變分自編碼器VAE：TensorFlow實現(xiàn)細節(jié) 在圖像生成、異常檢測和表示學習等任務中，如何讓模型不僅“記住”數(shù)據(jù)，還能理解其背后的分布規(guī)律？這是現(xiàn)代深度學習面臨的核心挑戰(zhàn)之一。變分自編碼器（Variational Autoencoder, V…

微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度作為智能電網(wǎng)優(yōu)化的重要組成部分，對降低能耗、環(huán)境污染具有重要 意義。 微電網(wǎng)的發(fā)展目標既要滿足電力供應的基本需求，又要提高經(jīng)濟效益和環(huán)境保護。 對此， 提出了一種綜合考慮微電網(wǎng)系統(tǒng)運行成本和環(huán)境保護成本的并網(wǎng)模式下微…

01.微服務為什么需要契約測試 首先我介紹一下公司的情況。我們使用的是微服務架構，每個部分會負責其中的幾個微服務的研發(fā)和維護。我所在的部門維護公司的支付服務（billing），這個服務需要依賴其他部門的幾個服務。 當用戶需要支…

SparseTensor應用：高維稀疏特征建模 在當今的推薦系統(tǒng)、廣告點擊率預測和自然語言處理任務中，我們常常面對一個看似簡單卻極具挑戰(zhàn)的問題：如何高效地表示和計算那些“幾乎全是零”的數(shù)據(jù)？比如，在一個擁有上億商品的電商…

百川大模型TensorFlow生態(tài)接入建議 在當前大模型加速落地的浪潮中，如何將像百川這樣參數(shù)規(guī)模龐大、推理成本高昂的AI系統(tǒng)穩(wěn)定高效地部署到生產(chǎn)環(huán)境，已成為企業(yè)AI工程團隊的核心挑戰(zhàn)。許多團隊在完成模型訓練后才發(fā)現(xiàn)，從實驗室到線上服務之間存…

RaggedTensor實戰(zhàn)：處理變長序列數(shù)據(jù) 在自然語言處理、語音識別和事件流分析等真實場景中，數(shù)據(jù)天生就是“不整齊”的。一句話可能是“你好”，也可能是包含上百個詞的段落；一段用戶行為日志可能只有幾個時間點，也可能跨越…

單相交直交變頻仿真設計，交流電源經(jīng)過橋式不控整流再經(jīng)過橋式逆變得到不同頻率的交流電源。 在電力電子領域，單相交直交變頻技術一直是個引人入勝的研究方向。今天咱就來嘮嘮單相交直交變頻仿真設計那點事兒，其核心就是讓交流電源經(jīng)過橋式不控…

DeepSeek大模型TensorFlow訓練方案設計 在當今大規(guī)模語言模型迅猛發(fā)展的背景下，如何高效、穩(wěn)定地訓練像 DeepSeek 這類參數(shù)量達數(shù)十億甚至千億級別的模型，已成為企業(yè)級 AI 工程實踐的核心挑戰(zhàn)。盡管 PyTorch 因其靈活的動態(tài)圖機制在學術界廣受歡迎&#…