Optimization Mobile - Tendencias en Optimization Mobile 2016 #WebCongressJorge Jaramillo
Esta presentación hace parte del taller Mobile Optimization que se dictó en el #WebCongress Bogotá 2016. El taller busca mostrar las mejores prácticas de optimización Mobile y cuales son las principales tendencias del tema. AMP de Google y Instante Articles de Facebook son nuevas tecnologías que se enfocan en la experiencia desde móviles, descubrirán cada una de estas novedades. Además trataremos de temas claves como la optimización completa para sitios móviles en la era Mobilegeddon y mejorar el rendimiento la pauta desde mobile.
Contacto para dudas:
https://twitter.com/JorgeJaramillo
Los Slides solos no hablan, se manejaron como material de apoyo. Por eso, si tienen alguna duda me pueden preguntar en Twitter y con todo gusto respondo.
Otros Slides:
SERP: http://www.slideshare.net/jorgejaramillo/serp-57753876
Pinterest para empresas: http://www.slideshare.net/jorgejaramillo/pinterest-para-empresas-32558131
SEO & Social Media: http://www.slideshare.net/jorgejaramillo/seo-social-media-43639486
Introducción a Google Analytics: http://www.slideshare.net/jorgejaramillo/google-analytics-54446162
The slides from my velocity 2008 conference talk.
----
Do you want to speed up your web pages and lower you hosting bills? Do you want to do this with little or no code changes while keeping the same beautiful UI? Come and learn about 7 simple steps to put your web images on a diet. Take off (and keep off) all the bytes you put on under the stress of chasing that next killer feature.
Optimization Mobile - Tendencias en Optimization Mobile 2016 #WebCongressJorge Jaramillo
Esta presentación hace parte del taller Mobile Optimization que se dictó en el #WebCongress Bogotá 2016. El taller busca mostrar las mejores prácticas de optimización Mobile y cuales son las principales tendencias del tema. AMP de Google y Instante Articles de Facebook son nuevas tecnologías que se enfocan en la experiencia desde móviles, descubrirán cada una de estas novedades. Además trataremos de temas claves como la optimización completa para sitios móviles en la era Mobilegeddon y mejorar el rendimiento la pauta desde mobile.
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Otros Slides:
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Pinterest para empresas: http://www.slideshare.net/jorgejaramillo/pinterest-para-empresas-32558131
SEO & Social Media: http://www.slideshare.net/jorgejaramillo/seo-social-media-43639486
Introducción a Google Analytics: http://www.slideshare.net/jorgejaramillo/google-analytics-54446162
The slides from my velocity 2008 conference talk.
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Do you want to speed up your web pages and lower you hosting bills? Do you want to do this with little or no code changes while keeping the same beautiful UI? Come and learn about 7 simple steps to put your web images on a diet. Take off (and keep off) all the bytes you put on under the stress of chasing that next killer feature.
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
A Study on Decision Support System for Snow Removal Dispatch using Road Surfa...harmonylab
This study focuses on addressing the challenges associated with decision-making in winter road snow removal operations, aiming to alleviate the burden on snow removal personnel. Specifically, we propose an approach to develop a system that collects and visualizes information on road snow conditions and weather data to support decision-making by personnel. Additionally, by sharing the collected information, we aim to facilitate the sharing of premonitions about changes in decision-making among snow removal personnel, reducing the need for physical inspections.We have validated the effectiveness of the system and confirmed its efficacy.
DLゼミ: MobileOne: An Improved One millisecond Mobile Backboneharmonylab
公開URL:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Vasu_MobileOne_An_Improved_One_Millisecond_Mobile_Backbone_CVPR_2023_paper.html
出典:Vasu, Pavan Kumar Anasosalu, et al.: MobileOne: An Improved One Millisecond Mobile Backbone, Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (2023)
概要:モバイル端末向けのニューラルネットワークは多くの場合、FLOPsやパラメータ数で最適化されています。しかし、これらの最適化は実際のモバイルデバイスで実行した場合のネットワークの応答時間に相関しない場合があります。我々は昨今のニューラルネットワークの最適化のボトルネックを特定・分析し、その結果をもとにした新たな効率的なバックボーンMobileOneを設計しました。結果はMobileFormerと同等の性能を得ながら、38倍高速であり、最先端の効率性を達成しました。
DLゼミ: Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Modelsharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2307.09288.pdf
出典:Touvron Hugo, et al.: Llama 2: Open foundation and fine-tuned chat models, arXiv preprint arXiv:2307.09288 (2023)
概要:70億から700億のパラメータを持つ大規模言語モデル(LLM)の事前学習であるLlama 2を開発し、リリースしました。Llama 2-Chatと呼ばれるファインチューニングされたLLMは、対話のユースケースに最適化されています。提案モデルは、検証したほとんどのベンチマークにおいて、オープンソースのチャットモデルを凌駕しており、有用性と安全性に関する人間による評価に基づいて、クローズドソースのモデルの適切な代替となる可能性があります。コミュニティが我々の研究を基に、LLMの責任ある開発に貢献できるようにすることも目的にあります。
ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Modelsharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/abs/2210.03629
出典:Shunyu Yao, Jeffrey Zhao, Dian Yu, Nan Du, Izhak Shafran, Karthik Narasimhan, Yuan Cao : ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models, arXiv: 2210.03629 (2022)
概要:本論文では大規模言語モデルにおいて推論(Reasoning)と行動(Acting)を組合わせるprompt手法であるReActを提案した。知識集約型の推論タスク(QAタスク・事実検証タスク)と意思決定タスク(テキストゲーム、ウェブナビゲーション)でReActの性能を評価した。推論タスクにおいてReActはWikipedia APIとの対話によりChain of ThoughtのHallucinationを軽減し、意思決定タスクにおいては模倣学習や強化学習による手法を上回る性能を示した。
A Study on Estimation of Household Kerosene Consumption for Optimization of D...harmonylab
Kerosene is a very important source for heating in many areas. In cold regions of Japan, delivery companies regularly visit household oil tanks to replenish them so that they do not run out of fuel. However, it is hard to make a good delivery plan, since the delivery companies do not know how much kerosene is left in the kerosene tank. And most of the existing methods about energy consumption estimation are focused on one target. Little work has been done in kerosene consumption with many users. We present Deep learning based model to estimate the consumption and mean consumption of one time span. The model includes time series augmentation to extract more information from the time span and attention mechanism to extract inner connection between each time step. The experimental results indicate that our proposed approaches have MAE around 50L for refuel recordings and MAE around 4L for daily consumption. In order to evaluate our model in a realistic way, the estimation result is applied to an inventory routing algorithm. The result using our estimation is close to the result using real consumption data.
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
A Study on Decision Support System for Snow Removal Dispatch using Road Surfa...harmonylab
This study focuses on addressing the challenges associated with decision-making in winter road snow removal operations, aiming to alleviate the burden on snow removal personnel. Specifically, we propose an approach to develop a system that collects and visualizes information on road snow conditions and weather data to support decision-making by personnel. Additionally, by sharing the collected information, we aim to facilitate the sharing of premonitions about changes in decision-making among snow removal personnel, reducing the need for physical inspections.We have validated the effectiveness of the system and confirmed its efficacy.
DLゼミ: MobileOne: An Improved One millisecond Mobile Backboneharmonylab
公開URL:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Vasu_MobileOne_An_Improved_One_Millisecond_Mobile_Backbone_CVPR_2023_paper.html
出典:Vasu, Pavan Kumar Anasosalu, et al.: MobileOne: An Improved One Millisecond Mobile Backbone, Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (2023)
概要:モバイル端末向けのニューラルネットワークは多くの場合、FLOPsやパラメータ数で最適化されています。しかし、これらの最適化は実際のモバイルデバイスで実行した場合のネットワークの応答時間に相関しない場合があります。我々は昨今のニューラルネットワークの最適化のボトルネックを特定・分析し、その結果をもとにした新たな効率的なバックボーンMobileOneを設計しました。結果はMobileFormerと同等の性能を得ながら、38倍高速であり、最先端の効率性を達成しました。
DLゼミ: Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Modelsharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2307.09288.pdf
出典:Touvron Hugo, et al.: Llama 2: Open foundation and fine-tuned chat models, arXiv preprint arXiv:2307.09288 (2023)
概要:70億から700億のパラメータを持つ大規模言語モデル(LLM)の事前学習であるLlama 2を開発し、リリースしました。Llama 2-Chatと呼ばれるファインチューニングされたLLMは、対話のユースケースに最適化されています。提案モデルは、検証したほとんどのベンチマークにおいて、オープンソースのチャットモデルを凌駕しており、有用性と安全性に関する人間による評価に基づいて、クローズドソースのモデルの適切な代替となる可能性があります。コミュニティが我々の研究を基に、LLMの責任ある開発に貢献できるようにすることも目的にあります。
ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Modelsharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/abs/2210.03629
出典:Shunyu Yao, Jeffrey Zhao, Dian Yu, Nan Du, Izhak Shafran, Karthik Narasimhan, Yuan Cao : ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models, arXiv: 2210.03629 (2022)
概要:本論文では大規模言語モデルにおいて推論(Reasoning)と行動(Acting)を組合わせるprompt手法であるReActを提案した。知識集約型の推論タスク(QAタスク・事実検証タスク)と意思決定タスク(テキストゲーム、ウェブナビゲーション)でReActの性能を評価した。推論タスクにおいてReActはWikipedia APIとの対話によりChain of ThoughtのHallucinationを軽減し、意思決定タスクにおいては模倣学習や強化学習による手法を上回る性能を示した。
A Study on Estimation of Household Kerosene Consumption for Optimization of D...harmonylab
Kerosene is a very important source for heating in many areas. In cold regions of Japan, delivery companies regularly visit household oil tanks to replenish them so that they do not run out of fuel. However, it is hard to make a good delivery plan, since the delivery companies do not know how much kerosene is left in the kerosene tank. And most of the existing methods about energy consumption estimation are focused on one target. Little work has been done in kerosene consumption with many users. We present Deep learning based model to estimate the consumption and mean consumption of one time span. The model includes time series augmentation to extract more information from the time span and attention mechanism to extract inner connection between each time step. The experimental results indicate that our proposed approaches have MAE around 50L for refuel recordings and MAE around 4L for daily consumption. In order to evaluate our model in a realistic way, the estimation result is applied to an inventory routing algorithm. The result using our estimation is close to the result using real consumption data.
4. テーマパーク問題
[Kawamura 2003]
• 時間経過に従ってユーザがテーマパーク内に入場してくる
• 個々のユーザのスケジュールをどう調整するか?
• マルチエージェントによる定義
• N: 全ユーザ数
• λ:到着率
A A – 1ステップに平均λ人入り口に到着
R R ユーザ
• M:訪問予定のアトラクション数
R
– 訪問するアトラクションをM個
R R ランダムに与えられる
• I :プランを I ステップごとに更新
Et Ex
サービス施設i
• Si: サービス時間
A,B,Dに行きたい – サービスを受け始めてから
Siステップでサービスを受け終わる
訪問順序(プラン) • Wi:窓口数
提示 – 同時にWi人のユーザにサービスを
ユーザ サービス施設 提供できる
5. プラン作成
• テーマパーク問題の目的
– ユーザの平均滞在時間の最小化
– 滞在時間=サービスを受ける時間+待ち時間+移動時間
• プラン作成
– 個々のユーザの滞在時間の最小化→全体の効率化
→方法 : 移動時間+予測待ち時間が短いプランを作成
• 予測待ち時間
– 待ち行列が発生→時間によって異なるコスト
• 時間依存のコストの特徴
– プランの部分的な改良が困難(部分コストを定義できない)
A B C D … A C B D …
アトラクションB,Cの所要時間が減っても
D以降への予測到着時刻が変わるため
アトラクションB,Cのみを見て評価はできない
6. 従来手法
① A {a1 , a2 , an } A :行く予定のアトラクション集合
② a1 an を含む順列をランダムにm個作成
P Pm とする
1 P :プラン
P arg min f ( Pi ) f (P ) :プランPの全行程での
Pi 移動時間+予測待ち時間
f(Pi)
P1 A D B Exit 500
ABD P2 A B D Exit 300
: : :
Pm D A B Exit 400
全プランn!通りに対しm個のプランの比較では不十分な可能性
7. 提案手法
訪問予定のアトラクション数が小さいときは従来手法でも精度の良い解
→ユーザの訪問予定のアトラクション数が大きい間は以下の手法
① A {a1 , a2 , an } A :行く予定のアトラクション
P t t c n nc P :プラン
② j arg min time(n, t , ai ) st i tc :現在時刻
i nc :現在地
③ push ( P, a j )
t t time(a j ) 時刻 t において施設 n
n aj を出発したとき
A A aj time(t , n, a ) : アトラクション a のサービスが
終わるまでにかかる時間
④ if ( A ) 終了 else
②へ
st i :aiのサービス時間
ABD A B D 待ち時間+移動時間を比較
D からどこに行くかを決める
8. 実験設定
テーマパーク
Et A A
Ex R R R A 入口 or 出口
A R R R A アトラクション (アトラクション数10)
A R R R A
道路
A A A
サービス施設
S(A) 280|290|300|310|320 (アトラクションのサービス時間)
W(A) 15 (アトラクションの窓口数)
S(R) 200 (道路のサービス時間)
W(R) ∞ (道路の窓口数)
ユーザ 異なる混雑の度合いでプランの調整効果を比較する
(N , λ) (1000,0.1)(1500,0.15)(2000,0.2) (全ユーザ数,到着率)
M 8 (訪問アトラクション数)
I 300 (プランインターバル)