随着大语言模型(LLM)的迅速发展，众多开源的LLM性能参差不齐。今天分享的是由Allen AI实验室联合南加大和浙江大学的最新研究论文，发表在ACL上。本文提出了一个集成框架(LLM-BLENDER)，旨在通过利用多个开源大型语言模型的不同优势使框架始终保持卓越的性能。
经常有同学分不清进程和线程的区别,今天刚好有空就整理了一份文章,方便大家区分进程和线程.定义不同：进程是操作系统资源分配的基本单位(说直白点就是指正在运行的程序)，而线程是任务调度和执行的基本单位(说直白点就是程序中的一条执行线路)Java开发学习中线程和进程的区别
若直接使用3d渲染，需要考虑场景光照是否真实，人物面部光线，全局光，光线追踪等等，同时受限于计算机动画，难以模拟真实人物的动作神态等，容易引发恐怖谷效应。
场景描述：Facebook 近日开源了新的聊天机器人 Blender，表现优于现有对话机器人，更具个性化。
前言 Python 是当下十分流行的编程语言，那么用 Python 可以做些什么？ 有些什么优势、缺点？在这篇文章中都能找到你的答案。 如何描述 Python ？ 如果有人这么问我，那么这句话会立即出
除了 cp 和 mv 这两个我们在本系列的前一部分中详细讨论过的，链接是可以将文件和目录放在你希望它们放在的位置的另一种方式。它的优点是可以让你同时在多个位置显示一个文件或目录。
作者 | Hao Chen、Kunyang Sun、Zhi Tian、Chunhua Shen、Yongming Huang、Youliang Yan
虽然最近关于根据文本提示生成 3D点云的工作已经显示出可喜的结果，但最先进的方法通常需要多个 GPU 小时来生成单个样本。这与最先进的生成图像模型形成鲜明对比，后者在几秒或几分钟内生成样本。在本文中，我们探索了一种用于生成 3D 对象的替代方法，该方法仅需 1-2 分钟即可在单个 GPU 上生成 3D 模型。我们的方法首先使用文本到图像的扩散模型生成单个合成视图，然后使用以生成的图像为条件的第二个扩散模型生成 3D 点云。虽然我们的方法在样本质量方面仍未达到最先进的水平，但它的采样速度要快一到两个数量级，为某些用例提供了实际的权衡。我们在 https://github.com/openai/point-e 上发布了我们预训练的点云扩散模型，以及评估代码和模型。
诸如 Web 服务器、数据库服务器、文件服务器或邮件服务器之类的许多服务器应用程序都面向处理来自某些远程来源的大量短小的任务。请求以某种方式到达服务器，这种方式可能是通过网络协议（例如 HTTP、FTP 或 POP）、通过 JMS 队列或者可能通过轮询数据库。不管请求如何到达，服务器应用程序中经常出现的情况是：单个任务处理的时间很短而请求的数目却是巨大的。
Blender是一款功能强大的3D建模软件，它的主要用途是进行三维建模、渲染和动画制作。Blender具有开放源代码和跨平台的优点，可以在Windows、Linux和Mac OS等操作系统上运行，而且可以免费使用，非常适合个人或者小公司进行使用。
曾经有一份丰厚的报酬摆在我面前，我没有珍惜。直到失去之后我才意识到，我可以会写线程上下文切换。 如果客户能给我一次重新组织语言的机会，我要跟他说三个字：“我会写！！！”
Canvas 想必前端同学们都不陌生，它是 HTML5 新增的「画布」元素，允许我们使用 JavaScript 来绘制图形。
学过操作系统的同学都知道，线程是现代操作系统底层一种轻量级的多任务机制。一个进程空间中可以存在多个线程，每个线程代表一条控制流，共享全局进程空间的变量，又有自己私有的内存空间。
Python是一种线性语言。但是，当您需要更多的处理能力时，线程模块就派上用场了。
论文:BlendMask: Top-Down Meets Bottom-Up for Instance Segmentation
单进程单线程：一个人在一个桌子上吃菜。 单进程多线程：多个人在同一个桌子上一起吃菜。 多进程单线程：多个人每个人在自己的桌子上吃菜。
不要以为生成的只是一段视频，其实背后是一套完整的3D资产，基于建模软件Blender打造。
Blender 3D是一款免费开源的三维图形软件，由内部的Blender Foundation和开源社区共同开发和维护。它可以在Windows、Mac OS X和Linux等各个主流操作系统上运行，因此被广泛地应用于建筑设计、虚拟现实、游戏开发、影视等领域。
进程和线程是计算机的基础概念，是算法岗开发岗面试必问问题。下面我们就来看一下，以下的知识你是否全部了解吧👇 目录： 进程、线程、协程的概念 进程和线程的区别 协程和线程的区别 何时使用多进程，何时使用多线程？ 为什么会有线程？ *python多线程存在的问题 *进程的几种通信方式 *举例说明进程、线程、协程 一、进程、线程、协程的概念 进程： 是并发执行的程序在执行过程中分配和管理资源的基本单位，是一个动态概念，竞争计算机系统资源的基本单位。 线程： 是进程的一个执行单元，是进程内科调度实体。比进程更小的独
为什么要用线程池？ 诸如 Web 服务器、数据库服务器、文件服务器或邮件服务器之类的许多服务器应用程序都面向处理来自某些远程来源的大量短小的任务。请求以某种方式到达服务器，这种方式可能是通过网络协议（例如 HTTP、FTP 或 POP）、通过 JMS 队列或者可能通过轮询数据库。不管请求如何到达，服务器应用程序中经常出现的情况是：单个任务处理的时间很短而请求的数目却是巨大的。 构建服务器应用程序的一个过于简单的模型应该是：每当一个请求到达就创建一个新线程，然后在新线程中为请求服务。实际上，对于原型开发这种方
本次主要使用的是原神游戏中，神里绫华的角色模型，该模型米哈游在模之屋网站上进行开源。 下载地址：https://www.aplaybox.com/details/model/4Df5bmpQvE78
2、由于压缩包内有两个安装文件，用户需要根据系统版本选择安装。可以使用鼠标右键单击桌面上的“此电脑”图标，选择右键菜单中的“属性”选项，然后在打开的新窗口中，“系统类型”一栏即可看到系统的版本了。
为迎接牛年春节，给大家带来新年的祝福和欢乐，我们围绕关键词“牛”设计了一系列针对QQ相机业务相关的玩法滤镜，包括“牛转乾坤”、“牛气冲天”、“牛势已到”、“招财童子吐福字”等等，以创新的互动能力为QQ用户提供新奇的玩法体验和情感表达。 其中，“牛转乾坤”以3D变脸技术为基础，让用户能从普通人脸变成牛脸，酷炫的风格配上节奏感极强的音乐，给用户带来新奇感；“牛气冲天”则是以互动游戏的形式，让玩家在游戏中通过收集各种氛围元素不断积攒牛气，获得更高的牛气值和更厉害的称号，享受不断刷分带来的乐趣；“牛势已到”
论文阅读模块将分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章。公众号致力于理解三维视觉领域相关内容的干货分享，欢迎各位加入我，我们一起每天一篇文章阅读，开启分享之旅,有兴趣的可联系微信dianyunpcl@163.com。
我们在处理网络问题时，经常是处理 I/O 问题——输入和输出。看上去很复杂，但说白了就是如何把网卡收到的数据给到指定的程序，然后程序如何将数据拷贝到网卡。
扩散模型的出现推动了文本生成视频技术的发展，但这类方法的计算成本通常不菲，并且往往难以制作连贯的物体运动视频。
本文通过实验论证：Unixbench的Pipe-based Context Switching用例受操作系统调度算法的影响波动很大，甚至出现了虚拟机跑分超过物理机的情况。在云计算时代，当前的Unixbench已不能真实地反映被测系统的真实性能，需要针对多核服务器和云计算环境进行完善。
大规模预训练言模型在生成式对话领域近年来有非常多的工作，如百度PLATO系列(PLATO[1]/PLATO-2[2]/PLATO-XL[3])，微软DialoGPT[4]，谷歌Meena[5]，FaceBook Blender[6]等等，得益于大规模参数和精细的模型设计，这些对话生成预训练模型(Dialogue PTMs, 本文以下简称D-PTMS)在开放域对话获得了非常好的表现。
最近在看arxiv的时候发现了一个有意思的框架：LLM-Blender，它可以使用Ensemble 的方法来对大语言模型进行集成。
Executor 基于生产者-消费者模式，将任务的提交过程和执行过程解耦开来，提交任务的操作相当于生产者（生产待完成的工作单元）；执行任务的线程相当于消费者（执行完这些工作单元）。
Redis的性能优势，很大程度上来说，是因为数据都在内存当中，大大提升了数据处理时的速度和效率。而存在内存当中，就要面临各种临时或意外故障可能带来了数据丢失问题，而这就涉及到Redis的内存快照策略。今天的大数据开发学习分享，我们就主要来讲讲Redis内存快照常见问题。
使用脚本语言可以更加快速地开发游戏逻辑，而不必担心由于 C++ 程序员的粗心大意所造成的后果。使用已有的脚本语言可以节省开发新型自定义语言的时间和开销，并且这些语言通常要比自己创造的语言更加的强大。
对于JAVA多线程的应用非常广泛，现在的系统没有多线程几乎什么也做不了，很多时候我们在何种场合如何应用多线程成为一种首先需要选择的问题，另外关于java多线程的知识也是非常的多，本文中先介绍和说明一些常用的，在后续文章中如果有必要再说明更加复杂的吧，本文主要说明多线程的一下几个内容： 1、在应用开发中什么时候选择多线程？ 2、多线程应该注意些什么？ 3、状态转换控制，如何解决死锁？ 4、如何设计一个具有可扩展性的多线程处理器？ 5、多线程联想：在多主机下的扩展-集群？ 6、WEB应用的多线程以及长连接原理。
进程（Process）和线程（Thread）是操作系统的基本概念，但是它们比较抽象，不容易掌握。以下这个解释出自阮一峰老师的博客（http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/04/processes_and_threads.html），虽然「不是非常严谨，但是足够形象」，看完之后能对进程和线程有个非常直观的印象，这样也方便理解后文。
随着越来越多的领域引入了深度学习作为解决工具，大量的数据显然也就变得非常关键了。然而在相当长的时间里，立体匹配这个领域都缺乏大量的数据可以使用。我在文章74. 三维重建9-立体匹配5，解析MiddleBurry立体匹配数据集和75. 三维重建10-立体匹配6，解析KITTI立体匹配数据集介绍的两个著名的数据集MiddleBurry和KITTI都不是为了训练神经网络而制作——它们本身仅用于客观的衡量比较算法的质量。所以它们所包含的图像组数量都很有限。比如，MiddleBurry 2014年数据集就只有20组数据可用于训练算法。KITTI 2012， 194组训练图像， KITTI 2015， 200组训练图像。同时，这些数据集的场景都很有限，MiddleBurry的场景是在受控光照下实验场景。KITTI则主要集中在自动驾驶的公路场景，且其Ground Truth深度只占图像的50%左右。很显然，这样的数据集是不足以用于训练深度学习的网络模型的。
将 Goroutine 从一个 OS 线程切换到另一个线程需要一定开销，并且，如果这种操作过于频繁的话会降低应用性能。无论如何，随着时间的流逝，Go 的调度器已经解决了这个问题。现在，当并发工作的时候，调度器提供了 Goroutine 和线程之间的亲和性。让我们回顾历史来了解这一改进。
上周五终于改好bug，想着把代码同步到个人GitHub上面，就随手 git push同步到远程。然而万万没想到，之前 touch过一个 information.txt文件，里面记录着一些服务器信息，然后也跟着同步到远程仓库去啦。等到周一，敏感信息被公司检测出来，通知删除。
线程是可以在单个应用程序中同时执行多个代码路径的几种技术之一。尽管操作对象和 Grand Central Dispatch (GCD) 等新技术为实现并发提供了更现代、更高效的基础设施，但 OS X 和 iOS 也提供了用于创建和管理线程的接口。
Java多线程基础：进程和线程之由来 在前面，已经介绍了Java的基础知识，现在我们来讨论一点稍微难一点的问题：Java并发编程。当然，Java并发编程涉及到很多方面的内容，不是一朝一夕就能够融会贯通使用的，需要在实践中不断积累。由于并发肯定涉及到多线程，因此在进入并发编程主题之前，我们先来了解一下进程和线程的由来，这对后面对并发编程的理解将会有很大的帮助。 下面是本文的目录大纲： 一.操作系统中为什么会出现进程？ 二.为什么会出现线程？ 三.多线程并发 若有不正之处，请多多谅解并欢迎
随着Alpaca, Vicuna, Baize, Koala等诸多大型语言模型的问世，研究人员发现虽然一些模型比如Vicuna的整体的平均表现最优，但是针对每个单独的输入，其最优模型的分布实际上是非常分散的，比如最好的Vicuna也只在20%的任务里比其他模型有优势。
所以后来有了改进，现在临时票在出地铁站时会被回收，回收之后又能被其他人使用，这样资源就被重复利用起来了。
Golem在过去24小时的交易中价格下跌了2.14％。目前，ERC-20加密货币的交易价格为0.1892美元，与加密货币市场的大部分一样，在过去7个交易日内价格下跌了23.84％。
一、CPU调度的相关概念 1.1 cpu调度 其任务是控制、协调进程对cpu的竞争，即按一定的调度算法从就绪队列中选择一个进程，把cpu的使用权交给被选中的进程。如果没有就绪进程，系统会安排一个系统空闲进程或idle进程进入cpu运行。 1.2 系统场景 * N个进程就绪、等待上cpu运行 * M个cpu， M>=1 * 需要决策：给哪个进程分配哪一个cpu？ 1.3 cpu调度要解决的三个问题 1、按什么原则选择下一个要执行的进程：调度算法 2、何时进行选择：调度时机 3、如何让被选中的进程上cpu中运行
在早期的单任务计算机中，用户一次只能提交一个作业，独享系统的全部资源，同时也只能干一件事情。进行计算时不能进行 IO 读写，但 CPU 与 IO 的速度存在巨大差异，一个作业在 CPU 上所花费的时间非常少，大部分时间在等待 IO。
希望本文有助于展示您的Redis实例可以解锁的潜力。EQ Alpha与此模块和KeyDB项目的目标之一是帮助驱动选项，以实现更大，更强大的实例，从而通过能够处理更多负载来最小化分片和群集的需求。该模块采用独立模块形式，非常有用，因为无论Redis基本代码的下一步版本和未来版本如何，它都可能提供性能提升。
早期的Windows没有线程的概念,整个系统只有一个"工作线程",上面同时跑着操作系统代码和应用程序代码.这种方式最大的缺点就是,一个应用程序运行时会霸占整台机器(应为只有一个工作线程),且当它发生死循环时,会造成PC停止工作.如果此时重启,更shit的是,所有的应用程序都会停止,且丢失数据.
进程是一个资源拥有者，因而在进程的创建、撤销和切换中，系统必须为之付出较大的时空开销。
大部分操作系统(如Windows、Linux)的任务调度是采用时间片轮转的抢占式调度方式，也就是说一个任务执行一小段时间后强制暂停去执行下一个任务，每个任务轮流执行。任务执行的一小段时间叫做时间片，任务正在执行时的状态叫运行状态，任务执行一段时间后强制暂停去执行下一个任务，被暂停的任务就处于就绪状态等待下一个属于它的时间片的到来。这样每个任务都能得到执行，由于CPU的执行效率非常高，时间片非常短，在各个任务之间快速地切换，给人的感觉就是多个任务在“同时进行”，这也就是我们所说的并发(别觉得并发有多高深，它的实现很复杂，但它的概念很简单，就是一句话：多个任务同时执行)。多任务运行过程的示意图如下：
继年初推出的DALL-E 2用天才画笔惊艳所有人之后，周二OpenAI发布了最新的图像生成模型「POINT-E」，它可通过文本直接生成3D模型。
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