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Python 可能删除 GIL

Python 的字节码,从而确保线程安全,这导致了 Python 的线程无法利用多核 CPU 的优势,因此有人说 Python 的多线程是伪多线程,性能不高,那么 Python 将来可能去除 GIL...?...如果对每一个对象都加锁,可能引发另一个问题,就是死锁,而且频繁的获取和释放会导致性能下降,最简单有效的方法就是加一个解释器锁,线程在执行任何字节码时都先获取解释器锁,这就避免了死锁,而且不会有太多的性能消耗...还有一个很明显的例子,Python 解释器不止 CPython,还有用 Java 编写的 Python,.NET 实现的 IronPython,这些解释器完全没有 GIL,可是多少人为它们编写扩展呢...Python 之所以如此火爆,与它有着丰富的三方库开箱即用有着很大的关系,积重难返,去除 GIL 很困难。

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Transformer在CV领域可能替代CNN?还有哪些应用前景?

导读 Transformer可能替换CNN?本文总结了来自于知乎问题:“如何看待Transformer在CV上的应用前景,未来可能替代CNN?”...那么未来,Transformer可能替换CNN,Transformer会不会如同在NLP领域的应用一样革新CV领域?后面的研究思路可能会有哪些?...传统方法在视觉任务上的应用绝大多数都依赖于在某个领域具有丰富经验的专家,去针对具体的任务设计出一组最具有代表性的数据表示来作为输入特征进行处理,使得特征之间具备可区分性,典型的SIFT。...网络的深度有助于模型提取更抽象地高级特征,网络的宽度有利于模型提取更丰富的特征表示。...就一个受限的问题来看,可能有个高低之分,但我相信随着数据量的增加,问题的效果可能最终取决于模型的计算量和参数,而不是模型是哪个,因为之前的工作已经证明:一个三层神经网络可以逼近任何一个非线性函数,前提是参数足够大

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Transformer在CV领域可能替代CNN?还有哪些应用前景?

那么未来,Transformer可能替换CNN,Transformer会不会如同在NLP领域的应用一样革新CV领域?后面的研究思路可能会有哪些?...传统方法在视觉任务上的应用绝大多数都依赖于在某个领域具有丰富经验的专家,去针对具体的任务设计出一组最具有代表性的数据表示来作为输入特征进行处理,使得特征之间具备可区分性,典型的SIFT。...网络的深度有助于模型提取更抽象地高级特征,网络的宽度有利于模型提取更丰富的特征表示。...Unet,继而有人又借助语义鸿沟(semantic gap)或者背景噪声干扰这些口去突破,利用多个卷积去消除,结合高级特征的强语义和低级特征丰富的细节信息去指导融合的也有,另外还有借助注意力方式去消除歧义和抑制背景噪声的也大有人在...就一个受限的问题来看,可能有个高低之分,但我相信随着数据量的增加,问题的效果可能最终取决于模型的计算量和参数,而不是模型是哪个,因为之前的工作已经证明:一个三层神经网络可以逼近任何一个非线性函数,前提是参数足够大

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Transformer在CV领域可能替代CNN?还有哪些应用前景?

那么未来,Transformer可能替换CNN,Transformer会不会如同在NLP领域的应用一样革新CV领域?后面的研究思路可能会有哪些?...传统方法在视觉任务上的应用绝大多数都依赖于在某个领域具有丰富经验的专家,去针对具体的任务设计出一组最具有代表性的数据表示来作为输入特征进行处理,使得特征之间具备可区分性,典型的SIFT。...网络的深度有助于模型提取更抽象地高级特征,网络的宽度有利于模型提取更丰富的特征表示。...Unet,继而有人又借助语义鸿沟(semantic gap)或者背景噪声干扰这些口去突破,利用多个卷积去消除,结合高级特征的强语义和低级特征丰富的细节信息去指导融合的也有,另外还有借助注意力方式去消除歧义和抑制背景噪声的也大有人在...就一个受限的问题来看,可能有个高低之分,但我相信随着数据量的增加,问题的效果可能最终取决于模型的计算量和参数,而不是模型是哪个,因为之前的工作已经证明:一个三层神经网络可以逼近任何一个非线性函数,前提是参数足够大

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Transformer可能替代CNN?未来哪些研究方向?听听大家都怎么说

机器之心报道 机器之心编辑部 Transformer 可能替代 CNN ?现在下结论还为时过早。 Transformer 的跨界之旅,从 2020 延续到了 2021。...因此有人提问:未来,Transformer 可能替代 CNN ? 这一问题在知乎、Reddit 等平台上都有人讨论。...声称「对 CNN 的依赖并非必需」的 ViT 模型可能也不例外。@小小将表示,「ViT 其实也是 Hybrid Architecture(将 ResNet 提出的特征图送入 ViT)」。...未来研究思路 Transformer 的跨界之旅还在继续,那么未来哪些可能的研究思路呢?...现有的 Visual Transformer 一般是一个模型做单个任务,近来一些模型可以单模型做多任务,比如 IPT,未来是否可以一个世界模型,处理所有任务?

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Typescript 的枚举可能不是你想象的那样

如果你对枚举(enum)的外观不熟悉,这里一些示例:enum Direction { Up = 1, Down, // 2 Left, // 3 Right, // 4}参考资料:...这可能会很有用,尤其是当你想要具有非常独特的键时:enum DirectiveKeys { Skip = '__c_skip_me_', Remove = '__c_remove_me_',...没错,TypeScript 的枚举被编译进你的代码。你可能会说:“算了,反正是 TypeScript,它们知道自己在做什么。”...使用 TypeScript 枚举的最终和最重要的原因是?它们具有所有的智能提示优势。也许一天我会为我的小函数开发一个相同的智能提示类型。在那之前,随便你怎么做吧。...附言:我认为生成的代码可能需要稍微更新一下。比如,使用箭头函数应该没问题。

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大数据可能“说谎” 非结构化数据将呈现更丰富的世界

结构化数据的局限性 然而在对结构化数据进行分析和挖掘的过程中,我们越来越多地发现一些新的问题,甚至已经造成很大困扰: 1、结构化数据可能在“说谎” 结构化数据的优点在于便于统计和处理,包括结构化数据的形成本身就可能来自于统计...2、仅有结构化数据的世界简直太乏味了 人类先天是感性的生物,我们都喜欢丰富多彩的世界,它应该是立体而全方位的,包含了多种感官的信息和刺激,而不仅仅是枯燥的数字。...随着存储技术和公有云平台的不断发展和成熟,用户可以拥有充足并且弹性可扩展的存储资源,用于存放更大量的非结构化数据,从而使得非结构化数据的积累和应用成为可能。 ?  ...而在其中任何一个环节,都可能出现颠覆性的技术和模式,甚至形成独立的规模化赛道。因此,这一过程中所产生的机会和市场空间将是巨大的,我们甚至已经能够预见到一个百花齐放的新时代。

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纯技术上来说,《看门狗》里的各种骇客技术可能实现

大家都知道,我是一个不懂游戏的官方(不懂游戏还偏要安利),既然今天要来给大家讲游戏了,那么一定是因为这个 游戏里非常精彩的黑客情节。 话还得说回前前前前前些日子,我收到了一位网友的私信: ?...这位朋友问到: 日后随着5G和物联网的发展,游戏《看门狗》和《看门狗2》中的黑客攻击情景是否可能发生? 先直接回答问题: 可能,而且有一些已经发生了 。...五 通过摄像头监视公民 关于摄像头安全的相关问题,我发布过挺多的相关文章了。 事实上就是, 这一点在现实生活中也非常常见 。 ?...因为嵌入式设备固件开发过程中可能会使用第三方的开源工具或通用软件,这些通用软件又通常由某一特定厂商研发,这就导致很多设备固件存在同源性,不同品牌的设备可能运行相同或者类似的固件以及包含相同的第三方库,...一个漏洞就可能同时影响到多家厂商 。

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Java值类型

Java 值类型,原始类型 int,boolean 等是值类型,其实是长久以来的一种误解,它混淆了实现和语义的区别。...不要以为 Java 的官方文档那样写就是权威定论,就可以说“王垠不懂” :) 当你认为王垠不懂一个初级问题的时候,都需要三思,因为他可能是大智若愚…… 看了我下面的论述,也许你会发现自己应该怀疑的是,Java...你完全可以把 Java 所有的原始类型都想成引用类型,之后你能对它们做的事情,你的编程思路和方式,都不会因此任何的改变。 从这个角度来看,Java 在语义上是没有值类型的。...思考题 有人指出,Java 的引用类型可以是 null,而原始类型不行,所以引用类型和值类型还是区别的。但是其实这并不能否认本文指出的观点,你可以想想这是为什么

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