本文在扩散过程中引入像素感知的条件控制，从而获得鲁棒的、具有感知真实感的Real-ISR结果。为此，提出了一个像素感知的交叉注意力( PACA )模块来感知像素级别的信息，而不使用任何跳跃连接。...使用退化去除模块来减少未知图像退化的影响，减轻扩散模块处理真实世界低质量图像的负担。还证明了从输入图像中提取的高层分类/检测/描述信息可以进一步提升Real-ISR性能。...因此，本文使用退化去除模块来减少退化的影响，并从低质图像中提取"干净"的特征来控制扩散过程。...我们使用预训练的Res Net、YOLO和BLIP网络从LQ输入中提取图像分类、目标检测和图像描述信息，并使用CLIP 编码器将文本信息转换为图像级特征，提供额外的语义信号来控制扩散过程。...使用8个NVIDIA Tesla 32G-V100 GPU对模型进行500K次迭代更新。 在DIV2K ，Flickr2K ，OST 和FFHQ 的前10000张人脸图像上训练PASD。
全局递增的话一般可以使用Snowflake（当然，Snowflake也只是worker级别的递增）。...钉钉 钉钉公开的资料不多，从《阿里钉钉技术分享：企业级IM王者——钉钉在后端架构上的过人之处》这篇文章我们只能知道，钉钉最开始使用的是写扩散模型，为了支持万人群，后来貌似优化成了读扩散。...用户在线状态如何做 很多IM系统都需要展示用户的状态：是否在线，是否忙碌等。主要可以使用Redis或者分布式一致性哈希来实现用户在线状态的存储。 Redis存储用户在线状态 ?...但由于服务器可能会出现异常，或者服务器跟Redis之间的网络会出现问题，此时基于事件的更新就会出现问题，导致用户状态不正确。因此，如果需要用户在线状态准确的话最好通过心跳来更新在线状态。...读扩散 对于读扩散来说，我们可以将会话未读数跟总未读数都存在后端，但后端需要保证两个未读数更新的原子性跟一致性，一般可以通过以下两种方法来实现： 使用Redis的multi事务功能，事务更新失败可以重试
全局递增的话一般可以使用Snowflake（当然，Snowflake也只是worker级别的递增）。...要实现用户在线状态的存储，主要可以使用： 1）Redis； 2）分布式一致性哈希来。 Redis存储用户在线状态： 10.png 看上面的图可能会有人疑惑：为什么每次心跳都需要更新Redis？...但由于服务器可能会出现异常，或者服务器跟Redis之间的网络会出现问题，此时基于事件的更新就会出现问题，导致用户状态不正确。因此，如果需要用户在线状态准确的话最好通过心跳来更新在线状态。...同时还需要使用虚拟节点避免数据倾斜的问题。 PS：用户状态在客户端的更新也是个很有挑战性的问题，有兴趣可以读一下《IM单聊和群聊中的在线状态同步应该用“推”还是“拉”？》。...一般可以通过以下两种方法来实现： 1）使用Redis的multi事务功能，事务更新失败可以重试。但要注意如果你使用Codis集群的话并不支持事务功能； 2）使用Lua嵌入脚本的方式。
图 1 模型部分 图 2 Proteus通过一系列L层的折叠块迭代更新蛋白质的结构框架。如图2B所示，单层折叠块从三条不同的轨道输入：节点表示、边表示和结构框架(structure frame)。...对N ∗ K边表示执行三角注意力和更新后，作者应用Evoformer中使用的三角乘法更新来更新所有N ∗ N边表示。...表 1 表 2 效率通过使用A40 GPU生成一个蛋白质骨架所需的时间来估计。作者在表2中进一步计算了成功效率，表示生成一个可设计骨架所需的计算时间。...这归功于Proteus模型的创新架构，使用了图级别的三角技术，使得模型可以高效地在长达512个氨基酸的序列上进行训练。...然而，由于其基于图的模型架构，其成功效率落后于所有扩散模型。凭借最佳的设计性和图级别的高效性能，Proteus在成功效率基准测试中显然优于所有其他扩散模型，如表2所示。
5、消息扩散方案选型：读扩散 微信中标准的群消息使用的是写扩散机制，而直播聊天室跟微信标准群聊有着巨大的差异。...而且，对于同一人而言，同一时间只能关注一个聊天室，决定了直播聊天室中的消息扩散方案应该使用读扩散的机制。...7、无状态cache的设计 很明显，单纯的读扩散，会造成巨大读盘的压力。按照国际惯例，这里理所应当地增加了一个cache，也就是上面架构图中的recvsvr。...11.2 写tablekv 如上图所示： ① 用tablekv的一个表来存在线列表，每行记录用户id和活跃时间； ② 定期更新用户的心跳时间，维护在线。...hyperLogLog 是一种概率数据结构，它使用概率算法来统计集合的近似基数，算法的最本源则是伯努利过程。 伯努利过程：设一个硬币反面为0，正面为1，抛一枚硬币直到结果为1为止。
如果不使用状态变量，UI只能在初始化时渲染，后续将不会再刷新。 基本概念 状态变量：被状态装饰器装饰的变量，改变会引起UI的渲染更新 常规变量:没有状态的变量，通常应用于辅助计算。...装饰器总览 ArkUI提供了多种装饰器，通过使用这些装饰器，状态变量不仅可以观察在组件内的改变，还可以在不同组件层级间传递，比如父子组件，跨组件层级，也可以观察全局范围内的变化。...根据状态变量的影响范围，将所有的装饰器可以大致分为： 管理组件拥有状态的装饰器：组件级别的状态管理，可以观察组件内变化，和不同组件层级的变化，但需要唯一观察同一个组件树上，即同一个页面内。...管理应用拥有状态的装饰器，应用级别的状态管理，可以观察不同页面，甚至不同UIAbility的状态变化，是应用内全局的状态管理。...管理应用拥有的状态，即图中Application级别的状态管理： AppStorage是应用程序中的一个特殊的单例LocalStorage对象，是应用级的数据库，和进程绑定，通过@StorageProp
例如，对于专辑进行海报View展示的三级文字域，对于电影可能要展示看点简短描述，对于电视剧可能要展示最新更新剧集的简介，对于综艺则可能要展示更新时间，客户端并不关心三级文字域的具体内容，只负责把字段内容描绘渲染...这个在图14中没有体现出来； 4.每一个区域内的展示元素控制粒度比较细，例如每个区域里面的展示内容的部分高亮，各种细节logo，还有根据用户身份以及登录状态的不同切换，这些用“控件化”的思路来表达，会大大增加控件设计的复杂度...针对个性化内容，有一个无限下拉的需求，采用个性化组块扩散推荐占位Section的模式来做到“伪无限”的效果，例如一个个性化组块配置扩散占位100个，基本上手已经翻酸了 下图是动态个推内容的扩散示意图。...对于个推数据，本来是每次拉取都会获取到不同数据的，不过产品期望用户看到的个推数据在一段时间内（例如半小时），由于缓存key规模过大，用后台来做缓存成本过高，我们只使用客户端的缓存。...非个推的列表数据，使用静态数据系统已缓存的方式提供服务，静态数据系统写服务定期轮训更新缓存，更新的时间粒度在当前配置在30秒级别，这个可以自由调配的，支持秒级无压力。
消息框架选型：读扩散 ---- 微信群 聊天室 参与人数 <=500 数万 关系链 有 无 成员流动 低 高 离线消息 关注 不关注 微信群消息使用写扩散的机制，而聊天室跟微信群有着巨大的差异。...且同一时间只能关注一个聊天室，决定了聊天室应该使用读扩散的机制。 longpolling机制 ---- 为了让用户需要实时同步到新消息，我们采用的是longpolling模式。...无状态cache的设计 很明显，单纯的读扩散，会造成巨大读盘的压力。按照国际惯例，这里理所应当地增加了一个cache，也就是上面架构图中的recvsvr。...hyperLogLog 是一种概率数据结构，它使用概率算法来统计集合的近似基数，算法的最本源则是伯努利过程。 伯努利过程：设一个硬币反面为0，正面为1，抛一枚硬币直到结果为1为止。...1出现的位置，作为上述伯努利过程的Ki； ④ 对桶的值进行更新 Rj = max(Rj, Ki); ⑤ 估算时，对各个桶的值算调和平均值DV来替代上述的Kmax。
，故障检测时间可以达到毫秒级，提高链路状态变化时OSPF的收敛速度 OSPF与BFD联动的基础配置命令 1、配置OSPF的BFD特性 如果需要使用BFD功能快速检测链路故障，则必须在系统视图下执行bfd...比如一个节点使能一个IS-IS接口，则整个网络拓扑的最短路径树是不变的，这时PRC只更新这个节点的接口路由，从而节省CPU占用率 LSP快速扩散: LSP快速扩散：此特性可以加快LSP的扩散速度。...正常情况下，当IS-IS路由器收到其它路由器发来的LSP时，如果此LSP比本地LSDB中相应的LSP要新，则更新LSDB中的LSP，并用一个定时器定期将LSDB内已更新的LSP扩散出去 LSP快速扩散特性改进了这种方式...如果不指定级别，则默认为生成Level-2级别的缺省路由 -level-2：指定发布的缺省路由级别为Level-2。...如果路由表中已存在学到的缺省路由为活跃状态，则将此路由置为不活跃状态 配置该命令后，IS-IS域内所有去往外部的流量将首先会被转发到该设备来进行转发。
消息），基于这种实现，会话中的每条消息面向不同的接收者可以呈现出不同状态。...在这种要求下，就需要 DTIM 尽量降低 IO 次数，并基于不同的消息优先级进行合并同步，既能要保障实时性不被破坏，又要做到低功耗。...在大群中，进行消息点赞时，短时间会对消息产生大量更新，再加上需要扩散到群里面的所有人，系统整体的扩散量十分巨大。...我们发现，对于消息多次更新的场景，可以将一段时间里面多次更新合并，可以大大减少扩散量，从实际优化之后的数据来看，高峰期系统的扩散量同比减少 96%。...服务中存储了用户会话所在单元，消息服务基于路由服务，将流量路由到不同的单元。应用更新路由数据之后，随之路由信息也发生变化。
数据模型如下： 特点 读扩散：读取操作很重，写入操作很轻；资源消耗相对小一些 写扩散：读取操作很轻，写入操作很重；资源消耗相对大一些 从公开的技术资料来看，微信的群聊消息应该使用的是存多份（即扩散写方式...，消息最终归属于一个或多个消息队列里，因此群聊场景它会分布在不同的消息队列里； 消息队列 消息队列：确切说是消息引用队列，它里面的索引元素最终指向具体的消息实体对象 用户连接状态 用户连接状态： - 对于...参考架构图 IM 消息系统包括了三个微服务：用户微服务、消息连接管理微服务和消息业务微服务，他们分工合作如下： 用户微服务 （1）用户设备的登录 &登出：设备号存库，连接状态更新，其他登录端用户踢出等...安全性 传输安全性使用 https 访问；使用私有协议，不容易解析； 内容安全性端到端加密，中间任何环节都不能解密；即发送和接收端交换互相的密钥来解密，服务器端解密不了；服务器端不存储消息； 2....参考文献 《网易IM云千万级并发消息处理能力的架构设计与实践》 《从新手到专家：如何设计一套亿级消息量的分布式IM系统》 《一套亿级用户的IM架构技术干货(上篇)：整体架构、服务拆分》 《一套亿级用户的
消息的删除和更新，都会实时被用户感知到。Feeds流的翻页问题：用户翻页Feeds流的时候，不管Feeds流更新了多少内容，此时都是沿着最后一次看到的信息往下看。...整体性能要求较高 海量数据: 消息来自不同的数据源， 产生的消息是海量的 读多写少: 一般读写比为 100:1 , 一个用户发布 feed 有 100 个用户会阅读此 feed 根据上述需要设计的功能，...周活跃为二级，收件箱长度保留300条。...redis 中无限增长， 可以对活跃用户做一个限制， 默认最多刷新1000条 如果用户持续拉取内人， 超过1000条， 可以退化为拉模式， 去关注者的发件箱拉取(每次拉取100条来更新用户的收件箱)...如此一来，用户在自己的读取收件箱中消息的时候，是先获取了消息 Id 后，再去数据库查出消息内容，而后判断状态进行过滤，把已经删除的状态剔除，不返回给前端。此时也需要重新进行捞数据，填充分页内容。
从公开的技术资料来看，微信和钉钉的群聊消息应该使用的是写扩散方式，具体可以参看这两篇：《微信后台团队：微信后台异步消息队列的优化升级实践分享》、《阿里IM技术分享(四)：闲鱼亿级IM消息系统的可靠投递优化实践...消息实体： 消息->消息队列：考虑到读扩散，消息最终归属于一个或多个消息队列里，因此群聊场景它会分布在不同的消息队列里。...用户微服务（用户设备的登录 & 登出）： 1）设备号存库； 2）连接状态更新； 3）其他登录端用户踢出等。...； 3）使用私有协议，不容易解析； 4）内容安全性端到端加密，中间任何环节都不能解密（即发送和接收端交换互相的密钥来解密，服务器端解密不了）； 5）服务器端不存储消息。...下面这几篇实战性的总结，适合有一定IM经验的同行们学习，可以借鉴学习一下： 《融云技术分享：全面揭秘亿级IM消息的可靠投递机制》 《IM开发干货分享：如何优雅的实现大量离线消息的可靠投递》 《从客户端的角度来谈谈移动端
在计算效率上，DIFFormer 只需要 3GB 显存就可以实现⼗万级样本间全联接的信息传递。...⼀种对任意两两节点间信号流动速率的度量 由此我们可以写出描述 N 个节点每时每刻状态更新的扩散微分⽅程，它描述了每个状态下系统中每个节点信号的变化等于流向其他节点的信号总和： 这⾥的扩散率 定义了在当前时刻任意两两节点...这⾥的扩散率 是⼀个 的矩阵，我们可以对其进⾏不同的假设，就可以得到不同模型的层间更新公式： 如果 是⼀个 的单位矩阵：(1)式中每个样本的表征计算只取决于⾃⼰（与其他样本独⽴），此时给出的是...刻画⼀致性的能量函数 我们这⾥引⼊⼀个能量函数，来刻画每时每刻由系统中所有节点表征所定义的内在⼀致性，通过能量的最⼩化来引导扩散过程中节点信号的演 变⽅向。...我们可以把 代⼊更新单个样本的聚合公式，然后通过矩阵乘法结合律交换矩阵运算的顺序（这⾥假设 )： 在上式左边的式⼦中，计算⼀次需要 复杂度，⽽⼜因为这是对单个样本的更新公式，因此更新 个不同的样本需要的复杂度是
在这项工作中，我们通过观察微小潜在变化引起的明显视觉波动来揭示扩散潜在空间的不平滑性。为了解决这个问题，我们提出了平滑扩散，这是一种新的扩散模型，可以同时实现高性能和平滑。...具体来说，我们引入了逐步变化正则化，以强制任意输入潜在变量与输出图像的变化之间的比例在任何扩散训练步骤中都是恒定的。此外，我们设计了插值标准差（ISTD）度量来有效评估扩散模型的潜在空间平滑度。...与生成单个对象实例的现有作品不同，需要识别前景然后粘贴到其他图像上，我们简化为直接生成以场景为中心的图像。...除了合成数据之外，Gen2Det 还提出了一套技术来最好地利用生成的数据，包括图像级过滤、实例级过滤以及更好的训练方法来解决生成中的缺陷。...在 LVIS 的长尾检测设置中，Gen2Det 大幅提高了稀有类别的性能，同时也显着提高了其他类别的性能，例如：我们发现，与仅使用 Mask R-CNN 在 LVIS 上的真实数据上进行训练相比，2.13
原始的GNN模型基于经典的归纳学习，使用训练集来学习参数，进而得到模型。...直推式学习采用了一种更直接的方法，即利用不同样本之间的关系来利用标记和未标记的数据，根据模式与训练集中可用实例的关系对模式进行分类。...通过迭代扩散过程对图的节点状态进行编码，对于每个训练epoch，GNN的学习过程需要一个迭代扩散机制，直到它收敛到一个稳定的不动点。这是一个多阶段的优化过程，比基于梯度优化的模型更昂贵，更不实用。...找到满足约束条件的节点状态表示是重新考虑上述扩散过程中固定点计算的一种简单方法。...与传统基于拉格朗日的训练方法不同的是，状态转移函数和输出函数都是经典的BP可训练模型，所有的训练实例都共享这些模型，而学习问题的唯一附加变量与图的节点有关。
然后使用离散扩散模型和U-Net。 将起点和目标的迷宫被编码在一个通道中，而模型在另一个通道中用解来消除迷宫的噪声。 再难一点的迷宫，也能做的很好。...还有人表示，一旦有人在足够好的数据集上训练扩散Transformer，AGI就解决了。 不过这项研究还未正式发布，作者表示稍后更新在arxiv上。...值得一提的是，这个实验中，他们采用了谷歌大脑团队曾在2021年提出的离散扩散模型。 就在最近，这项研究重新更新了一版。 离散扩散模型 「生成模型」是机器学习中的核心问题。...论文地址：https://arxiv.org/pdf/2107.03006.pdf 虽然已有人提出了离散和连续状态空间的扩散模型，但最近的研究主要集中在，连续状态空间中运行的高斯扩散过程（如实值图像和波形数据...在文本方面，这个模型在字符级文本生成方面取得了很好的效果，同时可以扩展到大词汇量的LM1B数据集上。
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