文|rumor酱编|YY一提到模型加速,大家首先想到的就是蒸馏、(结构性)剪枝、量化(FP16),然而稀疏矩阵(sparsematrix)运算一直不被大家青睐。原因也很简单,一是手边没有现成的代码(懒),二是即使用了,速度也不一定有之前的稠密矩阵(densematrix)快。不过,框架的开发者们并没有停下他们的脚步,就在不久前,HuggingFace开心地宣布,他们可以支持稀疏矩阵运算啦!75%的
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2020-12-24 12:14:24
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文|JayLou娄杰大家好,我是卖萌屋的JayJay,好久不见啦~最近在「夕小瑶@知识图谱与信息抽取」群里和群友交流时,JayJay发现了来自陈丹琦大佬(女神)的一篇最新的关系抽取SOTA《AFrustratinglyEasyApproachforJointEntityandRelationExtraction》,光看题目就让人眼前一亮:是啥子简单方法,让实体关系的联合抽取方法“沮丧”了?仔细阅读
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2020-12-24 12:10:43
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工具可以判断出来什么时候需要合并,合并哪些内容,在多数情况下,工具可以完成自动合并,而在工具判定不能自动合并的时候,会提示人工合并。 自动合并可靠么?从统计上看,自动合并尽管偶尔出问题,绝大多情况下正确的,神奇吧 ...
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2020-12-24 11:43:50
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最近研究java项目打包exe,生成的软件在测试的时候经常因为各种问题导致安装失败或者卸载失败......,最麻烦的是卸载失败,卸载不了就安装不了o(╥﹏╥)o.问了大神,得到了一个小软件,可以进行软件的卸载. 注意:此软件是属于强制卸载,但是具体的文件是没有删除的. 软件是Windows inst ...
图片来源:Unsplash神经网络(NNs)可以在不知道用显式算法执行工作的情况下被设计和训练于特定的任务,很多人都对此表示惊叹。例如,著名的手写体数字识别教程很容易执行,但其背后的逻辑还是隐藏在神经网络下,仅能通过层次化结构、权值和激活函数略知一二。本文通过神经网络透明原则来揭示其“黑盒知识”,为此来检验一个布尔异或函数的神经网络。首先,利用已知异或属性过程构造了一个自底向上的神经网络,即清晰包
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2020-12-23 12:39:40
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通过利用机器学习和人工智能的最新进展,一批来自加州大学伯克利分校的顶尖专家解答了一个存在已久的问题:如何预测哪位球员能带领球队获得NBA总冠军?以下是用于做出这些预测的神经网络图:红色边缘用于特征“MVP”并且具有权重1.0。所有其他边缘的重量均为0.0。随着AI可解释性的提高,对此模型的语义描述也在完善:{球员X}是否已获得常规赛MVP?本文的真正论点是:如果要预测{球员X}能否带领球队获得NB
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2020-12-23 12:28:41
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作为程序员一定都希望自己的代码健康,那自己的身体呢?实际上,程序员大部分都没有一个健康的生活方式,主要有以下原因:每天久坐,常常一坐就是好几个小时当我们专注于解决某个问题的时候,经常忘记吃东西很多程序员喜欢喝咖啡提神,导致摄入过多的咖啡因程序员的工作时间不规律任何参加过开发者大会的人都知道,很少会有这样一群脸色苍白,体重超标的人聚集在一起,大多情况下,程序员都是男性,就算是女性程序员把自己的身体置
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2020-12-23 11:59:49
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程序员书库(ID:OpenSourceTop)编译l链接:https://www.aitrends.com/features/top-ai-books-for-summer-reading-in-2019/无论你想学什么,在互联网上都可以找到许多有用的资源,甚至很多都是免费的,你只需要投入时间和精力,不过话说回来,你很难在这些参吃不齐的课程里选择出自己想要的,一不留神还有可能走弯路今天,将和大家分
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2020-12-23 11:57:34
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图源:Unsplash不管你是拥有上万经验条的“老手”,亦或是初出茅庐却天资过人的“新手”,面试官总能“难倒你”。在面试的时候,面试官所出题目涉及的范围可能会非常广,这既考验了面试者的技能知识,又很能体现面试者的沟通技巧。面试官会通过一系列的问题来衡量你的数据统计、编程,和数据建模能力,而且这些问题是经过专门设计的,需要你精神高度集中,并迫使你展示在压力下的工作状态。好的准备工作是数据科学职业生涯
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2020-12-23 11:49:59
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图片来自:JulianGlander据研究人员称,萌宠的图片绝对比低俗图片甚至阅读对大脑更有益处。在社交媒体上,灾难性的新闻层出不穷。在我写这篇文章的时候,一本绝佳的著作正在遭受读者的抨击,大火正在把家园夷为平地,一国的政客荒谬绝伦,政治动荡。当我远离电脑时,我感到无比幸福,可以把所有的痛苦抛在脑后,至少暂时可以。但当我全神贯注于电脑工作时,会打开Instagram,我在那里创造了一个可爱、有趣的
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2020-12-23 11:49:01
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