在当今数字化时代，人工智能（AI）已经成为科技领域的一股强大力量，而深度神经网络（DNN）则是AI的核心引擎之一。DNN是一种模仿人类神经系统运作方式的计算模型，通过层层堆叠的神经元网络来实现复杂的模式识别和数据处理任务。从图像识别、语音识别到自然语言处理，DNN已经在各个领域展现了惊人的能力。然而，随着DNN模型的不断演进和复杂化，对计算资源的需求也与日俱增。
许多经典的机器学习方法专注于如何利用可获得的数据来做出更准确的预测。最近，研究者们也开始关注其他重要的目标，比如怎样设计一个小巧、高效又鲁棒的算法。在这些目标的驱动下，一个自然的研究课题就是设计一个基于神经网络的系统，该网络可以高效地存储其中编码的信息。换句话说，也就是设计一种概括复杂深度网络处理输入的方法的简单机制（像「速写」（sketch）一样）。「神经网络速写」是一个被广泛研究的领域，可以追溯到 Alon、Matias 和 Szegedy 的奠基性工作「The space complexity of approximating the frequency moments」。这项工作中，研究者们使得神经网络可以高效地概括输入的信息。
在 上篇关于 TiFlash 的文章 发布后，我们收到了很多伙伴们的反馈，大家有各种各样的疑问，包括 TiFlash 是不是 T + 1 列存数据库？为啥实时写入也很快？读压力大怎么办？节点挂了怎么办？业务怎么接入？……今天我们就来详细回复一下大家的问题，希望能对大家理解和实践 TiFlash 有所帮助。
2020年4月12日上午，北京智源人工智能研究院和北京大学高能效计算与应用中心联合主办了“AI芯片体系架构和软件专题报告会”，五位学者结合在2020年计算机体系结构顶级会议（ASPLOS和HPCA）中发表的最新研究成果。本文介绍智源青年科学家、中国科学院计算技术研究所副研究员陈晓明的《Communication Lower Bound in Convolution Accelerators》（卷积加速器中的通信下界）。
更新大型语言模型（LLM）中的知识是当前研究的一个重要挑战。本文介绍了Larimar——一种受大脑启发的新架构，它通过分布式情节记忆来增强LLM。Larimar的记忆系统能够在不需要重新训练或微调的情况下，动态地进行一次性知识更新。在多个事实编辑基准测试中，Larimar展示了与最有竞争力的基线相当的精度，即使在连续编辑的挑战性环境中也是如此。它在速度上也超过了基线，根据不同的LLM，可以实现4到10倍的加速。此外，由于其架构的简单性、LLM不可知论和通用性，Larimar也展示出了灵活性。我们还提供了基于Larimar的一次性记忆更新机制，包括选择性事实遗忘和输入上下文长度的泛化机制，并证明了它们的有效性。
近来，几种长上下文语言模型陆续问世，包括 GPT-4（上下文长度为 32k）、MosaicML 的 MPT（上下文长度为 65k）Anthropic 的 Claude（上下文长度为 100k）。长文档查询和故事写作等新兴用例已经表明扩展语言模型上下文窗口是非常必要的。
1、故事开始之前先看个视频了解一下 http://mpvideo.qpic.cn/0bf2uuaacaaajuamwksrmfqvbjodagsqaaia.f10002.mp4?dis_k=defe6
最近开始关注OpenGL ES 2.0 这是真正意义上的理解的第一个3D程序 , 从零开始学习 .
博客地址 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/46680803
该文介绍了JPEG图片压缩算法的基本原理、过程、以及GPU并行化考量。
FlashAttention-2是一种从头编写的算法，可以加快注意力并减少其内存占用，且没有任何近似值。
我们在前两章提到了线程、进程，还有并发编程。我们在很高的层次，用抽象的名词，讲了如何组织代码，已让其部分并发运行，在多个CPU上或在多台机器上。 本章中，我们会更细致的学习Python是如何使用多个CPU进行并发编程的。具体目标是加速CPU密集型任务，提高I/O密集型任务的反馈性。 好消息是，使用Python的标准库就可以进行并发编程。这不是说不用第三方的库或工具。只是本章中的代码仅仅利用到了Python的标准库。 本章介绍如下内容： 多线程 多进程 多进程队列 多线程 Python从1.4版本开始就支持多
随着存储表格式 Apache Hudi、Apache Iceberg 和 Delta Lake 的发展，越来越多的公司正在这些格式的基础上构建其 Lakehouse，以用于许多用例，例如增量摄取。但当数据量增加时，更新插入的速度有时仍然是一个问题。
译自：Fast Copy-On-Write within Apache Parquet for Data Lakehouse ACID Upserts
昨天在自己的CentOS7机器上编译了JSONCPP库，然后根据api写了下面这个简单的测试程序。代码涉及了文件流数据读取和写入、jsoncpp库的读写api的使用。整个处理流程是先读取一个json格式文件的内容，然后把这些内容分别用jsoncpp库的Json::FastWriter（快速写入）和Json::StyledWriter（完整写入）这两个方式写入到两个文件中，最后读取这两个文件并输出。
标签： MongoDB NoSQL 1. 存储引擎 1.1 存储引擎是什么 存储引擎是位于持久化数据（通常是放在磁盘或者内存中）和数据库之间的一个操作接口，它负责数据的存储和读取方式。MongoDB数据库通过存储引擎在磁盘中读取数据，而假设我们的应用是ASP.NET MVC，我们可以使用官方的Mongo.Driver驱动，通过通信协议（如TCP）向MongoDB数据库发送各种请求。以下是一个简单的运行图示 1.2 MongoDB中的默认存储引擎 自MongoDB 3.2 Release版本起，MongoDB
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/429109879
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。可以在R环境下使用的命名字符集依赖于R所运行的系统和国家(系统的locale 设置)、允许数字、字母、“.”和“_”
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。 可以在R 环境下使用的命名字符集依赖于R 所运行的系统和国家(系统的locale 设置),允许数字,字母,“.”,“_”
缓存操作主要有两种类型。缓存如浏览器缓存，服务器缓存，代理缓存，硬件缓存工作原理的读写缓存。当处理缓存时，我们总是有大量的内存需要花费大量的时间来读写数据库、硬盘。 缓存则能帮我们加快这些任务。
前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个python处理完的df数据怎么快速写入mysql数据库表中问题。问题如下：
在TPU中的脉动阵列及其实现中介绍了矩阵/卷积计算中的主要计算单元——乘加阵列（上图4），完成了该部分的硬件代码并进行了简单的验证；在 神经网络中的归一化和池化的硬件实现中介绍了卷积神经网络中的归一化和池化的实现方式（上图6），同时论述了浮点网络定点化的过程，并给出了Simple TPU中重量化的实现方式，完成了该部分的硬件代码并进行了验证。
读取 XLS、XLSX、XLSM、XLTX 和 XLTM 电子表格文件。 【注】xlsread 仅读取 7 位 ASCII 字符，不支持非相邻范围。
NVIDIA去年发布了一个线上讲座，题目是《 AI at the Edge TensorFlow to TensorRT on Jetson 》。
Android 不仅系统版本众多，机型众多，而且各个市场都各有各的政策和审核速度，每次发布一个版本对于开发同学来讲都是一种漫长的煎熬。相比于 iOS 两三天就能达到 80% 的覆盖速度而言，Android 应用版本升级至少需要两周才能达到 80% 的升级率，严重阻碍了版本迭代速度。也导致市场上 App 版本分散，处理 bug 和投诉等也越来越麻烦。 修复的 bug 需要等待下个版本发布窗口才能发布？ 已经 ready 的需求排队上线，需要等待其他 Feature Team 合入代码？ 老版本升级速度慢？频繁
该引擎继承自 MergeTree 并将折叠行的逻辑添加到合并数据部分的算法中，这个引擎:
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/645376942
论文：Approximate Random Dropout for DNN training acceleration in GPGPU
函数是现代高级编程语言的基本配备，PHP 也不例外。一个典型的 PHP 函数通过 function 关键字进行声明，然后紧跟着是函数名和通过圆括号声明的参数列表，再通过花括号定义函数体 —— 我们可以在函数体中定义具体的业务逻辑，最后通过 return 语句返回函数返回值（可选）。
数据库“断页”是个很有意思的话题，目前任何数据库应该都绕不过去。我们知道数据库的块大小一般是8k、16k、32k，而操作系统块大小是4k，那么在数据库刷内存中的数据页到磁盘上的时候，就有可能中途遭遇类似操作系统异常断电而导致数据页部分写的情况，进而造成数据块损坏，数据块损坏对于某些数据库是致命的，可能导致数据库无法启动。既然对于断页问题数据库都可能遇到，那么再来看看主流数据库是如何避免发生断页的。
估计很多入门安卓的朋友对entity很困惑，为什么要写实体类？有什么用？写来干什么？
https://ieeexplore.ieee.org/document/8294302
有这么个需求: 一堆不会动的SkinnedMesh, 通过物理模拟出死亡姿势后, 需要优化性能, 不然才10FPS
CUDA 是“Compute Unified Device Architecture (计算统一设备架构)”的首字母缩写。CUDA 是一种用于并行计算的 NVIDIA 架构。使用图形处理器也可以提高 PC 的计算能力。
上篇文章 flash-linear-attention中的Chunkwise并行算法的理解 根据GLA Transformer Paper（https://arxiv.org/pdf/2312.06635 作者是这位大佬 @sonta）通过对Linear Attention的完全并行和RNN以及Chunkwise形式的介绍理解了Linear Attention的Chunkwise并行算法的原理。但是paper还没有读完，后续在paper里面提出了Gated Linear Attention Transformer，它正是基于Chunkwise Linear Attention的思想来做的，不过仍有很多的工程细节需要明了。这篇文章就来继续阅读一下paper剩下的部分，把握下GLA的计算流程以及PyTorch实现。下面对Paper的第三节和第四节进行理解，由于个人感觉Paper公式有点多，所以并没有对paper进行大量直接翻译，更多的是读了一些部分之后直接大白话一点写一下我对各个部分的理解和总结。这样可能会忽略一些细节，建议读者结合原Paper阅读。
提出了一种基于区域卷积网络的快速目标检测方法(Fast R-CNN)。Fast R-CNN建立在以前工作的基础上，使用深度卷积网络有效地分类目标建议。与之前的工作相比，Fast R-CNN在提高训练和测试速度的同时，也提高了检测精度。Fast R-CNN训练了非常深的VGG16网络，速度比R-CNN快9倍，测试时速度213被，在PASCAL VOC 2012上实现了更高的mAP。与SPPnet相比，Fast R-CNN训练VGG16快三倍，测试速度快10倍，精度更高。
缓存池通过创建一个逻辑层，将热点数据从较慢的存储介质（如 HDD）移动到更快速的存储介质（如 SSD）。当客户端请求数据时，首先在缓存池中查找，如果命中缓存，则直接返回数据，否则从后端存储池获取数据，并将数据写入缓存池以备后续访问。
简单解释：专门用于机器学习的高性能芯片，围绕128x128 16 位乘法累加脉动阵列矩阵单元（“MXU”）设计的加速器。如果这句话能为你解释清楚，那就太好了！如果没有，那么请继续阅读......
双边滤波器是同时考虑空间域和值域信息的类似传统高斯平滑滤波器的图像滤波、去噪、保边滤波器。其模板系数是空间系数d与值域系数r的乘积。其思想是：空间系数是高斯滤波器系数，值域系数为考虑了邻域像素点与中心像素点的像素值的差值，当差值较大时，值域系数r较小，即，为一个递减函数（高斯函数正半部分），带来的结果是总的系数w=d*r变小，降低了与“我”差异较大的像素对我的影响。从而达到保边的效果，同时，有平滑的作用。
本案例的内容呢，主要是利用论文间的相互引用关系，设计一个GCN网络进行论文分类。具体的数据结构与内容会在下文详细介绍。
翻译：陈之炎 校对：吴振东 本文约2400字，建议阅读5分钟本文为大家系统地介绍了OpenCV对图像的操作。 图像的输入/输出 从文件中加载图像： 如果读入的是一个JPG文件，默认状态下会创建一个3通道图像。如果你需要将其制成灰度图像，则使用以下代码： 注 文件格式由其内容（前几个字节）确定。将图像保存为一个文件： 注 文件的格式由其扩展名确定。 用CV :: imdecode和CV :: imencode从内存中读取和写入图像。 基本的图像操作 访问像素亮度值 为了获取像素亮度值，首先必须知道图像的
推荐使用read.table函数读入txt文件，read.csv函数读入csv文件
常用的缓存策略：LruCache与DiskLruCache,其中LruCache用作内存缓存，而DiskLruCache用作磁盘缓存。
近年来，自动驾驶汽车（AVs）因其提高驾驶舒适性和减少车辆碰撞伤害的潜力而受到极大关注。美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）的一份报告显示，2021年美国公路上发生了31720多起致命事故。这些事故被发现主要是由司机分心造成的。AVs可以借助其感知系统帮助减轻人为错误并避免此类事故。感知系统通过一系列传感器（包括激光雷达、雷达和摄像头）帮助AVs了解周围环境。目标检测是此类感知系统的重要组成部分。
文章首发：《如何在 Vue 中加入图表 - Vue echarts 使用教程 - 卡拉云》
Redis可以部署在数据库前端作为旁路缓存使用，业务在访问数据时，可以先访问Redis查询其中是否有自己需要的数据，这时候会有两种情况：
无论你喜欢或不喜欢，深度学习就在这里等着你来学习，伴随着技术淘金热而来的过多的可选项，让新手望而生畏。
昨天看到XNA3.1发布的消息，当时在复习考试，今天考完了操作系统就下载回来尝试了一下，官方给的新特性包括：
在不少规范的英文文献中，我们常见花体，多用于表示集合，比如《强化学习》中，描述奖励值空间：
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