背景 笔者开源了一个小项目code-run，类似codepen的一个工具，其中代码编辑器使用的是微软的Monaco Editor，这个库是直接从VSCode的源码中生成的，只不过是做了一点修改让它支持在浏览器中运行...，没有效果，为什么呢，去Monarch看一下对应语言的解析配置后就会发现，压根就没有VSCode主题里定义的这些token，有效果才奇怪，那怎么办呢，自己扩展这个解析的配置吗，笔者最开始就是这么做的，写正则表达式嘛...新的曙光 就在笔者已经放弃在Monaco Editor中直接使用VSCode主题的想法后，无意间发现codesandbox和leetcode两个网站中的编辑器主题效果和VSCode中基本一致，而且可以明显的看到在....wasm格式的文件，然后浏览器就可以加载并运行它了，WebAssembly已经是WEB的标准之一了，随着时间的推移，相信兼容性也不是问题。...)).text() } } }) 语法文件和前面的作用域名称一样，也是在各种语言的语法列表这里找，同样以css语言为例，还是看它的package.json的grammars字段：
数据类型 最终，Google Monarch 从 2010 开始持续投入服务，目前已经存储了 PB 基本的压缩时序数据在内存中，并且每秒消费 TB 级别的原始监控数据，每秒钟进行上百万次查询。...允许用户定义 standing queries, 类似与 SQL 中的 View 视图，并定期执行后写回 Monarch，Evaluators 便是负责提交 standing queries 到 Mixers...论文中未详述 delta 值是如何在 Leaf 节点聚合为累计值。 Query (查询) [monarch-query] Monarch 提供了类SQL的 DSL 语法来支持查询，如上图所示。...leaf 谓词下推，对于一个没有完全指定 Target 的全局聚合查询，如果一些字段指定了(如 filter cluster == "om"), 可以使用下文所述的 Field Hints Index...location 的概念过于隐性，既然其在系统承担了重要的作用，就应当在 schema 设计中显式声明 自定义查询语言不如直接使用SQL，降低用户学习成本 总之，Monarch 很强大，并且到处闪烁着精致的设计细节
| 机器之心 本文探索了 Monarch Mixer (M2) ，这是一种在序列长度和模型维度上都是次二次的新架构，并且在现代加速器上具有很高的硬件效率。...MLP，代之以富有表现力的 Monarch 矩阵，使之在语言和图像实验中以更低的成本取得了更优的表现。...他们还在 BERT 设置中评估了新方法相较于强大 Transformer 基准模型的加速情况。 非因果语言建模 对于非因果语言建模任务，该团队构建了一种基于 M2 的架构：M2-BERT。...图像分类 在非因果建模方面，为了验证新方法在图像上也有在语言上一样的优势，该团队还评估了 M2 在图像分类任务上的表现。...他们使用因果参数化替换了这些架构中的 FFT，并完全移除了 MLP 层。所得到的架构完全没有注意力，也完全没有 MLP。 他们在因果语言建模的标准数据集 PILE 上对 M2-GPT 进行了预训练。
MLP，代之以富有表现力的 Monarch 矩阵，使之在语言和图像实验中以更低的成本取得了更优的表现。...他们还在 BERT 设置中评估了新方法相较于强大 Transformer 基准模型的加速情况。 非因果语言建模 对于非因果语言建模任务，该团队构建了一种基于 M2 的架构：M2-BERT。...在维度混合器中，MLP 中两个密集矩阵被替换成了学习得到的分块对角矩阵（1 阶 Monarch 矩阵，b = 4）。...图像分类 在非因果建模方面，为了验证新方法在图像上也有在语言上一样的优势，该团队还评估了 M2 在图像分类任务上的表现。...他们使用因果参数化替换了这些架构中的 FFT，并完全移除了 MLP 层。所得到的架构完全没有注意力，也完全没有 MLP。 他们在因果语言建模的标准数据集 PILE 上对 M2-GPT 进行了预训练。
= monarch; } /** * 在抽象官员类中添加与中介者取得联系的方法 * @param monarch */ public void...这样使得两位大臣也不用直接互怼了，除了干好自己的本职工作还可以督促其他同事完成工作。 迭代器模式的结构 ?...中介者模式的组成角色如下所示 抽象中介者（Mediator）角色：抽象中介者角色定义统一的接口，用于各同事角色之间的通信。上面例子中君主类代表的就是这个角色。...总结 中介者模式将一个网状的系统结构变成一个以中介者对象为中心的星形结构，在这个星型结构中，使用中介者对象与其他对象的一对多关系来取代原有对象之间的多对多关系。...3、想通过一个中间类来封装多个类中的行为，而又不想生成太多的子类。可以通过引入中介者类来实现，在中介者中定义对象交互的公共行为，如果需要改变行为则可以增加新的具体中介者类。
本课程中的所有语法——从图像数据的编码到支持响应式图像的信息密集标记语言——都是机器与机器之间通信的方法。 客户端浏览器与服务器相互通信有许多方式。...响应式图像标记语言（尤其是srcset和sizes）使用较少的字符描述了大量信息。 不管是好是坏，这种简洁是设计出来的：让这些语法不那么简练，从而让开发者更容易理解，可能会让浏览器更难解析它们。...同样地，无论是通过插件、外部库、独立构建过程工具还是负责使用客户端脚本，响应式图像标记语言都很容易适应自动化。...然后将结果文件输出到我们定义的路径中，准备在面向用户的img元素的src属性中引用，同时保留原始文件。...它作为书签工具运行——您、在指向包含图像元素的完全渲染页面时在浏览器中运行。在浏览器完全理解页面布局的上下文中，它还几乎可以准确地感知在每个可能的视口大小下图像在布局中所占用的空间。
2021年初，Monarch 还在使用五年前的 Hadoop 2.7.1。由于同步社区分支（特性和bug修复）的复杂性不断增加，我们决定是时候进行版本升级了。...升级 Monarch 中的集群到 Hadoop 2.10 集群升级方法探索 我们评估了将 Monarch 集群升级到 Hadoop 2.10 的多种方法。每种方法都有其优缺点，我们将在下面概述。...我们在 Hadoop 2.7 版本中实现了一个解决方案，以防止将这些 jars 添加到分布式缓存中，以便所有主机都使用已部署到主机的 Hadoop jars。...例如，我们有一个名为 S3DoubleWrite 的类，它同时将输出写到 s3 的两个位置。它的开发是为了帮助我们在3个桶之间迁移日志。因为我们不再需要那个类了，所以直接删除它即可。...这是因为我们使用集群提供的 jar 来满足大多数用户作业的依赖关系，从而减少作业的大小。然而，所有的 Hadoop 依赖都在 jar 名称中编码了版本。
Monaco Editor 是一款开源的在线代码编辑器。它和大热的 VSCode 都是微软家的娃。...Monaco 是一个用于浏览器中的编辑器，始于 2011 年 Erich Gamma 加入微软。后期主要使用在 Visual Studio Online, OneDrive 以及不少内部网站。...最终使用 Electron 包装成为一个跨平台的编辑器，当然其实她还是在一个浏览器里。...官方demo示例：https://microsoft.github.io/monaco-editor/index.html对标优势monaco有一个专门的库Monarch定义语法高亮，包括language...(语言定义)，token(语法标记)，state(状态机)，rules(输入规则)等语言解析的模块，其中可以通过json文件直接定义语言集成vscode的编辑功能，使用较为简单使用vscode的外观和交互较为友好原生支持代码
Le 今年有许多论文旨在降低自我注意机制的训练时间和内存，这些注意力机制是很多大型语言模型的核心。注意力模块用于向量序列（例如句子的单词嵌入），需要比原始语句平方级的时间和内存。...这篇论文很有趣，因为它颠覆了注意力机制最初的出发点。注意力被认为是一种“软查找”。...，如矩阵乘法、向量加法和求解线性方程。...作者提出了三种不同的使用Monarch矩阵的方法。 1、首先是端到端训练。模型的密集权重矩阵被简单地替换为君主矩阵的乘积，训练照常进行（0元素保持不变）。...3、最后一种方法是密集到稀疏训练，将预训练模型的密集权重投影到最近的Monarch矩阵（一个非凸的，但易于处理的问题），然后使用新的稀疏权重进行微调。
RAS（四）Intel MCA-Uncorrected Recoverable Recovery of uncorrected recoverable（UCR） errors是MCA的一个增强特性，它针对部分硬件无法恢复的故障...这个函数执行在异常（#MC）上下文，意味着不能直接使用，更不要想着在函数中调用printk。 •在Intel架构，#MC会同步广播到所有CPU。...CPU根据在mce_end()->mce_reign()过程中，遍历所有cpu的寄存器并获取故障级别，并取最大的故障。...也不会，因为Monarch CPU会在mce_reign()函数最后清零mces_seen，那么真正故障CPU也会"认为"自己没有故障了。...本文主要介绍了MCA UCR增强特性相关的定义、寄存器和软件处理流程，由于篇幅有限，有些地方并未完全展开，比如mce_severity()、mce_panic()、memory_failure()、fixup_exception
这篇论文重点放在了预训练过程的一个特定方面：「预训练中使用的数据」，并研究它如何影响由此产生的 Transformer 模型的少样本学习能力。...在 Transformer 已占主导地位的三个任务上对 Monarch Mixer 和 Transformer 进行了比较，结果表明新提出的方法在不使用注意力和 MLP 的前提下均能达到与 Transformer...它给众多大语言模型带来的上下文学习 (In-Context Learning) 能力是从何而来？...在人工智能领域里，transformer 已成为深度学习中的主导模型，但人们对于它卓越性能的理论基础却一直研究不足。...研究人员认为：Transformers 的成功基于其在前向传递中实现 mesa 优化算法的架构偏差：(i) 定义内部学习目标，以及 (ii) 对其进行优化。
在密集到稀疏微调中，作为概念验证，我们的 Monarch 近似算法以相当的精度将 GLUE 上的 BERT 微调速度提高了 1.7 倍。...具体来说，该研究首先使用同一类中的图来估计一个 graphon，然后在欧几里得空间中插值不同类别的 graphon 以获得混合 graphon，合成图基于混合 graphon 生成。...该研究使用 AlphaFold2 预测了 12M 蛋白质序列结构，这样做将训练数据增加了近三个数量级。...然后该研究提出了一个 α 阶梯度估计器（α ∈ [0, 1]），它正确地利用精确的梯度实现了一阶估计效率与零阶方法稳健性的双重优势。...之后论文强调了在使用边际似然作为泛化代理（proxy）的概念和实际问题。论文展示了边际似然如何与泛化负相关，还介绍了其与神经架构搜索的含义，可能导致超参数学习中欠拟合和过拟合问题。
在这篇文章中，我将专注于iOS设备，并指导您完成所有必要的步骤，使用Wolfram语言训练一个自定义的图像分类器神经网络模型，通过ONNX（12.2版中的新功能）导出，将其转换为Core ML（苹果的机器学习框架...让我们创建几个自定义函数来获取 imageURLs；导入并重命名图片；最后，将它们导出到一个文件夹中供以后使用： 我们可以用另一个有毒物种——死亡帽（Amanita phalloides）来测试这个功能...为了从我们训练的模型中获得ONNX模型，我们只需要使用Export： 将神经网络转换为Core ML 在本节中，我们将广泛使用苹果公司免费提供的一个名为coremltools的Python软件包，以便将外部神经网络模型转换为...如果我们点击原始Wolfram语言模型的输入端口，我们将看到以下面板： 在转换过程中，我们将需要指定输入类型为图像，并包括每个颜色通道的平均图像值作为偏置。...下面是我最近一次远足的几个例子，都是正确识别的： 自己动手试试 使用 Wolfram 语言创建您自己的自定义神经网络模型，并通过 ONNX 将其导出。
IDE的正常使用和其它插件的加载/激活，但在进程列表能够看到Code Helper的CPU占用接近100%，进程级沙箱保证了插件机制的稳定性 三.核心理念 稳定性：插件隔离 插件可能会影响启动性能和IDE...自身的稳定性，所以通过进程隔离来解决这个问题，插件运行在独立的进程中，不影响IDE及其启动时间 这样做是从用户角度考虑的，希望用户对IDE拥有完全的控制力，无论插件在做什么，都不影响IDE基本功能的正常使用...API，如createSourceControl window 编辑器窗体相关API，如onDidChangeTextEditorSelection, createTerminal, showTextDocument...方法签名：基础支持在方法签名中包含参数说明文档 跳转到定义：基础支持存在多处定义时都展示出来 引用查找：基础支持返回所有引用处的具体位置 选中查找高亮：基础支持返回当前文档的所有相同引用 方法/变量声明目录...：基础支持返回文档中声明的所有标识符，及其定义位置 快速修复：对Warning和Error给出建议做法，快捷修复。
我们确定了患者在诊断早期通常会接受哪些检查--PH病例中的心电图和心脏淀粉样变性病例中的超声心动图--并开发了人工智能算法，可以检测出肉眼看不到的细微差别，提示患者应进行标记以进行确诊检查。”...灵活的机器人系统使用术前肺部CT扫描为手术提供信息，但在这样一个动态环境中实时跟踪物体可能非常复杂。...Monarch研发团队使用人工智能和ML算法来开发和完善Monarch平台的导航功能，帮助医生在肺部活检手术中引导支气管镜，使他们能够更准确地定位潜在肿瘤。这将带来更准确的诊断和治疗。...例如，强生正在使用先进的ML算法来筛选和分析大量数据，包括需求波动和供应商绩效，以及帮助预测可能扰乱供应链的实时事件（如恶劣天气事件和经济中断）的影响。...Headd说：“强生使用ML的另一种方法是提高我们对疾病进展的了解，这使我们能够预测患者何时可能从我们的药物中获益。
在训练营期间，参与者接受了关于在Wolfram语言中使用神经网的速成课程。...Wolfram开发人员和研究员Markus van Almsick向与会者介绍了用于计算机视觉和深度学习图像分类的Wolfram语言的结构和特点。在这次会议上，他解释了如何为计算机创造一个光学幻觉。...尽管神经网络完成了与人类类似的视觉任务，但仍然存在实质性的差异。 与周边视觉相比，人类视网膜的中心提供了更高的分辨率。相比之下，计算机对整个图像中每个像素的RGB值进行平均权衡。...Inception V1网络存储了图像可能代表的每个选项的概率，我们可以提取它认为最可能的识别。 以下是狗和蝴蝶图像的概率，不是狗就是蝴蝶。在这两种情况下，非常肯定的是它不是其中一个选项。.../video/BV1p54y187aZ） 查看Wolfram U（https://www.wolfram.com/wolfram-u/）的其余课程和教程，了解如何在广泛的领域和应用中使用 Wolfram
19 /il 用添加打印机向导安装打印机 20 /im 使用添加打印机向导安装打印机(跳过网络列出的打印机) 21 /in 添加网络打印机连接 22 /ip 使用网络打印机安装向导安装打印机...46 p 解析端口 47 i 驱动程序名称冲突 48 /u 使用现有打印机驱动程序(如果已安装) 49 /t[#] 起始的从零开始的索引页 50 /v[version...] 驱动程序版本，为下列之一:“类型 2 - 内核模式”或“类型 3 - 用户模式” 51 /w 如果在 inf 中找不到指定的驱动程序，则提示用户找一个驱动程序 52 /y 将打印机设置为默认打印机...UI (超安静模式) 67 /R 强制使用所选驱动程序替换现有驱动程序 68 69例如: 70 运行服务器属性: 71rundll32 printui.dll,PrintUIEntry...comment "My Cool Printer" 108 取得打印机设置: 109rundll32 printui.dll,PrintUIEntry /Xg /n "printer" 110 取得文件中的打印机设置保存结果
数据集蒸馏的核心思想如下所示： 合成数据集可视化： 现有的数据集蒸馏方法一些考虑使用端到端训练，但这通常需要大量计算和内存，并且会受到不精确的松弛或执行多次迭代导致训练不稳定的影响。...为了降低优化难度，另一些方法侧重于短程行为，聚焦于使在蒸馏数据上的单步训练匹配在真实数据上的。但是，由于蒸馏数据会被多次迭代，导致在验证过程中错误可能会被累积。...▊ Approach 首先定义文章所用符号：合成数据集：真实训练集： 上图阐述了本文数据集蒸馏的核心思想。...KIP使用更宽的模型。..., Kimono, Lamp-shade, Monarch.
Codabar（库德巴码）是由Monarch Marking Systems在1972年研制的条形码。它是在"2 of 5"后早期阶段引入的条形码。...在条形码的开始和结束（起始/终止符）都有A、B、C或D（a、 b、 c 或 d）中的任一个。下面我们就通过Excel文件批量生成Codabar码。 批量生成Codabar码时，需要导入数据库。...首先设置好标签的尺寸，点击设置数据源，将保存在Excel表中的库德巴码数据通过数据库导入到软件中。条码标签软件可以支持多种数据库文件，用户可以根据自己的需要选择合适的数据库文件。...01.png 使用条码工具在画布上绘制一个条形码，将条码类型选择为“Codabar（库德巴码）“，插入相对应的数据源字段。 02.png 条码生成后，可以在软件右侧设置条码文字的字体、字号等。...通过点击上一页或下一页查看条码的生成情况，检查无误后就可以开始打印了。
在构思了一段时间之后，偶然发现 Ties de Kok 的 Get started with Python for research tutorial项目已经搭建出了我想要的框架。...原作者简介：Ties de Kok (Personal Website)为华盛顿大学福斯特商学院的助理教授，他专注于将计算机科学与实证会计研究相结合，研究兴趣是财务会计、资本市场、计算机科学、自然语言处理和经验管理会计...往期目录： PythonforResearch | 0_语法基础 简介 使用 Pytnon 可以打开多种格式的数据文件，本节仅介绍一些亲测比较好用的方式。...定义路径 示例中所需数据都在data文件夹中，所以首先如下定义路径： data_path = join(os.getcwd(), 'data') 获取根目录下所有文件 注意：这种方式会忽略子文件夹中的文件...glob，因为它直接允许包含路径名匹配。
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