
为什么Python可以处理任意长度的整数运算——Python原理详解
在做LeetCode题目的时候,有一类题目是关于大数运算的。比如,全排列计算或者组合运算,在使用C语言或者Java代码解决这类问题的时候都会遇到变量数值超过阈值的情况。一般来说需要自己构造字符串数组或者是其它数组来存储超过长度的数值。但是,使用Python语言处理这类问题时候却毫无压力,这类题目的计算不会有任何问题。本文将从Python底层实现解释这个问题。
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在做LeetCode题目的时候,有一类题目是关于大数运算的。比如,全排列计算或者组合运算,在使用C语言或者Java代码解决这类问题的时候都会遇到变量数值超过阈值的情况。一般来说需要自己构造字符串数组或者是其它数组来存储超过长度的数值。但是,使用Python语言处理这类问题时候却毫无压力,这类题目的计算不会有任何问题。本文将从Python底层实现解释这个问题。
苹果刚刚发布了一个全新的机器学习矿机MLX,这是一个类似NumPy数组的框架,目的是可以在苹果的芯片上更加高效地运行各种机器学习模型,当然最主要的目的是大模型。

昨天,开源AI模型领域迎来一个重磅玩家,MosaicML发布MPT-7B系列模型,根据官方宣布的测试结果,MPT-7B的水平与MetaAI发布的LLaMA-7B水平差不多,属于当前开源领域最强大的模型。最重要的是,MPT-7B系列中有一个可以支持最多65k上下文输入的开源模型,比GPT-4的32k还高!应该是目前最长的!

C语言的编程与Java和Python有所差别。C语言的开发环境的搭建与其它也有所不同。本文主要是针对初学者提供一个C语言开发环境的搭建指南。

大语言模型(Large Language Model,LLM)是近几年进展最大的AI模型。早期的深度学习架构语言模型以RNN为主,现在则基本上转成了Transformer的架构。尽管如此,Transformer本身也是有着不同的区别。而本文是大语言模型系列中的一篇,主要介绍RNN模型与Transformer之间的区别。

在高性能计算(HPC)、人工智能(AI)、和数据分析等领域,图形处理器(GPUs)正在发挥越来越重要的作用。其中,NVIDIA的 A100尤为引人注目。这是英伟达最强大的显卡处理器,也是当前使用最广泛大模型训练用的显卡。本文主要是各大企业最新的2023年9月份拥有的显卡数量统计。

为了提高AI模型的推理速度,降低在不同GPU硬件部署的成本,Meta AI研究人员在昨天发布了一个全新的AI推理引擎AITemplate(AIT),该引擎是一个Python框架,它在各种广泛使用的人工智能模型(如卷积神经网络、变换器和扩散器)上提供接近硬件原生的Tensor Core(英伟达GPU)和Matrix Core(AMD GPU)性能。

刚刚,StabilityAI宣布Stable Diffusion2.1发布。距离Stable Diffusion2.0大版本发布刚2个星期,2.1版本就发布了,2.1版本有诸多改进功能。

Visual Studio Code简称VS Code,是由微软开发的跨平台免费开源的源代码编辑器。相比较Eclipse、PyCharm等软件,它很轻量,并不太像一个完整的IDE(Integrated Development Environment,集成开发环境)。但是,由于其轻量、快速、第三方扩展生态强大等原因,在2015年推出之后就迅速发展成为最受欢迎的开发环境。2019年的Stack Overflow的开发者调查中名列第一,使用占比月50.7%。

腾讯AI Lab去年四月成立,今年是首次参加ICML,共计四篇文章被录取,位居国内企业前列。此次团队由机器学习和大数据领域的专家、腾讯AI Lab主任张潼博士带领到场交流学习,张潼博士还担任了本届ICML领域主席。在本次130人的主席团队中,华人不超过10位,内地仅有腾讯AI Lab、清华大学和微软研究院三家机构。

Llama3是MetaAI开源的最新一代大语言模型。一发布就引起了全球AI大模型领域的广泛关注。这是MetaAI开源的第三代大语言模型,也是当前最强的开源模型。但相比较第一代和第二代的Llama模型,Llama3的升级之处有哪些?本文以图表的方式总结Llama3的升级之处。

Pandas和NumPy是Python数据科学领域中最基础的两个库,他们都可以读取大量的数据并对数据做计算等处理。有很多的操作他们都能做。那么,这两个Python库在数据处理的性能上有什么差别呢?今天在Reddit上看到一个有意思的讨论和大家分享一下。

Batch Normalization(BN)是深度学习领域最重要的技巧之一,最早由Google的研究人员提出。这个技术可以大大提高深度学习网络的收敛速度。简单来说,BN就是将每一层网络进行归一化,就可以提高整个网络的训练速度,并打乱训练数据,提升精度。但是,BN的使用可以在很多地方,很多人最大的困惑是放在激活函数之前还是激活函数之后使用,著名机器学习领域的博主Santiago总结了这部分需要注意的内容。

现代软件企业中,SaaS服务提供商是最值得注意的企业。因为SaaS行业规模大利润高,也是最有前景的一类企业。但是,国内市场因为很多因素导致SaaS的规模和空间都比较低。本文梳理一下全球最大的10个SaaS服务提供商,供大家参考。

Cornell Tech开源了LLMTune,这是一个可以在消费级显卡上微调大模型的框架,经过测试,可以在48G显存的显卡上微调4bit的650亿参数的LLaMA模型!

本文是Effective Java第三版笔记的第七个之消除过期的对象引用,Item 7: Eliminate obsolete object references