[luogu5577]算力训练】的更多相关文章

(以下以$B$为进制,$m$为幂次,$n=B^{m}$) 定义$\oplus$为$k$进制下不进位加法,$\otimes$为$\oplus$卷积 令$f_{i,j}$表示前$i$个数的$\oplus$之和为$j$的子序列数,再令$g_{i,j}=[j=0]+[j=a_{i}]$($a_{i}$为给定序列),则$f_{i}=f_{i-1}\otimes g_{i}$ 类似uoj272,但以该题复杂度计算时间复杂度显然是不对的 根据$g_{i,j}$的式子,不难发现将其做了DFT后的结果显然恰好就是…
2019年3月,百度正式发布NLP模型ERNIE,其在中文任务中全面超越BERT一度引发业界广泛关注和探讨. 今天,经过短短几个月时间,百度ERNIE再升级.发布持续学习的语义理解框架ERNIE 2.0,及基于此框架的ERNIE 2.0预训练模型.继1.0后,ERNIE英文任务方面取得全新突破,在共计16个中英文任务上超越了BERT和XLNet,取得了SOTA效果. 目前,百度ERNIE 2.0的Fine-tuning代码和英文预训练模型已开源.(Github 项目地址:https://gith…
------------恢复内容开始------------ 金磊 发自 凹非寺 量子位|公众号 QbitA 这年头,直播讲AI,真算不上什么新鲜事.但要是连职业电竞选手,都开播主讲呢?没开玩笑,是真事. 这位讲AI的主播,就是那个<星际争霸2>的虫王--IA. 然后,他讲AI的画风是这样的: 但有一说一,讲AI毕竟还是一件严谨的事儿.IA的这波操作,怕不是在搞什么噱头吧?我们不妨一同来扒一扒. 职业电竞玩家,为什么要做这么一件事? 其实,IA能够开直播讲AI,并不是没有"资本&qu…
1.图片数据集收集 共 16种 集装箱船 container ship 散货船 bulker 油船 tanker 游轮 / 客轮 / 邮轮 passenger liner 渔船 fishing boat 滚装船 Ro/Ro ship 引航船 pilot boat LNG船 LNG ship LPG船 LPG ship 公务船 / 执法船  official ship 渡轮  ferry 拖船 tug 帆船 sailing boat 工程船 engineering ship 驳船 / 内河船 /江…
转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/buxizhizhoum/p/8086230.html 环境: 系统:ubuntu 16.04 cpu:i5 gpu:gt920m memory:8g disk:SSD 256g 1.安装显卡驱动 首先需要保证电脑有满足cuda要求的显卡,ubuntu一般安装完成后都会使用集成显卡,独立显卡并没有充分利用. ubuntu安装NVIDIA驱动还涉及到和原有驱动的冲突,这部分在网上比较多,也有些坑需要踩,可以自己搜索. 安装nvida的驱…
欢迎添加华为云小助手微信(微信号:HWCloud002 或 HWCloud003),输入关键字"加群",加入华为云线上技术讨论群:输入关键字"最新活动",获取华为云最新特惠促销.华为云诸多技术大咖.特惠活动等你来撩! 作者:TommyLike 序: 在今年6月上海的KubeCon2019上,作为开源领域的积极贡献者和推进者,华为云开源了面向高性能计算的云原生批量计算平台--Volcano,寄寓助力企业算力像火山一样爆发.该项目是基于华为云容器平台大规模高性能计算应用…
一.学习NLP背景介绍:      从2019年4月份开始跟着华为云ModelArts实战营同学们一起进行了6期关于图像深度学习的学习,初步了解了关于图像标注.图像分类.物体检测,图像都目标物体检测等,基本了解了卷积神经网络(CNN)原理及相关常用模型,如:VGG16.MaxNet等.之后从9月份开始在华为云AI专家的带领指引下,对AI深度学习的另外一个重要领域:自然语言处理(NLP)的学习,到目前为止学习了:命名实体识别.文本分类.文本相似度分析.问答系统.人脸检测.在这一个多月对NLP的处理…
随着AI人工智能技术的飞速发展,相关的AI应用场景已经拓宽至各行各业.你可能想象不到的是,现在大家手上的智能手机的运算能力,甚至比美国航空航天局1969年登月计划中最先进计算机还高出几百上千万倍乃至更高. 众所周知,驱动AI发展的动力有三个要素:算法.数据.算力.其中,算法是否有创新发展难以量化跟踪,数据的巨大体量也难以计算,唯有算力可以量化.业界甚至也有言论认为AI让摩尔定律起死回生,就是因为算力的强大作用.可以说,算力是AI发展的重要基石,因为重要的AI技术突破依然必须在足够的算力基础上才能…
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BERT:用于语义理解的深度双向预训练转换器(Transformer)   鉴于最近BERT在人工智能领域特别火,但相关中文资料却很少,因此将BERT论文理论部分(1-3节)翻译成中文以方便大家后续研究. ·  摘要   本文主要介绍一个名为BERT的模型.与现有语言模型不同的是,BERT旨在通过调节所有层中的上下文来进行深度双向的预训练.因此,预训练的BERT表示可以通过另外的输出层进行调整,以创建用于广泛任务的状态模型,例如问题转换和语言参考,而无需实质的任务特定体系结构修改.   BERT…