提供实时机器学习预测服务简介 实时机器学习越来越受到用例的关注，例如使用编码为特征的近期会话活动的实时推荐模型、音乐会门票预订/拼车应用程序中使用的激增价格预测算法等。在大多数实时用例中，一个人类用户等待您的预测结果或效果在移动应用程序中可用或显示在网页上。 因此，在
知识图谱可以看做是知识的一种离散符号表示，基于知识图谱的符号推理可以较为精准地定位答案。然而，符号推理对于语言的歧义性和噪声数据不够鲁棒。相反，深度学习的发展推动了知识图谱的神经推理方法，能够弥补符号推理的缺陷，但推理的复杂度受限，且缺乏符号推理优秀的解释能力。因
前言 一般用于深度学习比赛中的一种trick。 TTA(test time augmentation) 数据增强通常在训练阶段进行，目前一些文献在测试时进行数据增强，在分割、分类、检测等场景都取得了不错的效果。 测试时增强，指的是在推理（预测）阶段，将原始图片进行水平翻转、垂直翻转、对角线翻转、旋转角度等
在机器学习的背景下，很多人似乎混淆了这两个术语。这篇文章将试图澄清我们所说的这两个词是什么意思，每一个词在哪里有用，以及它们是如何应用的。在这里，我将举几个例子来直观地理解两者之间的区别。 推理和预测这两个术语都描述了我们在监督下从数据中学习的任务，以便找到一个描述自变
简介： 深度学习已在面向自然语言处理等领域的实际业务场景中广泛落地，对它的推理性能优化成为了部署环节中重要的一环。推理性能的提升：一方面，可以充分发挥部署硬件的能力，降低用户响应时间，同时节省成本；另一方面，可以在保持响应时间不变的前提下，使用结构更为复杂的深度学习模型，进而提
七月总结 1. 主要任务 《CUDA编程-基础与实践》 目标： 看完+同步coding练习 进展： 月中旬已看完这本书，讲的很详细，知识点也是循序展开的，很适合入门。 总结： 1 ： 整本书以ReduceSum 核函数的编写展开，不断进行优化，能够了解到欠佳策略如何优化，从原因入手，对理解很有帮助。这本书其实是一
原文：Chains of Reasoning over Entities, Relations, and Text using Recurrent Neural Networks 出版：arXiv:1607.01426 [cs.CL] 代码：https://rajarshd.github.io/ChainsofReasoning/ 摘要 我们的目标是将符号逻辑推理的丰富的多步骤推理与神经网络的概括能力相结合。我们对文本和
原文：Chains of Reasoning over Entities, Relations, and Text using Recurrent Neural Networks 出版：arXiv:1607.01426 [cs.CL] 代码：https://rajarshd.github.io/ChainsofReasoning/ 摘要 我们的目标是将符号逻辑推理的丰富的多步骤推理与神经网络的概括能力相结合。我们对文本和
零、项目背景 需要在ModelArts上部署微调后的下游任务推理服务。 主要踩坑点： 一、环境准备 MindSpore 1.6.1 Docker 20.10.17 紫东太初模型代码https://gitee.com/mindspore/omni-perception-pretrainer ckpt权重文件 ModelArts账号 二、模型转换 1.参照测试代码初始化模
本博客由笔试课堂整理 一、面的定义 白色的，封闭区域 （窟窿，窟窿，窟窿） 对于这个图形，就没有面【面是白色，黑色不是面】 二、什么时候数“面” 1、图形被分割、封闭面明显 2、生活化图形、粗线条图形中留空白区域 例题1 答案：B 例题2 答案：D
前言： 【知识图谱】知识图谱（一）—— 综述 一、知识推理概念介绍 面向知识图谱的推理主要围绕关系的推理展开，即基于图谱中已有的事实或关系推断出未知的事实或关系，一般着重考察实体、关系和 图谱结构三个方面的特征信息。具体来说，知识图谱推理主要能够辅助推理出新的事实、新
def train(epoch): model.train() train_loss = 0 for data, label in train_loader: data, label = data.cuda(), label.cuda() # 将数据放入显卡 optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = cri
目录1. 为什么需要模型压缩2. 模型压缩的基本方法 1. 为什么需要模型压缩 理论上来说，深度神经网络模型越深，非线性程度也就越大，相应的对现实问题的表达能力越强，但相应的代价是， 训练成本和模型大小的增加。 同时，在部署时，大模型预测速度较低且需要更好的硬件支持。 但随着深度学习
感知、识别、推理这三步都是发现问题环节，有些人为何发现不了问题，是因为： 没看到 - 感知 不了解 - 识别 不觉得有问题 - 推理 决策、行动、反馈这三步是解决问题环节，解决问题不好，可能是因为： 方案不好 - 决策失误 投入人力不足 - 行动缺失 缺乏动力，没有反馈激励机制 - 反馈
要理解什么是深度神经网络的“训练（training）”，我们可以把它类比成在学校中学习。神经网络和大多数人一样——为了完成一项工作，需要接受教育。 具体来说，经过训练（training）的神经网络可以将其所学应用于数字世界的任务——例如：识别图像、口语词、血液疾病，或者向某人推荐她/他接下来可
在机器学习的背景下，很多人似乎混淆了这两个术语。这篇文章将试图澄清我们所说的这两个词是什么意思，每一个词在哪里有用，以及它们是如何应用的。在这里，我将举几个例子来直观地理解两者之间的区别。 推理和预测这两个术语都描述了我们在监督下从数据中学习的任务，以便找到一个描述自变
下图转自“英式没品笑话百科”的新浪微博 —— 所以无论有没有遇到难题，其实都不用担心。 博主将这种逻辑推演称为“逻辑自洽”，即从某个命题出发的所有推理路径都会将结论引导到同一个最终命题（开玩笑的，千万别以为这是真正的逻辑自洽的定义……）。现给定一个更为复杂的逻辑推理图
Overview K近邻值算法 KNN (K — Nearest Neighbors) 是一种机器学习中的分类算法；K-NN是一种非参数的惰性学习算法。非参数意味着没有对基础数据分布的假设，即模型结构是从数据集确定的。 它被称为惰性算法的原因是，因为它不需要任何训练数据点来生成模型。所有训练数据都用于测试阶
从事深度学习引擎开发，需要具备相关的知识。 目前，一般需要掌握以下技术。 首先，自上而下分为三类。 第一，算法和应用层面上。需要了解深度学习相关的知识，比如CV、NLP、语音、推荐等领域的深度学习模型（ResNet、Bert等等）。同时需要熟悉主流AI框架的使用，例如pytorch、tensorflow。目前，py
最近，多人反映在torch框架的模型加速后耗时相差不大甚至不如加速前。首先，可以肯定的是，这种结果存在误判，torch的模型加速以后肯定是有加速效果。那么问题出在耗时方法的统计不正确。正确的耗时统计应该是这样：（1）先测试一个batch的数据，使用加速和不加速模型测试推理时间，注意推理时间一
数量规律 线数量 端点也是奇点 空间重构
定义判断和类比推理分一定要拿下 1、图形推理 形象推理
什么是naive bayes 朴素贝叶斯 naive bayes，是一种概率类的机器学习算法，主要用于解决分类问题 为什么被称为朴素贝叶斯？ 为什么被称为朴素，难道仅仅是因为贝叶斯很天真吗？实际上是因为，朴素贝叶斯会假设数据属性之间具有很强的的独立性。即该模型中的所有属性彼此之间都是独立的，改变一
不确定性推理概述 不确定性推理的含义 不确定性推理：是指建立在不清楚，不明确的知识和证据基础上的推理，不完备、不精确的知识推理，模糊知识推理。 为什么要采用不确定性推理： 多种原因导致同一结论。 解题方案不唯一，现实生活中的问题有很多解决方案，这些方案之间很难决定谁优谁劣，所以选
接上一篇完成的pytorch模型训练结果，模型结构为ResNet18+fc，参数量约为11M，最终测试集Acc达到94.83%。接下来有分两个部分：导出onnx和使用onnxruntime推理。 一、pytorch导出onnx 直接放函数吧，这部分我是直接放在test.py里面的，直接从dataloader中拿到一个batch的数据走一遍推理即可。
