多特SEARCH AGGREGATION
矩陣和多特征線性回歸快速回顧之前文章的前提是：給定特征——任何房屋面積（sqm），我們需要預測結果，也就是對應房價（$）。為了做到這一點，我們：我們找到一條「最擬合」所有數據點的直線（線性回歸）。「最擬合...
一，demo背景： 1，可以熟悉原生js 2，平時不知道自己學完js要做些什么東西的小伙伴 3，自己寫的，可以當做自己的作品 4，為廣大想練習練習原生js的貢獻一個素材 二，實現功能： 1，新建/刪除任務功能 2，設置/取消星標...
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...有特征清洗，預處理，監控等，而預處理根據單一特征或多特征又分很多種方法，如歸一化，降維，特征選擇，特征篩選等等。這么多的方法，為的是什么呢？其目的是讓這些特征更友好的作為模型的輸入，處理數據的好壞會嚴...
...等一會兒就可以看到使用訓練值和校驗值的區別了，以及多特征的效果怎么樣 Training model...RMSE (on training data): period 00 : 217.67 period 01 : 201.13 period 02 : 186.67 period 03 : 176.46 period 04 : 170.31 period 05 : 167.41 ...
...規則、不同大小的數據上實現高 GPU 吞吐量。近日，德國多特蒙德工業大學的研究者兩位 Matthias Fey 和 Jan E. Lenssen，提出了一個基于 PyTorch 的幾何深度學習擴展庫 PyTorch Geometric (PyG)，為 GNN 的研究和應用再添利器。論文：https://arxi...
...的卷積核，而且我們知道卷積核對應了特征，于是乎那么多特征要怎么區分？這個方法就是通過學習的方式來自動獲取到每個特征通道的重要程度，然后依照計算出來的重要程度去提升有用的特征并抑制對當前任務用處不大的特...
...征數據，提供的信息越多，多因子的雛形。 二是在保持多特征數據的基礎上，保留的時間序列的特點。也就是在不增加特征的情況，將特征信息成倍增加。 這種數據處理模式極大的優于ML的諸多算法。ML的諸多算法還是以單一樣...
...征數據，提供的信息越多，多因子的雛形。 二是在保持多特征數據的基礎上，保留的時間序列的特點。也就是在不增加特征的情況，將特征信息成倍增加。 這種數據處理模式極大的優于ML的諸多算法。ML的諸多算法還是以單一樣...
...驟得到的向量做拼接，經過兩層FC，得到表示每個用戶的多特征向量集（User Vector Set, UVS）。這里取的輸出單元個數時可以根據性能和準確度做平衡，目前我們實現的是輸出512個單元，最后的特征輸出表達了用戶的社交關系、用...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
