因此，我们可以在 Hoogle 中搜索 a -> [a] -> Bool（搜索结果：https://hoogle.haskell.org/?...但是它所做的是提供比测试更全面的保证，并且即使在没有测试的情况下，它也存在于每个代码库中。...尽管这个语言的深度和广度使它的学习曲线比其他许多语言都更陡峭，但学习者很容易在社区中提出问题，并得到许多真诚希望帮助他人学习这门语言的人们的帮助。...尽管不是传统社区，但 StackOverflow 上的 haskell 标签（https://stackoverflow.com/questions/tagged/haskell）具有与之相关的 46,000...10结论 为什么 Haskell 是我们构建生产软件系统的首选编程语言呢？原因有很多。我们再来回顾一下这篇文章中列举的各个因素： Haskell 具有强大的静态类型系统，可以预防错误并减少认知负担。
可靠地将原生模型/近原生模型与大量错误对接模型（错误模型）区分开来仍然是对接的一个主要挑战。 2.结果 生物和人工晶体PPIs分类。...在这个测试集上，DeepRank正确地分类了80个生物界面中的66个和81个晶体界面中的72个。...虽然89个测试用例在许多数据集中至少存在一个同源物，但从测试数据集中删除这些用例仍然可以达到准确率为82%的性能。 图2 生物界面和晶体界面评估 对接模型排名。...图3B展示了DeepRank的得分在近原生模型和错误的模型之间有很好的区分，而HADDOCK得分有显著的重叠。在图3C的排名性能方面，DeepRank也显著地强于HADDOCK得分。...只有微小的差异出现：iScore在前10名中表现最好，成功率为54%，但DeepRank排名前200名，成功率为92%。
然而，PDB中仅存在83种这些复合物。...在本文中，作者假设交互图是已知的，即作者将组装路径限制为仅包括复合物中存在的交互。尽管经过这样简化，组装路径的数量仍然很大，并且在理论上可以从其他类型的实验或预测中获得此信息。...AFM预测中存在更多冲突，但最终组件的质量也更高，这表明子组件是准确预测的，有关详细信息，请参见原文。...组装过程中重叠的一个原因是由于并非正确预测链相互作用的所有构象，从而导致某些二聚体中的界面错误或缺失。...但平均而言，该性能较低，这表明仍有很大的改进空间，即使预测很小的蛋白质复合物的结构仍尚未解决。
尽管Transformer已在图像超分领域取得了令人惊讶的性能，但从感受野角度来看：Transformer的潜力仍为得到充分挖掘。...直观上来讲，越多的像素被利用模型的性能越好，CNN方案中的EDSR与RCAN符合该假设。但是，从上图可以看到：虽然SwinIR的性能更优，但SwinIR的感受野比RCAN更小。...但同时也为我们提供农了额外的洞察： 相比CNN，SwinIR具有更强的建模能力：利用更少的信息达成更优的性能； 如果可以利用更多的输入像素，SwinIR还有进一步提升的空间。...此外，我们发现：SwinIR的中间特征存在明显的伪影问题。而这些伪影是由于窗口划分机制导致，这意味着：移位窗口对于构建跨窗口链接不够高效。...@Urban100，在Manga109数据集上的性能提升达0.34dB~0.45dB； 相比其他采用预训练的方案(如EDT)，HAT的性能提升仍高达0.5dB@Urban100。
之前看到的各种宏观趋势仍然存在，但进展放慢。在一些情况下，甚至出现了倒退。什么导致了这种现象？尽管证据显示云的话题和原来一样热，为什么看起来对云的态度开始变冷用一个词来概括就是细化。...忽视个体特性会导致的竞争劣势，但这是一个长期的风险，因为很多公司现在还在熟悉虚拟化和托管模式。” 对技术细节的熟悉程度在增长，尽管各种错误的标识为云的各种模式的商业机会也仍然很繁荣，但市场开始更理性。...83%的样本相信云供应商存在中高程度的差异，所以无论是公有云更好还是使用软件构建私有云，终端用户开始扩展他们的知识和使用技术供应商。...云不再是一个关注点，云深深扎根新的IT运维和管理中。 如第一部分说描述的，许多企业仍处于中间阶段，但云系统的分布范围并不如想象的那么广。...虚拟桌面的一个障碍是它的性能，在云系统中这个挑战仍然存在，但合适的网络架构和云优化可以减轻这个问题。 最后，协作和VoIP显示企业仍然在寻找有效的沟通方式，特别是员工工作分布比原来越广，越来越弹性。
2.3.1 原子写 许多DB支持原子更新，避免了在应用程序代码中执行读取 - 修改 - 写入。用这些操作通常是最好的解决方案。...若WHERE语句运行在DB的某个旧快照，即使另一个并发写入正在运行，条件可能仍为真，最终可能无法防止更新丢失。所以在使用前，应先仔细检查“比较－设置”操作的安全运行条件。...2.3.5 冲突解决和复制 支持多副本的数据库中，防止丢失更新还需考虑：由于多节点上存在数据副本，不同节点可能并发修改数据，需采取额外措施防止丢失更新。 加锁、CAS前提都要求只有一个最新的数据副本。...但多主或无主复制的多副本DB，通常允许多个并发写，并异步复制到副本，所以会出现多个最新的数据副本。此时加锁或CAS将不再适用。...而最后写入胜利（LWW）的冲突解决方法则容易丢失更新，不幸的是，LWW目前是许多多副本DB的默认配置。 ---- 将文本文档的编辑表示为原子的变化流是可能的，尽管相当复杂。请参阅 “自动冲突解决”。
因此，与使用 Terraform 并在某种自动化工具/脚本中包装它相比，使用专门为解决此问题而构建的控制平面工具可能更好。...当应用更改时，Terraform 查看三个实体：您的本地 Terraform 文件、Terraform 状态和云提供商中的实际状态。如果云提供商中的状态偏离存储的状态，这可能会引起问题。...在将更改合并到生产环境之前测试您的 Crossplane 更改 您可以通过在测试环境中测试来限制应用错误配置的风险。但是，值得注意的是，尽管测试环境应该尽可能接近生产环境，但它永远不会完全相同。...Terraform 尽管 Crossplane 在许多方面优于 Terraform 和类似工具，但由于缺乏 dry-run/plan 功能，它在管理关键基础设施方面仍存在不足。...在无法事先评估和验证更改的情况下，错误和对生产环境的干扰风险更大。
概述本周（2024年01月15号），悬镜供应链安全实验室在Pypi官方仓库（https://pypi.org/）中捕获1起Py包投毒事件，投毒者利用包名错误拼写(typo-squatting)的攻击方式来仿冒谷歌开源的...该恶意Py包已从Pypi官方仓库下架，但通过国内主流Pypi镜像源(清华大学、腾讯云等)依旧可正常下载、安装该恶意包，因此潜在的受害者数量将会更多，尤其对于国内广大使用tensorflow深度学习框架的...AI开发者来说，仍存在被恶意投毒攻击的风险。...pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/pip install tensrflwo -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple同样，在本地环境中模拟投毒攻击者的服务器...此外，开发者也可使用OpenSCA-cli，将受影响的组件包按如下示例保存为db.json文件（可参考总结中提到的组件包信息按格式增减），直接执行扫描命令（opensca-cli -db db.json
从所有的分类中，人们得出了一个令人惊讶的事实：正如 Matt Miller 今年在 BlueHat IL 的演讲中所讨论的那样，大多数修复的漏洞和分配的 CVE 都是由开发人员无意中将内存损坏错误插入到其...这两种存在内存漏洞风险的编程语言允许开发人员在代码被执行的地方对内存地址进行细粒度控制。...开发人员内存管理代码中的一个错误可能导致大量内存漏洞，攻击者便可利用这些错误造成具有危险性和侵入性的后果，比如远程代码执行 (RCE) 和权限升级漏洞（EoP）。 ?...再者，C++ 缺乏能够在安全抽象当中打包不安全代码的良好工具，这意味着虽然能够在本地级别强制执行正确的编码实践，但开发人员仍很难在 C 或者 C++ 当中构建出能够安全组合的软件组件。...Rust 存在的问题 然而，Rust 仍存在一些不足。
尽管使用了几十年，但是由于缺乏云环境的支持，它却一直在稳步下降。 过去在相当长的一段时间里，它是构建企业分布式系统的实际标准。...也就是说，随着云成为默认的部署模型，设计人员需要学习如何在没有云的情况下构建可靠的系统。 回答如何替换2PC的问题首先需要了解协议的含义。尽管它曾经很受欢迎，但围绕2PC仍存在许多误解。...总而言之，当存在使用2PC提交的事务以及在每个参与者级别运行的其他本地事务时，2PC不会提供系统中原子的原子可见性。...有时，这被认为是协议中许多实际问题的根本原因。这不是理想的选择，但只能解决其他更大的问题。 问题是锁定导致参与者级别的潜在争用，尤其是在处理关系数据库时。...总结 希望这篇文章对2PC以及我们从协议中得到的内容有更多的了解。尽管2PC的时代即将结束，但是很高兴知道我们需要在构建的系统中通过其他方式提供什么保证。
尽管 Next.js 强烈推荐使用 App Router（应用路由器），但我们也必须认识到，它仍然存在着诸多不足和复杂性，这可能使其并不适用于所有项目。...但这样的做法会使我们难以追踪这些方法在代码库中的使用方式，并可能导致开发者在不经意间选择了动态渲染。...然而，话虽如此，如果你是一名开发人员，只是希望在服务器组件中获取 URL，那么在阅读完这篇回答后，你可能还需要进一步查询五个相关问题，最后才会意识到可能需要重新构建或调整你的代码结构。...在 PropelAuth，我们经常收到的错误报告并非真正的错误，而是用户误以为自己发起了一个 API 调用，但实际上只是读取了缓存的结果。...它的体验相对复杂，一些原本简单的事情现在变得困难 / 不可能，但这正是“前沿”技术所预期的情况。 因此，当你为下一个项目选择框架时，请注意 App Router 仍存在许多不足。
我们发现：预训练在不同low-level任务中起不同的作用。...尽管Transformer取得了极大成功，但高计算复杂度使其难以处理高分辨率输入。...此外，我们还在编码器与解码器之间构建了跳过连接以促进更快的收敛。 关于Transformer模块，作者在SwinT基础上改进而来。...，EDT-B仍比SwinIR高0.1dB指标。...上表给出了轻量超分的性能对比，从中可以看到： 在所有基准数据集上，所提EDT均取得了最佳性能； 尽管SwinIR采用更大的块训练，EDT-T仍具有比起高0.2dB~0.4dB的性能。
但一提起雾计算和霾计算，大多数人则是一头雾水，本篇文章主要为大家分享雾计算和霾计算的相关内容。 雾计算（Fog Computing）是云计算的延伸概念，但不用将数据传到云端，而是集中在边缘设备中。...所以，可以将雾计算可理解为本地化的云计算。 ? 与云计算相比，雾计算所采用的架构更呈分布式，接近网络边缘。...雾计算将数据、数据处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不像云计算那样将它们几乎全部保存在云中。数据的存储及处理更依赖本地设备，而非服务器。...比如无人驾驶，如果车辆、传感器和控制器是城市智能交通系统的边缘层，这意味着就要进行边缘计算，就需要构建和运营微型数据中心，那么很可能采用微型数据中心和网状路由器以及服务器作为“雾计算层”。 ?...云计算都是通过网络进行远程访问，尽管网速提高很快，但与局域网相比，速度仍无法避免有所延迟。虽说雾计算在延时上表现稍好，但如果出现断网，雾计算也只能无可奈何。
通过分析这份名单，a16z 发现，这一年出现了很多全新的网站，80% 是之前不存在的。这些企业中几乎有一半是自筹资金、没有引入任何外部资本。...1 大多数领先产品均围绕生成式 AI“从零开始”构建而成 与 ChatGPT 一样，本次排名中的大部分上榜产品在一年之前还不存在——其中 80% 属于全新网站。...榜单中前 50 位的公司主要分为三类：（1）训练自己的专有模型；（2）对现有模型做微调；（3）在现有模型之上构建消费级 UI（例如各种「GPT 打包器」）。...4 早期“赢家”已经出现，但大多数品类仍身陷鏖战 对于各位跃跃欲试的选手，好消息是：尽管人们对生成式 AI 的兴趣一路飙升，但不少品类还没有决出最终的胜利者。...但这里也有值得关注的例外情况。在图像生成品类当中，考虑到第三方 API 的存在，应用的“启动门槛”相当低。Lensa 和 WOMBO 等产品的销量曾经出现急剧上升，但随后的下滑速度也同样惊人。
尽管语音识别在对话语音上的进步很明显。但是认为其达到人类水平的说法终究太宽泛了。以下是语音识别领域仍待提升的一些方面。 口音和噪声 语音识别最明显的一个缺陷在于对口音和背景噪声的处理。...我希望在某个区域的本地听写员要有更低的错误率。 至于背景噪声，一辆行驶的汽车内的噪声几乎不可能有-5dB 那么低。...人类在这种环境中能够轻易理解彼此所说的话，然而语音识别器的性能则会因为噪声的存在而急剧下降。从上图中我们可以发现，人类和模型的词错率差距在低信噪比和高信噪比音频之间存在巨大的差距。...人类和模型都犯了不少类似的错误。 单声道、多个说话人 Switchboard 对话语音识别任务比较容易，因为每个说话人都使用独立的麦克风进行录音。在同一段音频流中不存在多个说话人的语音重叠。...在语音识别中结合未来信息的有效方式仍待研究和发现。 计算：转录一个话语所需的计算力是一种经济约束。我们必须考虑语音识别器准确率提升的性价比。如果一项改进未能满足经济阈值，那么它是无法部署的。
实验结果与分析： 模型表现： 图4: 不同模型在Cotempqa数据集上的效果 GPT-4 在共时推理中的表现：尽管GPT-4在所有模型中表现最好，但与人类水平（54.7 vs. 92.8）仍有显著差距...不完整答案错误：问题有多个正确答案，但模型未能返回全部正确答案。 不确定性错误：模型无法从提供的上下文中提取共时关系，并拒绝回答问题。...错误答案错误：模型返回了错误答案，表明模型在共时推理方面存在不足。 案例研究： 图6: 案例研究 基本能力：现有的大规模语言模型（LLMs）能够有效地推理简单的共时事件。...混合场景的表现：尽管WizardMath在基准模型中表现最好，但在混合场景中的效果较低。进一步调查发现，在混合场景中，问题往往有多个答案。...研究表明，尽管模型在简单的共时任务中表现良好，但在处理复杂的共时关系（如重叠、期间和混合场景）时仍存在显著差距。
前言尽管现在 Vue3 是默认版本，但还有许多用户、相关库、周边生态使用的是 Vue2，且由于依赖兼容性、浏览器支持要求或没有足够的带宽升级，导致不得不继续使用 Vue2。...；支持 emits，但仅用作类型检查用途（不影响运行时行为）。...语法（与 Vue2 解析器不兼容）❌ Reactivity transform（仍处于试验阶段）❌ options 组件不支持 expose 选项（但 支持 defineExpose...三、项目升级使用脚手架 Vue Cli 或者构建工具 Webpack 搭建的项目，需注意一下几点：（1）将本地 @vue/cli-xxx 依赖项升级到主要版本范围内的最新版本（如果适用）对于 v4：~4.5.18...（5）如果在使用 时遇到未使用的变量的 lint 错误，请将 eslint-plugin-vue 更新到最新版本 (9+)。
尽管存在这些缺点，我们的许多企业客户依然采用了 Snyk，我们自己也在 IT 部门中使用了它。 试验 45....规则可以导致警告或错误，这两者都包含在工具生成的报告中。当存在错误时，cdk deploy 命令将无法进行部署。如果错误的原因无法及时修复，仍然可以在错误存在但已被抑制的情况下进行部署。...它能很容易地在 CI/CD 流水线或本地机器中部署，通过在部署前验证资源，以减少潜在的错误。...尽管 Maestro 对 iOS 设备的特定功能还欠缺支持，但该工具正在迅速演进。 76....OpenCost 是最初由 Kubecost 构建并仍被其使用的成本分配引擎，但也可以单独使用。
不过这么回答是错误的。我们遇到的每个工具、每个系统和每个实践都是在某个时间点设计出来的。它们是出于特定原因，以特定方式设计的。尽管当初的理由早已消失，这些设计常常如古董一般继续存在。...还有我们用于构建应用程序的软件设计。软件很灵活。软件应该与时俱进，但并不总是如此。我们仍在为几十年前存在的硬件设计基础架构；这种不和谐在一些地方开始显现出来。...Postgres是在大约1986年开始的项目上构建的。所以这种设计很旧。当时其背后的想法很有道理，但此后许多方面发生了变化，包括硬件、使用场景以及网络拓扑结构。...他们还意识到，与本地存储和处理结果相比，客户端与远程服务器进行通信会更高效。 今天的RDBMS架构仍体现了底层硬件方面的这些老观念。问题在于，那些观念不再成立。...但是一旦这种情况有变，本地SSD可以迅速找到数据，比通过网络传输数据更快，应用程序本地读取数据更合理。但目前我们无法做到这一点，因为数据库不是这么运作的。
但分区 (partitioning)是最普遍的。 定义 每条数据（或每条记录，每行或每个文档）属于且仅属于某特定分区。每个分区都能视为一个完整小型数据库，虽然数据库可能存在跨分区操作。...这能在所有节点比较均匀分布数据，但缺点是：试图读取特定数据时，不知道保存在哪个节点，必须并行查询所有节点。 可以优化该方案。假设数据是简单的KV数据模型，即总能通过K访问记录。...正如“分区再平衡” 中所见，这种特殊分区方法对于DB实际上效果并非很好，所以目前很少使用（虽然某些DB的文档仍会使用一致性哈希说法，但其实不准确）。...尽管不支持复合主键的第一列的范围查询，但若第一列已指定固定值，则可对其他列执行高效的范围查询。 联合索引为一对多关系提供一个优雅的数据模型。如社交网站，一个用户可能发布很多消息更新。...后文再讨论这些错误。 ↩︎
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