查询语言解析和验证：更复杂的元素解析，如查询谓词和聚合管道，由于解析规则的复杂性，在第一部分中被跳过。...该对象存储了在查询的整个生命周期中可能有用的状态，但可能与其他任何操作都不相关。这包括排序规则，时区数据库以及各种随机布尔值和状态之类的内容。...排序规则的解析非常简单：对于允许包含在对象中的每个字段，我们都会检查该字段，然后从解析的字段构建排序规则。 建立CanonicalQuery时，我们还会解析filter参数。...解析器从过滤器BSON对象构建一个MatchExpressions树。解析器同时执行一些验证——例如，类型验证和检查表达式参数的个数都在这里完成。...每个DocumentSource都有自己的解析器，该解析器执行其内部字段和参数的验证，然后生成被添加到最终管道的DocumentSource对象。
案例介绍 假设在一个业务系统中，有这样一个对象，它有三个状态：草稿、待发布、发布完成，针对这三个状态的业务动作也比较简单，分别是：上线、发布、回滚。该业务状态机如下图所示。 ?...、发送不同的事件，通过日志验证状态机的流转过程。...不过我还发现有一个意料之外的地方——在启动状态机的时候，还打印出了一个日志——“操作回滚，回到草稿状态. target status:DRAFT”，这里应该是状态机设置初始状态的时候触发的。 ?...分析 如上面的实战过程所示，使用Spring StateMachine的步骤如下： 定义状态枚举和事件枚举 定义状态机的初始状态和所有状态 定义状态之间的转移规则 在业务对象中使用状态机，编写响应状态变化的监听器方法...使用Spring StateMachine的好处在于自己无需关心状态机的实现细节，只需要关心业务有什么状态、它们之间的转移规则是什么、每个状态转移后真正要进行的业务操作。
即每次前向传递都需要将整个模型的参数，从高带宽内存（HBM）传输到加速器的计算单元。 尽管每个样本只产生一个token，但这个操作未能充分利用现代加速器的算术计算能力，由此导致模型效率低下。...这种方法，采用了一个简化的「草稿」模型，每一步都能快速生成一批token的候选项。 然后，这些候选token将通过原始的、全尺寸的语言模型进行验证，以确定最合理的文本延续。...如果这个假设成立，「草稿」模型可以迅速生成token序列，同时原始模型可以高效地并行验证多个token，从而最大化计算吞吐量。...与草稿模型不同的是，Medusa head可以与原始模型一起训练，而原始模型在训练期间保持冻结状态。 这种方法允许研究人员在单个GPU上微调大模型，充分利用强大的基础模型学习到的表征。...与它们相比，最新的方法更倾向于一种更简单的树状注意力形式，在推理期间，树状模式是规则的且固定的，使得树状注意力掩码进行预处理，进一步提高了效率。
根据GB/T11457-2006，"配置管理"被正式定义为：应用技术和管理的指导和监控方法，用于标识和说明配置项的功能和物理特征，控制这些特征的变更记录和报告变更处理和实现状态，并验证其符合规定需求的遵循性...配置项的状态可分为"草稿""正式"和"修改"三种。配置项刚建立时 ，其状态为"草稿" 。配置项通过评审后 ， 其状态变为 "正式" 。此后若更改配置项 ， 则其状态变为 "修改" 。...当配置项修改完毕并重新通过评审时， 其状态又变为 "正式" 3.2 配置项版本号 (1) 处于"草稿"状态的配置项的版本号格式为0.Y.Z，YZ的数字范围为01～99 。...(3) 处于 "修改"状态的配置项的版本号格式为X.Y.Z 。配置项正在修改时， 一般只增大Z值 。X.Y值保持不变。当配置项修改完毕，状态成为正式时，将Z值设置为0，增加X.Y值。...版本管理的目的是按照一定的规则保存配置项的所有版本，避免发生版本丢失或混淆等现象 ， 并且可以快速准确地查找到配置项的任何版本 。
推测解码是一种“先推测后验证” (Draft-then-Verify) 的解码算法，涉及并行运行两个模型，可与i将语言模型推理的速度有望提高2-3倍。...目标模型和草稿模型都必须使用相同的标记器。...语言建模任务通常包括一些更容易的子任务，这些子任务可以通过更有效的轻量级模型很好地解决，这些模型的执行时间非常短。...当在LLM上执行推理时，推测解码使用较小的草稿模型生成推测令牌，然后目标LLM验证由较小草稿模型生成的那些草稿输出令牌。通过推测执行，可以更快地从大型模型生成精确解码。...所以推测解码提供的加速在很大程度上取决于草稿模型的选择。使用更通俗的语言描述就是，使用一个小模型来编写草稿，然后让大模型对草稿进行修正。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号QbitAI 小羊驼团队的新研究火了。 他们开发了一种新的解码算法，可以让模型预测100个token数的速度提高1.5-2.3倍，进而加速LLM推理。...由此无需草稿模型（draft model）或数据存储，就可以减少解码步骤，加速LLM推理。...此前，有人提出了一种叫做推测解码的加速自回归解码的算法，大致思路是采用猜测和验证策略，即先让草稿模型预测几个潜在的未来token，然后原始LLM去并行验证。...但也有不少问题，比如效果受到token接受率的限制，创建准确的草稿模型也麻烦，通常需要额外的训练和仔细的调整等。 在此，小羊驼团队提出了一种的新的精确并行解码算法，即前向解码来克服这些挑战。...4、前向解码无需外部源即可立即生成并验证非常多的n-grams。这虽然增加了步骤的成本，但也提高了接受更长n-grams可能性。 换句话说，前向解码允许用更多的触发器来减少延迟。
方法介绍 Re^3 的思路是通过递归 Reprompt 和调整生成更长的故事，这更符合人类作家的创作过程。Re^3 将人类写作过程分解为规划、草稿、改写和编辑 4 个模块。...由于「故事」很难用基于规则的方式来定义，研究者没有对可接受的输出施加任何基于规则的约束，而是通过几个人为注释的指标来评估。...结果 如表 1 所示，Re^3 在根据预期前情写一个较长的故事方面非常有效，同时能保持连贯的总体情节，验证了研究者受人类写作过程启发而做出的设计选择，以及递归 reprompting 生成方法。...ENTAILMENT 系统的 ROC-AUC 得分勉强优于偶然表现（0.5），突出了核心挑战，即检测系统必须是压倒性的精确。此外，STRUCTURED-DETECT 的设计是为了扩展到较长的段落。...此外，许多生成的完整故事包含非角色的不一致，例如背景与当前场景的不一致。
在GB/T11457-2006中将“配置管理”正式定义为：“应用技术的和管理的指导和监控方法以标识和说明配置项的功能和物理特征，控制这些特征的变更，记录和报告变更处理和实现状态并验证与规定的需求的遵循性...2.4 配置项的主要属性每个配置项应具备以下主要属性：名称：配置项的唯一标识名称标识符：配置项的唯一标识符文件状态：配置项当前的状态（如草稿、审核中、已发布等）版本：配置项的版本号作者：配置项的创建者或维护者日期...配置项分为基线配置项和非基线配置项，基线配置项主要包括设计文档和源代码等，非基线配置项主要包括项目的计划和报告等。...4.配置项的状态配置项的状态可分为“草稿”“正式”和“修改”三种。配置项刚建立时其状态为“草稿”。配置项通过评审后其状态变为“正式”。此后若更改配置项，则其状态变为“修改”。...版本管理的目的是按照规则保存所有版本，防止版本丢失或混淆，并确保能够快速准确地查找到任何版本。旧版本不能被抛弃，因为新版本不一定比旧版本更好。
JSON Schema的结构 JSON Schema结构分为三个部分 JSON Schema结构分为三个部分： 关键字 这是JSON Schema中最重要的部分，它定义了用于数据验证的规则和条件，例如：...架构实例 架构实例是一个JSON文件或对象，它描述了要验证的数据结构，包括数据类型、属性名称、数值范围等。...可能不支持较新草稿的功能。请参阅所有版本的表格，以获得所有现有草稿的概述。 安装 composer require justinrainbow/json-schema 基本用法 验证器将使用（并强制）它遇到的第一个兼容类型，即使模式定义了另一个直接匹配且不需要强制的类型。...在PHP中使用JSON Schema非常简单，只需要将数据和模式传入验证器中即可。希望本文能够帮助你更好地理解JSON Schema并应用于实际开发中。
我们针对 5 个分类的手绘草稿进行分类识别，每个分类 10 张图片，分类分别是：airplane，alarmclock，ambulance，ant，arm： 需要注意的是，Custom Vision 对分类的数量和每个分类的图片量都有要求...再用一张不在分类内的 fish 来测试，因为 fish 不在我们的 5 个分类里，而且这张手绘草稿中的特征和分类里的也不相近，所以识别结果比较平均，且都比较低，这个结果在预期内。 ?...目前支持的编程语言是 C# 和 Python，这看起来很合理，毕竟一个是官方语言，一个是最常用的 AI 编程语言。...其中 C# 使用的是 Azure 的认知服务 SDK：https://github.com/Microsoft/Cognitive-CustomVision-Windows/....而且结合 Azure 账户，训练数据的量级也不再受限制，这给那种人工智能的数据集非固定，特征自定义的场景提供了很大的便利，开发者既能自定义数据和特性，又不用自己搭建机器学习环境，也不用自己手写数学模型。
说起博客开源程序，我想很多人都会想到wp，它是一种使用PHP语言开发的博客平台，用户可以在支持PHP和MySQL数据库的服务器上架设属于自己的网站，当然如果你的技术很牛掰也可以把它当作一个内容管理系统（...网站设计自定义的草稿和定期发布 是的，你没看错。就像你起草和修改文章，并安排网站按照选择的日期和时间进行发布一样，你现在也可以对网站的自定义设置保存草稿，并选择时间定期发布。...设计锁定保护你的修改 是否曾经有过这样的场景，两个设计师 A 和 B 同时修改一个网站，设计师 A 完成了优美的设计，却被设计师 B 做修改时不小心覆盖掉了？...WordPress 4.9 给 CSS 样式编辑器和 WordPress 4.8.1 增加的 HTML 小工具，增加了语法高亮显示和错误检查功能，你可以快速找到问题所在。...CodeMirror 支持在创建和编辑代码时的语法高亮，错误检查和验证，可用于插件之中，比如 CSS 或者 JavaScript 的 include 之中。
Immer提供了一种更方便的不可变状态操作方式 二.核心优势 其方便之处主要体现在： 只有一个（核心）API：produce(currentState, producer: (draftState) =...具体的，如果复制了一个资源但没有改动，就没必要创建这个新的资源，此时副本能够与原版共享同一资源，在修改时仍需要创建副本。因此，关键在于：将拷贝操作推迟到第一次写入的时候。...策略主要应用在以下几方面： 虚拟内存管理：进程共享虚拟内存、fork()系统调用等 存储：逻辑卷管理、文件系统、数据库快照 编程语言：PHP、Qt 中的许多数据类型 数据结构：实现不可变的数据结构，如状态树...produce： produce(currentState, producer: (draftState) => void): nextState 在 Immer 中，data之上的proxy被称为 Draft（草稿...非常形象，在草稿上的修改（即对draftState的修改，会按 Copy-on-write 机制拷贝）不影响源数据，草稿完成（即producer执行完毕）之后，按照草稿对源数据打补丁，得到新数据 很巧妙的设计
在获取标签过程中，只有启用状态的标签才能使用，所以需要判断下标签的状态； 2. 需要考虑下假如标签菜单为空怎么办？...这只是一个简单例子，实际情况可能更复杂一些，例如需要返回多个参数的情况或者把多个接口的返回值传递给一个接口等等； 不过道理都是一样的，要学会分析接口返回内容的结构，提取自己想要的值。...更多细节以及技巧等待大家在实际使用过程中发现 完整demo： login.py，使用cookie跳过验证码登录，可以参考：https://www.cnblogs.com/hanmk/p/9101275....s = requests.session() jar = requests.cookies.RequestsCookieJar() # 创建一个Cookie Jar对象...jar.set('XXX', 'ｘｘｘ') # 向Cookie Jar对象中添加cookie值 jar.set('XXX', 'ｘｘｘ') jar.set
前言 Nest 与 class-validator[1] 配合得很好，它允许我们使用基于装饰器的验证，在dto层中我们可以通过它的一些内置注解完成对参数的一些常用校验。...场景概述 客户端传入一个不符合规范的json字符串，我们需要对其进行截取后，再转成json对象进行下一步的校验，客户端传入的字符串如下所示： var config = '{"name":"aa","age...":"21","title":"标题测试"}' 在处理的时候，需要把var config =截取掉，只保留json字符串，然后转成json对象，要求属性总数必须大于2，我们很容易就能写出代码来，如下所示...if (typeof draftConfig === "string") { draftData = JSON.parse(draftConfig); } // 草稿...defaultMessage 就是验证不通过时，默认返回给客户端的报错信息 // 配置验证程序 @ValidatorConstraint({ async: true }) export class IsConfigConstraint
Q负责生成提示，A负责补全，而V负责验证A的补全是否准确、满足事先确定的规则或可验证（如程序能够在沙盒中执行）。每个智能体都具备三个元操作（P，I，C）。我们将此模型称为QAV模型。...A将生成的补全提交给V进行验证，而不是直接将补全发给Q。 V的任务是对A提供的补全进行验证，以确保其能够满足某些规则、规范或可验证等。V可能会参考知识库或其他可靠外部资源来核实A的补全。...此外，该模型可以扩展以包含更多智能体，从而解决更复杂的问题。 这个协作模型的主要性能的分析： 1）有效性：是通过{Q-A-V}这三个智能体的持续交互和验证后实现的。...在QAV协作模型中，由A回答者生成的补全交给V验证者验证的时候，事实上V智能体需要其他非语言模型的智能体的协作才能更好的完成验证任务。...llmAI会解析需求并生成一个初步的代码草稿。 接下来，nllmAI智能体将参与代码的实际开发和验证工作。这些智能体可能包括编译器、测试框架和软件沙盒等工具。
然而，通过非结构化剪枝实现的稀疏模式缺乏高层次的规律性，导致不规则的内存访问和计算模式。这种不规律会严重阻碍硬件加速的潜力，因为现代计算架构针对密集、规则的数据进行了优化。...与非结构化修剪相比，结构化修剪以更粗的粒度操作，修剪模型中较大的结构单元，例如整个通道或层。这些方法直接促进了在传统硬件平台上的推理加速，因为它们与这些系统优化处理的密集、规则的数据范式保持一致。...传统的方法通常产生单一的草稿token序列，这对通过验证提出了挑战。对此，Spectr主张生成多个草稿token序列，并采用k-sequential草稿选择技术并发验证k个序列。...在vLLM的基础上，LightLLM使用了更细粒度的KV缓存存储，减少了不规则边界产生的浪费。...此外，采用云边缘协作技术或设计更复杂的硬件加速器也可以帮助将大模型部署到边缘设备上。
开发团队成员@Horace He表示： 我们不把它看作是库或者框架，更希望大家能把它当成个例子，根据自己的需求“复制粘贴”。...通常可以通过量化技术来实现，即减少表示每个参数所需的位数。 由此，开发团队引入了下一个技术——int8量化。...在Transformer模型推理中，大型的验证模型即为Verity角色，Drake则是一个更小的、能更快生成文本的草稿模型。...开发团队使用草稿模型生成8个token，然后使用验证模型并行处理，丢弃不匹配的部分。 由此一来，打破了串行依赖，再次提高速度。 值得一提的是，推测性解码不会改变输出的质量。...只要使用草稿模型生成token+验证这些token所需的时间少于单独生成这些token所需的时间，这种方法就是有效的。
全局统计：服务使用统计、业务使用统计，各类型单据数量、单据状态占比。提单统计：提单统计、Top10提单用户、Top10单据部门分布占比。新增统计：新增单量、新增用户数、新增服务数。...3）知识库新功能：支持“保存草稿”，5分钟自动保存根据客户反馈，运维人员在撰写知识库文章时，会出现因中途离开而导致文章丢失的情况，WeOps V3.10版本增加“保存草稿”功能，可以随时点击“手动保存”...，配合5分钟自动保存功能，不用担心写一半的文章找不到的情况，手动/自动保存的文章被收纳至“我的草稿”，下次可以继续编写发布。...③ 远程管理支持VNC协议，不断拓展能力为了适配客户多协议的现状，远程管理除了之前的SSH/RDP协议外，WeOps V3.10版本新增VNC协议，满足客户VNC协议下远程服务器连接的需求。...④ 增加双因子认证功能，双重保险更安全为了满足客户安全性需求，让平台登录更加安全可靠，增加“双因子”认证功能，目前支持“账号密码+邮件验证码”的双重验证登录。
：采用JSON进行流程定义的配置，告别XML配置文件的冗杂 流程定义：支持历史版本、支持启用/禁用 更清晰的架构：采用三个核心模块用分层的机制实现工作流引擎的架构，让工作流不再神秘，源码也不再叠床架屋...参见：原子阶段（三生三世） 与表单验证结合，支持分别配置不同流程节点的读取字段权限和修改字段权限。...参见：表单验证 可通过AOP机制定制工作流逻辑 可通过Listener机制定制工作流逻辑 开放式的架构，支持更多流程节点的定制开发 包含大量测试驱动代码，可快速上手使用工作流 工作流演示 新建一个草稿：...采购订单 选择要使用的流程定义，然后提交，草稿进入相应的审批流程 签收任务、并处理任务 流程结束，草稿转为归档 [flow-zhcn.gif] 一个最简工作流定义 src/module/test-flow...source: 'startEvent_1', target: 'endEvent_1', }, ], }, } 名称 说明 listener 监听器，
Pytorch团队提出了一种纯粹通过PyTorch新特性在的自下而上的优化LLM方法，包括: Torch.compile: PyTorch模型的编译器 GPU量化:通过降低精度操作来加速模型 推测解码:...使用一个小的“草稿”模型来加速llm来预测一个大的“目标”模型的输出 张量并行:通过在多个设备上运行模型来加速模型。...使用新的编译器和分配(76 TOK/S)： Pytorch分析了cpu限制的性能问题。这意味着编译开销是提高效率的首要目标。...所以使用编译器将较大的区域编译为预编译状态，每个操作的CPU调用数量会减少。这意味着该包装器现在可以在没有间隙的情况下执行，如下所示。...我们可以使用草稿模型和验证模型(缓慢但准确)并行生成下8个令牌，作为8个副本来验证生成。与验证器不匹配的草稿模型输出将被丢弃。 根据Pytorch文档，它不会降低生成文本的质量。实验也证明了这一点。
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