好消息!6月13日,腾讯云数据库三篇论文再次入选数据库行业顶会SIGMOD,被SIGMOD 2022 Research Full Paper(研究类长文)收录. 本次被收录的研究成果中,新型数据结构设计.AI智能调参优化等均属于业界首次提出.腾讯云数据库多次入选SIGMOD,表明腾讯云数据库在存储.智能管控等方面的积累与前沿创新获得了国际权威认可. SIGMOD,全称数据管理国际会议(Special Interest Group on Management Of Data),是由美国计算机协会(…

[论文解读] 阿里DIEN整体代码结构 目录 [论文解读] 阿里DIEN整体代码结构 0x00 摘要 0x01 文件简介 0x02 总体架构 0x03 总体代码 0x04 模型基类 4.1 基本逻辑 4.2 模块分析 4.2.1 构建变量 4.2.2 构建embedding 4.2.3 拼接embedding 0x05 Model_DIN_V2_Gru_Vec_attGru_Neg 5.1 第一层 'rnn_1' 5.1.1 GRU 5.1.2 辅助损失 5.1.3 mask的作用 Paddin…

作者 | 王骜 来源 | Serverless 公众号 导读 ​ USENIX ATC (USENIX Annual Technical Conference) 学术会议是计算机系统领域的顶级会议,入选中国计算机协会(CCF)推荐 A 类国际会议列表:本次会议共投稿 341 篇论文,接收 64 篇,录用率 18.8%. 阿里云 Serverless 团队第一个提出在 FaaS 场景下的去中心化快速镜像分发技术,团队创作的论文被 USENIX ATC'21 录用.以下是论文核心内容解读,重点在缩短…

和 Nested Partition 有相通之处? 伯克利提出 AdaSearch:一种用于自适应搜索的逐步消除方法 在机器学习领域的诸多任务当中,我们通常希望能够立足预先给定的固定数据集找出问题的答案.然而,在某些应用场景下我们并没有先验数据可供参考 ; 相反,我们必须自行收集数据以回答那些自己感兴趣的问题.举例来说,这种情况在环境污染物监测以及人口普查类调查中就比较常见.自行收集数据的方式,使得我们能够将注意力集中在相关度最高的信息来源身上.然而,确定哪些信息来源能够生成有用的指标同样不是件…

一年一度的数据库领域顶级会议VLDB 2019于当地时间8月26日-8月30日在洛杉矶圆满落幕.在本届大会上,阿里云数据库产品团队浓墨登场,不仅有多篇论文入选Research Track和Industrial Track,为了进一步加深产学研学术交流,阿里云还在大会期间举办了“阿里之夜”交流晚宴. 8月29日晚,超200名论文作者.行业专家.来自MIT.CMU等高校的学术界资深教授.学者和产业界人士共赴“阿里之夜——Alibaba Night Networking Event“,活动空前爆满.在…

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/category/1218765 图像卷积与滤波的一些知识点 图像卷积与滤波的一些知识点zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09       之前在学习CNN的时候,有对卷积经常一些学习和整理,后来就烂尾了,现在稍微整理下,先放上来,以提醒和交流.一.线性滤波与卷积的基本概念      线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果.做法很…

ps:   这是一篇06年的文章,与今日的国内计算机行业学术圈环境简直是天翻地覆,很不错的history,值得mark下,今日的cs学术发展十号是坏不发表意见,但是history是值得对比,借鉴,思考的. 原文地址: https://www.xuebuyuan.com/3244355.html --------------------------------------------------------------------------------------- 这几天在水木CSArch版,…

* 1楼 __fastcall具体含义 在C语言中,假设我们有这样的一个函数: int function(int a,int b) 调用时只要用result = function(1,2)这样的方式就可以使用这个函数.但是,当高级语言被编译成计算机可以识别的机器码时,有一个问题就凸现出来:在CPU中,计算机没有办法知道一个函数调用需要多少个.什么样的参数,也没有硬件可以保存这些参数.也就是说,计算机不知道怎么给这个函数传递参数,传递参数的工作必须由函数调用者和函数本身来协调.为此,计算机提供了一…

字面意思理解,self attention就是计算句子中每个单词的重要程度. 1. Structure 通过流程图,我们可以看出,首先要对输入数据做Embedding 1. 在编码层,输入的word-embedding就是key,value和query,然后做self-attention得到编码层的输出.这一步就模拟了图1中的编码层,输出就可以看成图1中的h.2. 然后模拟图1中的解码层,解码层的关键是如何得到s,即用来和编码层做attention的query,我们发现,s与上个位置的真实lab…

http://3g.163.com/all/article/DM995J240511AQHO.html 选自the Gradient 作者:Sebastian Ruder 机器之心编译 计算机视觉领域常使用在 ImageNet 上预训练的模型,它们可以进一步用于目标检测.语义分割等不同的 CV 任务.而在自然语言处理领域中,我们通常只会使用预训练词嵌入向量编码词汇间的关系,因此也就没有一个能用于整体模型的预训练方法.Sebastian Ruder 表示语言模型有作为整体预训练模型的潜质,它能由浅…