聚焦OLAP性能提升，火山引擎ByteHouse发布六大场景解决方案
性能在数据分析中至关重要，它直接决定数据处理的效率与及时性，进一步对数据驱动的企业决策造成影响。 举个例子来看，某个大型电商公司每天产生海量的交易数据，数据分析团队需要通过这些数据了解客户的购买行为、热门商品、销售趋势等，来制定营销策略和优化运营。当分析团队获取过去一个月的销售数据报告时，由于数据量庞大，系统处理速度缓慢，需要几十分钟到几小时才能得出结果。而在某些促销活动期间，如果不能及时获...
BitNet——用单个比特进行推理的大语言模型，性能媲美全精度Transformer
语言模型变得越来越大，但随着模型越来越大，其部署也面临挑战，人们担心计算量和能耗会增加。本研究提出了权重为 ±1 的单比特变换器，结果表明它能以更少的计算资源和更高的能效实现与传统 16 位模型相同的性能。有趣的是，我们还发现，随着模型大小的增加，它遵循与传统变形器相同的缩放规律。这种创新方法是轻量级、可控的 1 位大规模语言模型的基础。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2310...
Python 【机器学习】 进阶 之 【实战案例】MNIST手写数字分类处理 之 [ 训练二分类器 ] [ 性能评估 ] [ 准确率与召回率 ] | 1/2
Python 【机器学习】 进阶 之 【实战案例】MNIST手写数字分类处理 之 [ 训练二分类器 ] [ 性能评估 ] [ 准确率与召回率 ] | 1/2 目录 Python 【机器学习】 进阶 之 【实战案例】MNIST手写数字分类处理 之 [ 训练二分类器 ] [ 性能评估 ] [ 准确率与召回率 ] | 1/2 一、简单介绍 二、机器学习 1、为什么使用机器学习？ 2、机器学习系统的类型，及...
电饭煲语音应用方案：工业级性能、简单易用，NRK3301语音识别ic
功能，例如说出“预约12小时”，电饭煲就会启动预约模式。这种智能语音电饭煲不仅让年轻人感受到产品的高科技感，也让老年人在烹饪过程中更加便捷，为他们带来便利和温馨。 NRK3301语音识别芯片是一款高性能、低成本的语音识别芯片，具有识别精准、远场降噪等优势。它支持离线语音识别，采用神经网络(TDNN)算法，能够实现5米远场可靠识别，过滤掉稳态噪声，对动态噪声也有很好的抑制作用，即使在噪音环境下也能准确...
【轨物方案】评估光伏组件发电性能一致性方案
高效运行，其实取决于多方面的因素，今天轨物科技跟大家分享如何通过光伏组串的离散率指标来指导电站的日常的运维工作。 离散率（离散率=组串数据的标准方差/组串数据的平均值*100%）用于评估光伏组串的发电性能一致性情况，是光伏电站健康状态的重要指标。离散率越低，说明各支路电流曲线一致性越好，发电情况稳定；离散率越大，一致性越差，通常存在故障单元。 如上图是一个光伏电站的组串离散率实时数据分析表，从图中可以...
Spark进化论:从RDD到DataFrame,揭秘Spark SQL如何成为性能引擎的幕后英雄
? 这个问题的标准答案是：“Spark SQL 取代 Spark Core，成为新一代的引擎内核，所有其他子框架如 Mllib、Streaming 和 Graph，都可以共享 Spark SQL 的性能优化，都能从 Spark社区对于 Spark SQL 的投入中受益。”不过，面试官可没有那么好对付，一旦你这么说，他/ 她可能会追问：“为什么需要 Spark SQL 这个新一代引擎内核？Spark ...
这才是 PHP 高性能框架 Workerman 的立命之本
大家好，我是码农先森。在这个大家都崇尚高性能的时代，程序员的谈笑间句句都离不开高性能，仿佛嘴角边不挂着「高性能」三个字都会显得自己很 Low，其中众所皆知的 Nginx 就是高性能的代表。有些朋友可能连什么是高性能都不一定理解，其实高性能就是单位时间内能处理更多的客户端请求，如果要问具体能处理多少请求，这个就要结合软硬件条件来评估了，感兴趣的朋友可以在定性的条件下使用压力测试工具对自己的程序进行测试...
.NET 高性能缓冲队列实现 BufferQueue
录前言适用场景功能说明使用示例BufferQueue 内部设计概述Topic 的隔离Partition 的设计对并发的支持Partition 的动态扩容Segment 的回收机制Benchmark写入性能测试消费性能测试前言BufferQueue 是一个用 .NET 编写的高性能的缓冲队列实现，支持多线程并发操作。项目是从 mocha 项目中独立出来的一个组件，经过修改以提供更通用的缓冲队列功能...
YoloV8的改进策略：下采样改进|集成GCViT的Downsampler模块实现性能显著提升|即插即用
摘要 随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，目标检测任务成为了研究热点之一。YoloV8作为实时目标检测领域的领先模型，凭借其高效性与准确性赢得了广泛的关注。然而，为了进一步提升YoloV8的性能，特别是在特征提取与下采样过程中的信息保留能力，我们引入了来自GCViT（Global Context Vision Transformers）模型中的Downsampler模块。本文将详细阐述这一改进方...
【机器学习】机器学习与时间序列分析的融合应用与性能优化新探索
2.1 自回归模型1.2.2 移动平均模型1.2.3 长短期记忆网络1.2.4 卷积神经网络 1.3 模型训练1.3.1 梯度下降1.3.2 随机梯度下降1.3.3 Adam优化器 1.4 模型评估与性能优化1.4.1 模型评估指标1.4.2 超参数调优1.4.3 增加数据量1.4.4 模型集成 第二章：时间序列分析的具体案例分析2.1 股票价格预测2.1.1 数据预处理2.1.2 模型选择与训练2....