CDMP认证考试包括DM基础考试和专业考试两部分。DM基础考试为必考科目，而专业考试则包括数据治理、数据建模、数据质量、元数据管理、主数据和参考数据、数据仓库和商务智能、数据集成和互操作等多个选修科目。考生需根据自己的兴趣和职业发展方向选择相应的专业考试科目。考试题型为全英文单选题，共100道题目。考生需答对6...
1. 谷歌与密苏里大学开发的Modeling Collaborator方法能通过自然文本提示高效训练视觉模型,仅需100张图像即可完成训练; 2. 该方法利用大语言模型、图像描述生成模型和视觉问答模型的协同,实现复杂概念的自动化数据标注; 3. 通过知识蒸馏和主动学习技术,Modeling Collaborator显著提高了训练效率,减少了人工标注的需求,且在实...
https://mp.weixin.qq.com/s/O3WqzrhoS84fDEOGBoHPcQ 六、 宇树科技也来玩开源了:开源Unitree G1机器人操作数据集 1. 宇树科技开源了Unitree G1机器人操作数据集,包含数据采集、学习算法、数据集和模型,并将持续更新; 2. 数据集基于HuggingFace 的LeRobot框架进行训练和测试,涵盖五种操作,如拧瓶盖、叠积木等;...
注意:尽管我们仅仅从训练集中有意生成这些统计数据,但是这些统计信息也会用于归一化的测试数据集。我们需要这样做,将测试数据集放入到与已经训练过的模型相同的分布中。 def norm(x): return (x - train_stats['mean']) / train_stats['std'] normed_train_data = norm(train_dataset) normed_test_data = ...
使用OGBL-WikiKG2数据集训练OTE模型需要超过100个小时,而如果切换到的特征传播算法,即先跑一次OTE算法,再进行REP特征传播,只需要1.7个小时就可以使模型收敛。所以REP带来了近50倍的训练效率的提升。还发现只需要正确设定score function,大部分知识图谱算法使用的特征传播算法都会有效果上的提升;不同的算法使用REP也可以...
ogbn-arixv数据集由大量的学术论文组成,论文之间的引用关系形成一张巨大的有向图,每一条有向边表示一篇论文引用另一篇论文,每一个节点提供100维简单的词向量作为节点特征。在论文引用网络中,我们已对训练集对应节点做了论文类别标注处理。本次任务希望参赛者通过已有的节点类别以及论文之间的引用关系,预测未知节点的...
2.3 特点与其他方法相比,优点就是速度快,所以可以快速分析大型数据集。 3、最大简约法(Maximum parsimony,MP): 3.1 依据基于奥卡姆(Ockham)哲学原则,这个原则认为:解释一个过程的最好理论是所需假设数目最少的那一个。 3.2 方法 计算所有可能的拓扑结构 ...
基于消息传递的并行程序可以划分为单程序多数据(Single Program Multiple Data,简称 SPMD)和多程序多数据 MPMD 两种形式。SPMD 使用一个程序来处理多个不同的数据 集以达到并行的目的。并行执行的不同程序实例处于完全对等的位置。相应的,MPMD 程 序使用不同的程序处理多个数据集,合作求解同一个问题。 SPMD 是 MPI...
shared-storage架构. 即底层一个共享存储层, 每一个节点都能够访问到所有的数据. 虽然不需要存储层面的数据同步了(交给共享存储做了), 但仍需要通过分布式锁去解决并冲突, 这仍然会影响上层读写的吞吐. 而且整个共享存储体系的网络成本肯定比 shared-nothing高很多, 导致上云之后的多主TP架构的TCO 反而比单机高不...
MapReduce文件系统:它是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。MapReduce将分为两个部分:Map(映射)和Reduce(归约)。 当你向mapreduce框架提交一个计算作业,它会首先把计算作业分成若干个map任务,然后分配到不同的节点上去执行,每一个map任务处理输入数据中的一部分,当map任务完成后,它会生成一些中间...