在创建Viewer时，可以指定要使用的HTML元素（例如canvas），该元素将用于呈现3D场景。一旦创建了Viewer对象，就可以通过调用其方法来添加实体、图像覆盖物和其他元素，并对相机进行操作。...flyTo(target, options): 使相机飞行到指定的目标位置，并设置相应的动画效果和参数。 forceResize(): 强制刷新Viewer的大小和位置。...terrain:指定一个地形提供者（TerrainProvider），用于加载和显示场景中的地形数据。默认情况下，Cesium会加载一些全球高程数据，并使用这些数据来生成场景中的地形。...这个属性通常用于解决多个三维模型重叠时出现的Z-fighting问题，即两个或多个物体处于同一深度位置，导致图像闪烁或不清晰。...需要注意的是，增加MSAA采样数会增加GPU的计算负担和内存消耗，可能会影响场景的性能。因此，在使用MSAA时应该谨慎选择采样数，并进行必要的测试和优化。
例如Memorizing Transformer(MemTRM)，但由于其耦合的记忆设计，「MemTRM在训练过程中面临记忆更新的挑战」，该设计使用单个模型对记忆进行编码和融合，从而在模型参数更新时，内存中的旧缓存表示可能与最新模型的不同分布有偏差...为此，基于以上考虑，作者提出了「一种带有长期记忆的语言模型增强框架(LONGMEM)」 ，使语言模型能够将大量的上下文知识缓存到不可微分的内存库中，并通过解耦的记忆模块进一步利用它们来解决记忆过时问题。...在检索内存和融合后，记忆缓存库删除最旧序列的键值对，并将当前序列附加到缓存记忆库中。因此，这样的更新机制确保在序列级别上进行语言建模因果关系，并使记忆库始终记录当前输入的最近前文情境。...「SideNet」 它是是基于Transformer的，并且通过减少层级数来实现轻量化，并利用预训练的参数进行初始化，在连续自适应阶段中冻结语言模型头层，同时通过交叉网络残差连接将来自骨干语言模型的知识传递到...在SideNet的内存增强层中，当前输入产生的注意查询用于从内存中检索先前上下文（键，值）的缓存，并且通过联合注意机制将相应的内存增强融合到隐藏状态中。
以前，很多人工智能的高精尖技术被大公司垄断，或者在大型实验室里以“专利”的形式被保护，如今底层算法在社区开源流动，这也就意味着作为数据大国的中国，完全有能力参与到AI产业化进程中。...天云在面向大型企业用户时，还可以帮助他们基于自己的数据迅速实现自动化加工，做出风险模型、定价模型、评分模型、信用模型、运维优化模型，不再需要业务人员有很强的技术能力。...当问及天云是如何做到的时候，雷涛表示，他们的人工智能平台链接融合了数据和算法，让最前沿的深度学习算法利用分布式可以直接应用在全量在线的集群数据上，并依托Hadoop文件系统,能够应对海量，尤其是网络内容信息和社交网络交互信息等非结构化数据...,能够对全量数据进行建模,避免因采样造成数据信息丢失。...“天云提供的算法订阅服务将底层深度学习、梯度提升模型、随机森林等最前沿算法技术开放，使更多数据科学家、企业能够快速参与AI应用的研究开发，共同享受AI带来的无限商业价值。”
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添加磨损痕迹、创建独特的表面风化或图层效果，为场景中的任何表面创建更逼真的表面铜绿。KeyShot 11 添加了材料管理和颜色、材料和表面处理 (CMF) 输出。...这个强大的功能集消除了将渲染输出与其相应材质对齐的手动过程，允许您定义自定义架构、利用材质库元数据并轻松生成现成的“技术包”以供设计审查。物理模拟 摇晃、摇晃和滚动。...物理模拟允许您记录对象的物理并将其应用为关键帧动画。该工具引入了完全模拟的动画以及更精确的散射对象。模拟可以应用于单个或多个模型集、对象或对象组，并作为部分或整个组进行模拟。控制重力、摩擦力和弹力等。...与任何人或所有人分享您的场景。KeyShot 11 通过新的 KeyShot Web Viewer 可以轻松共享 3D 场景。...KeyShot Web Viewer 经过高度优化，可提供最逼真的视觉效果和最流畅的交互，以便在 Web 浏览器和移动设备上查看 3D工作流程自动化 每个变体的自动化工作流程自动化是一项高级新功能，允许您通过
请查看我们的GitHub存储库，了解我们是如何实现的。您也可以阅读下面的说明来尝试演示。 请试一试 本节包含了在您的环境中本地运行大型语言模型和聊天机器人的说明。...您还可以查看我们的GitHub存储库，以从源代码构建Android应用程序。 请查看我们的博文，了解在使MLC-LLM适用于Android过程中的技术细节。...链接 •请查看我们的GitHub存储库[4]，了解我们如何构建、优化和部署大型语言模型到各种设备和后端。•请查看我们的伴侣项目WebLLM[5]，可以在您的浏览器中纯粹运行聊天机器人。...•通过精心规划分配和积极压缩模型参数来解决内存限制。...开源的ML社区成员使这些模型公开可用。感谢PyTorch和Hugging Face社区使这些模型易于访问。
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前言 对于机器学习来说，模型和数据是非常重要的。而模型与数据相比，模型即便是优化得再好，数据不够、不好的话，最终也不能得到一个好的预测结果。...因此，我们在使用机器学习方法去建立某个领域模型的同时，也要注意相关原始数据的收集和整理。当我们需要通过庞大的计算量来获取数据的时候，通常可能需要使用大型服务器集群，甚至高性能集群、超算等等。...这个时候，即使我们提交的计算在一段时间后得到了结果，恐怕也会是很多个结果文件，我们也很难从这些文件中抽取出我们关心的、想要的某些数据，更难将其整理成可直接用于机器学习的数据格式。 ...它使得在研究中复杂的计算流程的可重复性得以保证。...由于笔者是做第一性原理计算和机器学习的研究，所以后续将以 AiiDA 和 CONQUEST 的搭配使用为实例来介绍 AiiDA 的数据管理用法。
由于执行引擎和存储位于相同的JVM上下文中，因此任何执行引擎崩溃都会导致数据丢失并且需要重新计算。 在某些情况下，内存中的数据会在作业间复制，导致数据占用空间更大，触发更为严重的垃圾收集。...Apache Spark（https://spark.apache.org/）是大数据处理的分布式执行引擎，可提供处理内存中的大型数据集的高效抽象。...这中种存储在内存中的并行数据结构形式存在。RDD通过追踪转换过程（血统，lineage）而不是实际数据实现容错功能。如果有一个部分在丢失后需要回复，则只需要在这个数据集上执行变换。...随着数据量呈指数级增长，越来越多的长期研究出现在这个领域，并聚焦于创建低延迟的计算模型。Apache Spark在朝这一方向发展，它致力于利用内存数据结构降低延迟。...在Mesos中，从服务器向主服务器报告所提供的可用资源。Mesos 主服务器查找分配策略并根据策略向框架提供资源。该框架根据其目标和需要运行的任务可以完全接受，部分或甚至拒绝分配。
ZeRO在寻求数据并行和模型并行的一个适当中间点，其希望消除数据和模型并行训练中的内存冗余，同时保持了较低的通信量和较高的计算粒度，使我们能够以持续的高效率按设备数量比例调整模型大小。...3.3 训练优化器 对于大型模型，自适应优化（Adaptive）方法对于达到SOTA性能和精度至关重要。与SGD相比，它以显著的内存占用为代价，维护每个模型参数和梯度的细粒度一阶和二阶统计信息。...ZeRO可以将这些优化器的内存占用减少几个数量级，使这些复杂的优化方法对于在具有适度设备内存的硬件上训练大型模型非常实用。它还让人们可以开发和使用更复杂、内存消耗更大、收敛性更好的优化器。...当有足够的内存可用时，有限内存碎片通常不是问题，但对于使用有限内存运行的大型模型训练，内存碎片会导致两个问题，i）由于缺乏连续内存，即使有足够的可用内存也会导致OOM，ii）由于内存分配器花费大量时间搜索连续内存块以满足内存请求...ZeRO通过为激活检查点和渐变预先分配连续内存块，并在生成时将它们复制到预先分配的内存中，动态地进行内存碎片整理。
PowerDesigner提供了直观的符号表示使数据库的创建更加容易，并使项目组内的交流和通讯标准化，同时能更加简单地向非技术人员展示数据库和应用的设计。 ...PowerDesigner产生的模型和应用可以不断地增长，适应并随着你的组织的变化而变化。 ...PowerDesigner Viewer 用于以只读的、图形化的方式访问建模和元数据信息。Viewer提供了对PowerDesigner所有模型信息的只读访问，包括处理、概念，物理和仓库模型。...此外，它还提供了一个图形化的查看模型信息的视图，Viewer提供了完全的跨所有模型的报表和文档功能。 ...通过一个直观的、拆分窗口和树型浏览界面，用户可以很容易地识别模型的差异并正确地控制希望发生的改变。如果一个对象存在于一个模型中但不在另一个模型中，用户可以在选中的模型中建立或删除它。
添加磨损痕迹、创建独特的表面风化或图层效果，为场景中的任何表面创建更逼真的表面铜绿。物料管理和 CMF 输出 颜色、材料和饰面。...这个强大的功能集消除了将渲染输出与其相应材质对齐的手动过程，允许您定义自定义架构、利用材质库元数据并轻松生成现成的“技术包”以供设计审查。物理模拟 摇晃、摇晃和滚动。...物理模拟允许您记录对象的物理并将其应用为关键帧动画。该工具引入了完全模拟的动画以及更精确的散射对象。模拟可以应用于单个或多个模型集、对象或对象组，并作为部分或整个组进行模拟。控制重力、摩擦力和弹力等。...与任何人或所有人分享您的场景。KeyShot 11 通过新的 KeyShot Web Viewer 可以轻松共享 3D 场景。...可变形动画导入除了 Alembic 之外，还可以导入带有装配动画的 .mc/.mcx 缓存文件和 FBX 文件。肤色从 KeyShot 材质库中拖放更广泛的肤色。
垃圾收集总是由高内存流量引起的：分配的内存越多，需要收集的内存就越多。众所周知，内存流量优化应该在内存分析器的帮助下完成。它允许你确定对象是如何分配和收集的，以及这些分配背后保留了哪些方法。...本系列中描述的最佳实践使我们能够将 .NET 产品中某些算法的性能提高 20%-50%。 您需要什么工具 在我们进一步讨论之前，先看看我们需要的工具。...在您感兴趣的方法或功能完成工作后收集内存快照。 打开快照并选择内存流量视图。 Heap Allocations Viewer插件。该插件会突出显示代码中分配内存的所有位置。...这不是必须的，但它使编码更加方便，并且在某种意义上“迫使”您避免过度分配。 Boxing 装箱是将值类型转换为引用类型。...然而，在某些情况下，在 LOH 中分配对象是有意义的，例如，在必须承受应用程序的整个生命周期的大型集合（例如缓存）的情况下。
Sparse-Tuning通过稀疏地适配标记来高效微调预训练的ViT，使模型能够关注信息区域，从而在微调和推理阶段提高计算和内存效率。...动态调整（DyT）[60]保持预训练参数冻结，并使用所提出的token分配器更新 Adapter 以区分并丢弃非信息性token。...(2) _信息丢失_，因为token分配器直接移除了那些未激活的token，这可能导致信息的直接丢失，从而降低分类精度。...为了进一步减轻Token Sparsification造成的信息丢失，并高效地使预训练的ViT适应下游任务，作者考虑利用 Adapter 调整方法。...此外，稀疏调优在性能和效率上都超过了DyT [60]，证明了它对于大型预训练模型的有效性。 5 Conclusion 在这项工作中，作者旨在在适应预训练的ViT时，提高微调和推理阶段的效率。
LLM（大型语言模型）：利用大语言模型来理解和生成类似人类的文本响应，当然各个模型我都进行了尝试，总的来说贵有贵的道理，但是我还是选择了本地部署的 llama2。...首先打开/关闭兔子尾巴上的开关，看新安装的灯是否能够打开并以蓝色慢慢闪烁。 如果没有问题，安装外壳并拧紧螺丝以完成更换过程。...05—本地运行 LLM 在本地运行大型语言模型是一件有趣的事情。你可以运行 Llama 2、Gemma 以及来自世界各地的所有种类的开源大型模型，甚至是你自己训练的模型。...开启玩具背后的开关进行通电，耳朵中的蓝色闪烁灯表明玩具已进入配对模式。 打开你的手机或电脑，选择“FoloToy-xxxx”无线网络。...发挥你的想象力，你可以把它放进你喜欢的玩具中，动起手来也不是特别复杂： 把玩具打开 把八爪鱼 AI 开发套件放进去 关上玩具 服务端仍然是用的同一个，可以通过 sn 给不同的玩具分配不同的角色，这里就不展开了
但是在这种情况下，计算时间会明显增加，使得训练在大模型的情况下不可行。 4、优化计算和内存梯度检查点 该技术通过保存“检查点”以计算反向传播期间“丢失”的层。...，用于加速大型语言模型的微调。...），为了节省内存丢失一些小小的精度还是可以接受的。...:缺乏精度将在整个神经网络中积累，导致有意义的信息完全丢失，并导致纯噪声。...这种技术可以访问以前无法装入GPU内存的大型模型 5、可以微调这个量化模型吗? 不行，因为这种技术只适用于推理，不适合训练。
此外，Apache Spark还提供了几个已经实现并调优过的算法、统计模型和框架：为机器学习提供的MLlib和ML，为图形处理提供的GraphX和GraphFrames，以及Spark Streaming...如果你熟悉Python的pandas或者R的data.frames，这是一个类似的概念。 DataFrame旨在使大型数据集的处理更加容易。它们允许开发人员对数据结构进行形式化，允许更高级的抽象。...与Java或者Scala相比，Python中的RDD是非常慢的，而DataFrame的引入则使性能在各种语言中都保持稳定。 4....该项目的重点是改进Spark算法，使它们更有效地使用内存和CPU，使现代硬件的性能发挥到极致。 该项目的工作重点包括： 显式管理内存，以消除JVM对象模型和垃圾回收的开销。...利用初级编程（例如，将即时数据加载到CPU寄存器），以加速内存访问并优化Spark的引擎，以有效地编译和执行简单循环。
借助SAG-Mask和VoVNetV2，我们分别设计了分别针对大型和小型模型的CenterMask和CenterMask-Lite。...SAG-Mask中的空间注意模块（SAM）帮助遮罩分支将注意力集中在有意义的像素上，并抑制无关紧要的像素。 在提取每个RoI上的特征以进行掩码预测时，应考虑RoI比例来分配每个RoI池化。...在Squeeze-Excitation(SE)通道注意模块中，发现全连接的层会减小通道大小，从而减少计算负担并意外地导致通道信息丢失。...但是，假设SE模块具有局限性：由于尺寸减小而导致信道信息丢失。一般为了避免高模型复杂性负担，SE模块的两个FC层需要减小通道尺寸。...新提出的VoVNetV2骨干网从轻量级模型到大型模型，都使CenterMask在速度和准确性方面达到了均衡的性能。我们希望CenterMask将作为实时实例分割的基准。
Rainbond（云帮）是”以应用为中心”的开源PaaS，深度整合基于Kubernetes的容器管理、ServiceMesh微服务架构最佳实践、多类型CI/CD应用构建与交付、多数据中心资源管理等技术，...Rainbond企业应用市场与传统意义上的镜像仓库不同之处在于，它基于镜像仓库、包仓库和对象存储等存储系统支持，通过“以应用为核心”的抽象包装，简化使用。...同时定义了支持大型、分布式企业应用模型，并针对企业应用模型提供持续构建、一键发布、在线安装、不间断升级、离线导入/导出、运行等全流程的管理。...功能列表 应用发布和安装 基于Rainbond提供的通过源码、镜像等多种途径创建1-N个服务组件构成业务系统，一键即可构建应用模型并发布到应用市场中，根据不同场景需求和可见级别服务于不同的业务场景。...应用市场定义了支持大型分布式的数字化业务系统的企业应用模型，包含每个服务组件的资源及配置、插件资源及配置、拓扑关系、部署关系等，即使是大型复杂业务系统也可以在制作完成后一键发布和安装。
通过三维模型的视觉检查，可以更好地理解蛋白质结构与功能之间的关系。此外，它还允许探索蛋白质的活性位点和功能热点，这些都是药物设计中的潜在靶点。...这些工具为科学家和非科学社群提供了一个用户友好且易于访问的平台，使他们能够与分子可视化交互，并拓宽蛋白质研究的范围。...这种多功能性使用户能够将其数据整合到 PlayMolecule Viewer 中，从其分子结构中获得有价值的见解。...如图1，加载的结构显示在“3D 视图控制”面板中，该面板允许用户高效地将上传的结构组织成组，专注于特定的感兴趣结构，并控制其表示方式。...PlayMolecule Viewer 提供了多种分子结构表示方式，如球棒模型、空间填充模型或卡通模型，这些可以组合以创建复杂且信息丰富的分子视图。
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