将现有应用程序迁移到 Citus 有时需要调整 schema 和查询以获得最佳性能。 Citus 扩展了 PostgreSQL 的分布式功能，但它不是扩展所有工作负载的直接替代品。高性能 Citus 集群需要考虑数据模型、工具和所使用的 SQL 功能的选择。
众所周知， iterm 是非常强大的 Mac 终端，支持很多插件，和 Mac 自带的终端相比有极大的进步。
随着深度卷积神经网络的迅速发展，基于图片的识别任务包括分类、检测与分割等都得到了极大的进步。然而，我们现实生活面临的都是一些视频流信息，而基于图片的模型参数量大且Inference时间较长，如何将这些模型迁移到视频流上成为了一个研究热点。此次分享主要聚焦于基于视频的目标检测，介绍近几年research community 在视频目标检测的几个比较好的工作。
则会得到一个大大的编译错误。因为上面的模板函数只能接受左值或者左值引用（左值一般是有名字的变量，可以取到地址的），我们当然可以重载一个接受右值的模板函数，如下也可以达到效果。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/645376942
过滤器可以选择性地从 request 中提取一些数据，将其与其他数据组合、修改，并将某个值作为 response 返回。过滤器的强大之处在于能够将其拆分为小的子集，然后在应用程序的各个部分中进行链式调用和重用。
我也是偶然在知乎的一个问题下看到这个问题，大概就是说在使用apex的LayerNorm/RMSNorm的时候可以打开这个api的memory_efficient开关，这个开关可以在速度和精度无损的情况下节省网络训练的显存占用。感觉比较有趣，我就研究了一下，因此也就有了这篇文章。
4. Hardware Implementation The NVIDIA GPU architecture is built around a scalable array of multithreaded Streaming Multiprocessors (SMs). When a CUDA program on the host CPU invokes a kernel grid, the blocks of the grid are enumerated and distributed to
WindTerm 是一个专业的跨平台 SSH/Sftp/Shell/Telnet/Serial 开源终端，采用 C 语言编写，完全免费用于商业和非商业用途，没有限制，源代码均在 Apache-2.0 许可条款下提供。
前言 平常工作需要频繁使用终端工具，有一个好的命令行终端工具是非常重要的。 尤其是使用mac的小伙伴，估计不少人都觉得iterm2才是最好的终端工具。 其实起初我也是这么觉得的，但是最近直到我使用了这款开源的终端工具，我可以负责任的说，iterm2可以放在角落吃灰去了。 我重度使用了2天，无论从颜值，性能，效率和创新上，都碾压同类的终端工具。我完全找不到任何理由来放弃这么优秀的一款工具。整个使用的体验非常舒服，甚至于觉得，这，就是我心中现代化终端工具该有的样子！ 介绍 这款终端工具叫：Warp 或许有的小伙伴在其他平台曾经看到过。那没关系，我这里再给安利下。 这款工具是完全开源的，开源托管仓库在github上: Github：https://github.com/warpdotdev/Warp 官网：https://www.warp.dev/ 官网长这样：
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第35天，我们正在讲解性能，希望在接下来的65天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计334字，阅读时间15分钟 5.4.2. Control Flow Instructions Any flow control instruction (if, switch, do, for, while) can significantly impact the effective ins
如果你想将 .net core 项目以服务的形式部署到 windows 系统,希望本篇文章能够让你少走弯路 dotnet-warp 安装使用 dotnet-warp 是一个全局的.NET Core 工具，允许将.NET Core 项目打包为单个可执行文件 项目地址：https://github.com/Hubert-Rybak/dotnet-warp 安装：dotnet tool install --global dotnet-warp 使用：在项目输出目录执行 dotnet-warp 即可将
2020年5月Nvidia发布了新一代的GPU架构安培（Ampere）。其中和深度学习关系最密切的莫过于性能强劲的第三代的TensorCore，新一代的TensorCore支持了更为丰富的DL(Deep Learning)数据类型，包括了新的TesorFloat-32(TF32)，Bfloat16(BF16)计算单元以及INT8，INT4和INT1的计算单元，这些计算单元为DL推理提供了全面的支持。
视频帧插值（VFI）是当前视频处理中的一种常见方法，广泛用于提高帧速率和增强视觉质量，它支持各种应用，例如慢动作合成、视频压缩和用于动态视频去模糊的训练数据生成。此外，在实时速度下，高分辨率视频（如 720p、1080p）上，视频帧插值算法还有许多潜在的应用。
warp is a super-easy, composable, web server framework for warp speeds.
在ResNet中（https://github.com/pytorch/vision/blob/main/torchvision/models/resnet.py），关于BatchNorm的调用一共有两种模式，第一种是ReLU接在BN之后：
top: 0; right: 0; bottom: 0; left: 0; z-index: 1000;
作者：landonwang，腾讯 IEG 客户端开发工程师 本文简述了 GPU 的渲染管线和硬件架构，对一些常见问题进行了讨论和分析。特此分享出来，与君共勉。当然，由于本人并未从事过硬件开发的工作，文中有错漏之处在所难免，欢迎批评指正。另外本文内容量很大，总结下来有以下几点核心内容：（1）移动平台渲染管线 TBDR 的介绍; （2）GPU 缓存体系的介绍；（3）Warp 的执行机制；（4）常见的如 AlphaTest 或者分支对性能的影响。 序言 联发科的工程师团队在对我们游戏进行了性能分析之后，建议我们将
__shfl_sync, __shfl_up_sync, __shfl_down_sync, and __shfl_xor_sync exchange a variable between threads within a warp.
演讲者作为 Twitch 的工程师，主要负责降低视频观看延时方面的工作，从而使得视频观看过程中增加交互的可能。鉴于 WebRTC 能减低延时的特点，演讲者首先将现有的视频服务框架迁移到 WebRTC 上，但结果表明，尽管经过许多优化，WebRTC 依旧没有实现预期的目标，其原因是 WebRTC 的机制中不同的数据流存在不同的优先级，例如对话语音数据有较高的优先级，而视频观看体验却不是很好，经历了一年的努力，工程师团队放弃了利用 WebRTC 实现低延时目标的愿望。
机器之心原创 作者：杜伟 继让老照片动起来、唱歌之后，腾讯微视又解锁了照片的跳舞技能。 80、90 后的小伙伴，应该很熟悉香港歌手陈慧琳的热门歌曲《不如跳舞》吧，歌词中的「聊天不如跳舞，谈恋爱不如跳舞……」风靡了大街小巷，使很多人爱上了跳舞。遗憾的是，对于一些四肢不协调的小伙伴，在人前跳舞无异于一种折磨。但是，不会跳并不意味着看不到自己跳舞的样子。 随着计算机视觉和生成对抗网络的快速发展，人体动作迁移技术的出现使那些没有跳舞天赋的小伙伴也有机会展示自己的舞姿。简单来讲，给定一段别人跳舞的视频和用户的一张照
科研人员除了科研能力，如果能具备优秀的工程能力，将是非常棒的。本文记录了detectron pytorch版本的代码结构笔记，一起来学习一下大神优美的工程架构。 detection pytorch link: https://github.com/roytseng-tw/Detectron.pytorch
Warp 是一款现代化的终端工具，最初在 MacOS 上发布后备受好评。自从上线以来，Linux 支持一直是 Warp 的最高票功能请求。现在，Linux 用户可以在 Ubuntu、Fedora、Arch Linux 或 RedHat 等发行版上安装 Warp。
有人说，我们程序猿最常用的就是两个工具：代码编辑器和终端。不知道你们是不是这样，反正大叔是被说中了~~
该文提出一种实时中间流估计(Intermediate Flow Estimation)算法RIFE用于视频插帧。现有视频插帧大多先估计双向光流，然后采用线性组合方式近似中间流，然而这种处理方式会在运动边界区域产生伪影问题。
相信通过上述一段文字的描述，大家应该更加的迷惑了！所以下面我们就结合代码来理解Python中的装饰器。
CVPR2022弱监督语义分割：https://blog.csdn.net/Sierkinhane/article/details/126228039
从本文开始，我们将介绍 warp 中 Filter 的核心模块。在文档中有 filter 相关模块的介绍， 本文来介绍其中的 addr，header 和 log
PyTorch 提供了大量与神经网络、任意张量代数、数据处理和其他目的相关的操作。然而，您可能仍然需要更定制化的操作。例如，您可能想使用在论文中找到的新型激活函数，或者实现您作为研究的一部分开发的操作。
在 2023 年，在开始开发 API 和 Web 应用程序之前，哪个 Rust Web 框架最适合研究？在这里，我们将看看一些目前使用或看起来很有前途的最流行的框架。
先来看看我的回答：https://www.zhihu.com/question/365763395/answer/2070162652
这篇博客主要是记录一些实践或看论文过程中遇到的一些不好理解的问题及解释。 Q1：SfM里的尺度不变性指的是什么？ A1：一般定义下，尺度不变性是指体系经过尺度变换后，其某一特性不变。比如，特征点检测算法SIFT，其检测到的特征点的尺度不变性是通过图像金字塔来实现的。这样，不管原图的尺度是多少，在包含了所有尺度的尺度空间下都能找到那些稳定的极值点，这样就做到了尺度不变。关于SIFT尺度不变性的更详细讲解，可以参考这篇博客。 Q2：单目相机SfM重建结果的尺度是怎么确定的？ A2：传统方法中，单目重建是无法获取重建场景的尺度信息的。因此，要确定重建的尺度，需要使用额外的手段。比如：
本文是对 https://arxiv.org/abs/2108.13191 这篇论文进行解读，学习一下如何基于MLIR编译器基础设施生成高效的GPU代码。本文的阅读的先后顺序分别为：
这一系列文章面向CUDA开发者来解读《CUDA C Best Practices Guide》 （CUDA C最佳实践指南） CUDA优化冷知识22|测量Occupancy的三种方式 我们今天主要进行<CUDA Best Practices Guide>的章节10的剩余内容https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/index.html#occupancy， 也就是接上一篇的occupancy后面，继续说说寄存器的延迟掩盖，blocks
这一点在数据量大、运算复杂度不高的条件下极为适用。可以简单地把一块GPU想象成一个超多核的CPU运算部件。这些CPU有自己的寄存器，还有供数据交换用的共享内存、缓存，同时周围还有取指部件和相应的调度机制，保证指令能够在之上执行。
在之前的用 Rust 搭建 React Server Components 的 Web 服务器我们利用了Axum构建了RSC的服务器。也算是用Rust在构建Web服务上的小试牛刀。
add的功能是计算x和y的值，我们称作功能函数。 logger的作业是在执行add函数的同时再打印了其他的信息，这部分的作为add的功能增强，我们称为装饰。 在logger里我们可以加入其他类似的功能函数，也能包装它，可以进行复用。
获得 C 矩阵的计算方法都是相同的，只不过使用的是矩阵 A、B 不同的元素来进行计算，即不同数据的大量相同计算操作，这种计算是特别适合使用GPU来计算，因为GPU拥有大量简单重复的计算单元，通过并行就能极大的提高计算效率。
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。
对于大多数图形渲染开发者，GPU是既熟悉又陌生的部件，熟悉的是每天都需要跟它打交道，陌生的是GPU就如一个黑盒，不知道其内部硬件架构，更无从谈及其运行机制。
当一个kernel被执行时，可以在逻辑上指定具体的Grid，Block来管理thread，Grid和Block可以是1~3维。而在执行中，warp是基本单元，一个warp包含32个thread，同一个warp下的thread以不同的资源执行相同的指令。所以，block中的thread数目最好是32的整数倍。
waits until all threads in the thread block have reached this point and all global and shared memory accesses made by these threads prior to __syncthreads() are visible to all threads in the block.
填一下 【BBuf的CUDA笔记】十，Linear Attention的cuda kernel实现解析 留下的坑，阅读本文之前需要先阅读上面这篇文章。这里就不重复介绍背景知识了，只需要知道现在要计算的目标是：
speedtest是一个易用的测试工具，它会先运行PUTS，然后运行GETS，通过增量的方式测试得到最大吞吐量。而warp则是一个完整的工具链，提供了很独立的测试项，能够测试GET;PUT;DELETE等都可以测试得到。同时通过cs的结构设计，更符合真实的使用场景，得到最贴近应用的性能结果，有利于性能分析。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2012.10066v1.pdf
问：如何理解 NVIDIA 新 GPU 架构 Turing 的 Tensor Core？
由于实验结果不太好，现在已经开始往最底层的sass修改上努力了，鉴于nvidia官方出于大概是商业目的，关于sass的内容少之又少，因此只能零星地从各种paper或者之类的东西里寻找。前两天发现了一个文档，是关于Volta架构的，里面讲了一些关于sass的内容，大致和 maxas 的介绍差不多但是更好懂，特此翻译了相关部分，也就是第二章的内容。
各种大模型都在用的FlashAttention今天正式发布第2代并开源，所有Transformer架构的模型都可使用它来加速。
尽管图形用户界面取得了各种进步，但终端模拟器在技术市场上仍然占有一席之地。终端模拟器是一种软件，可以让你借助命令与主机进行交互。终端模拟器是每个 Linux 发行版的生命线，因为它能让你发挥 Linux 的真正优势。
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