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  • 5种常用的机器学习模型简介

    机器学习模型中有许多种不同方法可以用来解决分类和回归问题。对同一个问题来说，这些不同模型都可以被当成解决问题的黑箱来看待。然而，每种模型都源自于不同的算法，在不同的数据集上的表现也各不相同。最好的方法是使用交叉比对的方式来决定在待测试数据上哪种模型的效果最好。在此尝试对每种模型的算法模式进行简要总结，希望能帮助你找着适合特定问题的解决方法。

    欢马劈雪
    机器学习， 模型

  • 机器学习模型的可解释性

    机器学习业务应用以输出决策判断为目标。可解释性是指人类能够理解决策原因的程度。机器学习模型的可解释性越高，人们就越容易理解为什么做出某些决定或预测。模型可解释性指对模型内部机制的理解以及对模型结果的理解。

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    机器学习， 模型， 可解释性

  • Transformer 时序模型

    Transformer 来自于 Google Brain 团队 2017 年的文章 Attention is all you need。正如论文的题目所述，整个网络结构完全由注意力机制组成，由于没有使用 RNN 和 CNN，避免了无法并行计算和长距离依赖等问题，用更少的计算资源，取得了更好的结果，刷新了多项机器翻译任务的记录。

    Xebcnor
    Transformer， 时序， 模型

  • github上开源的超轻量级人脸检测模型及github地址。

    github上开源的超轻量级人脸检测模型，该模型设计是针对边缘计算设备或低算力设备(如用ARM推理)设计的实时超轻量级通用人脸检测模型，可以在低算力设备中如用ARM进行实时的通用场景的人脸检测推理，同样适用于移动端、PC。

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    人脸， 检测， 模型

  • 机器学习模型偏差的影响，探索消除此类偏差的方法

    偏差是指对某个人、某个群体或某个事物所持有的一种有失公允的偏袒或反对。随着机器学习日渐成为我们日常生活中不可或缺的一部分，问题也随之而来，即机器学习是否也存在偏差？在本文中，我将深入探究这个问题及其产生的影响，并探讨消除机器学习模型偏差的多种方法。

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    机器学习， 模型， 偏差

  • 深度学习中推荐系统的经典模型

    CTR预估是目前推荐系统的核心技术，其目标是预估用户点击推荐内容的概率。DeepFM模型包含FM和DNN两部分，FM模型可以抽取low-order（低阶）特征，DNN可以抽取high-order（高阶）特征。低阶特征可以理解为线性的特征组合，高阶特征，可以理解为经过多次线性-非线性组合操作之后形成的特征，为高度抽象特征。无需Wide&Deep模型人工特征工程。由于输入仅为原始特征，而且FM和DNN共享输入向量特征，DeepFM模型训练速度很快。

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    深度学习， 推荐系统， 模型

  • 一文为你深度解析LLaMA2模型架构

    随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理（NLP）领域也取得了巨大的进步。在这个领域中，LLaMA展示了令人瞩目的性能。今天我们就来学习LLaMA2模型，我们根据 昇思MindSpore技术公开课·大模型专题（第二期）第六讲_云视界live_直播_云社区_华为云 (huaweicloud.com) 视频内容进行了学习整理，输出如下内容，欢迎大家前来指正。

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    LLaMA2， 模型， 架构

  • 堆叠机器学习模型应用于您自己的数据集

    有时您会发现一些通过改进代码从而让操作变得更轻松的小技巧和窍门，比如更好的可维护性和效率。本文概述了一个技巧，尽管需要一些额外的想法来实现，但使用这一技巧可以改进机器学习模型并获得更好结果。这就是本文我会向您介绍的机器学习中的堆叠。使用您自己的模型，学习如何将堆叠应用于您自己的数据集。

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    堆叠， 机器学习， 模型， 数据集

  • 谈谈 IO 模型、NIO 和多路复用

    一共有五种IO模型：阻塞IO模型、非阻塞IO模型、IO多路复用模型、IO模型之信号驱动模型、IO 模型之异步IO(AIO)

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    IO， 模型， NIO， 多路复用

  • 详解4种模型压缩技术、模型蒸馏算法

    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。

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    模型， 压缩， 蒸馏， 算法

  • 新一代高效Git协同模型AGit-Flow详解

    Git工作流概述及AGit-Flow的优势, 目前，Git已成为源代码管理的标准和基础设施。“为什么Git能这么成功”

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    高效， Git， 协同， 模型， AGit-Flow

  • 超越 BERT 模型的 ELECTRA 代码解读

    在 2019 年 11 月份，NLP 大神 Manning 联合谷歌做的 ELECTRA 一经发布，迅速火爆整个 NLP 圈，其中 ELECTRA-small 模型参数量仅为 BERT-base 模型的 1/10，性能却依然能与 BERT、RoBERTa 等模型相媲美，得益于 ELECTRA 模型的巧妙构思 LOSS,在 2020 年 3 月份 Google 对代码做了开源，下面针对 Google 放出的 ELECTRA 做代码做解读，希望通过此文章大家能在自己文本数据、行为序列数据训练一个较好的预训练模型，在业务上提升价值。

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  • 基于规则引擎的投放管控模型

    规则引擎是一种推理引擎，它是根据已有的事实，从规则知识库中匹配规则，并处理存在 冲突的规则，执行最后筛选通过的规则。因此，规则引擎是人工智能（AI）研究领域的一部分， 具有一定的选择判断性、人工智能性和富含知识性。目前，比较流行的规则引擎有商业规则引 擎 iLog 和开源规则引擎 drools。

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    规则， 引擎， 投放， 管控， 模型

  • 智能搜索模型预估框架的建设与实践

    搜索优化问题，是个典型的AI应用问题，而AI应用问题首先是个系统问题。经历近10年的技术积累和沉淀，美团搜索系统架构从传统检索引擎升级转变为AI搜索引擎。当前，美团搜索整体架构主要由搜索数据平台、在线检索框架及云搜平台、在线AI服务及实验平台三大体系构成。

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    智能， 搜索， 模型， 预估， 框架

  • Hibernate动态模型+JRebel实现动态创建表

    项目用的是SSH基础框架，其中有一些信息很类似，但又不尽相同。如果每一个建一个实体的话，那样实体会太多，如果分组抽象，然后继承，又不是特别有规律。鉴于这种情况，就打算让用户自己配置要添加的字段，然后生成对应的表。需要动态配置的部分实例：上图只是一小部分，一个一个组合起来大概有三百多。

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    hibernate， 动态， 模型， jrebel， 实现

  • MongoDB 一致性模型设计与实现

    我们都知道，早期的数据库系统往往是部署在单机上的，随着业务的发展，对可用性和性能的要求也越来越高，数据库系统也进而演进为一种分布式的架构。这种架构通常表现为由多个单机数据库节点通过某种复制协议组成一个整体，称之为「Shared-nothing」，典型的如 MySQL，PG，MongoDB。

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    MongoDB， 一致性， 模型， 设计， 实现

  • 深入理解 Java 内存模型

    Java 线程之间的通信对程序员完全透明，内存可见性问题很容易困扰 Java 程序员。Java 程序运行在 JVM(Java Virtual Machine，Java 虚拟机)上，可以把 JVM 理解成 Java 程序和操作系统之间的桥梁，JVM 实现了 Java 的平台无关性，由此可见 JVM 的重要性。所以在学习 Java 内存分配原理的时候一定要牢记这一切都是在 JVM 中进行的，JVM 是内存分配原理的基础与前提。

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  • 深入 Java 内存模型（2）

    主内存与工作内存Java 内存模型的主要目标是定义程序中各个变量的访问规则，即在虚拟机中将变量存储到内存和从内存中取出变量这样的底层细节。此处的变量主要是指共享变量，存在竞争问题的变量。

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  • 深入 Java 内存模型（1）

    happen—before 规则介绍Java 语言中有一个“先行发生”（happen—before）的规则，它是 Java 内存模型中定义的两项操作之间的偏序关系，如果操作 A 先行发生于操作 B，其意思就是说，在发生操作 B 之前，操作A产生的影响都能被操作 B 观察到，“影响”包括修改了内存中共享变量的值、发送了消息、调用了方法等，它与时间上的先后发生基本没有太大关系。

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  • 生产者—消费者模型

    生产者消费者问题是线程模型中的经典问题：生产者和消费者在同一时间段内共用同一存储空间，生产者向空间里生产数据，而消费者取走数据。这里实现如下情况的生产--消费模型：生产者不断交替地生产两组数据“姓名--1 --> 内容--1”，“姓名--2-->

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    生产者， 消费者， 模型， java， 并发
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