基于TensorRT的BERT实时自然语言理解(上) 大规模语言模型(LSLMs)如BERT.GPT-2和XL-Net为许多自然语言理解(NLU)任务带来了最先进的精准飞跃.自2018年10月发布以来,BERT1(来自Transformer的双向编码器表示)仍然是最流行的语言模型之一,并且在编写时仍能提供最先进的精准. BERT为NLU任务的准确性提供了一个飞跃,使得基于语言的高质量服务在许多行业的公司都能达到.要在生产中使用模型,除了精准之外,还需要考虑延迟等因素,这些因素会影响最终用户对服务…

基于TensorRT的BERT实时自然语言理解(下) BERT Inference with TensorRT 请参阅Python脚本bert_inference.py还有详细的Jupyter notebook BERT_TRT.ipynb在sample文件夹中进行推理过程的逐步描述和演练.在本节中,让我们回顾几个关键参数和概念,以便使用TensorRT进行推理. BERT(更具体地说是编码器层)使用以下参数来控制其操作: Batch size Sequence Length Number of…

基于TensorRT车辆实时推理优化 Optimizing NVIDIA TensorRT Conversion for Real-time Inference on Autonomous Vehicles 自动驾驶系统使用各种神经网络模型,这些模型要求在GPU上进行极其精确和高效的计算.Zoox是一家全新开发robotaxis的初创公司,充分利用了NVIDIA硬盘的高性能.节能计算功能.最近,Zoox在旧金山发布了一个一小时的全自动驾驶,详细展示了他们的AI堆栈. 与TensorFlow相比,…

汇率换算自然语言理解功能JAVA DEMO >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 欢迎转载 <<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<< 本文原地址:http://blog.csdn.net/happycx…

BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 谷歌AI语言组论文<BERT:语言理解的深度双向变换器预训练>,介绍一种新的语言表征模型BERT——来自变换器的双向编码器表征量.异于最新语言表征模型,BERT基于所有层的左.右语境来预训练深度双向表征量.BERT是首个大批句子层面和词块层面任务中取得当前最优性能的表征模型,性能超越许多使用任务特定架构的系统,刷新11项NLP任务当前最…

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基于TensorRT 3的自动驾驶快速INT8推理 Fast INT8 Inference for Autonomous Vehicles with TensorRT 3 自主驾驶需要安全性,需要一种高性能的计算解决方案来处理极其精确的传感器数据.研究人员和开发人员创建用于自动驾驶的深度神经网络(DNNs)必须优化其网络,以确保低延迟推理和能源效率.由于NVIDIA TensorRT中有了一个新的Python API,这个过程变得更加简单. Figure 1. TensorRT optimize…

我们经常在电影中看到机器和人对答如流,随着越来越多自然语言开放平台的出现,IT爱好者制作一个自己的APP或者小玩具等逐渐可以变为现实. 自然语言对话即你的APP或者你制作的工具.机器人等能够对用户输入的语音或者文字做出准确的回应. 比如,在微信公众号中,经常要求用户通过输入1.2或者其他关键字来获取相应的服务,而对于句子却无法正确理解.比如,你输入"中秋活动",这个几个字如果符合关键字的要求,那就会弹出相应的服务.但如果你输入的是"我想参加今年的中秋活动",&quo…

基于socket.io的实时在线选座系统(demo) 前言 前段时间公司做一个关于剧院的项目,遇到了这样一种情况. 在高并发多用户同时选座的情况下,假设A用户进入选座页面,正在选择座位,此时还没有提交所选择的座位. 这时B用户进入选座页面,迅速的选择了座位,提交. 而这个时候,A终于选择完毕,提交. 发现座位已经被买了. 当用户越多这样的情况越严重. 具体场景就是如此. 1.简介 本项目是基于jquery.seat-charts在线选座插件.集合socket.io,实现的实时选座系统,可应用于剧…

https://mp.weixin.qq.com/s/KPTM02-ICt72_7ZdRZIHBA 苏宁基于Spark Streaming的实时日志分析系统实践 原创: AI+落地实践 AI前线 2018-03-07 前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈. 多样化的数据.复杂的业务分析需求.系统稳定性.数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题.2018 年线上线下融合已成大势,苏宁易购提出并践行双线融合模式,提出了智…

今年微软开发者大会Build 2017上展示了一款Invoke智能音箱,受到了媒体和大众的广泛关注.近两年,不少大公司纷纷涉足该领域,使得智能音箱逐渐成为一款热门的人工智能家用电器.智能音箱的兴起也改变了人们和家用电器之间的“沟通方式”:从动手到动嘴.“播放一些周杰伦的歌”,“明天北京的天气怎么样”… 对着智能音箱说出自己想让它做的事情,这些之前在科幻电影里才会出现的桥段逐渐变成了现实.那么,智能音箱是如何听懂人类指令的呢? 智能音箱听懂人类指令的过程,其实就是语义理解的过程,可以被分解成为两个…

前提 org.springframework.core.env.Environment是当前应用运行环境的公开接口,主要包括应用程序运行环境的两个关键方面:配置文件(profiles)和属性.Environment继承自接口PropertyResolver,而PropertyResolver提供了属性访问的相关方法.这篇文章从源码的角度分析Environment的存储容器和加载流程,然后基于源码的理解给出一个生产级别的扩展. 本文较长,请用一个舒服的姿势阅读. 本文已经转移到个人博客中维护,因为…

从csdn转移过来,顺便把写过的文章改写一下转过来. 一.边缘检测算法 3D模型描边有两种方式,一种是基于图像,即在所有3D模型渲染完成一张图片后,对这张图片进行边缘检测,最后得出描边效果.一种是基于空间,即针对3D模型的三角面三个顶点构成的线条做边缘检测(注:和基于图像的边缘检测的检测方式是不同的,但都叫边缘检测).在本文中使用的是基于空间的3D模型的描边. 空间的3D模型的描边的边是有类型的,大致总结有4种:轮廓边.边界边.折缝边.材质边.其中前3种是本文认为卡通渲染所必须有的. 图1 空间…

基于TensorRT优化的Machine Translation 机器翻译系统用于将文本从一种语言翻译成另一种语言.递归神经网络(RNN)是机器翻译中最流行的深度学习解决方案之一. TensorRT机器翻译示例的一些示例包括: Neural Machine Translation (NMT) Using A Sequence To Sequence (seq2seq) Model Building An RNN Network Layer By Layer 4.1. Neural Machine…

作者|绍舒 审核&校对:岁月.佳佳 编辑&排版:雯燕 前言 消息队列是分布式互联网架构的重要基础设施,在以下场景都有着重要的应用: 应用解耦 削峰填谷 异步通知 分布式事务 大数据处理 并涉及互动直播.移动互联网&物联网,IM 实时通信.Cache 同步.日志监控等多个领域. 而本文主要围绕着商业版本的消息队列 RocketMQ,和开源版本 RocketMQ 进行比较,并结合一些实践中的场景来展示大型分布式应用的上云最佳实践. 核心能力 商业版本消息队列 RocketMQ 相比较开…

一直想基于传统图像匹配方式做一个融合Demo,也算是对上个阶段学习的一个总结. 由此,便采购了一个摄像头,在此基础上做了实时检测平面目标的特征匹配算法. 代码如下: # coding: utf-8 ''' @author: linxu @contact: 17746071609@163.com @time: 2021-07-26 上午11:54 @desc: 基于特征匹配的实时平面目标检测算法 @Ref: https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutor…

JSPatch 是一个开源项目(Github链接),只需要在项目里引入极小的引擎文件,就可以使用 JavaScript 调用任何 Objective-C 的原生接口,替换任意 Objective-C 原生方法.目前主要用于下发 JS 脚本替换原生 Objective-C 代码,实时修复线上 bug.除了实时修复线上 bug,甚至为 APP 动态添加一个模块也是可行的,不过可能会有性能问题.使用JSPatch 需要有一个后台可以下发和管理脚本,并且需要处理传输安全等部署工作.目前有一个JSPatc…

基于Node.js的实时推送 juggernaut Juggernaut 基于 Node.js 构建.为浏览器和服务器端提供一个实时的连接,可在客户端和服务器端进行数据的实时推送,适合多角色游戏.聊天以及群组协作.特性: Node.js server Ruby client Supports the following protocols: WebSocket Adobe Flash Socket ActiveX HTMLFile (IE) Server-Sent Events (Opera)…

本人在中间件研发组(主要开发RPC),近期遇到一个需求:RPC基于http协议通过netty支持文件上传下载 经过一系列的资料查找学习,终于实现了该功能 通过netty实现文件上传下载,主要在编解码时处理,具体的代码如下: ①文件上传 @Override public RPCRequest doDecodeRequest(FullHttpRequest request) { RPCRequest rpcRequest = new RPCRequest(); String biz_prefix =…

在开发项目的时候,我们为了提高速度和质量,往往不是白手起家,需要基于一定的基础上进行项目的快速开发,这样可以利用整个框架的生态基础模块,以及成熟统一的开发方式,可以极大提高我们开发的效率.本篇随笔就是介绍基于Winform开发框架或混合框架基础上进行项目的快速开发,这个主题在之前的一些随笔有一定的介绍,但是觉得都不是很全面.完整,因此本篇随笔通过一些简单的例子以及一个具体的项目案例来进行全流程的开发出来,希望读者对基于我们开发框架的开发模式有一个更深入的了解. 1.基于框架开发简单界面的过程 由…

前言: 最近一直在做数据可视化方面的工作,其中平面可视化没什么难度,毕竟已经有很多成熟的可供使用的框架,比如百度的echart.js,highcharts.js等.还有就是3D可视化了,整体来说难度也还好,通过WEBGL技术一般的可视化效果还是很好实现,如果对于WEBGL光线渲染力不从心的话直接通过three.js来做也是很方便. 其实真正困扰我开发的是可视化项目中一般会存在很多基于地图方面的开发工作,只要是涉及到地图的可视化必然会跟经纬度相关联.如果是单纯获取地图上某个特定城市或者特定点的经纬…

原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/8301 作者:李永彬 发布时间:2016-03-17 16:37:47 自然语言理解(Natural Language Understanding,NLU)以语言学为基础,融合逻辑学.心理学和计算机科学等学科,试图解决以下问题:语言究竟是怎样组织起来传输信息的?人又是怎样从一连串的语言符号中获取信息的?换种表达就是,通过语法.语义.语用的分析,获取自然语言的语义表示. 自然语言理解的结果,就是要获得一个语义表示(seman…

在不断满足当前企业客户数据集成需求的同时,DataPipeline也基于Kafka Connect 框架做了很多非常重要的提升. 1. 系统架构层面. DataPipeline引入DataPipeline Manager的概念,主要用于优化Source和Sink的全局化生命周期管理.当任务出现异常时,可以实现对目的端和全局生命周期的管理.例如,处理源端到目的端读取速率不匹配以及暂停等状态的协同. 为了加强系统的健壮性,我们把Connector任务的参数保存在ZooKeeper中,方便任务重启后读…

1.预训练模型      BERT是一个预训练的模型,那么什么是预训练呢?举例子进行简单的介绍      假设已有A训练集,先用A对网络进行预训练,在A任务上学会网络参数,然后保存以备后用,当来一个新的任务B,采取相同的网络结构,网络参数初始化的时候可以加载A学习好的参数,其他的高层参数随机初始化,之后用B任务的训练数据来训练网络,当加载的参数保持不变时,称为"frozen",当加载的参数随着B任务的训练进行不断的改变,称为“fine-tuning”,即更好地把参数进行调整使得更适合当…

概要: 随着电子商务的高速发展和普及应用,个性化推荐的推荐系统已成为一个重要研究领域. 个性化推荐算法是推荐系统中最核心的技术,在很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣,决定着是否能够推荐用户真正感兴趣的信息,而面对用户的不断提升的需求,推荐系统不仅需要正确的推荐,还要实时地根据用户的行为进行分析并推荐最新的 结果. 实时推荐系统的任务就是为每个用户,不断地.精准地推送个性化的服务,甚至到达让用户体会到推荐系统比他们更了解自己的感觉. 本文主要研究的是基于模型的协同过滤算法-ALS以及实时推…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 上一篇文章中一直围绕着CNN处理图像数据进行讲解,而CNN除了处理图像数据之外,还适用于文本分类.CNN模型首次使用在文本分类,是Yoon Kim发表的"Convolutional Neural Networks for Sentence Classification"论文中.在讲解text-CNN之前,先介绍自然语言处理和Keras对自然语言的预处理.…

道哥的第 021 篇原创 目录 一.前言 二.网关的作用 2.1 指令转发 2.2 外网通信 2.3 协议转换 2.4 设备管理 2.5 边沿计算(自动化控制) 三.网关内部进程之间的通信 3.1 网关中需要哪些进程 3.2 MQTT消息总线 3.3 Topic 的设计 3.4 与 DBUS 总线的对比 四.网关与云平台之间的通信 五.总结 一.前言 在上一篇中,我们聊了在一个嵌入式系统中,如何利用MQTT消息总线在各进程之间进行通信,文章链接:<我最喜欢的进程之间通信方式-消息总线 >. 这…

在 SharePoint 2013 上面实现一个 Timecard 应用的想法来自一个真实的需求,而实现的方案在我脑海里面盘旋已经很久了,终于这几天准备安排点儿时间将它实现出来. “ We started small, then grow up.”—Dont’know who. 需求 Timecard(打卡)应用的需求描述如下. 角色 管理员(Admin),控制可以填写的时间窗口(Time Window). 团队(Team),是被要求打卡的组织内部可管理的群体.比如,部门是一个团队,项目组也是一…

最近工作遇到一个需求,需要下载excel模板,编辑后上传解析存储到数据库.因此为了更好的理解公司框架,我就自己先用spring mvc实现了一个样例. 基础框架 之前曾经介绍过一个最简单的spring mvc的项目如何搭建,传送门在这里. 这次就基于这个工程,继续实现上传下载的小例子.需要做下面的事情: 1 增加index.html,添加form提交文件 2 引入commons-fileupload.commons-io.jxl等工具包 3 创建upload download接口 4 注入mul…

接触高通物联网框架AllJoyn不太久,但确是被深深地吸引了.在我看来,促进我深入学习的原因有三点:一.AllJoyn开源,对开源的软硬件总会有种莫名的喜爱,虽然或许不会都深入下去:二.顺应潮流,物联网虽远未普及,但已是大势所趋,高通公司在领域布局,致力于打造舒适高效的智能家居场景,推出AllJoyn软件框架,适应了发展趋势:三.文档丰富,开源软件的使用,特别是框架,若没有文档相助,相信没有多少开发人员愿意尝试,AllJoyn在这方面做得不错,日后还需做得更好.当然啦,也有些额外原因,包含高通的…