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Python 可能删除 GIL

Python 的字节码,从而确保线程安全,这导致了 Python 的线程无法利用多核 CPU 的优势,因此有人说 Python 的多线程是伪多线程,性能不高,那么 Python 将来可能去除 GIL...?...如果对每一个对象都加锁,可能引发另一个问题,就是死锁,而且频繁的获取和释放会导致性能下降,最简单有效的方法就是加一个解释器锁,线程在执行任何字节码时都先获取解释器锁,这就避免了死锁,而且不会有太多的性能消耗...还有一个很明显的例子,Python 解释器不止 CPython,还有用 Java 编写的 Python,.NET 实现的 IronPython,这些解释器完全没有 GIL,可是多少人为它们编写扩展呢...与 Python2 相比,删除 GIL 将使 Python3 在单线程性能方面更慢,而且很多优秀的扩展将不能再使用,如果真的这样,可以想象 Python3 不可能有未来,最终的结果是 Python3 仍然保持有

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Transformer在CV领域可能替代CNN?还有哪些应用前景?

导读 Transformer可能替换CNN?本文总结了来自于知乎问题:“如何看待Transformer在CV上的应用前景,未来可能替代CNN?”...那么未来,Transformer可能替换CNN,Transformer会不会如同在NLP领域的应用一样革新CV领域?后面的研究思路可能会有哪些?...但是这样很明显的缺陷,一方面计算量是非常庞大的,另一方面直接将输入flatten为一个列向量,会破坏图像中目标原有的结构和上下文联系。...Unet,继而有人又借助语义鸿沟(semantic gap)或者背景噪声干扰这些口去突破,利用多个卷积去消除,结合高级特征的强语义和低级特征丰富的细节信息去指导融合的也有,另外还有借助注意力方式去消除歧义和抑制背景噪声的也大有人在...就一个受限的问题来看,可能有个高低之分,但我相信随着数据量的增加,问题的效果可能最终取决于模型的计算量和参数,而不是模型是哪个,因为之前的工作已经证明:一个三层神经网络可以逼近任何一个非线性函数,前提是参数足够大

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Transformer在CV领域可能替代CNN?还有哪些应用前景?

问题背景:目前已经基于Transformer在三大图像问题上的应用:分类(ViT),检测(DETR)和分割(SETR),并且都取得了不错的效果。...那么未来,Transformer可能替换CNN,Transformer会不会如同在NLP领域的应用一样革新CV领域?后面的研究思路可能会有哪些?...但是这样很明显的缺陷,一方面计算量是非常庞大的,另一方面直接将输入flatten为一个列向量,会破坏图像中目标原有的结构和上下文联系。...Unet,继而有人又借助语义鸿沟(semantic gap)或者背景噪声干扰这些口去突破,利用多个卷积去消除,结合高级特征的强语义和低级特征丰富的细节信息去指导融合的也有,另外还有借助注意力方式去消除歧义和抑制背景噪声的也大有人在...就一个受限的问题来看,可能有个高低之分,但我相信随着数据量的增加,问题的效果可能最终取决于模型的计算量和参数,而不是模型是哪个,因为之前的工作已经证明:一个三层神经网络可以逼近任何一个非线性函数,前提是参数足够大

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Transformer在CV领域可能替代CNN?还有哪些应用前景?

问题背景:目前已经基于Transformer在三大图像问题上的应用:分类(ViT),检测(DETR)和分割(SETR),并且都取得了不错的效果。...那么未来,Transformer可能替换CNN,Transformer会不会如同在NLP领域的应用一样革新CV领域?后面的研究思路可能会有哪些?...但是这样很明显的缺陷,一方面计算量是非常庞大的,另一方面直接将输入flatten为一个列向量,会破坏图像中目标原有的结构和上下文联系。...Unet,继而有人又借助语义鸿沟(semantic gap)或者背景噪声干扰这些口去突破,利用多个卷积去消除,结合高级特征的强语义和低级特征丰富的细节信息去指导融合的也有,另外还有借助注意力方式去消除歧义和抑制背景噪声的也大有人在...就一个受限的问题来看,可能有个高低之分,但我相信随着数据量的增加,问题的效果可能最终取决于模型的计算量和参数,而不是模型是哪个,因为之前的工作已经证明:一个三层神经网络可以逼近任何一个非线性函数,前提是参数足够大

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Transformer可能替代CNN?未来哪些研究方向?听听大家都怎么说

机器之心报道 机器之心编辑部 Transformer 可能替代 CNN ?现在下结论还为时过早。 Transformer 的跨界之旅,从 2020 延续到了 2021。...因此有人提问:未来,Transformer 可能替代 CNN ? 这一问题在知乎、Reddit 等平台上都有人讨论。...声称「对 CNN 的依赖并非必需」的 ViT 模型可能也不例外。@小小将表示,「ViT 其实也是 Hybrid Architecture(将 ResNet 提出的特征图送入 ViT)」。...未来研究思路 Transformer 的跨界之旅还在继续,那么未来哪些可能的研究思路呢?...现有的 Visual Transformer 一般是一个模型做单个任务,近来一些模型可以单模型做多任务,比如 IPT,未来是否可以一个世界模型,处理所有任务?

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纯技术上来说,《看门狗》里的各种骇客技术可能实现

大家都知道,我是一个不懂游戏的官方(不懂游戏还偏要安利),既然今天要来给大家讲游戏了,那么一定是因为这个 游戏里非常精彩的黑客情节。 话还得说回前前前前前些日子,我收到了一位网友的私信: ?...这位朋友问到: 日后随着5G和物联网的发展,游戏《看门狗》和《看门狗2》中的黑客攻击情景是否可能发生? 先直接回答问题: 可能,而且有一些已经发生了 。...五 通过摄像头监视公民 关于摄像头安全的相关问题,我发布过挺多的相关文章了。 事实上就是, 这一点在现实生活中也非常常见 。 ?...因为嵌入式设备固件开发过程中可能会使用第三方的开源工具或通用软件,这些通用软件又通常由某一特定厂商研发,这就导致很多设备固件存在同源性,不同品牌的设备可能运行相同或者类似的固件以及包含相同的第三方库,...一个漏洞就可能同时影响到多家厂商 。

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“菀菀类卿”,计算机可能成为下一个土木

前 言 / 2022.8.11 今日,#百分百就业率的专业?#冲上热搜,朋友在评论区自嘲,来土木啊!土木百分百就业,只要你不嫌弃。结合今年互联网大规模裁员,计算机专业可能成为下一个土木?...01 百分百就业率的专业? 首先叠个甲,没有任何贬低或者看不起土木的意思,想当年土木一枝独秀,录取线遥遥领先计算机,校内第一第二的担当,薪资更是远超同时代其他行业,只能说土木过去的神。...而在当前的大环境,在你愿意干的前提下,要找到一个百分百就业的专业几乎不大可能。虽然每个高校在毕业季都能拿出超百分之九十几的就业指标,但懂得都懂。...02 计算机专业会成为下一个土木? 而结合2022互联网大规模的裁员恐慌下,大火的计算机专业又被推向了风口浪尖。 大雄觉得,可能性还是很低的!...(摘自知乎) IT系统这块儿,需要维护的频率可比任何建筑都要高很多,没人维护和迭代,可能没几年就不能用了,而土木盖一栋楼,没准100年还能用。

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关于前端的思考:AngularJS 2.0以及前后端边界 | TW洞见

但与此同时,若是以完成整个前端项目为目标的话,你所需要绝对不仅仅只是一个View层的React所能办到的,你会发现前端还可能面临构建、路由、数据流处理等等一系列问题。...这个时候,你还会认为组合拳的方式好于一揽子式的解决方案? 当我们站到一定高度之后再回过头来看问题,似乎问题就变得简单乃至问题都不复存在了。而如何能站到更高的高度呢?那就是开始同时尝试两种方案吧。...AngularJS 1.x到2.0 从Angular 1.x官方文档的变迁中就可以看出,Google已经有意精简了核心Modules的内容,并且让其所引入的概念尽可能少。...Currently building a new tech startup, Durandal Inc., whose first product is Aurelia....Isomorphic/Universal JavaScript

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字节跳动,野心十足,十年可能打败腾讯成为第二个互联网巨头

就以目前的情况来看,未来十年,字节跳动有没有可能打败腾讯成为第二大互联网公司呢? 讲真的,这一下子有点难以判断,但是仔细分析也能说出个一二三四。我们来看一下字节跳动和腾讯的大概情况。...快手和腾讯也根本扛不住它的攻击选择报团,腾讯战略投资手,可能打包微视给快手换取占股,或将占股30%。 多闪与微信的较量↓↓↓ 飞聊凌晨刚刚上线,立即遭腾讯全面屏蔽封杀。...5 网友评论 一方面,不少网友对此发表评论,认为头条衍生出来的产品娱乐性太强,社交不行,所以说头条不太可能替代腾讯。...一个公司一个品牌,竞争才会越来越好,对于公司的长远发展有利无害。 十年后会是什么样,物竞天择,适者生存。...文末 任何问题欢迎在评论下留言一起讨论~ 这里是一位热爱分享技术的程序猿,定期分享Android高级技术、经验及面试专题分享,欢迎大家关注啊~以后还会更新技术干货,谢谢您的支持!

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一个普通人没有学历,自学编程,找到一份月入过万的程序员工作真的可能

所以很多人喊着中国教育多大的问题,结果还是拼了命让自己的孩子好好学习,现在学历对于后续的发展还是有着非常决定性的因素,社会上还是很多人因为学历不高做出很大的成绩,这是不可否认的事实,但毕竟从比例上还是少数...曾经个小学毕业的人对于编程特别的感兴趣,然后自己买了很多关于编程的书籍,一心想要找个编程的老师给指导,这个时候不要指望着老师给出多少的指导,关键在于自己要下定多大的决心。 ?...现在做个程序员如果是在一线城市月薪过万不是什么难事,只需要初级的水平就够了,所以能够拿到多少钱跟所处的城市的经济的发展水平有着直接的关系,可能讲现在的很多城市干一辈子未必能够到达这个数目,选择在很大程度上决定了自己的大方向...由于长期的积累也曾拿到让人心羡慕的薪资,但大部分的时间都是在紧张的加班度过的,在工作过程中也遇见了很多学历不是很高的程序员,但水平也是极高,中间经历的历程讲起来都是一部励志史,一个普通人没有学历自学编程拿到月薪过万也是存在可能性的

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