官方对Photokit的概念解释为： 在iOS和macOS中，PhotoKit提供了支持为Photos应用构建照片编辑扩展的类。...，如何去获取系统内的所有照片资源，如何去获取所有的相册，以及如何将获取到的数据直观的展现给用户看将是本章内容我要展示给大家的。...第三步：PhotoKit 机制 PhotoKit是通过"Fetch"的方式去获取系统的相册资源，这些获取的方式都是通过一系列的API去调用完成的，具体使用哪个类方法，则需要了解获取的是相册、时刻还是资源...，我们接下来的工作就是要将相册内的照片，视频等数据显示在我们的网格视图中，但是如果直接用原图来做显示就显得极不恰当，Apple提供的PhotoKit框架为我们提供了解决方案。...，下面依次来讲解一下它们的作用： asset:图片资源 targetSize:需要获取的图片尺寸，如果给定的尺寸与原图的尺寸比例不匹配，则下面要讲的参数contentMode将确定如何调整图像大小，如果需要返回原图尺寸
预付费资源包支持多种规格，有效期均为1年，1年内若资源包次数未使用完，则过期作废；预付费资源包购买后不支持退款和剩余次数冻结。...只要您开通了文字识别某项服务，该项服务即可享受1,000次/月的免费调用额度，以免费资源包的形式在每个月1号自动发放到您的腾讯云账号中，仅在当月有效。...如果您开通了多项文字识别的服务，属于同一个共享资源包的接口共同享受1,000次/月的免费调用额度。 调用量的扣费顺序为“免费资源包 - 付费资源包 - 后付费”。...文字识别服务将于2020年7月6日进行计费规则调整，除了成功返回识别结果的请求会进行计费之外，部分调用失败产生的错误码也会按照调用量收费，收费错误码请参考 计费错误码说明 。...注意： 腾讯云文字识别 API 2017（老版本）支持传入多张图片的接口，计费规则更新为：一次可上传多张图片的接口，仅对识别成功的图片进行计费，识别不成功的图片不计费。
但请注意，这只是一个基础模型。也就是说，按照目前发布的状态，它还不能直接应用于特定的任务或对话场景。没有进一步的调整，它还不能发挥作用。...随着这种新AI的问世，安全威胁无疑会增加。例如： 存在通过查询如何制造网络武器、炸弹或其他危害性物品的未授权使用风险 => 受控AI如何应对？...多个开发者将发布他们版本的LLM => 标准化API缺失和使用复杂度上升的问题如何解决？ 出现多种版本，可能会偏离原始目标 => 这种“飞速进步”会导致许多现有服务突然变得过时吗？...xAI 仓库中专家混合 (MoE) 层的当前实现未针对效率进行优化。这种实现是故意选择的，优先考虑模型正确性验证，避免开发自定义内核的需要。...如何尝试 Grok 如果你只是好奇 Grok 能做什么，它目前在 X 上可用，但仅对 Premium+ 用户开放，价格为每月16美元。
资源浪费：加载未使用的类占用了额外的内存。 调试困难：大量类加载日志增加了调试复杂度。 延迟加载（Lazy Loading） 唐二婷：码哥靓仔，如何解决这个问题？...注意事项： 仅对核心类或关键模块使用预加载，避免无意义的资源浪费。 使用性能监控工具（如 VisualVM）确认哪些类是高频调用的。...线程并发问题：多个线程同时触发类加载，未正确处理同步。 如何解决这些问题？ 遵循双亲委派模型 核心思想： 确保公共类由父加载器加载，避免重复加载。...在 JDK 7 版本中，方法区的实现也是 永久代，不过对其中的 字符串常量池 和 类变量 的位置进行了调整，将其转移到了 堆空间 中进行存储。...在 JDK 8 版本中，JVM 移除了 永久代，使用 元空间 作为 方法区 的实现，元空间使用的是本地内存，其大小受制于本地内存大小的限制，可以一定程度上避免发生 OutOfMemoryError 错误
然而，这些场景的调用量并不高，同时大模型的部署成本较为昂贵，这造成了资源的浪费。本文将介绍我们如何利用多Lora技术，将多个场景合并部署，从而有效解决这一问题。...为了使大模型适应特定的业务场景，我们通常需要对其进行微调。如果对大模型进行全参数微调，因其参数数量庞大，成本将非常高。Lora技术的解决方案是，仅对不到2%的参数进行微调，其他参数则保持不变。...然而，实际上，我们可以选择不合并Lora文件，而是直接在显存中加载原有的大模型参数和Lora参数，然后进行推理。这种方法同样是可行的。参考上面的Lora原理图，W表示大模型的一个原始参数矩阵。...因此，我们的部署流程可以进行如下调整：业务方在进行Lora微调后生成一个Lora文件。接下来，我们在显存中加载基础大模型，同时也加载业务方的Lora文件，直接进行推理。...调用量较小：如果每个业务场景的调用量相对较少，那么单独为每个场景部署一份大模型的成本将显得很高。采用多Lora的方式来部署大模型可以有效解决这些问题。
如何更有效的进行 CDN 容灾，降低 CDN 异常对业务的影响，是我们不断思考的问题。 既然以上问题 SRE 侧无法完美地解决，端侧是不是可以进行一些尝试呢？比如将 CDN 容灾前置到终端侧。...通常我们是在资源标签上面添加错误回调来捕获，图片容灾可以这样实现，但这并不适合 JS，因为它有严格的执行顺序。为了解决这一问题，我们将传统的标签加载资源的方式，换成XHR来实现。...容灾效果 ① 业务成功率 以外卖图片业务为例，Android 业务成功率对比（同版本 7512，2021.01.17 未开启 Phoenix 容灾，2021.01.19 晚开启 Phoenix 容灾）。...图 9 iOS 业务成功率对比（同版本 7511，2021.01.17 未开启 Phoenix 容灾，2021.01.19 晚开启 Phoenix 容灾）。...如何让资源的首次加载更加稳定有效，如何为不同业务和地区动态提供最优的 CDN 域名列表，这就是动态计算服务的要解决的问题。
为了在ETL过程中以其他Hadoop组件也可以使用的格式交付中间数据，Avro是一个合理的选择。...为了方便导入原始数据，请使用文本表而不是RCFile或SequenceFile，并在ETL过程的后期转换为Parquet。 ?...分区，但不要过度分区 分区是Impala性能调整的一个很重要的方面。为最大、最密集查询的表设置分区。...使用EXPLAIN和Summary验证合理的执行计划 在执行资源密集型查询之前，请使用该 EXPLAIN语句获得Impala打算如何并行化查询和分发工作的概述。...在Impala 1.4之前，您将使用该PROFILE命令，但是其高度技术性的输出仅对最有经验的用户有用。
与现有的提示调整或适配器调整方法不同，CLIPFit不引入任何外部参数，而仅微调CLIP固有参数中的一个小特定子集。...为了理解CLIPFit中的微调如何影响预训练模型，论文进行了广泛的实验分析以研究内部参数和表示的变化。在文本编码器中，当层数增加时，偏置的变化减少。在图像编码器中，LayerNorm也有同样的结论。...第一种策略是使用知识蒸馏损失来指导CLIPFit从原始的零样本CLIP中学习。...的未固定文本偏置项，其中 $L$ 是未固定偏置层的数量。...\end{equation}$$这两种策略都能缓解遗忘问题，而知识蒸馏损失的效果更佳。因此，选择将知识蒸馏损失作为CLIPFit的最终解决方案。
一、软件更新流程中的风险管理和质量控制机制 在软件更新过程中，存在多种潜在的风险和挑战，需要通过有效的测试和风险管理策略来识别和解决。...它确保每个单元的功能符合预期。 风险：可能的风险包括未覆盖到的边界条件、错误的测试假设或测试数据，以及不完整的单元测试覆盖范围。...负载均衡与弹性扩展 自动化负载均衡器：使用负载均衡器自动调整流量分发，确保所有服务器均匀处理请求。 弹性扩展：根据流量变化自动调整资源，例如自动扩展虚拟机或容器实例。...通信和协调：确保与所有关键利益相关者（内部团队、客户、合作伙伴）的有效沟通和协调。 问题解决与恢复：持续监控并采取措施解决问题，确保系统能够尽快恢复正常运行。 （五）自动化工具与监控系统 1....这提示我们，软件质量控制和全面的测试覆盖是确保系统稳定运行的基础。为了应对类似事件，关键的紧急修复措施和有效的应急响应计划是必不可少的。
这些问题在国内尤为突出，原因是国内与官方 PyPI 仓库的网络延迟较高。为了解决这个痛点，选择高效、稳定的 pip 国内镜像源 是提高开发效率的关键。...速度较快，但部分包可能不同步 百度云镜像源 https://mirror.baidu.com/pypi/simple/ 速度较快，但部分包可能不同步 温馨提示：这些镜像源均定期与官方同步，确保提供最新版本的...无论您是从事 数据分析、机器学习，还是 后端开发，选择一个合适的国内镜像源都能大幅提升下载体验。...例如，使用清华大学镜像源安装某个包： pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 注意：此方法仅对当前命令有效...常见问题与解决 Q1: 为什么会遇到 SSL 证书验证失败？ 部分镜像源可能未正确配置证书，导致 SSL 错误。可以通过添加 --trusted-host 参数解决。
文章讨论了MVC、三层架构和微服务架构的优缺点、适用场景以及迁移策略。通过比较这些架构，文章强调了选择合适的架构对于软件开发项目成功的重要性。...Nginx 的 Gzip 压缩功能提供了一种简单有效的解决方案，能够在服务器端对静态资源进行压缩，减少传输的数据量，从而提升网络性能。...gzip_http_version仅对支持 HTTP/1.1 或更高版本的客户端启用 Gzip 压缩。...这种方法适用于静态资源文件（如 CSS、JavaScript），可显著降低压缩延迟。常见问题与解决方法以下列举了在实际配置和运行 Gzip 时可能遇到的一些问题，并提供相应的解决方案。...启用 Gzip 压缩是提升网站性能的重要手段，可以显著减少传输的数据量，提高网页加载速度。在配置 Gzip 时，需要根据具体场景调整参数，以实现性能和资源利用率的最佳平衡。
# 原始的同义词-p --raw --indent-heuristic, --no-indent-heuristic # 为了帮助调试和调整实验启发式, 改变差异边界以使修补程序更易于阅读...--all # 该选项仅对deinit命令有效。...限制摘要大小（总共显示的提交数量） --remote # 该选项仅对更新命令有效。...--rebase # 该选项仅对更新命令有效。将当前分支重新映射到超级项目中记录的提交。...--build-fake-ancestor= # 较新的git diff输出已经 为每个blob 嵌入了索引信息，以帮助识别修补程序适用的原始版本
云服务器的应用场景： l计算资源能够弹性扩展，按需索取，快速部署，以满足多变的业务需求 l提供高扩展性和灵活性的计算资源，应对业务的快速创新 l优化计算资源成本，提高业务运行效率 l简化基础运维，助力企业专注业务创新...2：包年包月；应对较长期的稳定的计算需求，已较低的费用采购预留实例。 3：灵活调整；灵活调整配置实例，无需关机中断业务。 4；镜像服务；支持自定义镜像，实现快速复制。...2：竞价实例 针对可中断场景最高可节约开销，利用竞价实例模式，以极低的折扣价格获取空闲的云主机计算资源，成本有效降低 80%， 对于测试，特定业务场景可推荐。...Q；使用云主机是否可以解决主机安全问题？ A；使用云服务器并不能彻底解决主机安全问题，云服务器可以提供基础安全防护，例如基础DOSS攻击（5G上限），基础主机安全防护，基础运维监控 等。...A；云平台对外官网都有相关SLA 保障说明&赔付说明，目前所有云平台仅对超出SLA 故障时间对应资源的成本进行赔付，不对引起业务中断而产生的业务损失，这方面的约定所有云平台相同。
然而，随着数据量的不断增长，如何有效地存储和传输这些数据成为了一个亟待解决的问题。Kafka的消息压缩机制正是为了解决这一问题而设计的。...这不仅包括购买更多硬盘驱动器的成本，还可能包括与存储相关的其他基础设施成本，如存储区域网络（SAN）或网络附加存储（NAS）解决方案。...生产者应根据实际情况选择合适的压缩级别以满足业务需求。 4.3 监控压缩效果 生产者应定期监控压缩效果并调整压缩策略以确保系统性能和资源利用率的平衡。...4.8 持续优化和调整 Kafka的消息压缩功能是一个持续优化的过程。随着业务的发展和系统环境的变化，可能需要调整压缩算法、压缩级别和批量大小等参数以获得更好的性能和资源利用率。...通过选择合适的压缩算法、控制压缩级别、监控压缩效果以及注意消息顺序和一致性等策略，可以确保Kafka在保持高性能的同时实现有效的资源利用。
在现代数据库系统和缓存系统中，如何有效地管理内存资源、提高数据访问的效率，是一个关键问题。为了优化性能，防止内存溢出，许多系统引入了缓存机制，并采用了一些淘汰策略来管理这些缓存数据。...allkeys-lru：对所有键空间应用LRU算法，淘汰最久未使用的数据。volatile-lru：仅对设置了过期时间的键应用LRU算法。...当需要淘汰键时，Redis会随机抽取一些键，并选择其中最久未使用的键进行淘汰。近似LRU的优点：减少性能开销：避免了严格LRU算法中的频繁链表操作，通过随机抽取方式显著降低了计算开销。...4.2 实际应用中的调优在实际应用中，LRU算法的性能与缓存策略的配置密切相关。例如：在Redis中，可以通过调整maxmemory-policy来选择适合的淘汰策略。...在实际应用中，根据具体的需求，选择和调优合适的LRU策略，能够显著提高系统的性能和资源利用率。
此外，它可能损害模型的泛化能力，以及导致灾难性遗忘问题。为解决这一问题，参数高效微调（PEFT） 算法应运而生。该算法通过调整少量参数，在下游任务上实现了优于全面微调的性能。...参数高效微调（PEFT）是一种实用的解决方案，它涉及选择性地调整模型中的少数参数，而保持其他参数不变。调整大语言模型以高效地适应各种下游任务。...PEFT 通过最小化新增参数数量或降低计算资源需求来调整预训练大语言模型，这在计算资源受限的情况下尤为重要。在处理参数数量庞大的大语言模型时，这种方法尤为有价值。...结合图片来看，LoRA 的实现流程如下： 在原始预训练语言模型（PLM）的基础上，我们引入了一个旁路，通过降维再升维的操作，来模拟所谓的内在秩。...调整 “alpha” 有助于在拟合数据和通过正则化防止过拟合之间保持平衡。 QLoRA，即量化 LoRA 的简称，由 Tim Dettmers 等人提出。它是一种在微调过程中有效降低内存占用的技术。
实验结果表明，该方法在多个图像理解任务上的表现超过了目前公开的最佳无监督和半监督方法。 作者实际上花了大量的篇幅减少了数据如何创建，如何进行预训练和如何优化训练过程。...数据来源 作者在包含 ImageNet-22k，ImageNet-1k、Google Landmarks 和几个细粒度数据集的的数据集进行选择。...对于不安全的数据源，爬取公开可用的网络数据存储库中收集了原始未过滤的图像数据集。从存储库中的每个网页中，作者从 标签中提取图像的 URL 链接。...此外，作者提到他们使用的基础组件已经在xFormers库中提供。...有效的随机深度 作者使用了一种改进的随机深度（stochastic depth）方法，相比于传统的掩码方法，该方法跳过了被丢弃的残差计算，从而在一定程度上节省了内存和计算资源。
参数高效微调（PEFT）技术，如低秩适应（LoRA），可以有效地将大型预训练基础模型适应到下游任务，只使用原始可训练权重的很小一部分（0.1%-10%）。...相反，作者希望更高效、更有效地利用自然图像视觉基础模型中编码的大量语义信息，将它们适应到新域。作者提出的解决方案通过自我监督学习进行域适应，采用PEFT技术来解决这些问题。...选择性地解冻最后或第一和最后变换块，用LoRA调整剩余权重，并在新域上继续无监督预训练。...作者挑战了为每个新的视觉领域从零开始进行昂贵预训练的常见范式，提供了一种既参数高效又有效的知识迁移解决方案（甚至能超越特定领域的基础模型）。...作者希望ExPLoRA能够进一步使用基础模型在除自然图像之外的领域，而无需为预训练投入巨大的计算资源。 虽然有效，但ExPLoRA有许多方面值得进一步研究。
，并在此基础上进行优化。...3.3 最佳匹配区域 已经确定边界修复的优先级，如何在原始图像区域内寻找最佳匹配区域？Criminisi等人提出一种基于最小SSD(sum of squared differences)的方法。 ?...算法效果优化 5.1 Patch融合 原始算法中，对于Patch的修补，每次仅对Patch内的未修补Target区域进行拷贝，而Patch内已知区域不做处理，而Jino等人提出了一种鲁棒性更高的算法，即对于...一旦最佳匹配区域选择错误，则导致整个修复区域存在明显的人为修复痕迹。如下图所示，原始算法会导致左上角的黑色圆修复失败。 ?...原图 mask 非融合 10次融合 使用N Best Match进行融合之后，复杂纹理复制错误的问题得到了一定程度上的解决。
本文将详细解释这个错误的含义、可能的原因以及如何解决它。错误信息当我们在处理音视频数据时，有时会收到以下错误信息："Invalid packet stream index"。...错误原因"Invalid packet stream index"错误通常有以下几个常见的原因：未正确设置数据包流索引：在音视频处理中，每个音频或视频流都有一个唯一的索引。...可使用日志、调试器等工具来追踪和排查引发错误的代码和数据。查阅文档和资源：查阅相关的音视频处理框架或库的文档和资源，了解更多关于数据包流索引的使用和限制说明。这样可以更好地理解和处理音视频数据。...音频获取：音频获取是指从原始音频源（如音频文件、麦克风输入等）获取音频数据。常见的技术包括音频输入设备的选择和配置，以及音频库或框架的使用（如PortAudio、PulseAudio等）。...视频获取：视频获取是指从原始视频源（如视频文件、摄像头输入等）获取视频数据。视频获取涉及到视频输入设备的选择和配置，以及视频库或框架的使用（如OpenCV、GStreamer等）。
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