在今天星罗棋布的互联网环境下，每秒都有几亿张图片飞舞其间，其中万象优图支撑了海量的请求。主流的图片格式包括jpeg/gif/png/webp。每一种格式都有着不同的特点，存在着特性各异的优化空间。...万象优图提供了接口供用户根据自身的实际情况灵活降低gif调色板的颜色数，在清晰度和带宽节省上随心搭配，自由权衡。...图7 降色操作优化效果图 原图颜色数的多少对降色结果有着非常直接的影响，万象优图的降色接口对原图颜色丰富的gif比颜色单一的gif作用效果更为明显。...Google于2010年发布的WebP图片格式在相同质量下可以比jpeg图片节省约25%的文件大小，该图片格式也加入了万象优图的图片处理武器库中。...图8 Guetzli优化效果图 接下来本文将简要描述Guetzli的原理以及万象优图在这方面所做的优化。
背景 前几天有个朋友的一个公益策划不小心泄漏后，实在在太火，在朋友圈刷屏了，导致后台服务器的处理能力成为瓶颈，不得不临时扩容了数十台服务器来处理大量的图片。...其实像这样的大量图片的规则化加工，最好是由优图这样的海量图片处理平台来服务，但是叠加动态二维码这个需求太特殊了，之前并没有人提出来过，所以优图目前只能做到把一张已有的图片作为水印叠加到另一张图片里面去，...还做不到动态的生成二维码并立刻叠图。...在云时代，发现一个这样的市场需求，正确的打开姿势肯定不是去找优图团队提需求，等下一次版本迭代，而是通过腾讯云函数的能力自己写非常少的几行代码，实现一个比优图更加个性化的，同时和优图一样具有强大的批量处理能力的服务...其他操作原封不动按照实验室的指引操作，完成实验 好了，现在我们得到了一个可以往自己的图片上动态叠加自己的二维码生成一个新图片的云函数。
图片图数据库处理大型图的查询性能问题有以下几个方面的解决方法：索引优化：图数据库可以利用索引来加速查询操作。对于大型图来说，使用适当的索引可以提高查询的效率。...例如，可以使用节点标签、属性等作为索引来加速节点的查找操作，或者使用边的标签、属性等作为索引来加速边的查找操作。分片和分区：对于大型图数据库，可以将图数据分成多个分片或分区来提高查询性能。...查询优化：图数据库可以通过对查询进行优化来提高查询性能。例如，可以通过调整查询的执行顺序、使用合适的查询算法、优化查询的访问路径等方式来减少查询的计算量和IO操作，从而提高查询的效率。...综上所述，图数据库处理大型图的查询性能问题可以通过索引优化、分片和分区、缓存机制、查询优化和并行计算等方法来解决。在实际应用中，需要根据具体的场景和需求选择合适的方法来提高查询性能。...高效存储和查询大规模关系数据：对于需要存储和查询大规模关系数据的应用场景，图数据库通常能够提供比传统关系型数据库更好的性能。
本次更新针对任务管理、子图检测和运行取消机制进行了多项核心改进和优化，助力用户构建更高效、稳健的图计算应用。...二、v0.3.33版本更新一览 本次发布的v0.3.33版本主要包括以下更新： • feat: (compose) 实现基于UnboundedChan的任务管理器“done”功能 • feat: 优化子图检测方法...优化内容 由 @meguminnnnnnnnn 主导优化了子图检测算法，改进点包括： • 优化子图遍历逻辑，避免重复路径扫描 • 引入更合理的数据结构，减少数据访问开销 • 改善边界条件判断，减少误判概率...大数据ETL流程 数据清洗和计算任务依赖庞大图结构，子图优化减少无效遍历，缩短ETL执行时间，提高整个数据链路的高效稳定。 五、如何快速升级到v0.3.33 1....七、总结 eino v0.3.33版本通过引入高效的UnboundedChan任务完成通道、优化子图检测方法以及完善图任务取消机制，全面提升了图计算调度的性能与稳定性。
近期，哈佛大学团队发表研究，系统揭示了界面效应(金属-LN接触界面和氧化物-LN包层界面)对TFLN器件性能的主导作用，并提出工艺优化方案。 1....等离子体刻蚀的微观机制与优化 2.1 表面化学态调控 - Ar等离子体：物理刻蚀效应首先移除轻质Li和O原子，导致表面富Nb并形成Nb³⁺/Nb⁴⁺混合态（图3c-d）。...XPS定量分析显示，O1s峰面积比从基线0.95降至0.61（图3e-f），氧原子空位浓度增加约2倍。...- 后清洗工艺：SC-1清洗（NH₄OH:H₂O₂:H₂O=1:1:5）可去除刻蚀副产物，恢复表面Li/Nb化学计量比（补充图2c），但过度清洗（>10分钟）会重新引入Li空位缺陷。 3....技术展望与挑战 5.1 表面/界面改善 一般来说，表面化学和界面效应对器件性能的影响，尤其是对可靠的电光性能的影响，会随着材料尺寸的减小和表面 - 体积比的增加而加剧。
机器之心报道 机器之心编辑部 从大模型的根源开始优化。 Transformer 架构可以说是近期深度学习领域许多成功案例背后的主力军。...作者转向并行 MHA 和 MLP 子块的概念，这在几个近期的大型 transformer 模型中已被证明很受欢迎，例如 PALM 和 ViT-22B。并行 transformer 块如下图所示。...作者在论文 4.3 节详细介绍了移除 MLP 子块残差连接的具体操作。 删除归一化层 最后一个被删除的是归一化层，这样就得到了图 1 右上角的最简块。...结论是，模型使用的参数减少了 16%，SAS-P 和 SAS 的每次迭代速度分别比 Pre-LN 块快 16% 和 9%。...可以注意到，在这里的实现中，并行块只比 Pre-LN 块快 5%，而 Chowdhery et al.（2022 ）观察到的训练速度则快 15%，这表明通过更优化的实现，整个训练速度有可能进一步提高。
图2.方法概述。HybridPose由中间表示预测网络和位姿回归模块组成。预测网络将图像作为输入，并输出预测的关键点，边缘矢量和对称对应关系。姿态回归模块由初始化子模块和优化子模块组成。...类似于最新的姿态回归方法，HybridPose结合了初始化子模块和优化子模块。两个子模块均利用所有预测元素。优化子模块还利用强大的功能来对预测元素中的异常值进行建模。...受益于具有初始对象位姿（Rinit，tinit），优化子模块执行局部优化以优化对象位姿。本文介绍了两个涉及投影误差的差异向量：∀k，e，s， ?...通过此设置，HybridPose解决了以下用于姿态优化的非线性优化问题： ? 其中βK，βE和βS是关键点，边缘和对称对应关系的单独的超参数。Σk和Σe表示附加到关键点和边缘预测的协方差信息。...当前的解决方案。然后，本文应用回溯线搜索进行优化。 优化子模块。令β= {βK，βE，βS}是该子模块的超参数。
图2.方法概述。HybridPose由中间表示预测网络和位姿回归模块组成。预测网络将图像作为输入，并输出预测的关键点，边缘矢量和对称对应关系。姿态回归模块由初始化子模块和优化子模块组成。...类似于最新的姿态回归方法，HybridPose结合了初始化子模块和优化子模块。两个子模块均利用所有预测元素。优化子模块还利用强大的功能来对预测元素中的异常值进行建模。...受益于具有初始对象位姿（Rinit，tinit），优化子模块执行局部优化以优化对象位姿。...为了修剪预测元素中的异常值，本文考虑广义的German-Mcclure（或GM）鲁棒函数 通过此设置，HybridPose解决了以下用于姿态优化的非线性优化问题： 其中βK，βE和βS是关键点，边缘和对称对应关系的单独的超参数...当前的解决方案。然后，本文应用回溯线搜索进行优化。 优化子模块。令β= {βK，βE，βS}是该子模块的超参数。
大模型Prompt优化 当的提示设计（prompt enginerring），例如思维链（Chain-of-Thoughts），可以解锁 LLM 在不同领域的强大能力。...然而，在处理涉及重复子任务和 / 或含有欺骗性内容的任务（例如算术计算和段落级别长度的虚假新闻检测）时，现有的提示策略要么受限于表达能力不足，要么会受到幻觉引发的中间错误的影响。...通过对大型语言模型进行图结构指令调优以增强其推理能力，旨在克服显式图结构信息相关的限制，并提高图结构学习的可靠性。...LLM数学推理增强 大型语言模型 (LLM) 在复杂的推理任务中显示出巨大的潜力，但其性能往往因缺乏高质量、以推理为重点的训练数据集而受到阻碍。...然而，这种方法在预训练和微调阶段通常表现不佳，为此，本文作者提出了梯度低秩映射（Gradient Low-Rank Projection ，「GaLore」），这是一种允许「全参数」学习的训练策略，并且比
经测试，在 NVIDIA Volta Tensor 核心上，集成了 TensorRT 的 TensorFlow 运行 ResNet-50 比没有集成 TensorRT 的 TensorFlow 执行速度提高了...优化 TensorFlow 中的子图 在 TensorFlow 1.7 中，TensorRT 可以用于优化子图，而 TensorFlow 执行其余未优化的部分。...这个用于优化 TensorRT 的新加入的 TensorFlow API，以冻结的 TensorFlow 图为输入，针对该子图进行优化，最后将优化过的推理子图发送回 TensorFlow 中。...Create_inference_graph 函数将冻结住的 TensorFlow 图作为输入，返回一个经过 TensorRT 节点优化过的图。...左侧的图像是没有经过 TensorRT 优化的 ResNet-50，右侧是经过优化的。在这个设定下，大部分图被 TensorRT 优化，并用一个单一节点代替了（图中高亮部分）。 ?
来源：机器之心本文约2000字，建议阅读5分钟一种优化 Transformer 的有效方案，在只添加少量参数的情况下，对下游任务有极大的提升效果。...但这种策略需要为每个任务存储和部署一个单独的主干网络参数副本。因此这种方法通常成本很高且不可行，特别是基于 Transformer 架构的模型会比卷积神经网络大得多。...受 prompt 方法最新进展的启发，研究者提出了一种简单有效的新方法，将 transformer 模型用于下游视觉任务 (图 1 (b))，即视觉 prompt 调优 (visual prompt tuning...虽然比 VPT-deep 略差一点，但 VPT-shallow 仍然比（表 1 (b)）中的 head-oriented 方法性能更好。...尽管在这种情况下，Full 总体上能产生最高的准确率（总参数成本也很高），但对于 VTAB 的三个子组，VPT 仍然优于其他微调方法。 编辑：于腾凯 校对：林亦霖
例如，Mona-tuning在COCO数据集上的mAP比全量微调提高了1%。这些结果表明，全量微调可能不再是视觉任务的优化选择。基于Adapter的调优是视觉迁移学习中表现更好、更高效范式。...第二组重新参数化预训练模型中的某些参数，例如LoRA优化低秩子空间。第三组固定预训练Backbone的原参数并添加可训练的结构，包括提示系列和Adapter系列。作者将实验与这三组进行比较。...图2说明了全量微调（以SwinBlock为例）和Adapter调优范式（以Mona为例）之间的区别。...然而，这种设计没有像第1版那样产生令人满意的结果。然后，作者平均了DWConvs的求和（第3版），这稍微提高了第2版的性能，但仍不足以达到第1版。 作者认为优化子空间的输入并不足以改善Mona的输入。...综合实验表明，所提出的Mona在包括实例分割、语义分割、对象检测和图像分类等代表性任务上，都超过了传统全量微调范式和其他delta-tuning方法。在大型模型时代，全量微调不再是视觉任务的优化选择。
这种方法允许在单个GPU上更快地进行微调，将所有微调参数的存储需求降低1000倍，同时仍能提供可比的性能。实际上，作者观察到，尽管在嵌入上使用直观的下游模型看似简单，但严格的探测比微调更慢且计算密集。...这与监督模型形成对比，监督模型通常具有不同的架构，并需要为每个任务从头开始训练。 最后，作者旨在评估大型语言DNA模型在与使用大型数据集和优化架构训练的稳健监督基线竞争方面的潜力。...作者计算了每个模型头和层的注意力百分比，是在九种与基因结构和调控特征相关的基因组元件的序列上计算的(图3c)。...关于增强子，最大注意力百分比在最大的模型中最高，例如1000G 2.5B模型达到了接近100%的注意力。...作者使用了一个实验数据集，其中包含了数百个增强子序列中五种不同TF基序类型的数百个单独实例的突变，并评估了模型在预测这些突变效应方面的准确性。
来源：腾讯优图 近日，腾讯优图实验室在CVPR2021举办的Image Matching Workshop比赛中，提出的图像匹配技术 (SS-Fusing)荣获双赛道冠亚军。...同时我们优化了SuperGlue的训练过程和损失函数，提升了模型在比赛数据集下的匹配精度。 ?...图3 SS-Fusing算法流程图 我们针对输入图片进行随机变换增加了提取到的关键点对尺度变换的鲁棒性，同时提出了针对描述子的特征融合模块，以提升描述子的表达能力和尺度鲁棒性。...同时我们还对比了我们的特征融合和平均特征融合的效果，其中横坐标为描述子的cos相似度，纵坐标为二者的分布差异，可见我们的方法在高相似度区域下的占比明显高于平均特征，而在低相似度区域下的占比明显低于平均特征...未来，腾讯优图实验室也将继续深耕CV技术，并将持续探索更多的应用场景和应用空间，让更多的用户享受到科技带来的红利。 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。
与卷积神经网络中的 LT 一样，GLT 可以单独训练，使性能与完整的模型和图数据相当，并且可以从随机初始化和自监督的预训练神经网络中提取。...对于链路预测，GLT 在不影响预测性能的情况下，分别在小型和大型图数据集上节省了48%~97%和70%的 MACs。...因此，GNN 比其他神经网络具有更高的参考延迟，限制了其在离线计算推理中的应用。 本文的目的是从算法层面上降低爆炸性的 GNN 复杂度。主要有两种方案：简化图、简化模型。...定义两个遮罩 和 ，分别指示了图中不重要的连接和模型中不重要的参数。 的形状与图的邻接矩阵相同， 的形状与模型参数相同。给定 ， 和 通过以下目标共同优化。 ?...下图展示了其与随机初始化的对比结果。 ? 本文对稀疏化的子图做了可视化，结果如下。 ?
选自arXiv 作者：Menglin Jia等 机器之心编译 编辑：赵阳、小舟 来自康奈尔大学、Meta AI 和哥本哈根大学的研究者提出一种优化 Transformer 的有效方案，在只添加少量参数的情况下...但这种策略需要为每个任务存储和部署一个单独的主干网络参数副本。因此这种方法通常成本很高且不可行，特别是基于 Transformer 架构的模型会比卷积神经网络大得多。...受 prompt 方法最新进展的启发，研究者提出了一种简单有效的新方法，将 transformer 模型用于下游视觉任务 (图 1 (b))，即视觉 prompt 调优 (visual prompt tuning...虽然比 VPT-deep 略差一点，但 VPT-shallow 仍然比（表 1 (b)）中的 head-oriented 方法性能更好。...尽管在这种情况下，Full 总体上能产生最高的准确率（总参数成本也很高），但对于 VTAB 的三个子组，VPT 仍然优于其他微调方法。
变邻域搜索是由Mladenović Hansen于1997年提出的，它是一个用来求解组合优化以及全局优化问题的元启发式（meta-heuristic）搜索算法。...局部搜索算法 局部搜索算法是通过选择一个初始解x，每次从x的邻域N（x）中选择一个比当前解优且是最好的邻居作为下一次迭代的当前解，直到找到问题的局部最优解。...与许多其他的启发式相比，变邻域搜索对于基本格式的要求很少，而且有时不需要设置参数。因此，变邻域搜索除了能提供很好的解之外，往往比其他方法更简单有效。...如下图所示，图（a）为初始解，删除节点x后将其作为节点0的子节点可以有4种情况，即如图(c),(d),(e)和(f)。 4.节点交换算子：随机选择原树中的两个节点并交换它们的位置。...ATSP算子：随机选择原树中的一个节点，如果此节点的子节点数目小于8，则使用穷举法优化子节点服务顺序；否则使用RAI算法进行搜索（即从此节点的子节点集合中随机踢出若干节点，再使用贪婪算法进行插入）。
来源：https://urlify.cn/jyYny2 对于线上系统调优，它本身是个技术活，不仅需要很强的技术实战能力，很强的问题定位，问题识别，问题排查能力，还需要很丰富的调优能力。...本篇文章从实战角度，从问题识别，问题定位，问题分析，提出解决方案，实施解决方案，监控调优后的解决方案和调优后的观察等角度来与大家一起交流分享本次线上高并发调优整个闭环过程。...服务间依赖关系等服务化的架构，如以前的单体架构ERP项目，划分为订单服务，采购服务，物料服务和销售服务等 4.微服务：可理解为一个个小型的项目，如之前的ERP大型项目，划分为订单服务(订单项目)，采购服务...三、本SSM项目引发的线上问题 1.当秒杀的时候，cpu暴增 该系统每天秒杀分为三个时间端：10点，13点和20点，如下为秒杀的简要页面 图1 ? 图2 ? 图3 ?...，即局部性并发，当前并未做局部并发架构的调整 (3)由于该系统秒杀业务与该项目紧紧耦合在一起，未进行隔离，未独立成单独模块，未单独部署，从而存在因秒杀业务造成整个系统瘫痪的风险； (4)未做流量削峰和流量限流
如何调优 Oracle SQL系列文章第四篇：查询优化器概念之查询优化器介绍。...第一篇：SQL调优系列文章之—SQL调优简介 第二篇：SQL调优系列文章之—SQL性能方法论 第三篇：查询优化器基础知识—SQL语句处理过程 4 查询优化器概念 本章描述了与查询优化器相关的最重要的概念...由于数据库有许多内部统计信息和工具可供使用，因此优化器通常比用户更有利于确定语句执行的最佳方法。因此，所有 SQL 语句都使用优化程序。...该计划显示了 Oracle 数据库用于执行 SQL 语句的步骤的组合。每个步骤要么从数据库物理上检索数据行，要么为发出语句的用户准备数据行。 执行计划显示整个计划的成本（在第0行中）和每个单独的操作。...图4-1 执行计划 4.1.3.1 查询块 优化器的输入是 SQL 语句的解析表示。 原始 SQL 语句中的每个 SELECT 块由查询块在内部表示。 查询块可以是顶级语句，子查询或未合并视图。
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