- Transformer架构的推理瓶颈与突破
2501_90976089
深度学习人工智能
详细分析:核心观点:Transformer架构虽然强大,但其全局注意力机制在推理阶段导致极高的内存和计算成本,尤其是KV缓存机制虽然减少了计算成本,却大幅增加了内存需求,成为模型运行的主要瓶颈。详细分析:Transformer架构确实在自然语言处理领域取得了巨大成功,但其全局注意力机制在推理阶段带来了显著的内存和计算成本问题。让我们深入探讨一下这个问题的核心。首先,Transformer的全局注意
- 达梦数据库-学习-21-某表的空间占用过大处理过程
阳光九叶草LZL
#达梦数据库-DM-日常学习数据库学习运维linuxsql
目录一、环境信息二、介绍三、优化过程1、类型映射2、表结构3、计算4、为什么不直接删除数据5、重建表四、分析总结五、建议及改进一、环境信息名称值CPU12thGenIntel(R)Core(TM)i7-12700H操作系统CentOSLinuxrelease7.9.2009(Core)内存4G逻辑核数2DM版本1DMDatabaseServer64V82DBVersion:0x7000c30313
- 揭开区块链交易费用优化的秘密——构建高效的MySQL架构
墨夶
数据库学习资料1区块链mysql架构
在区块链技术日益普及的今天,随着交易量的增长,交易费用成为了用户和开发者关注的核心问题之一。特别是在以太坊这样的平台上,智能合约的执行需要消耗Gas费用来支付计算资源,而这些费用直接关系到用户的成本。因此,设计一个能够有效降低区块链交易费用的MySQL架构变得至关重要。本文将深入探讨如何通过优化数据库结构、减少不必要的链上操作以及利用分布式技术栈来实现这一目标。跟随我们的脚步,一起探索这个既具挑战
- 【网络安全入门】学习网络安全必须知道的100 个网络基础知识
baimao__沧海
网络web安全学习网络基础安全网络安全
什么是链接?链接是指两个设备之间的连接。它包括用于一个设备能够与另一个设备通信的电缆类型和协议。2OSI参考模型的层次是什么?有7个OSI层:物理层,数据链路层,网络层,传输层,会话层,表示层和应用层。3什么是骨干网?骨干网络是集中的基础设施,旨在将不同的路由和数据分发到各种网络。它还处理带宽管理和各种通道。4什么是LAN?LAN是局域网的缩写。它是指计算机与位于小物理位置的其他网络设备之间的连接
- 什么是互联网骨干网,它是怎样工作的
PAINzw
服务器tcp/ip安全网络互联
什么是互联网骨干网,它是怎样工作的遨游世界对很多人来说是个美好的梦想,对数据包,却是再平常不过的事情,例如当你坐在家中打开美国的一个站点时,网站数据包正迅速经过多个城市的路由器和海底光缆,才能够送达硅谷的一个服务器在这个过程中,不可忽视的就是交织成因特网的众多骨干网互联网会产生大量的计算机到计算机的流量,要确保所有流量都可以在世界上任何地方之间传输,就需要大量汇聚的高速网络,这些网络统称为互联网骨
- 算力创新驱动高质量发展新图景
智能计算研究中心
其他
内容概要算力作为数字经济的核心生产要素,正在重构全球产业竞争格局。当前,量子计算突破物理极限、边缘计算释放实时价值、异构计算优化资源效能的技术创新,推动算力经济规模突破2万亿元,成为高质量发展的数字基座。工业互联网的实时控制需求驱动边缘计算向毫秒级响应演进,而"东数西算"工程通过构建跨区域算力调度网络,实现了数据要素的空间化配置。算力标准体系与安全防护机制的建设,则为智能算力网络的普惠化服务提供了
- 算法安全优化与跨场景应用实践
智能计算研究中心
其他
内容概要《算法安全优化与跨场景应用实践》系统梳理了多模态算法在复杂场景下的协同优化路径。通过对比分析联邦学习、生成对抗网络(GAN)及量子算法的技术特性,本书构建了覆盖金融、医疗、交通等领域的跨行业解决方案框架。例如,联邦学习通过分布式模型训练机制,在保障数据隐私的前提下提升金融风控模型的泛化能力;而量子算法则借助并行计算优势,显著降低高频交易场景下的风险预测延迟。技术类别典型应用场景优化方向安全
- 大模型在边缘部署可行吗?一文解析边缘AI的落地路径
moppol
人工智能云计算
引言:边缘AI的热潮随着人工智能技术的不断突破,尤其是在大语言模型(LLM)、计算机视觉、语音识别等领域的广泛应用,越来越多的企业和开发者开始关注“边缘AI”的潜力。传统AI部署依赖云端资源,虽然计算能力强大,但在隐私保护、延迟控制和带宽资源方面存在诸多限制。随着5G和边缘计算技术的发展,将AI模型部署在靠近终端设备的边缘节点成为新趋势。边缘AI的关键挑战之一,是如何在资源受限的设备上部署和运行大
- IaaS、PaaS、SaaS 是什么?一文看懂云计算的三种服务模式
moppol
云计算paas云原生
在上一篇中,我们初步了解了“云计算”这一技术是如何通过互联网将计算资源以服务的形式提供给用户的。今天,我们进一步深入云计算的核心:服务模式。你可能经常听到IaaS、PaaS、SaaS这三个词。它们代表着三种不同层级的云服务,涵盖了从基础资源到最终应用的完整路径。本文将用通俗易懂的语言,带你全面理解这三种模式的定义、特点、应用场景以及它们之间的区别。一、什么是IaaS(基础设施即服务)IaaS(In
- Python数据可视化:从脚本到海报级图表
赛卡
python信息可视化matplotlibplotlyseaborn数据可视化
Python数据可视化:从脚本到海报级图表引言在数据分析和科学计算领域,Python是一种强大且灵活的工具。本文将带您了解如何使用Python进行数据可视化,从简单的脚本到生成高质量的海报级图表。我们将重点介绍如何使用Matplotlib库来创建、保存和优化图表,以便在各种场景下使用。文章还介绍了Seaborn,Plotly,Bokeh,Altair,Pygal等绘图库。Python脚本与数据可视
- Python在糖尿病分类问题上寻找具有最佳 ROC AUC 分数和 PR AUC 分数(决策树、逻辑回归、KNN、SVM)
啥都鼓捣的小yao
机器学习python分类决策树逻辑回归支持向量机机器学习
Python在糖尿病分类问题上寻找具有最佳ROCAUC分数和PRAUC分数(决策树、逻辑回归、KNN、SVM)问题模板解题思路1.导入必要的库2.加载数据3.划分训练集和测试集4.数据预处理5.定义算法及其参数6.存储算法和对应指标7.训练模型并计算指标8.找出最佳算法9.输出结果代码问题我们建议您使用4种不同的算法来解决糖尿病数据集上的二元分类问题:DecisionTree(1)Logistic
- 什么是AI大模型?看完这篇就足够了,一文读懂大模型的基本概念
AGI大模型学习
人工智能AgentAI大模型语言模型大模型大模型入门大模型学习
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的基本概念出发,对大模型领域容易混淆的相关概念进行区分,并就大模型的发展历程、特点和分类、泛化与微调进行了详细解读,供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。本文目录如下:·大模型的定义·大模型相关概念区分·大模型的发展历程·大模型的特点·大模型的分类·大模型的泛化与微调1.大模型的定义大模型是指具有大规模参数和复杂计算结
- 【ELGC-Net】用于遥感变化检测的高效局部-全局上下文聚合(IEEE TGRS收录)
及时行樂樂樂
changedetection论文阅读计算机视觉深度学习
摘要现有的CNN和基于Transformer的框架往往难以准确的分割语义变化区域。且,基于标准自注意力的Transformer方法对图像分辨率存在二次计算复杂度,使得在训练数据有限的CD任务种不太实用。为此,提出孪生的高效变化检测框架ELGC-Net,利用丰富的上下文信息来精确分割变化区域,同时减少模型的大小。ELGC-Net包含一个孪生编码器、融合模块和一个解码器。编码器:引入一个Efficie
- YOLO 的 data.yaml 配置文件路径解析
Wiktok
YOLOYOLO机器学习深度学习
在YOLO的data.yaml配置文件中,训练图像路径前加../是为了表示相对路径。相对路径的含义../表示返回当前目录的上一级目录。这种路径配置方式使得项目结构更加灵活,方便在不同环境下迁移项目。为什么使用相对路径?灵活性:使用相对路径可以避免硬编码绝对路径,使得项目在不同机器或目录结构下更容易复用。可移植性:如果项目需要在不同的计算机或环境中运行,使用相对路径可以减少因路径变化带来的问题。示例
- 微调中的量化技术
CarlowZJ
AI开发量化技术
一、概念讲解1.什么是量化技术?量化技术是指将模型参数从高精度(如32位浮点数)转换为低精度(如8位或4位整数)的过程。通过量化,可以显著减少模型的存储需求和计算量,同时保持模型性能。2.量化技术的优势内存效率:减少模型的内存占用,适合在资源受限的环境中运行。计算效率:减少计算量,加速推理过程。能效提升:降低功耗,适合在移动设备或嵌入式系统上部署。3.量化的类型后训练量化(Post-Trainin
- 探索 Python 的 functools 模块:缓存、属性缓存与 LRU 缓存
lisw05
pythonpython缓存spring
李升伟编译Python的functools模块是函数式编程爱好者的宝库,提供了许多工具来提升代码的效率和优雅性。本文将深入探讨三个强大的函数——cache、cached_property和lru_cache,它们通过存储昂贵计算的结果来优化性能。无论是加速递归算法还是简化基于类的计算,这些工具都能满足需求。让我们通过清晰的解释和实际示例逐一探索。1.cache:简单无界的记忆化cache装饰器是一
- 《Python数据科学零基础一本通》 作者:洪锦魁 二、三章(示例+课后习题)
树扇风吹云起
我啃的python书python编程语言
Python数据科学零基础一本通作者:洪锦魁第二章认识变量与基本数学运算2-3认识程序的意义程序实例ch2_1.py:2-4认识注释的意义程序实例ch2_2.py:2-11Python的断行2-11-1一行有多个语句程序实例ch2_3.py:2-11-2将一个语句分成多行程序实例ch2_4.py:2-12专题——复利计算/计算圆面积与圆周长2-12-1银行存款复利的计算程序实例ch2_5.py:2
- 吹尽黄沙始见金,历述CPU架构与工艺
清海风缘
CPU制造ibm编译器产品存储任务
吹尽黄沙始见金,历述CPU架构与工艺【编者按】这篇文章的作者叫濮元恺,是兰州一个正在上高二的学生。他利用寒假的时间写出了这篇稿件,确实让人惊讶和钦佩。姑且不论他的观点是否正确,单是组织这么多内容对于一个高中生来说,就属相当不易。我们企盼着小濮在未来的日子中,继续关注IT业,关注计算机产品,关注走进中关村网站。四十多年前,Intel的创始人戈登摩尔(GordonMoore)通过长期的对比,研究后发现
- 设计模式 --- 访问者模式
浅陌sss
设计模式设计模式
访问者模式是一种行为设计模式,它允许在不改变对象结构的前提下,定义作用于这些对象元素的新操作。优点:1.符合开闭原则:新增操作只需添加新的访问者类,无需修改现有对象结构。2.操作逻辑集中管理:将相关操作聚合在同一个访问者中,避免代码分散。3.支持跨对象计算:通过遍历对象结构,实现跨元素的全局计算。4.增强代码可读性:操作逻辑与数据结构分离,代码结构更易维护。如渲染、战斗伤害、AI决策等不同模块的代
- Java集合框架基础知识详解 Java Collections Framework Basics
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介Java集合框架(CollectionFramework)是Java中用于存放、管理和访问数据的一个重要组成部分。在许多开发场景下都需要用到集合框架,比如数据库处理、业务逻辑处理、GUI编程等。本教程将带领读者了解Java集合框架的一些基础知识以及如何正确地使用它。在学习完本文后,读者将对Java集合框架有更深刻的理解并掌握其应用技巧。2.基本概念和术语首先,让
- 使用pip安装OpenCV2
EiyMobile
pipopencv人工智能
OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个广泛使用的计算机视觉库,它提供了用于处理图像和视频的函数和工具。本文将介绍如何使用pip安装OpenCV2,以及如何在Python中使用OpenCV2进行图像处理和分析。下面是安装OpenCV2的步骤:第一步:安装pip如果你还没有安装pip,可以通过以下步骤安装pip:打开命令行界面(如Windows的命令提示符
- Python中cv2 (OpenCV, opencv-python)库的安装、使用方法demo最新详细教程
猫头虎
#Python专栏pythonopencv开发语言计算机视觉pipnumpymatplotlib
Python中cv2(OpenCV,opencv-python)库的安装、使用方法demo最新详细教程摘要本文将介绍如何在Python环境中安装和使用OpenCV库(cv2)。OpenCV是一个开源的计算机视觉库,广泛应用于图像处理、视频分析、机器学习等领域。我们将详细讲解OpenCV库的安装步骤、常见问题解答,以及一个简单的使用示例,帮助读者快速上手PythonOpenCV安装、cv2图像处理、
- CompletableFuture 使用详解
Awen&
javaspringcloudmybatisspringboot
CompletableFuture使用详解1.简介CompletableFuture是Java8中的一个类,提供了一种更为简洁和灵活的方式来处理异步任务和并发编程。它可以用于启动异步计算,处理计算完成后的结果,组合多个计算,以及处理异常等。主要使用场景异步计算:用于异步执行任务而不阻塞主线程。并发任务管理:处理多个并发任务,并协调它们的结果。复杂的异步流程:处理多个阶段的计算,每个阶段的结果依赖于
- Java中的异步编程:使用CompletableFuture
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术在Java中进行异步编程一直是一种困难甚至不可能的事情。由于各种历史原因、一些被遗忘的实现细节、线程池等问题导致了编写异步代码的困难和复杂性。最近的OpenJDK版本引入了一个新特性——CompletableFuture,它提供了一个全新的并发模型——ReactiveStreams,用于编写响应式异步流处理的代码,可以让异步代码变得更加简洁、易读和可维护。本文将会介绍J
- 《深度剖析分布式软总线:软时钟与时间同步机制探秘》
程序猿阿伟
分布式
在分布式系统不断发展的进程中,设备间的协同合作变得愈发紧密和复杂。为了确保各个设备在协同工作时能够有条不紊地进行,就像一场精准的交响乐演出,每个乐器都要在正确的时间奏响音符,分布式软总线中的软时钟与时间同步机制应运而生,并且发挥着举足轻重的核心作用。分布式系统,从本质上来说,是由多个通过高速通信网络连接的计算机节点组成的集合。在这个庞大的系统里,各个节点都有自己独立的硬件和软件环境,它们通过相互传
- 手把手教程!用Spring Boot打造AI应用,源码+课件全开源
hweiyu00
分享人工智能springboot
概述最近AI大模型火出天际,但很多开发者还在观望?别慌!这次带来保姆级实战教程,手把手0到1教你用Java接AI大模型,源码/课件都给你打包好了!教程亮点用SpringAI框架快速整合AI大模型接口,告别复杂SDK!真实项目场景:智能客服+代码生成器双案例教学自研的Java对话组件(附源码),直接集成到你的系统超详细避坑指南:模型选型、token计算、流式响应全解析适合人群√想快速上手AI开发的J
- 动态规划专题(一维动态规划)
小屿写代码
动态规划代理模式算法
16.从递归入手一维动态规划动态规划:用空间代替重复计算,包含一整套原理和技巧的总和,课程会用非常大的篇幅来全盘介绍知道怎么算的算法vs知道怎么试的算法有些递归在展开计算时,总是重复调用同一个子问题的解,这种重复调用的递归变成动态规划很有收益如果每次展开都是不同的解,或者重复调用的现象很少,那么没有改动态规划的必要下节课会举例,哪些递归没有必要改动态规划的必要任何动态规划问题都一定对应着一个有重复
- java练习项目记录笔记
cafehaus
java笔记python
java数据类型字符必须用单引号,字符串用双引号,注意字符串string在java中是引用类型。数组里面值类型要一致。什么类型的变量就只能放什么类型的值,变量定义的时候可以不用给初始值,但是使用的时候必须要有初始值。数据在计算机底层以0和1二进制储存,文字用ascii码,图片储存像素,声音储存声波,视频就是储存图片和声音的结合。基本数据类型:整数:int,byte,short,long浮点数:do
- 计算机高手纯键盘操作,没有鼠标,高手是如何纯键盘操作电脑的?
陈昊芝
计算机高手纯键盘操作
对于程序员高手来说,鼠标几乎形同虚设,他们习惯于纯键盘操作,鼠标反而是他们节省时间的累赘。但对于我们普通用户来说,如果不是特殊情况没人会这么干。这里说的特殊情况是鼠标因某种原因用不了了。鼠标不能使用一般有三种情况:1.鼠标本身损坏2.USB口损坏或驱动丢失。3.主板USB口或XHCI选项设置错误。这里不说解决问题方法,讲如何用键盘实现代替鼠标的功能。使用键盘操作电脑不经常使用会很费时费力,因为我们
- NAT技术、代理服务器和内网穿透
柯懒不是柯南
Linux网络智能路由器服务器运维linux
NAT技术、代理服务器和内网穿透NAT和NAPT技术NAT(NetworkAddressTranslation,网络地址转换)是一种将私有(内部)网络地址转换为公有(外部)IP地址的技术。NAT主要用于解决IPv4地址短缺问题,同时提供了一定的安全性在前面网络层IP协议部分已经介绍过局域网内的主机向公网计算机发送数据的过程,但是当时并没有介绍公网机器向局域网内主机发送数据的过程。从直觉上,公网主机
- PHP如何实现二维数组排序?
IT独行者
二维数组PHP排序
二维数组在PHP开发中经常遇到,但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了,(一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】)。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了,这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数:
代码:
functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){
$keysvalue= $new_arr
- 【Hadoop十七】HDFS HA配置
bit1129
hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。
测试环境有三台
hadoop.master
hadoop.slave1
hadoop.slave2
hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper,DFSZKFailoverController
- 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo
darrenzhu
VOwsdlwebservicerpc
开发java webservice项目时,如果我们通过SOAP协议来输入输出,我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类,但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用,当然有一中情况例外,如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型,就没问题,但是如果有集合类,就不行。原因如下:
1)使用了集合如Li
- JAVA海量数据处理之二(BitMap)
周凡杨
java算法bitmapbitset数据
路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。想要更快,就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构,从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽,思考有什么办法可以节省内存呢? 啊哈!算法。这里采用了 BitMap 思想。
首先来看一个实验:
指定 VM 参数大小: -Xms256m -Xmx540m
- java类型与数据库类型
g21121
java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心,因为大多数hbm文件是自动生成的,但有些时候诸如:数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况,就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心,当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题,但有些数据类型却并不是十分常见,这就给程序员带来了很多麻烦。
&nb
- Linux命令
510888780
linux命令
系统信息
arch 显示机器的处理器架构(1)
uname -m 显示机器的处理器架构(2)
uname -r 显示正在使用的内核版本
dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI)
hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性
hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作
cat /proc/cpuinfo 显示C
- java常用JVM参数
墙头上一根草
javajvm参数
-Xms:初始堆大小,默认为物理内存的1/64(<1GB);默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制
-Xmx:最大堆大小,默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制
-Xmn:新生代的内存空间大小,注意:此处的大小是(eden+ 2
- 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点
aijuans
Spring 3
方法一:
<bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory"
factory-method="createMusicBoxStatic"></bean>
方法二:
- mysql查询性能优化之二
annan211
UNIONmysql查询优化索引优化
1 union的限制
有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层,这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层
查询的优化上。
如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集,或者希望能够先排好序在
合并结果集的话,就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。
例如 想将两个子查询结果联合起来,然后再取前20条记录,那么mys
- 数据的备份与恢复
百合不是茶
oraclesql数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库;
数据的备份:
导出到的常见命令;
参数 说明
USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令
BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小,其大小用字节表示
FILE 指定导出的二进制文
- 线程组
bijian1013
java多线程threadjava多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时,如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。
线程组可以用来同时对一组线程进行操作。
创建线程组:ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName);
&nbs
- top命令找到占用CPU最高的java线程
bijian1013
javalinuxtop
上次分析系统中占用CPU高的问题,得到一些使用Java自身调试工具的经验,与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程
top -Hp 28174 -d 1 -n 1
32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
- 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询
bit1129
Mybatis3
当两个实体具有1对1的对应关系时,可以使用One-To-One的进行映射关联查询
One-To-One示例数据
以学生表Student和地址信息表为例,每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中,这种对应关系是不合适的,因为人和地址是多对一的关系),这里只是演示目的
学生表
CREATE TABLE STUDENTS
(
- C/C++图片或文件的读写
bitcarter
写图片
先看代码:
/*strTmpResult是文件或图片字符串
* filePath文件需要写入的地址或路径
*/
int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath)
{
int i,len = strTmpResult.length();
unsigned cha
- nginx自定义指定加载配置
ronin47
进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录,创建 nginx.node.conf 文件,在里面输入如下代码:
upstream nodejs {
server 127.0.0.1:3000;
#server 127.0.0.1:3001;
keepalive 64;
}
server {
liste
- java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方
bylijinnan
double
public class Power {
/**
*Q71-数值的整数次方
*实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方。不需要考虑溢出。
*/
private static boolean InvalidInput=false;
public static void main(
- Android四大组件的理解
Cb123456
android四大组件的理解
分享一下,今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:
App components are the essential building blocks of an Android