中常用的延迟执行的方法。...线程 第一种方法是创建一个新线程，在新线程中调用sleep方法，达到延迟执行的效果。...handler.sendMessage(msg); } }).start(); 延时器 调用Timer的schedule方法是任务延迟执行，达到延时的效果。...timer = new Timer(); // delay表示延迟的时间，单位：ms timer.schedule(task, delay); 消息处理 调用Handler的postDelayed方法延迟发送消息...，主线程延迟执行任务，实现网络延迟的效果。
网络通信：在分布式训练和基于云的部署中，网络带宽和延迟变得重要。高效的网络通信意味着减少在分布式系统节点之间或云端与用户之间传输的数据量，这对训练时间和实时应用的响应性有重大影响。 2....大型语言模型微调：平衡性能与资源 该综述探讨了 GPT-4 等大型语言模型在特定任务上的微调策略。这些策略旨在在实现任务特定性能和维持资源效率之间找到平衡点。...然而，这种方法在简单数据集上可能并不总是有效，且在训练成本和 GPU 内存消耗方面也面临挑战。 通过这些策略，综述旨在展示如何在保证大型语言模型性能优化和资源限制之间达到平衡的微调方法。 4....量化：将模型中的浮点数转换为较少位数的表示（如整数），旨在减少模型存储需求和加快计算速度。 知识蒸馏：将大型模型的知识转移到更紧凑的网络中，以减少推断延迟并增强特定任务解决能力。...标记并行：利用技术如推测执行来并行生成多个标记，而非传统的顺序方式。 通过这些策略，综述旨在展示如何在实际应用中高效部署大型语言模型，同时考虑资源限制和性能需求。 5.
，正在为1位大型语言模型（LLM）的新时代铺平道路。...它匹配全精度（即，FP 16或BF 16）Transformer LLM在困惑度和最终任务性能方面具有相同的模型大小和训练令牌，同时在延迟、内存、吞吐量和能耗方面具有更高的成本效益。...A：这篇论文试图解决的问题是如何在保持大型语言模型（LLMs）性能的同时，显著降低其在部署和运行时的成本。...例如，XLS+23、FAHA23、CCKS23、TCS+24等研究探讨了从16位浮点数向更低比特（如4位）转换的方法。...A：论文通过以下关键方法解决了在保持大型语言模型（LLMs）性能的同时降低成本的问题： 1.58位权重：提出了一种新的1位LLM变体，BitNet b1.58，其中每个参数（权重）都是三元的，即取值为{
某些任务可延迟，如向用户提出好友建议的任务。Async 根据适当的优先级调度任务。...③ Batching and prioritization（批处理和优先级） 将任务存储在 RDB 后，将任务分批。优先级基于任务的属性，如： 延迟容忍度 或执行时间短的任务等。...K值取决许多因素，如： 当前可用资源 客户端 或任务优先级 订阅级别 ④ Queue manager（队列管理器） 队列管理器在队列中添加、更新或删除任务。它跟踪我们使用的队列的类型。...首先执行延迟容忍时间最短的任务。通过使用延迟容忍参数，可在高峰时段推迟延迟容忍值更长的任务，为紧急任务留出空间。 6 资源容量优化 有时资源接近过载阈值(如超过 80% 利用率)，这就是高峰期。...所以，须考虑如何在非高峰时段更好利用资源及如何在高峰时段保持资源可用。 有些任务无需紧急执行。如Facebook社交应用，建议好友不是紧急任务。
在本文中，我们提出了一种名为DistilBERT的方法，预训练较小的通用语言表征模型，在将其用于较大任务（如较大的对应对象）时再对其进行微调。...然而在实践中，这些模型庞大而昂贵，很难用于下游任务中。近期，我们使用知识蒸馏来压缩这些模型，却发现较小的student模型与较大的teacher模型之间存在着巨大的性能差异。...id=rJx0Q6EFPB 摘要：语言模型预训练（如BERT）极大地改善了许多自然语言处理任务的性能。但通常情况下，预训练语言模型计算量大、占用内存高，因此很难在资源受限的设备上有效执行。...更大、更准确的模型，如GPT2和Megatron的出现，预示着预训练Transforemer模型的大型化趋势。然而，使用这些大型模型在生产环境中太过复杂，需要大量的计算，还会耗费大量内存和电力资源。...本文展示了如何在BERT的微调阶段执行量化感知训练，以便以最小的精度损失将BERT压缩4倍。此外，如果针对8位支持硬件进行优化，则生成的量化模型可以加快推理速度。
它可能具有每秒数百万个事件的吞吐量，但却有很高的延迟(不是您所期望的微秒)。这是因为数据可能需要在管道中通过多个步骤传递，在不同的机器之间移动，或者在本地系统和云之间传输。...如果目标是最小化延迟，则必须限制处理步骤，I/O和所使用的网络跃点。与使用单个步骤的管道相比，需要许多步骤才能完成多个简单任务的管道将具有更多的延迟，从而将较简单的任务转化为一个更复杂的任务。...向这样的管道添加处理只会略微增加延迟。 2.8 处理 源数据很少以交付到异构目标所需的精确形式出现，或者能够用于分析。通常需要删除、压缩、重新格式化或反规范化某些数据。...以下是有关如何执行这些任务的一些选项： 为每个简单任务安排单独的操作员，执行处理 使用Java或Python之类的编程语言对处理进行编码 使用声明性语言（例如SQL）定义处理 可以在单个管道中混合和匹配这些技术...例如，通过将计算机信息(如CPU使用量和内存)与应用程序日志中的信息(如警告和响应时间)相关联，可能会发现我们可以用于未来分析和预测的关系。 相关性最关键的方面是：首先，它应该能够跨多个数据流工作。
标签：VBA 在执行下一段代码之前，如果需要暂停Excel VBA代码运行，该如何做呢？本文探索在Excel VBA中添加暂停的最佳方法。...4.在批处理操作之间延迟代码运行可以有效地处理大型数据集或对多个对象执行操作，同时控制资源消耗 5.在VBA代码中引入延迟有助于创建一个更可控的操作序列，允许脚本逐步执行或以特定的间隔执行，从而增强整个脚本代码的逻辑和精确度...6.当要执行复杂而长的VBA代码列表时，暂停代码一段时间可以帮助避免笔记本电脑、台式机或服务器过热。 7.延迟VBA脚本允许按预定的时间或间隔安排特定的操作或事件，从而自动化任务并提高生产效率。...如果VBA代码延迟时不需要与Excel交互，则可以使用基于Application.Wait和Sleep函数的方法。这些方法主要帮助在运行大型VBA脚本时高效地分配PC资源。...当需要在Excel中自动执行许多其他任务时，该方法更适合。 注：本文学习整理自www.howtoexcel.org，供有兴趣的朋友参考。
示例代码 演示如何在编程语言中使用模式的说明。 已知用途 模式的实际使用示例。 相关模式 与模式有一定关系的其他模式;讨论模式和相似模式之间的差异。...依赖注入 一个类接受来自注入器的对象，而不是直接创建对象。 工厂方法 定义了创建单个对象的接口，但是让子类决定实例化哪个类。工厂方法让一个类延迟实例化到子类。...并发模式 名称 描述 活动对象 将方法执行从位于其自身控制线程中的方法调用中分离出来。我们的目标是通过使用异步方法调用和处理请求的调度程序来引入并发性。...线程池 是为了执行许多任务而创建的，这些任务通常是在队列中组织的。通常情况下，线程的任务比线程多得多。可以被看作是对象池模式的特殊情况。 线程特定的存储 静态或“全局”内存局部到线程。...表示 异步回调 在后台执行的单独的线程上执行长时间运行的任务，并为线程在任务完成时调用回调函数提供一个函数。 同步 并行 处理允许多个批处理作业并行运行，以最小化总的处理时间。
在文本处理和字符串比较的任务中，有时我们需要查找两个字符串之间的差异位置，即找到它们在哪些位置上不同或不匹配。这种差异位置的查找在文本比较、版本控制、数据分析等场景中非常有用。...然后，我们使用一个循环遍历 get_opcodes 方法返回的操作码，它标识了字符串之间的不同操作（如替换、插入、删除等）。我们只关注操作码为 'replace' 的情况，即两个字符串之间的替换操作。...SequenceMatcher 对象还提供了其他方法和属性，如 ratio()、quick_ratio() 和 get_matching_blocks() 等，用于更详细地比较和分析字符串之间的差异。...结论本文详细介绍了如何在 Python 中查找两个字符串之间的差异位置。我们介绍了使用 difflib 模块的 SequenceMatcher 类和自定义算法两种方法。...通过了解和掌握这些方法，你可以更好地处理字符串比较和差异分析的任务。无论是在文本处理、版本控制还是数据分析等领域，查找两个字符串之间的差异位置都是一项重要的任务。
学习延迟（Learning with Deferral）：这类研究关注于训练模型在某些输入上进行预测，而在其他输入上延迟决策，通常涉及到人类专家的介入。...推理（Reasoning）：研究如何通过chain-of-thought prompting等方法激发大型语言模型的推理能力。这与Co-LLM在数学推理和领域特定问答任务中的应用相关。...A：尽管Co-LLM在多个任务上展示了其有效性，但仍有一些潜在的研究方向可以进一步探索： 多模型集成：Co-LLM目前主要关注两个模型之间的协作。...A：这篇论文提出了Co-LLM（Collaborative Language Model），一种新颖的方法，用于教授多个大型语言模型（LLMs）如何在token级别上进行协作。...以下是论文的主要内容总结： 问题定义：论文旨在解决如何在没有直接监督的情况下，让多个LLMs在特定任务中协作，以提高性能和生成质量。
forever #5 clk = ~clk; end endmodule initial语句块在仿真开始时（时间为0）按照“begin end”之间的语句顺序执行。...遇到延迟时，该语句块暂停执行，等待延迟结束后继续执行。上面的代码是一个比较典型的复位和时钟激励生成的代码。 5、系统任务。这些系统任务不会被综合工具识别，所以可以在设计代码中使用它们。...14、 回归测试（Regression）：将新的模块添加到已验证的代码中。回归测试是一种验证方法，用于确保修改或更新后的代码不会影响原有的功能和性能。...例如，可以使用profiling tools来分析设计中各个部分的资源占用和执行时间，并找出性能瓶颈和改进点。 真实世界仿真 在软件的功能仿真之后，如何在真实世界中仿真你的设计呢？...硬件加速器：将一些可综合的代码映射到FPGA上。其他不可综合的部分，如testbench用仿真工具驱动。当设计非常大时，这种硬件加速验证方法能大幅度提高验证效率。
A：这篇论文试图解决的问题是如何在保持参数效率的同时，提高大型预训练语言模型（LLMs）在特定下游任务上的微调（fine-tuning）性能。...具体来说，它关注于如何在使用较少可训练参数的情况下，实现更高的模型性能，特别是在自然语言理解（NLP）任务和指令遵循任务中。...然而，低秩适配（LoRA）方法虽然在内存开销和推理延迟方面具有优势，但在特定任务上可能会因为秩的降低而导致泛化误差的增加。...可以探索自动化的超参数搜索方法，如贝叶斯优化，以找到最佳的超参数配置。 模型泛化能力：虽然MELoRA在特定任务上表现出色，但进一步研究其在更广泛的任务和数据集上的泛化能力是有价值的。...长期影响：研究在长期部署和持续学习环境中，MELoRA方法对模型性能和稳定性的影响。 多任务学习：探索MELoRA在多任务学习场景中的应用，以及如何有效地在多个任务之间共享和更新适配器。
Envoy 介绍 Envoy 是专为大型现代 SOA（面向服务架构）架构设计的 L7 代理和通信总线，体积小，性能高。它的诞生源于以下理念： 对应用程序而言，网络应该是透明的。...现代应用程序开发人员习惯于在共享云环境中的部署，以及使用非常高效但性能不是特别好的语言 (如 PHP、Python、Ruby、Scala 等)， 在这种环境下，找到尾延迟的原因变得非常的困难。...基于 L3/L4 网络Filter的架构：Envoy的核心使用的是基于 L3/L4 的网络代理。可插拔的Filter链机制允许编写Filter以执行不同的 tcp 代理任务并插入主服务器。...当然Envoy也提供现成的Filter以支持各种任务，如原始 TCP代理、HTTP 代理、TLS客户端证书身份验证等。...HTTP Filter可以插入到 HTTP 连接管理子系统中，该子系统支持执行不同的任务，如缓冲、速率限制、路由、嗅探亚马逊的 Dynamodb 等。
expire 和 timeout 之间的区别： 2.3.5 使用场景不同 根据上面的介绍，可以看到， work 命令的适用场景是： listen命令的适用场景是： 任务数量较少 任务的执行时间较长(如生成大型的...\job 作为任务类的命名空间 也可以放在任意可以自动加载到的地方 多任务 如果一个任务类里有多个小任务的话，在发布任务时，需要用 任务的类名@方法名 如 app\lib\job\Job2@task1、...\n"); return true; } 2.6 消息的延迟执行与定时执行 延迟执行，相对于即时执行，是用来限制某个任务的最早可执行时刻。在到达该时刻之前，该任务会被跳过。...fire()方法抛出了异常且任务未被删除时，将自动重发该任务，重发时，会设置其下次执行前延迟多少秒,默认为0 php think queue:work --delay 3 2.7 消息的重发 thinkphp-queue...最后，在消费者类中，添加 failed() 方法 /** * 文件路径：\application\index\job\HelloJob.php */ /** * 该方法用于接收任务执行失败的通知
延时队列是一种常见的需求。延时队列允许我们延迟处理某些任务，这在处理需要等待一段时间后才能执行的操作时特别有用，如发送提醒、定时任务等。...文中，将介绍如何在Spring Boot环境下使用Redis和Lua脚本来实现一个延时队列。 一、延迟队列的四大使用场景 订单超时自动处理 在电商领域，延迟队列对于处理订单超时问题至关重要。...一旦用户下单，订单信息便进入延迟队列，并预设超时时长。若用户在此时间内未完成支付，订单信息将由消费者从队列中提取，并执行如取消订单、库存释放等后续操作，高效且自动化。...但为了实现持久化和避免任务丢失，需要结合Redis或关系数据库来存储延迟任务。在服务启动时，需要将存储的延迟任务加载到时间轮中，并在任务过期后更新任务状态，以防止重复执行或加载。...通过定期调度任务来处理到期的任务，可以实现各种需要延迟执行的操作，如发送提醒、执行定时任务等。
如何在设备端运行 Stable Diffusion 引起了大家的研究兴趣，此前，有研究者开发了一个应用程序，该应用在 iPhone 14 Pro 上使用 Stable Diffusion 生成图片仅需一分钟...方法介绍 该研究旨在提出优化方法来提高大型扩散模型文生图的速度，其中针对 Stable Diffusion 提出一些优化建议，这些优化建议也适用于其他大型扩散模型。...提高注意力模块的效率 Stable Diffusion 中的文本到图像 transformer 有助于对条件分布进行建模，这对于文本到图像生成任务至关重要。...一方面，为了避免在大矩阵上执行整个 softmax 计算，该研究使用一个 GPU shader 来减少运算操作，大大减少了中间张量的内存占用和整体延迟，具体方法如下图 2 所示。...研究发现 4 × 4 的 tile 大小最佳，因为它在计算效率和内存利用率之间提供了最佳平衡。
Dask 与 Python 库（如 NumPy 数组、Pandas DataFrame 和 scikit-learn）集成，无需学习新的库或语言，即可跨多个核心、处理器和计算机实现并行执行。...这意味着执行被延迟，并且函数及其参数被放置到任务图形中。 Dask 的任务调度程序可以扩展至拥有数千个节点的集群，其算法已在一些全球最大的超级计算机上进行测试。其任务调度界面可针对特定作业进行定制。...它采用低用度方法，每个任务大约占用 50 微秒。 为何选择 DASK？...DASK 用例 Dask 能够高效处理数百 TB 的数据，因此成为将并行性添加到 ML 处理、实现大型多维数据集分析的更快执行以及加速和扩展数据科学制作流程或工作流程的强大工具。...当应用于集群时，通常可以通过单一命令在多个 CPU 和 GPU 之间执行运算，将处理时间缩短 90% 。
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