1. 数据流体系结构风格

（1）批处理体系结构风格：每个处理步骤是一个独立的程序，每一步必须在前一步结束后才能开始，且数据必须是完整，以整体的方式传递。

（2）管道和过滤器：把系统分为几个序贯地处理步骤，每个步骤之间通过数据流连接，一个步骤的输出是另一个步骤的输入，每个处理步骤都有输入和输出。

机器之心专栏

作者：kerlomz

网上关于验证码识别的开源项目众多，但大多是学术型文章或者仅仅是一个测试 demo，那么企业级的验证码识别究竟是怎样的呢？

1. 前言

网上关于验证么识别的开源项目众多，但大多是学术型文章或者仅仅是一个测试 demo，那么企业级的验证码识别究竟是怎样的呢？前方高能预警，这是一个生产水准的验证码识别项目，笔者可以向你们保证，它一定会是各位所见过的文章中最实用的，你甚至可以不需要懂代码写代码就能轻松使用它训练一个 99 识别率的模型。这才是企业级应该有的样子：算法开发负责框架，训练只需要一个实习生。不仅操作上简单，在可用性和稳定性上也是经得起考验。性能上，笔者使用腾讯云 1 核 1G 的机器测试：单次识别平均在 12ms 左右，再也不需要 GPU 部署了，CPU 一样可以日调百万。

在数据驱动日益深化的今天，不再仅仅是一场场绿茵场上的较量，更是算法、模型与实时数据之间的较量。如何通过软件系统分析赛果，已成为业界持续探讨的话题。以当前热议的“WorldLiveBall”系统为例，其背后的解析框架正是典型代表——结合了统计建模、动态状态演化与机器学习机制的预估引擎。

本文将从结构视角出发，系统拆解分析软件中的“胜负分析系统”，解析其在建模理念与系统流程上的独特之处。

深度学习视频理解（分类识别）算法梳理

视频理解是计算机视觉中重要的研究，之前一直都在做图像相关的工作，没有了解过视频相关的算法，这里梳理一下视频理解相关的算法综述逻辑。

2024年是大型语言模型(llm)的快速发展的一年，对于大语言模型的训练一个重要的方法是对齐方法，它包括使用人类样本的监督微调(SFT)和依赖人类偏好的人类反馈强化学习(RLHF)。这些方法在llm中发挥了至关重要的作用，但是对齐方法对人工注释数据有的大量需求。这一挑战使得微调成为一个充满活力的研究领域，研究人员积极致力于开发能够有效利用人类数据的方法。

加州大学最近的一项研究介绍了一种名为SPIN(Self Play fIne tuNing)的新技术。SPIN从AlphaGo Zero和AlphaZero等游戏中成功的自我对弈机制中汲取灵感。它能够使LLM参与自我游戏的能力。这消除了对专业注释者的需求，无论是人类还是更高级的模型(如GPT-4)。SPIN涉及训练一个新的语言模型，并通过一系列迭代来区分它自己生成的响应和人类生成的响应。最终目标是开发得到一种语言模型，使其产生的反应与人类产生的反应没有区别。

机器之心报道

机器之心编辑部

Ubiquant团队 投稿

量子位 | 公众号 QbitAI

基于GCN和DGL实现的图上 node 分类, 值得一看!!!

咋滴？一看俺发带货就不乐意了嘛…..

别骂俺，点进去看看就知道俺是一个多么有良心的博主了

行啦，俺知道俺不是一个合格的带货博主，俺还是乖乖的跟大家讲讲俺仅有的一点芝士吧~

我想想咋接入主题尼？

那么，俺今天主要就讲三点…

好了，讲完了，谢谢！

专注讲解一个完整的、独立的Decoder架构（比如在GPT这类纯Decoder模型中）。这次用最直白的语言和具体数字例子，追踪一个词向量从输入到输出的全过程。

任务： 用Decoder生成句子 "我很开心"，我们观察它如何生成 "开心" 这个词。