全军出击：全连接层 主讲人：龙良曲 I know nothing Be practical nn.Linear relu? concisely ▪ inherit from nn.Module ▪ init layer in __init__ ▪ implement forward() Step1. Step2. Step3. nn.ReLU v.s. F.relu()

AI agent, etc. 最新版本 Qwen1.5 有以下特点： • 6 种模型规模，包括 0.5B、1.8B、4B、7B、14B 和 72B； • 针对每种尺寸提供基础模型和 Chat 模型，并确保聊天模型按照人类偏好进行校准； • 对基础模型和 Chat 模型的多语言支持 • 基础模型和聊天模型都支持多种语言； • 支持工具调用、RAG（检索增强文本生成）、角色扮演、AI Agent 快速开始 CHAPTER1 文档 1.1 安装 要快速上手 Qwen1.5，您可以从 Hugging Face 安装 transformers 库，并使用 Qwen1.5 Collection 中的模型。 我们建议您安装最新版本的 transformers 库，或者至少安装 4.37.0 版本。 1.1.1 Pip 安装 pip install transformers -U 1.1.2 Conda 5，我们建议您首先尝试使用 transformers 进行推理。请确保已安装了 transformers>=4. 37.0 版本。以下是一个非常简单的代码片段示例，展示如何运行 Qwen1.5-Chat 模型，其中包含 Qwen1. 5-7B-Chat 的实例： from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer device = "cuda"

2023年05月 深度学习-序列模型 黄海广 副教授 2 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 本章目录 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 05 深层循环神经网络 3 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 1.序列模型概述 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 循环神经网络(RNN) 05 深层循环神经网络 4 1.序列模型概述 循环神经网络（RNN）之类的模型在语音识别、自然语言处理和 其他领域中引起变革。 5 数学符号 在这里?<1>表示Harry这个单词，它就是一个第 4075行是1，其余值都是0的向量（上图编号1所示 ），因为那是Harry在这个词典里的位置。 ?<2>是第6830行是1，其余位置都是0的向量（上 图编号2所示）。  卷积神经网络或全连接网络的局限性  同一层节点之间无关联，从而导致获取时序规则方面功 能不足  循环神经网络可以解决时序问题  基于语言模型（LM），故可以捕捉时序规则信息  它是如何实现的？ 7 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 2.循环神经网络(RNN) 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 05

云端图像技术的深度学习模型与应用 李东亮 360 人工智能研究院 lidongliang@360.cn 2017.10.20 SACC2017 360电脑安全产品 月活跃数达到4.42亿 360手机安全产品 移动端用户总数已达约1.49亿 360浏览器 月活跃用户数量为3.03亿 360导航 日均独立访问用户为8900万人 日均点击量约为4.51亿次 360搜索 稳定拥有35%以上的市场份额 移动端 业 务 视觉感知模型 SACC2017 视觉感知核心问题 Object Segmentation Object Classification Person, Horse, Barrier, Table, etc Object Detection 检测 识别 分割 跟踪 核 心 SACC2017 图像技术的三个核心难点>>小、快、准 小模型 线上速度快 预测准 Frequent remote upgrade CPU-constrained, real-time Cloud processing SACC2017 视觉感知模型 分割 Forward Block Forward Block deconvolution deconvolution convolution convolution 检测 Forward Block Forward

服务网格中管理任何七层流量 赵化冰@腾讯云 #IstioCon Huabing Zhao Software Engineer @ Tencent Cloud https://zhaohuabing.com @zhaohuabing @zhaohuabing @zhaohuabing @zhaohuabing #IstioCon Agenda ❏ Service Mesh 中的七层流量管理能力 中的七层流量管理能力 ❏ 几种扩展 Istio 流量管理能力的方法 ❏ Aeraki - 在 Isito 服务网格中管理所有七层流量 ❏ Demo - Dubbo Traffic Management ❏ MetaProtocol - Service Mesh 通用七层协议框架 #IstioCon Protocols in a Typical Microservice Application Service Security, Observability) #IstioCon What Do We Expect From a Service Mesh? 为了将基础设施的运维管理从应用代码中剥离，我们需要七层的流量管 理能力： ● Routing based on layer-7 header ○ Load balancing at requet level ○ HTTP host/header/url/method

扫码试看/订阅 《TensorFlow 2 项目进阶实战》视频课程 快速上手篇：动⼿训练模型和部署服务 • TensorFlow 2 开发环境搭建 • 使用 tf.keras.datasets 加载数据 • 使用 tf.data.Dataset 加载数据 • 使用 tf.keras.Model 管理模型 • Fashion MNIST 数据集介绍 • 使用 TensorFlow 2 训练分类网络 from_generator 加载 Generator 使用 tf.data.TextLineDataset 加载文本 “Hello TensorFlow” Try it！ 使用 tf.keras.Model 管理模型 历史上的 tf.keras.Model • Class tf.compat.v1.keras.Model • Class tf.compat.v1.keras.models.Model • Model • Class tf.keras.models.Model 使用 tf.keras.Model 构建模型 使用 tf.keras.Model 构建模型 使用 tf.keras.Model 训练模型 保存和加载 h5 模型 保存和加载 SavedModel 模型 Fashion MNIST 数据集介绍 Original MNIST dataset The MNIST database

从推荐模型的基础特点看
 袁镱 腾讯 个⼈简介 � ⽆量系统 � 项⽬于17年启动，先后经过了6个主要版本的 迭代 � 覆盖腾讯PCG全部业务的推荐场景，⽀持腾讯 IEG，CSIG，QQ⾳乐，阅⽂等业务的部分推 荐场景 � 袁镱 博⼠，专家⼯程师 � 研究⽅向：机器学习系统，云计算，⼤数据系统 � 负责腾讯平台与内容事业群（PCG）技术中台核 ⼼引擎：⽆量系统。⽀持⼤规模稀疏模型训练， �推荐场景深度学习系统的基本问题与特点 �推荐类模型的深度学习系统设计 � 系统维度 � 算法维度 �总结 基于深度学习模型的推荐流程，场景与⽬标 Serving系统 HDFS 数据 通道 训练系统 召回 业务服务 排序 混排 模型 管理 上线 管理 ⽆量 RGW/Cos/ kafka 样本 存储 实时样本 ⽣成服务 离线样本 ⽣成任务 数据 通道 特征 处理 模型 登记 模型 上线 预测 QQ⼩世界等） � 腾讯系内容推荐：阅⽂集团，QQ⾳乐 � Facebook推荐场景推理成本占AI推理成本的 >72% [ISCA2020 RecNMP] � 千亿级推荐模型应⽤ O1. 千亿级特征（TB级）的模型的在线/离 线训练，在线推理服务和持续上线 O2. 针对推荐特点的深度优化，达到业界先 进⽔平 推荐系统的核⼼特点 � Feature 1（基本特点） 1.1 User与推荐系统交互，7*24⼩时

如计算路口交通事故预警，给予司机及时提示等，所 以将算力卸载在距离业务现场、设备最近的地方，就 是边缘计算的场景，它的价值空间远超AIoT，可以更 大范围为客户赋能，IoT和边缘计算一定走向融合。 定位为基于物模型的计算 定位为基于业务的计算 高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-2 • 为了更好的为客户业 务场景赋能，比如路 口的交通事故识别和 预警等等需要低时延 但是通过监控、日志分析、跟踪链等发 现问题根因所在周期长，依靠人的经验 （并且人的经验无法数据化沉淀），而 得到问题根因后，只能通过人工去修复 或者管理 • 而大数据或者基于监督的AI技术的成熟、 运维领域模型趋于完整、云原生底座也 更成熟的基础上，利用大数据分析根因 （关联性分析）和利用AI进行基于根因分 析的自动化处理成为可能。 • 在精细化的基础上，完整较为成熟的自 动化能力，节约了人力成本同时提高了 说明 全托管K8S 全托管K8S服务带来了发布和扩容效率的提升、更稳定的容器运行时、节点自愈能力，结合发 布自动化、资源管理自动化等能力可以实现应用与基础设施层的全面解耦 统一化ServiceMesh 将应用的分布式复杂性问题托付给Mesh层的数据面和控制面组件，实现全链路精准流量控制、 资源动态隔离以及零信任的安全能力，保证应用架构的稳定性目标的实现。 Serverless化 极大地降低了开发人

部分，主要介绍 PyTorch 相关基础，为后续算法 实现铺垫；第 6~9 章为第 3 部分，主要介绍神经网络的核心理论和共性知识，让读者理解深 度学习的本质；第 10~15 章为模型算法应用部分，主要介绍常见的算法与模型，让读者能够 学有所用。 在本书中编写时，很多英文词汇尚无法在业界找到一个共识翻译名，因此作者备注翻译 的英文原文，供读者参考，同时也方便读者日后阅读相关英文文献时，不至于感到陌生。 1.7 参考文献 第 2 章 回归问题 2.1 神经元模型 2.2 优化方法 2.3 线性模型实战 2.4 线性回归 2.5 参考文献 第 3 章 分类问题 3.1 手写数字图片数据集 3.2 模型构建 3.3 误差计算 3.4 真的解决了吗 3.5 非线性模型 3.6 表达能力 3.7 优化方法 3.8 手写数字图片识别体验 6.1 感知机 6.2 全连接层 6.3 神经网络 6.4 激活函数 6.5 输出层设计 6.6 误差计算 6.7 神经网络类型 6.8 油耗预测实战 6.9 参考文献 第 7 章 反向传播算法 7.1 导数与梯度 7.2 导数常见性质 7.3 激活函数导数 7.4 损失函数梯度 7.5 全连接层梯度 预览版202112