Python机器学习性能优化 以BERT服务为例例，从1到1000 刘欣 ⽬目录 CONTENTS 1. 优化的哲学 2. 了解你的资源 3. 定位性能瓶颈 4. 动⼿优化 1. 优化的哲学 "There ain't no such thing as a free lunch" Ahmdal’s Law • 系统整体的优化，取决于热点部分的占⽐比和该部分的加速程度 No Free 再加上正经多线程 model inference optimize • 终于到了了我们直觉的优化部分
 • 先补了了补GPU和Cuda的知识
 • ⼏几个可以选择的⽅方案：
 1. 买更更多更更贵的机器器——fp16、v100、cpu化
 2. 优化算法——知识蒸馏
 3. 优化实现——jit/TensorRT PyTorch jit • 原理理介绍 • 转化为graph截图 TensorRT

基于Azure的Python机器学习 平安金融壹账通大数据研究院 微软MVP 王大伟 目录 CONTENTS Azure与Python 如何用Azure完成机器学习 Azure与自动机器学习 Azure的相关学习资料 Azure与Python 日渐流行的Python TIOBE给出的排行榜是具有权威性质的，是判断语言流行趋势的指标。 TIOBE排行榜的网址是：https://tiobe com/tiobe-index/ 日渐流行的Python 日渐流行的Python 日渐流行的Python 为什么用Python完成机器学习 Python的优势：易学习、大量不断更新的各领域库、尤其适合完成机器学习相关任务。 Python机器学习相关库介绍： Sklearn机器学习地图 Azure是什么？ Azure 是一个不断扩展的云计算服务集合。通过 Azure，公司和组织可以加快发展步伐，提高工作 战。 如何用Azure完成机器学习 Azure机器学习 进入Azure服务页面 ：https://portal.azure.com/#home Azure机器学习 通过点击“所有服务”，我们可以看到Azure可提供的服务非常多 找到我们本次需要的“AI + 机器学习” Azure机器学习 在“机器学习服务工作区”中可以看到已有的服务 Azure机器学习 选择“添加”按钮，填写相关信息

python3学习手册 简介： Python官网： h�ps://www.python.org Python由Guido van Rossum于1989年底发明，于1991年发行第一版， Python源代码遵循GPL协议 Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型、可交互的语言 python2.0于2000-10-16发布，于2020年1月1日停止更新2.x版本， Python-2.7成为最后一个py time() - start_time # 开8个 worker，没有参数时默认是 cpu 的核心数 pool = ProcessPool(processes=32) # 在线程中执行 work_func 并返回执行结果 start_time2 = time.time() results2 = pool.map(work_func, range(32)) time.time() - start_time # 开5个 worker，没有参数时默认是 cpu 的核心数 pool = ThreadPool(processes=5) # 在线程中执行 work_func 并返回执行结果 start_time2 = time.time() results2 = pool.map(work_func, range(5))

深度学习实践 from Tensorflow to AI-Hub 王顺 – Google Cloud 目录 CONTENTS 从零开始 初步修改 业务升级 实践指南 1 从hello world开始 以深度学习的第一个案例MNIST为例 学习Tensorflow框架的使用及代码编写风格 理解TF Mac CPU运行结果 GPU运行结果 TPU运行结果 TPU的创建和使用 TPUs • https://www.tensorflow.org/tutorials/distribute/tpu_custom_training 3 业务升级 以上已经针对MNIST做了一些深入学习 接下来思考如何满足实际业务上的需要 LEGO积木 22 Component: ExampleGen examples = csv_input(os.path.join(data_root JS 5. Pipeline Kubeflow Runtime Airflow Runtime 6. 协作 Takeaways • 在不同设备上执行训练 • 基于AI产品的全流程 • 深度学习实践： • 质量 • 效率 • 专注 • 稳定 • 参与和行动！！！ THANK YOU 希望对大家有所帮助和启发

第四部分 创建你的第一个 Django 项目， 第五部分 创建你的第一个 Django 项目， 第六部分 创建你的第一个 Django 项目， 第七部分 进阶内容：编写可重用的应用 接下来如何学习？ 编写你的第一个 Django 补丁 - 1 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 致谢 当前文档 《Django 官方教程翻译项目》 由 进击的皇虫 使用 书栈(BookStack 难以确认文档内容知识点是否错漏。如 果您在阅读文档获取知识的时候，发现文档内容有不恰当的地方，请向我们反馈，让我们共同携手， 将知识准确、高效且有效地传递给每一个人。 同时，如果您在日常生活、工作和学习中遇到有价值有营养的知识文档，欢迎分享到 书栈 (BookStack.CN) ，为知识的传承献上您的一份力量！ 如果当前文档生成时间太久，请到 书栈(BookStack.CN) 获取最新的文档，以跟上知识更新换 这个项目的目的是将 Django 官方教程的 intro 部分 翻译成中文版。 起因是在看完 Django Book 之后觉得有点过时，随后看了官方文档，还是觉得官方文档写的比较 通俗易懂。为了方便更多想要学习 Django 的人（顺便翻译一遍也能更深入的理解文档），就有了 这个项目。 这一项目离不开辛勤帮助翻译的小伙伴们，没有他们这个项目也无法完成。 特别感谢 @Zoctan，将翻译版本从 1.8

Python深度学习技术在医 疗领域的应用与前景 许振影 目录 CONTENTS Python的数据科学生态 深度学习在医疗领域应用实践 Python的数据科学生态 •Python的数据科学生态 •Python的数据科学生态 •Python的数据科学生态 Kdnuggets&Kaggle :Deep Learning Framework Power Scores 2018 深度学习 深度学习 在医疗领域应用实践 深度学习在医疗领域论文情况 Kwak G H J, Hui P. DeepHealth: Deep Learning for Health Informatics[J]. arXiv preprint arXiv:1909.00384, 2019. 机器视觉在医学领域应用 物理驱动 1898-1995 X光、超声、核磁共振 热成像、同位素成像 应用驱动 1990- 将CT图像中除肺部以外的无用信息剔除 肺部CT预处理流程 肺部区域结构示意 肺结节处理案例-工程 DataLoader Model Trainer Predict 肺结节处理案例-工程 机器视觉在医学领域应用 自然语言处理在医疗中的应用 自然语言处理在医疗中的应用 医疗应用与前景 • 起步阶段 标准制定 FDA,CFDA认证 医疗器械认证 标准资源库、标准测试集 因果性/可解释性

system works? Q: 1M = ? B 1024 Q: Where was David Beckham born? Leytonstone Q: 1M = 1024 B 机器运算的过程即是符号操作的过程 （机器的潜台词：“我”有 储备，so easy ！）。 Q: Where was David Beckham born? Knowledge as triples 机器的潜台词：“我”会推理，so easy ！）。 所以，通俗的来说，在AI system中：要么从原有的知识体系中直接提取信息来使用，要 么进行推理。 将知识融合在机器中，使机器能够利用我们人类知识、专家知识解决问题，这就是早期 知识工程（Knowledge Engineering）的核心内涵。 大数据时代的到来，使得知识库技术突破了长久以来制约 其发展的规模与质量瓶颈。知识图谱是这一突破的代表性 产物。知识工程（KE）在知识图谱（KG）技术的引领下 进入了全新的阶段（大数据时代的知识工程BigKE）, BigKE将显著提升机器的认知水平。 Preliminaries 本页PPT借鉴于复旦大学肖仰华老师《大数据时代的知识工程与知识管理》 Knowledge Graph – KG引领KE复兴  Knowledge

基于Python的深度学习框 架设计与实现 主讲人： 刘凡平 介绍大纲 一、背景 二、原理：深度学习框架的一般性结构 三、设计 四、应用案例 五、思考 一、背景 深度学习框架是包含深度学习模型设计、训练和验证的一套标准接口、特性库和工具包，集成深度学习 的算法封装、数据调用以及计算资源的使用，同时面向开发者提供了开发界面和高效的执行平台，是算法工 程师的必备工具之一。 美国 美国互联网对AI底层技术战略性投入力度较大，但中国的AI产业主要受需求拉动，大多数人工智能 公司布局应用层。 一、背景：深度学习框架的演进 一、背景：深度学习框架的重要性 二、原理：深度学习框架结构 ����� ��������� � � � ����� ���������� ������� ��������� �� �� � � � ������� ������ ������ 决方案或一般性方法。 提供模型生命周期中 科配置的各类功能组件。 实现框架最基础、最 核心的功能，帮助开发者 屏蔽底层硬件技术细节。 三、设计：最小化的深度学习框架 从模型的设计者角度思考，一个模型设计的最小使用内容。 三、设计：最小MVP深度学习框架的层次逻辑 � � � � Datasets DataLoader ABCDataset ABCDataLoader � � � � ���

首先，我们普及一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序， 都是为了让计算机干活，比如下载一个 MP3，编写一个文档等等，而计 算机干活的 CPU 只认识机器指令，所以，尽管不同的编程语言差异极 大，最后都得“翻译”成 CPU 可以执行的机器指令。而不同的编程语言， 干同一个活，编写的代码量，差距也很大。 比如，完成同一个任务，C 语言要写 1000 行代码，Java 只需要写 100 行，而 Python，你就不用担心学了会没用。 用 Python 可以做什么？可以做日常任务，比如自动备份你的 MP3；可 以做网站，很多著名的网站包括 YouTube 就是 Python 写的；可以做网 络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是 Python 开发的。总之就是能 干很多很多事啦。 Python 当然也有不能干的事情，比如写操作系统，这个只能用 C 语言写； 写手机应用，只能用 Swift/Objective-C（针对 如果你是小白用户，满足以下条件：  会使用电脑，但从来没写过程序；  还记得初中数学学的方程式和一点点代数知识；  想从编程小白变成专业的软件架构师；  每天能抽出半个小时学习。 不要再犹豫了，这个教程就是为你准备的！ 准备好了吗？ Python3 基础教程【完整版】 http://www.yeayee.com/ 7/531 关于作者 廖

0.0b4 2023‑07‑26 序 两年前，我在力扣上分享了《剑指 Offer》系列题解，受到了许多朋友的喜爱与支持。在此期间，我回答了众 多读者的评论问题，其中最常见的一个问题是“如何入门学习算法”。我逐渐也对这个问题产生了浓厚的兴 趣。 两眼一抹黑地刷题似乎是最受欢迎的方法，简单直接且有效。然而，刷题就如同玩“扫雷”游戏，自学能力 强的同学能够顺利地将地雷逐个排掉，而基础不足的同 Reanon, sjinzh 完 成（按照首字母顺序排列）。感谢他们付出的时间与精力，正是他们确保了各语言代码的规范与统一。 推荐语 “一本通俗易懂的数据结构与算法入门书，引导读者手脑并用地学习，强烈推荐算法初学者阅读。” ——邓俊辉，清华大学计算机系教授 “如果我当年学数据结构与算法的时候有《Hello 算法》，学起来应该会简单 10 倍！” ——李沐，亚马逊资深首席科学家 i . . . 322 1 0. 前言 0.1. 关于本书 本项目旨在创建一本开源免费、新手友好的数据结构与算法入门教程。 ‧ 全书采用动画图解，结构化地讲解数据结构与算法知识，内容清晰易懂、学习曲线平滑。 ‧ 算法源代码皆可一键运行，支持 Java, C++, Python, Go, JS, TS, C#, Swift, Zig 等语言。 ‧ 鼓励读者在章节讨论区互帮互助、共同进步，提问与评论通常可在两日内得到回复。