回答:分布式處理,分布式系統(其實也包含分布式存儲系統)一直把RAS、MTBF、MTTR等作為可靠性衡量指標,但是專業指標是CAP指標,可用性作為其中重要因素之一。CAP理論闡述了在分布式系統的設計中,沒有一種設計可以同時滿足一致性,可用性和分區容錯性。所以一個好的分布式系統,必須在架構上充分考慮上述指標。分布式系統設計中,BASE理論作為CAP理論的折中或延伸,在分布式系統中被大量使用。分布式系統的可...
回答:從事軟件開發十幾年了,對于程序員的工作有一點自我的見解,首先程序員的工作屬于一個技術活,技術類的工種需要時間的積累,但要達到某個領域的技術專家,首先是時間層面的積累,但僅僅是積累是不夠的,不是達到多少年一定成為技術的專家,成為某個領域的佼佼者,時間只是其中一個因素。如何成為某個技術領域的專家?牢固的基本功。要達到某種境界沒有牢固的基本功做鋪墊幾乎是不可能的事情,程序員要說到基本功其實是一種很籠統的...
回答:我們已經上線了好幾個.net core的項目,基本上都是docker+.net core 2/3。說實話,.net core的GC非常的優秀,基本上不需要像做Java時候,還要做很多的優化。因此沒有多少人研究很正常。換句話,如果一個GC還要做很多優化,這肯定不是好的一個GC。當然平時編程的時候,常用的非托管的對象處理等等還是要必須掌握的。
回答:隨著云計算的興起,運維工程師一職也逐漸火爆起,但我在這跟想轉linux運維的朋友來說下真心話,希望對我的帖子能夠手下留情。LZ有將近8年的工作經驗,到今天已經經歷了4年互聯網公司,2家上市在中國國內排名前10的手游公司,今天是我提出辭職的一天,我放棄了在公司內部正在轉高級I的流程機會,意味著我放棄了月薪固定14K,彈打卡(全天不要求考勤),每個月1000多塊的車補(高級1以上),連續2年的年終獎績...
回答:AI人工智能絕對會成為未來最大的變革之一,但是這能否成為一種趨勢我持懷疑態度。因為AI技術需要的數據樣本和硬件投入都是非常高規格的,只有那些滲透到生活場景中的大型科技公司才有能力去經營這一事業。放一組資料:2014年,Facebook的DeepFace人臉庫包含了4030位樣本人物的4400萬張圖,算法方面由多達8層網絡、1.2億訓練參數的系統來支持。而谷歌的FaceNet數據庫規模更大,容量為來...
...限。例如,從效率上看,計算機運算的功耗較高——盡管人腦處理的信息量不比計算機少,但顯然而功耗低得多。為此,學習更多層的神經網絡,讓計算機能夠更好地模擬人腦功能,成為上世紀后期以來研究的熱點。在這些研究...
...的新技術。它只是對某些應用能提供幫助,而不是來模仿人腦工作。那只是一種不太準確的比喻。(后來Jordan先生在另一天對大數據也闡述了他的看法,其后還在博客上對一些對他觀點的誤讀作了進一步澄清。在更早的九月份,...
『在不久的將來,構造比傳統芯片更像人腦的微處理器可能會使計算機對周遭事物的理解力變得敏銳的多?!缓鸵活^哈巴狗一般大小、名叫先鋒的機器人慢慢向前翻滾著,逐漸靠近地毯上的玩具美國隊長,它們對峙著...
...一臺超級計算機,功耗卻只有65毫瓦。這就是IBM公布的仿人腦芯片:TrueNorth。為什么要做TrueNorth?因為自2008年以來,美國國防部研究機構DARPA給了IBM 5300萬美元。TrueNorth是IBM參與DARPA的研究項目SyNapse的成果。SyNapse全稱是Systems of Ne...
...像科幻小說,卻也是中國研究團隊的成果。如何通過分析人腦掃描成像來重建畫面,這是神經科學領域的熱門話題,現有的做法是監視人腦視皮層的活動,但是,要解碼相關的功能性磁共振成像(fMRI)并不容易。來自中科院自...
...?。?。請聯系:zouxy09@qq.com目錄:一、概述二、背景三、人腦視覺機理四、關于特征 4.1、特征表示的粒度 4.2、初級(淺層)特征表示 4.3、結構性特征表示 4.4、需要有多少個特征?五、Deep Learning的基本思想六、淺層學習(Shallow ...
...習領域是計算機科學一個新興領域,通俗說來就是構建像人腦一樣處理數據的計算機程序。深度學習首先發起于學術界,目前各大互聯網巨頭也紛紛投入研究,如Google的貓臉識別以及Facebook的深度學習團隊。每天,數百萬人在使...
...進行分類、感知周遭環境或處理突發事件方面,仍無法與人腦匹敵。 如果我們想要開發出能夠在現實世界中發揮作用的真正智能機器,或許我們應該回到人腦上來,更好地理解人腦是如何解決這些問題的。 ▎捆綁問題(Binding pr...
...構化大數據后,開始使用各種算法來解讀數據,比如模擬人腦工作機理方式的人工神經網絡。深度學習使用算法來尋找所有那些大數據中的復雜關系,然后我們進一步改進那些算法,讓它們日趨完善。計算機根據經驗逐...
...Founders Fund的合伙人呼吁企業勇于挑戰,積極攻堅。對比人腦的處理效率,CPU或者更先進的硅腦都都太蒼白了、太無力了。下面有一段文獻對比了人腦和IBM的Watson AI:一個成年人類的大腦功率僅為消耗12W,是一個60W燈泡的1/5。對...
...們很容易理解為什么神經網絡處理圖像的方式極其類似于人腦加工聲音刺激的方式。因此 CNN 很好地闡釋了人腦加工聽覺和視覺信息的過程以多種(而不是一種)方式彼此聯系。關于 CNN ,你需要了解哪些?作為人類,我們能識...
...開山祖師爺。何為Deep Learning?簡單地說就是建立、模擬人腦進行分析學習的人工神經網絡。比如一個廣為流傳的例子就是,谷歌用1.6萬塊電腦處理器構建了全球較大的電子模擬神經網絡,并通過向其展示自YouTube上隨機選取的1000...
...神經網絡(DNN)模型的運用,深度學習已成為目前最接近人腦的智能學習方法,不僅Google、Facebook、百度、騰訊等國內外搜索和社交公司為之瘋狂,電商巨頭京東和阿里也已經加入競爭。京東更是已經實現深度學習的初步運用。...
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...