写在前面 Serverless + 大模型推理，有什么难的？ 在传统的serverless架构中（如 AWS Lambda、Google Cloud Functions），系统设计的核心诉求是： 快速启动、短暂执行、高并发调度，主要针对 CPU-bound 轻量计算任务。 比如调用一个图像压缩函数、一个用户注册校验、一个数据库查询包装器等，这类请求大多数只需几百毫秒甚至几十毫秒，CPU 足够胜任。 但当我们把同样的「serverless」理念搬到大模型推理场景时，立刻面临三重冲击： ...
欢迎引用 🎉
递归神经网络 简单的神经网络由三部分组成：输入，隐藏层，输出 深度神经网络（DNN）一般是增加隐藏层的数量。 递归神经网络（RNN）更加关注的是隐藏层中每个神经元在时间上的成长与进步。 ...
多臂老虎机问题(MAB) 符号&问题定义 大写斜体表示随机变量，例如$A, R, A_t, R_t$ 小写字母表示这些随机变量的实现，例如$a, r, a_t, r_t, Pr${$A_t=a_t$} 花体，区间等表示集合，例如$\mathcal{A}, [0, 1], \mathbb{N}$ Given: a set of k actions, $\mathcal{A}$, number of rounds T. Repeat for t in T rounds: ...
记录一些基础方法 时间序列 可视化三种时间序列 Brownian motion (stochastic process) Lorenz attractor (chaotic system) Lotka-Volterra system (deterministic system of differential equations) 随机过程是一种非确定性的过程，即其未来状态依赖于概率分布，无法通过确定的数学公式精确预测。布朗运动（Brownian Motion）是一种典型的随机过程，常见于金融市场、分子扩散等领域。 混沌系统是一类确定性但不可预测的系统，即尽管系统是由确定性的方程描述的，但对初始条件极其敏感，导致长期行为难以预测。洛伦兹系统（Lorenz System）是一个经典的混沌系统，最早由 Edward Lorenz 研究气象现象时提出。其特征包括： 由确定性方程控制（如微分方程）。 对初始条件极其敏感（“蝴蝶效应”）。 具有某种结构（如吸引子），但长期行为是不可预测的。 确定性系统是完全由数学规则或方程所控制的系统，即 如果初始条件相同，每次运行都会得到相同的结果。洛特卡-沃尔泰拉（Lotka-Volterra）方程描述了捕食者（如狼）和被捕食者（如兔子）种群的动态变化。这类系统的特征包括： 未来状态由当前状态唯一决定。 没有随机性，系统演化完全可预测。 在生物学、物理学、化学等领域有广泛应用。 数据填充技术 这主要用于处理时间序列上的缺失值，主要有三种方法 ...