这两个策略的一个缺点是它们引入了许多额外的超参数。为什么会这样呢？这似乎并不完全清楚，但一个可能的解释是，定期提高学习率有助于更快的穿越鞍点。 2....这里需要注意的是，如果你像上面提到的那样将batch size最大化，那么这种自动调优可能会变得非常缓慢。 7....使用gradient/activation检查点 直接引用文档中的话： 检查点的工作原理是用计算交换内存，并不是存储整个计算图的所有中间激活用于向后计算，检查点不保存中间的激活，而是在向后传递中重新计算它们...正如在文档中所说的那样，这会导致产生一个适度的加速，所以不要期待任何奇迹。 注意，这样做并不是没有副作用的！关于这一点的详细信息请查看文档。 12....FusionGroup，这样就可以在单个核上启动，而不是像默认情况下那样在多个核上启动。
首先要说为什么我能谈未来？因为我的工作是专门研究世界前沿科技，分析科技的未来走势和对未来前沿科技公司进行投资。...对于未来，大多数人的认知可能是《三体》里描述的：黑暗森林、降维攻击，最后世界毁灭，一片暗淡。 但我总结的未来却是：人类社会的未来是指数级增长。 ? 人类社会怎样摆脱蚂蚱式生存？ 指数级增长是什么意思？...其实不光是创意，有三类人是不可被替代的。 ? 第一类是“创意工作者”，如进入富豪榜的小说家J.K.罗琳。 过去的时代，英雄是像比尔盖茨那样的IT专家。因为世界是靠IT、靠所谓的“知识工人”推动的。...因为我们有了理性，所以我们征服了自然，但是在我们征服自然的过程中，人类并不舒服，人类对理性的态度很像一个受委屈的孩子对批评他的家长的态度。“你说得都有道理，但你不理解我为什么犯错误。...我的理解是，其实这不是一个最好的时代，也不是一个最坏的时代，这只是一个加速变化的时代。 在一个加速变化的时代里的任何一个点，就像是加速的指数型的曲线里的任何一个点，往前看都是平的，往后看都是陡的。
DevOps意味着可能需要对标准的“企业技术写手”工作描述进行更改。例如，软件和操作文档经验比以前更重要，因为灵活性只会帮助团队。...如果作者希望在参与之前完成功能，就不能再增加价值。寻找有推动文档工作经验的作者。目标应该是找到一位技术作家，可以使用较少的依赖来工作，就可以将这些依赖插入到交付周期的各个部分。...将这个职责添加到技术作家的工作描述中，可以将非关键任务从开发人员的待办事项列表中删除。 DevOps技术作者应该与引入的开发人员和其他项目团队成员采用相同的入职方式。...还需要像跟踪开发人员的工作一样跟踪技术人员的工作。文档也有缺陷。 重新设置文档处理过程 技术文档必须采用更加工具链速度驱动的方法来跟上DevOps。...让开发团队参与到初始过程中，以获得他们对正在构建的新发布模型的反馈。确保记录发布工具和工作流，就像对DevOps工具链所做的那样。
像Go、Julia和Rust这样的现代语言不需要像Java c#所使用的那样复杂的垃圾收集器。但这是为什么呢? 我们首先要了解垃圾收集器是如何工作的，以及各种语言分配内存的方式有什么不同。...所有这些优化会带来更多的复杂度，它需要更多的开发工作量。它需要支付更多的钱来雇佣更优秀的开发者。 现代语言如何避免与Java相同的缺陷 现代语言不需要像Java和c#那样复杂的垃圾收集器。...听起来像Java程序，对吧?错了！ Java程序中的4个工作线程将停止所有线程2秒。这意味着 2×4 = 8秒的工作在T秒中丢失。...据我所知，C#也没有利用逃逸分析来减少堆上的短生命周期对象的产生。其次，C#并不擅长同时运行大量任务。Go可以利用它们的协程来同时加速收集，就像Pacer提到的那样。...内存压缩整理 压缩：因为没有压缩，你的程序最终会把堆碎片化。我将在下面进一步讨论堆碎片。在缓存中整齐地放置东西也不会给您带来好处。 在这里，Mike Hearn对分配器的描述并不是最新的。
我们能够使用它像 Make/Ninja 那样可以直接编译项目，也可以像 CMake/Meson 那样生成工程文件，另外它还有内置的包管理系统来帮助用户解决 C/C++ 依赖库的集成使用问题。...，必须要硬编码指定 baseline，而且还不支持 <=1.0, 1.x 等版本语义选择，不过总比之前不能选择版本好了不少。...新增 on_config 配置脚本 在 xmake config 执行完成后，Build 之前会执行此脚本，通常用于编译前的配置工作。...我们不用自己编写 pac.lua，就可以直接使用它来加速 github 源的下载。...option 描述 Bugs 修复 #1875: 修复部署生成 Android Qt 程序包失败问题 #1973: 修复合并静态库 #1982: 修复 clang 下对 c++20 子模块的依赖构建
这里所描述的模式称为“Backend For Frontend（BFF）”。它并不限于像 Next.JS 这样的全栈框架。你也可以为移动应用建立一个 BFF。...如果在你的组织中存在 REST API 版本过多的问题，那么在使用像 GraphQL 这样的新工具解决这个问题之前，也许你应该首先了解一下自己所在的组织，为什么会有这么多版本。...当我们讨论 GraphQL 中的类型安全时，其实我们的意思是，我们相信 GraphQL 服务器的行为会与自省查询响应保持一致。为什么我们不能同样信任接口定义规范呢？我想我们可以。...要使 API 文档能帮助 API 消费者使用，所需做的工作比向类型和字段添加描述要多得多。OAS 允许你添加有效负载示例并描述它们。GraphQL 没有这个特性。Stripe 就是一个很好的例子。...你可以使用其他工具，或者扩展 GraphQL，来获得更好的结果，例如使用 Relay 来持久化查询。要真正地从 GraphQL 文档中获得好处，你要做的不仅仅是向模式中添加描述。
而现在，另一个应用正在成为 GPU 上的加速工作负载，它是关系型数据库（relational database），且处在大多数业务系统的核心，具有像 HPC 模拟、建模与机器学习这样的规模问题，这种问题可通过...并不清楚数据库加速是否会一直像传统 HPC 模拟、建模或者机器学习那样驱动同样的 GPU 单元。后两者几乎带动了英伟达 Tesla GPU 计算收入的一半。...如果我们有数据库、可视化和 GPU 机器学习，为什么不使它们一起工作？人们一直希望在 MapD 之上运行 TensorFlow，或者甚至在数据上运行回归以连接点，而无须离开 GPU 生态系统。...在 GPU 加速的数据库与依赖 GPU 来显著提升性能的机器学习框架之间的搭配中，还有一个问题仍待解决，即数据如何存储在机器的集群中。...而且鉴于这一既定事实：取决于 GPU 加速数据库的应用通常都是关键任务，不能降速，用户通常会部署双活高可用性集群。
打开chrome://webrtc-internals显示只有getUserMedia用于访问相机和麦克风，但是没有像WebRTC那样调用RTCPeerConnection。...这让我很感兴趣-他们没有使用WebRTC是如何打电话的？ 为什么不使用WebRTC？ 就像他们的网站上所说的那样，Zoom和WebRTC的关系比较复杂。 JitSi团队最近通过比较质量回应了这件事。...类似于WebRTC中的Turn/TCP——它会影响传输质量，并且在很多情况下都不能很好地工作。使用TCP传输实时媒体的一般问题是丢包，这会导致重新发送和增加延迟。...Tsahi前一段时间在TestRTC上描述了这一点，显示了使用这种方案对比特率和其他特性的影响。...该设计的最大优点是可以将编码器和解码器（以及相关的东西，如RTP打包）与浏览器分离，从而允许定制版本。主要问题是找到一种好的方法，以包括硬件加速的高性能方式使数据处理脱离主线程。
我们并不是不用 CPU 了，而是用 FPGA 加速适合它的计算任务，其他任务仍然在 CPU 上完成，让 FPGA 和 CPU 协同工作。...未来 FPGA 在云计算平台中应充当怎样的角色？仅仅是像 GPU 一样的计算加速卡吗？ 一、为什么使用 FPGA？...如果使用 GPU 来加速，要想充分利用 GPU 的计算能力，batch size 就不能太小，延迟将高达毫秒量级。...这 8 块 FPGA 各司其职，有的负责从文档中提取特征（黄色），有的负责计算特征表达式（绿色），有的负责计算文档的得分（红色）。 ? FPGA 加速 Bing 的搜索排序过程。来源：[1] ?...我们首先把 FPGA 用于它最擅长的通信，日后也许也会像 AWS 那样把 FPGA 作为计算加速卡租给客户。
我们并不是不用 CPU 了，而是用 FPGA 加速适合它的计算任务，其他任务仍然在 CPU 上完成，让 FPGA 和 CPU 协同工作。...未来 FPGA 在云计算平台中应充当怎样的角色？仅仅是像 GPU 一样的计算加速卡吗？ | 为什么使用 FPGA？...如果使用 GPU 来加速，要想充分利用 GPU 的计算能力，batch size 就不能太小，延迟将高达毫秒量级。...这 8 块 FPGA 各司其职，有的负责从文档中提取特征（黄色），有的负责计算特征表达式（绿色），有的负责计算文档的得分（红色）。 ? FPGA 加速 Bing 的搜索排序过程。来源：[1] ?...我们首先把 FPGA 用于它最擅长的通信，日后也许也会像 AWS 那样把 FPGA 作为计算加速卡租给客户。
所以在这篇文章中，我想聊聊这个开发者的生活中关键但是通常被忽视并遗忘的部分。希望你会从此爱上文档，明白你的代码为什么能工作，能帮助你、你的团队和使用你的软件的数不尽的用户。...这就是另一个为什么文档很重要的理由：它能避免人们多次跑来问你你这复杂的算法是怎样运作的，或者为什么管理器中增加的汉堡没有同样被加到职工管理器的统计中去。...在一个团队中，文档可以避免以下问题： 在工作的时候被打断，之后难以返回继续工作； 寻找可以回答问题的人，因为让其他成员知道了解自己是否能够回答问题； 等待某个队员有时间回答他们的问题。...为了正确显示代码，并防止一些像这样的标记被打断，你可以使用@code。 ? @code会为你生成标记。 使用@value来在文档中插入字段值 当你有一个常量，我可能想要它的值在文档中显示出来。...有时候我看到类似以下例子中的代码就要跪了。 ? 为什么！？说真的，为什么你不填好@return？“因为只是一行而已，就是获得地址”。 不不不，请不要这样。如果你那样回答，是因为你的文档。
就像文档上说的那样，最简单的JAX是加速器支持的numpy，它具有一些便利的功能，用于常见的机器学习操作。...XLA：将JAX转化为加速器支持操作的中坚力量 XLA（加速线性代数）是一个线性代数代码的特定领域编译器，它是允许JAX将python和numpy表达式，转化为加速器支持的操作的中坚力量。...除了允许JAX将python + numpy代码转换为可以在加速器上运行的操作（如我们在第一个示例中看到的那样）之外，XLA还允许JAX将几个操作融合到一起。...它在计算图中寻找节点的簇，以减少计算或变量的中间存储。Tensorflow关于XLA的文档中，使用下面的例子来解释会从XLA编译中受益的实例。...特别是最近在TF2.0中强调了Keras和更高级的APIs，编写Tensorflow感觉有点像使用3D打印机一样简单，只要你想要一个适合打印表面的塑料物体，它就会像被施了魔法一样工作。
这对我们来说是一个简单的问题：扩展式复制是Cassandra的强项，将其与Cassandra 5.0中的SAI(存储连接索引 —— 参见CEP-7了解其工作原理，参见SAI文档了解如何使用它)结合，使我们的向量搜索实现几乎零成本地获得了强大的横向扩展能力...图形索引的挑战在于，当行或文档发生更改时，您不能简单地将旧的(向量关联)节点移除；如果您这样做多次，您的图将不再能够执行其目的，即引导广度优先搜索快速定位包含所有相似向量的底层区域。...也就是说，您既不能在构建过程中查询它(这本应该是使用该数据结构的主要原因之一!)，也不能允许多线程并发构建。...简而言之，DiskANN使用比HNSW更长的单层图边、优化的向量和邻居布局来减少磁盘IOPS，并保持向量的压缩表示在内存中以加速相似性计算。这使Wikipedia工作负载的吞吐量提高了两倍以上。...例如，如果用户搜索“红色球阀”，则希望将搜索限制在描述中匹配“红色”词条的产品，不管向量嵌入的语义相似度如何。
时序逻辑电路的时钟是控制时序逻辑电路状态转换的“发动机”，没有它时序逻辑电路就不能正常工作，因为时序逻辑电路主要是利用触发器存储电路的状态，而触发器状态变换需要时钟的上升或下降沿！...虽然现在EDA软件已经非常先进，像写软件那样照猫画虎也能综合出点东西，但也许只有天知道EDA软件最后综合出来的到底是什么。也许点个灯，跑个马还行。...而FPGA的可编程，本质也是依靠这些01编码实现其功能的改变，但不同的是FPGA之所以可以完成不同的功能，不是依靠像软件那样将01编码翻译出来再去控制一个运算电路，FPGA里面没有这些东西。...在FPGA设计中，就是在将这把抽象层级的意见描述成HDL语言，就可以通过FPGA开发软件转化为问题1中所述的FPGA内部逻辑功能实现形式。...，但是工作中很有可能用到其中几个方向的知识，所以理论还是学得越多越好。
，导致迭代方向变化很大，不能很快的收敛到局部最优解。...添加描述小批量梯度下降（MBGD） 同SGD一样，每次梯度的方向不确定，可能陷入局部最优。...添加描述2.动量法（momentum） 普通的梯度下降法当接近最优值时梯度会比较小，由于学习率固定，普通的梯度下降法的收敛速度会变慢，有时甚至陷入局部最优。...可是为什么加入历史梯度值，就会避免陷入震荡，落入局部最优呢？ ...RMSProp算法不是像AdaGrad算法那样暴力直接的累加平方梯度，而是加了一个衰减系数来控制历史信息的获取多少。
但是，当我们的计算机变得比我们更聪明时，我们又如何呢？ 关于通用人工智能后果的辩论几乎与AI的历史一样悠久。 大多数讨论都将人工智能的未来描述为像终结者那样的启示录或像Wall-E那样的乌托邦。 ?...AI奇点出现的的另一个重要方面是时间和速度：AI系统将达到可以不断重复和加速地自我完善的程度。...与人类不同，这些系统只能学习或被教导如何执行特定任务，这就是为什么它们被称为狭窄AI。 ? 这不是关于如何以及何时实现AGI的讨论。...Jalsenjak写道：「当今的技术发展不能让AI具备生命体征。但我们奇怪的是，是否会出现超级的AI，例如在关于奇异性的讨论中可以预测到这种超级智能，这值得一试。」...这里描述的关于生物的特征是否足以使某事物被认为是活着的，或者这仅仅是必要的条件？ Douglas Hofstadter在《我是一个奇怪的循环》中否认了这一观点。
这是如何减少关键字实际上使事情变得更加复杂的例子。）这有点像 C++ 中的隐式 this。 这里有一个新人容易混淆的例子。...这是 C++ 的类似的代码，你可以看到，它编译不通过，因为存在歧义。 结果会如何？首先，我认为具有多重继承功能，几乎不能在描述该编程语言时使用“简单”一词。...这在某种程度上是事实，但我不认为它像有些人描述的那么糟糕。似乎那些人已经经历了 C++ 模板的痛苦，从那以后，无论何时提及泛型，都会遭受 PTSD（创伤后应激障碍） 的攻击。...它们当然绝对不应该像 C++ 那样复杂（或者其他一些奇怪的语言）。...（或其他形式的自动内存管理 - Swift 中有提及） 结论 所以，读者们，为什么所有这些都离开了你呢？是 Go 复杂还是其他什么原因？ 当然不是，绝对不像 C++ 或 Haskell 那样复杂。
时序图描述了系统内的操作，并与发送消息的内容和时间进行了映射。 在其最简单的形式中，时序图可以在用户登录银行应用程序时模拟用户与银行之间的消息和流程。...在文章中，作者写道：“没有其他技术能像 UML 那样迅速而深入地渗透到软件工程的生命周期中”，并认为 UML 已经成为没有软件经验的人设计和控制软件开发过程的工具。...这些文章都值得一读，但它们都有一个在本质上相似的解释：UML 变得太复杂了（例如，UML 2.2 文档长达 1000 多页，UML 变得与繁重且经常浪费时间的前期工作联系在了一起。）...时序图不能（也不应该）捕获整个系统，因此在这些用例中，最好的方法是使用它们来可视化系统的使用方式，绘制特定流程的逻辑流程图，或绘制服务的功能图。...最好的工作来自于设计和编码之间的循环——创建一个前期设计，基于设计进行编码，并将从编码工作中所学到的东西反馈到设计中。
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