Vitalik详解Binius:基于二进制字段的高效证明系统

计算机通过将较大的数字表示为0和1的序列来进行算术运算,并在这些bit之上构建「电路」来计算加法和乘法等运算。计算机特别针对16位、32位和64位整数进行了优化。例如,2的64次方-2的32次方+1和2的31次方-1,选择它们不仅是因为它们符合这些界限,还因为它们与这些界限很吻合:...

python格式化输出:%s和format()用法比较

1)当使用的f的时候,不管你传入的数字有几个小数位,最终都将返回一个六位数的小数,这个问题源自c语言,你也不用管,自己知道就行。2)当使用f的时候,可以传入整数;当使用d的时候,就只能传入整数,而不能传入小数。②使用%s完成浮点数填充,保留2位有效数字;a='%.2f'%(3.1415)display(a)结果如下...

Python数据分析之scikit-learn与数据预处理

(1)数字编码整数编码是指对离散型属性以整数来标识,例如色泽这一特征中,以整数“0”标识“男款”,整数“1”标识“女款”。sklearn中提供了LabelEncoder和OrdinalEncoder两个类用以实现对数据的不同取值以数字标识。LabelEncoder和OrdinalEncoder会自动根据提供的训练数据进行统计,分别对每个特征属性从0开始编码,不同的是...

后Python时代, Julia告诉你速度和灵活性真的都可以有

首先对于整型(Integers),默认精度大小取决于用户使用的操作系统(OS)或者CPU,常见的就是Int32与Int64两种整数类型,而对于Int类型来说,它代表的类型也默认成你的系统支持位宽(bitwidth),用如下代码可以检查当前Julia环境整型的默认位宽:julia>usingSysJulia>Sys.WORD_SIZE64同时在不进行特别指定...

面向联邦学习的模型测试和调优怎么整?这篇三万字长文给你答案...

一个模型的具体启动过程是由应用程序的所有者设定的,通常与模型的训练方式无关。大多数关注联邦学习问题的研究人员可能很少有机会直接参与生产型联邦学习系统的部署,也没有机会接触到数以百万计的真实世界应用场景中的设备群(客户端集合)。这就导致了现阶段研究中实际环境与模拟实验之间的关键区别:在模拟实验中总是...

我把ML 模型编译成 C 后,速度竟提升了 1000 倍!

但这个神经网络不仅仅是用浮点数构建的(www.e993.com)2024年11月16日。Karpathy使用了Value,为什么呢?表达式生成器前面我曾说过表达式图生成器是micrograd的三个组件之一。表达式生成器使用起来就像是在Python中通过一种稍微复杂的方法进行数学计算:为了方便使用,Value类甚至实现了__add__等所有的运算方法,看起来与普通的Python...

GPT现状:OpenAI创始成员揭秘大模型内部原理

其他三个阶段是微调阶段,更多地遵循少量GPU和数小时或数天的路线。那么让我们来看看实现基础模型的预训练阶段。首先,我们要收集大量数据。这是我们称之为数据混合的示例,该示例来自Meta发布的这篇论文,他们发布了这个Llama基础模型。可以大致看到进入这些集合的数据集的种类,我们有commoncrawl这只是一...

两万字长文,史上最全 C++ 年度总结!

但与之相对应的,Modules也是C++20四大特性(Modules、Coroutines、Concepts和Ranges)中被各个编译器支持地最慢、最不完善的一个特性。我们在本节中会先对Modules语法做一个简单的介绍、之后会介绍Modules在编译器、构建系统及其他工具中的支持情况,再对Modules的未来做一个展望。(1)语法简介Modules...

强化学习算法DeepCube,机器自行解决复杂魔方问题

十分遗憾,尽管三阶魔方已经有54年的历史了,这个问题依然没有答案。只有在2010年,Google的研究小组证明,解决任何魔方状态所需的最小移动量为20,该数字也称为‘上帝之数’。当然,这只是一个平均数字,最佳解决方案可能要短一些,也就是说,复原很多魔方平均需要20步移动,但某个状态可能不需要任何移动(已复原状态)。

Julia 1.0 正式发布,这是新出炉的一份简单中文教程

其它的平台也有支持,例如Jetbrain的各个IDE都可以使用由@考古学家千里冰封等开发的插件。VScode也有Julia插件,以及Vim也是有支持的。但是他们都还没有支持逐行执行和单独执行某一块代码的功能,这对于本身被设计得很像Mathematica的Julia来说没有执行一个cell的支持开发起来会时常被JIT的预...