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Meta 开源业界首个同时适用于图像、音频和文字的自我监督算法

Meta AI(前身为 Facebook AI,虽然已改名三个月时间,但说到 Meta 很多人还是无法第一时间反应过来)近日详细介绍了「首个高性能自我监督机器学习算法」—— data2vec,该算法可以应用于语音、图像和文本。 自我监督学习算法 —— 是一种机器通过直接观察环境进行学习的算法,而不通过由人工标记过的图像、文本、音频和其他数据源来学习,这种算法能够大大推动人工智能的发展。 从人类自身学习的角度来看,我们日常都在使用视觉和听觉等感官知觉来了解和学习身边的事物,但目前市面上普遍存在的自我监督学习算法通常只能针对某一个单独的领域(如:仅限图像、语音和文本中的一种,而不能用于所有情景),这一点也正是 data2vec 和其他自我监督算法最大的不同之处。 data2vec 提供一个能够用于语音、图像和文本的单一自我监督算法 —— 这意味着它不依赖于人工标记的数据集,而且还能够跨语音、图像和文本使用。除了这个优势以外,data2vec 与以前的算法相比,还具备经过简化的训练方式,并且在算法速度和准确性上还能够与特定模式的对手相匹配或略胜一筹。 Meta AI 为了证明这个算法的可行性...

【Kafka核心原理解析】之技术概念与架构原理

简介 Kafka起初是由LinkedIn公司采⽤Scala语⾔开发的⼀个多分区、多副本且基于ZooKeeper协调的分布式 消息系统,现已捐献给Apache基⾦会。⽬前Kafka已经定位为⼀个分布式流式处理平台,它以⾼吞吐、 可持久化、可⽔平扩展、⽀持流数据处理等多种特性被⼴泛使⽤。在0.10版本之前,Kafka主要定位是分布式、⾼吞吐、低延迟的消息引擎,平时⼯作中常⽤的消息中间件还有很多,⽐如RabbitMQ,RocketMQ等。 从0.10版本开始,Kafka提供了连接器(kafka connect)和流处理(kafka stream),定位也从消息引擎变为流式处理平台。⽬前⽐较流⾏的另⼀个流式处理平台Pulsar。Pulsar与Kafka的对⽐也被⼤家津津乐道,其⼤部分都是对⽐ Pulsar 和 Kafka 在性能、架构和特性⽅⾯的区别。 Kafka一些重要概念 Producer:消息⽣产者,向 Kafka Broker 发消息的客户端。 Consumer:消息消费者,从 Kafka Broker 取消息的客户端。 Consumer Group:消费者组(CG),消费者组内每个消...

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