系列文章链接论文一：2020Informer：长时序数据预测论文二：2021Autoformer：长序列数据预测论文三：2022FEDformer：长序列数据预测论文四：2022Non-StationaryTransformers：非平稳性时序预测论文五：2022Pyraformer：基于金字塔图结构的时序预测论文六：2023Crossformer：多变量时序预测论文七：2023LTSF-Linear：质疑transformer能力的线性预测模型论文地址：https://arxiv.org/abs/2201.12740github地址：https://github.com/MAZiqing/F
Megatron-LM论文要点本文主要是对李沐老师的b站分享做一下自己的理解和总结。李沐老师b站分享模型结构无非就是那样，相比而言，想要训练更大的模型而又能平稳进行，是一项非常高超的技术！nvidia跟gpipe类似，也是模型并行，但是在任务切割上面跟gpipe不一样。gpipe：transformer也可以，cnn也可以，比较通用的方式。把不同的层放到不同的gpu，加入数据并行，成为流水线并行。Megatron-LM：只针对特别大的使用transformer的语言模型，层中间切开，然后放到不同的gpu上。==》层切开的方法，通常命名为张量并行。〉83亿的语言模型，使用了512块GPU，76%
在我看到的每个读取文件的Java实现中，我几乎总是看到一个用于逐行读取的文件读取器。我的想法是，这会非常低效，因为它需要每行进行一次系统调用。我一直在做的是使用输入流并直接获取字节。在我的实验中，这要快得多。我的测试是一个1MB的文件。//Streammethodtry{LongstartTime=newDate().getTime();InputStreamis=newFileInputStream("test");byte[]b=newbyte[is.available()];is.read(b);Stringtext=newString(b);//System.out.print
文章目录CMUNeXt:AnEfficientMedicalImageSegmentationNetworkbasedonLargeKernelandSkipFusion摘要本文方法实验结果BoundaryDifferenceOverUnionLossForMedicalImageSegmentation（损失函数）摘要本文方法实验结果CMUNeXt:AnEfficientMedicalImageSegmentationNetworkbasedonLargeKernelandSkipFusion摘要u型结构已成为医学图像分割网络设计的一个重要范例。然而，由于卷积固有的局部局限性，具有u型结构的
ModelSparsityCanSimplifyMachineUnlearning背景主要内容ContributionⅠ：对MachineUnlearning的一个全面的理解ContributionⅡ：说明modelsparsity对MachineUnlearning的好处Pruning方法的选择sparse-aware的unlearningframeworkExperimentsModelsparsityimprovesapproximateunlearningEffectivenessofsparsity-awareunlearningApplication:MUforTrojanmode
背景在我们内部产品中，一直有关于网络性能数据监控需求，我们之前是直接使用ping命令收集结果，每台服务器去ping(N-1)台，也就是N^2的复杂度，稳定性和性能都存在一些问题，最近打算对这部分进行重写，在重新调研期间看到了Pingmesh这篇论文，Pingmesh是微软用来监控数据中心网络情况而开发的软件，通过阅读这篇论文来学习下他们是怎么做的。数据中心自身是极为复杂的，其中网络涉及到的设备很多就显得更为复杂，一个大型数据中心都有成百上千的节点、网卡、交换机、路由器以及无数的网线、光纤。在这些硬件设备基础上构建了很多软件，比如搜索引擎、分布式文件系统、分布式存储等等。在这些系统运行过程中，面
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我必须在epub阅读器中实现转到页面功能。我已尝试在Page-Turner的源代码中实现此功能,但由于.epub文件中有多个xhtml，它无法成功运行，因为我们知道每一章都有一个xhtml文件，并且它根据此应用程序中的屏幕大小进行划分。因此，每当屏幕尺寸大时，总页数就会减少，屏幕小时，页数就会增加，所以没有固定的页码跳转到哪里。我已经编辑并尝试像下面的giver一样实现。ReadingFragment.javapublicvoidperformSearch(Stringquery){intindex=Integer.parseInt(query);if(index>bookView.g
会计基本概念与会计要素(转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/39861991点击查看原文)会计是现代企业的一项重要基础性工作，它是通过完整记录企业经营过程中的各种事项，编制企业财务报表，反映企业的财务状况、经营成果及现金流量。财务报表是企业与投资者进行信息沟通的一种特殊语言。但对企业财务人员与投资者来说，二者关注的视角不太一样。因此学习的重点也有所差别：财务人员要用这种语言“写文章”；而投资者则是用它进行阅读理解。所以财务人员的主要工作是记账和编制财务报表；而投资者的主要工作在于看懂报表、分析数据、理解业务并能甄别出优秀的企业。我们基于投资者的视角，把整个会计与财务
论文阅读：DenoisingDiffusionProbabilisticModels最近一两年，在图像生成领域，扩散模型受到了越来越多的关注，特别是随着DALL-E2以及Midjourney的持续火爆，扩散模型也变得越来越流行，之前很多基于GAN的工作也逐渐被扩散模型所替代。今天介绍扩散模型里面非常重要的一篇文章，就是发表在NeurIPS2020年的DenoisingDiffusionProbabilisticModels，即DDPM。在介绍DDPM之前，我们先回顾一下生成模型的发展历程。在机器学习中，一般有两大类的模型，一类叫判别式模型，一类叫生成式模型。判别式模型就是给你一个输入，输出一个
