長な接続とパラメーターを削除することでモデルのサイズを削減します。これら 2 つの手法は、モデルの圧縮と最適化に非常に役立ちます。モデルの蒸留 モデルの蒸留は、より小さなモデルをトレーニングすることによって、大規模なモデルの予測能力を再現する手法です。大きいモデルを「教師モデル」、小さいモデルを「生徒モデル」と呼びます。通常、教師モデルにはより多くのパラメータと複雑性があるため、トレーニング データとテスト データによりよく適合できます。モデルの蒸留では、教師モデルの予測された動作を模倣するように学生モデルがトレーニングされ、より小さなモデルでより良いパフォーマンスを実現します。

2024-01-23 コメント 0  708

コース紹介：5月15日の当サイトのニュースによると、今朝、バイトダンスは2024年春の火山エンジンフォースカンファレンスで、同社の大型ビーンバッグモデルが外部サービスを正式に開始したと正式に発表した。レポートによると、ビーンバッグ大型モデルには、ビーンバッグ ユニバーサル モデル Pro、ビーンバッグ ユニバーサル モデル リティ、ビーンバッグ ロールプレイング モデル、ビーンバッグ音声合成モデル、ビーンバッグ音声再生モデル、ビーンバッグ音声認識モデル、ビーンバッグ・ヴィンセントが含まれます。ダイアグラムモデル、お手玉・FunctionCallモデル。関係者によると、カンファレンスは「AI成長の機会、新たなAIアプリケーションパラダイム、強力なAIコンピューティングパワーの護衛」の3章に分かれているという。 Bytedanceは、自社開発の大型モデルのリリースに加えて、Volcano Engineの大型モデルサービスプラットフォームであるVolcano Arkも大幅にアップグレードすることを発表した。同じ

2024-06-02 コメント 0  382

コース紹介：人工知能の急速な発展に伴い、モデルの複雑性はますます高くなり、リソースの使用量も増加しています。 PHP では、モデルの融合とモデルの圧縮をどのように実行するかが話題になっています。モデルの融合とは、複数の単一モデルを融合して全体の精度と効率を向上させることを指します。モデル圧縮により、モデルのサイズと計算の複雑さが軽減され、モデルのストレージとコンピューティング リソースが節約されます。この記事では、PHPでモデル融合とモデル圧縮を行う方法を紹介します。 1. モデル融合 PHP では、一般的に使用される 2 つのモデル融合方法があります。

2023-05-23 コメント 0  1273