软件首先将执行器设计分解为数百万个三维像素或“体素”，每个像素都可以填充任何材料。然后，它运行数百万次模拟，用不同的材料填充不同的体素。...但是针对外观和功能进行了优化的执行器也可以用于机器人技术中的仿生学。例如，其他研究人员正在设计具有致动器阵列的水下机器人皮肤，旨在模仿鲨鱼皮肤上的小齿。小齿集体变形以减少阻力，从而更快，更安静地游泳。...根据应用，它们必须针对重量，效率，外观，灵活性，功耗以及各种其他功能和性能指标进行优化。通常，专家手动计算所有这些参数以找到最优设计。 除此之外，新的3D打印技术现在可以使用多种材料来创建一种产品。...基于体素分布 为了计算每次迭代时执行器的外观，研究人员采用了一种称为“射线追踪”的计算机图形技术，该技术模拟光与物体相互作用的路径。模拟光束穿过每列体素处的执行器。可以用超过100个体素层制造致动器。...这三种材料的纸盒连接到打印头上，打印头上有数百个可单独控制的喷嘴。打印机将30微米大小的指定材料液滴喷射到其各自的体素位置。一旦液滴落在基板上，它就会固化，通过这种方式，打印机逐层构建对象。
整个代码都带有神秘的宏命令，如果没有使用笔记本而是手动扩展相关的宏，那么你就无法清楚地明白这些宏。甚至可能需要一天到两天才能真正理解某个宏的作用。...有时多达数百个 flag！“我并不夸张。”该程序员表示道。 Oracle 这个产品仍然存活并且可以供企业和开发者使用的唯一原因是数百万次测试！...- 将更改提交到包含大约 100 到 200 台服务器的测试服务器集群，这些服务器将编译代码，构建新的 Oracle 数据库，并以分布式方式运行数百万个测试。 - 下班回家。...- 针对你新更改的部分添加 100 多个测试，以确保下一个不幸接触这段新代码的开发人员永远不会破坏你的修复程序。 - 完成最后一轮的测试提交工作。然后提交以供审核。
---- 一、计算机定义 计算机（computer）俗称电脑，是现代一种用于高速计算的电子计算机器，可以进行数值计算，又可以进行逻辑计算，还具有存储记忆功能。...嵌入式计算机 嵌入式技术就是"专用"计算机技术，这个专用，是指针对某个特定的应用，如针对网络、针对通信、针对音频、针对视频，针对工业控制等，从学术的角度，嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，...应用领域以军事和科学计算为主。特点是体积大、功耗高、可靠性差。速度慢（一般为每秒数千次至数万次）、价格昂贵，但为以后的计算机发展奠定了基础。...应用领域以科学计算和事务处理为主，并开始进入工业控制领域。特点是体积缩小、能耗降低、可靠性提高、运算速度提高（一般为每秒数10万次，可高达300万次）、性能比第1代计算机有很大的提高。...特点是速度更快（一般为每秒数百万次至数千万次），而且可靠性有了显著提高，价格进一步下降，产品走向了通用化、系列化和标准化等。应用领域开始进入文字处理和图形图像处理领域。
如上图所示，布局优化采取的是混合方式。强化学习智能体每次放置宏（macro），然后通过力导向方法（force-directed method）放置标准单元。...为了实现这个目标，首先，我们运用强化学习算法优化某个芯片设计块的布局，期间需要经历上万次迭代；然后，重复前一步骤，在多个不同的设计块上预训练出一套布局规则，最终让算法在面对前所未见的新设计块时也能给出布局方案...我们实际上还没有新算法来优化这个特定的设计，当然我们可以做数百次迭代以得到更好的结果。 上图展示了使用不同方法时的布局成本。...每个小方块表示一个宏的中心，空白部分表示为标准单元预留的位置。可以看到，右边从一开始就将宏放在边缘，将大片中间区域留空。而左边则要经过很多次迭代才能形成这样的格局。...因此，我们能够针对特定工作负载进行定制和优化，而不用构建更多通用设备。我认为这将会带来显著改进。如果能缩短设计周期，那么我们将能以一种更自动化的方式用定制化芯片解决更多问题。
05 ▊《BPF之巅：洞悉Linux系统和应用性能》 【美】Brendan Gregg 著 孙宇聪 吕宏利 刘晓舟 译 Gregg大师新作，《性能之巅》再续新篇 性能优化的万用金典，150+分析调试工具深度剖析...第3 版更新了大量的内容，不但涵盖了MySQL5.5版本的新特性，也讲述了关于固态盘、高可扩展性设计和云计算环境下的数据库相关的新内容，原有的基准测试和性能优化部分也做了大量的扩展和补充。...08 ▊《深入理解MySQL主从原理》 高鹏 著 数位数据库专家/ACEDirector/ACE赞誉推荐 凝结数百次故障诊断经验 从主库端到从库端带你深入解析MySQL主从构架的运行原理 MySQL...09 ▊《重学Java设计模式（全彩）》 付政委（小傅哥） 著 全网阅读超500万次 持续霸榜GitHub Trending的设计模式教程 本书是一本基于互联网真实案例编写的Java设计模式实践图书...11 ▊《性能之巅：洞悉系统、企业与云计算》 【美】Gregg,B.
过去数年间，腾讯云天御帮助各个电商客户识别防御了数十、数百亿次的恶意请求。按照每个优惠券价值1元来计算，就已经相当于为商家避免了数百亿元的经济损失。...以东鹏特饮为例，腾讯云天御营销风控服务每天为东鹏提供超过200万次风险判定请求以及超过200万次的验证码服务。从盗刷预警、恶意判断再到自动拦截，全力保障东鹏特饮互联网营销业务安全。...也是在这样的背景之下，曾经的电商行业赛道选手大多想打造一个可以针对多样化的全销售场景，提供技术支持和服务支持的数字化解决方案。 目标虽然明确，实现却并不容易。...腾讯云作为全国知名的数字化服务商，早已针对直播、视频、小程序等多种销售形式，迅速调整出了一系列的技术支持服务，由腾讯云旗下企点客服产品，提供服务营销一体化解决方案。...这套端到端的解决方案，对直播链路进行了整体优化，从开播接入、云端处理、直播调度、传输协议、终端适配等多个层面调优，改善直播整体质量体验，让电商平台、商家在直播卖货，提升销售业绩这样的关键时刻，毫无后顾之忧
我想，针对这些问题，我有一些自己的想法。...换句话说，智能体能数百万次的体验胜利和失败，这能让它们进行学习，虽然缓慢但是很确定，正如深度神经网络中常见的优化那样。 有大量的人类棋谱数据，所以AlphaGo不需要从头开始进行学习。...由于我们是在现实世界中操作，机器人练习数百万次某一动作（成功或失败）会变得更加困难。一种解决方法是并行化机器人，但会相当昂贵。此外，机器人的失败可能还包括机器人本身的损坏。...（即违反了6） 最后，很少有数百万的人类演示数据（违反了7）。 简言之，基本上围棋满足的每一个假设，以及AlphaGo有优势的地方都被违反了，每一个成功的方法看起来都完全不一样了。...结论 虽然 AlphaGo 在AI算法方面并没有根本性的突破，虽然它仍然只是狭义AI的一个例子，但 AlphaGo 仍然象征着 Alphabet 的AI 能力：该公司的人才数量/质量上，他们掌握的计算资源
论文地址：https://arxiv.org/abs/1910.06591 针对这些问题，谷歌在最新工作《SEED RL: Scalable and Efficient Deep-RL with Accelerated...，计算效率显著提高。...Actor 会更新推理模型的参数，在收集到足够多的观察数据后，actor会将观察和动作的结果发送给learner，learner根据这些反馈结果进行优化。 ?...众所周知，CPU在神经网络的计算效率上是很低的；当模型的计算需求增加时，用于推理的时间会超过环境step计算。针对这个问题，解决方案是，增加actor的数量，但这除了会增加成本，也会影响收敛。...这样能够在一台机器上实现每秒一百万次的查询。
Part 1：数百万次训练后 蓝方已经学会利用箱子挡住墙壁的入口 ?...看起来简单，实际需要在有限时间迅速堵住入口，并且还需要两个人“配合”，这对计算机来说就很难了，要不怎么能在数百万次训练后才学会呢。 蓝方找到了这个方法后，红方就抓不到人了，看似牢不可破，但是......Part 2：红方翻盘 又经历了数百万次训练后，红方也学会了使用工具，他们利用斜坡跳过了墙壁 ? Part 3：蓝方翻盘 在无数次被红方利用这种方式攻破后，蓝方居然学会了先将斜坡藏起来 ?
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 中国AI与西方的最大区别是应用，中国有数百个基础模型，但人们越来越多地在讨论什么是AI时代的超级应用。 应用正在驱动中国AI的快速发展。...因此，“在中国，尽管也有着数百个基础模型，但无论是初创公司还是互联网大厂，每个人都在努力寻找PMF（产品市场契合度），致力于探索最能发挥生成式AI能力、能被数十亿人使用的应用形态。”...在大会开始之前，VivaTech官方就已经预告了李彦宏的出席。而邀请李彦宏的原因是，他是“长期的AI支持者”和“中国AI头号玩家”。...去年，李彦宏还和马斯克、黄仁勋、萨姆·奥特曼等人一起被《时代》周刊评为全球AI领袖，评语是： 李彦宏是中国最杰出的未来主义者，长期投身于AI发展的浪潮。...目前，文心大模型API日均调用量已经突破2亿，相较于23年Q4财报披露的超5000万次，日调用量环比增长300%，成为国内应用最广泛的AI基础模型。
作为计算机视觉领域的著名学者，李飞飞曾加盟谷歌云担任首席人工智能和机器学习科学家，负责推动“人工智能民主化”使命，今年9月,李飞飞从谷歌离职。...李飞飞认为，把人才和知识封锁在学术机构和企业巨头内部，会破坏计算多样性，削弱创造力和创新力，造成不公平。她的非营利组织AI4ALL针对人工智能领域的少数群体提供K-12教育项目。...目前，Buolamwini也是MIT Media Lab 里的一名计算机科学家。 Buolamwini也是一名消除AI偏见的践行者，关于算法偏见的TED演讲观看量超过了一百万次。...2009年Kaliouby将MIT Media Lab中的面部和声音识别项目独立出来，创建了情感分析技术公司Affectiva，主要用于的帮助品牌优化宣传手法和政治民意调查。...目前公司已经融资数百万美元，其系统被丹麦赫尔辛基大学所使用。 完整名单 这份榜单的完整版如下： ? ? ? ? ?
并在实际计算中达到了更快更轻便的效果，只需要一个英伟达RTX2080 GPU，10分钟就能算出蛋白质结构。...先给预设再不断优化 强化学习的原理，就是通过不断地试错学习，让agent（智能体）通过与环境进行交互获得奖赏指导行为，目标是获得最大的奖赏。...将它应用到蛋白质设计方面，科学家们为程序提供了数百万个简单的起始分子，然后让软件进行一万次尝试，随机地改善每一个预定目标。 程序将以特定方式拉长或弯曲蛋白质，直到学会如何将它们设计为所需的结构。...结果表明，面对传统“自下而上”方法无法构建的蛋白结构，最新方法不仅能设计结构，而且结果和冷冻电镜结构和计算机模型非常接近。 研究人员构建了数百种结构后表示，这些结构中的大多数都能在实验室中构建。...去年，该团队还提出了一种新的蛋白质设计策略，针对几乎任何感兴趣的靶点蛋白，RoseTTAFold都能设计出与之紧密结合的蛋白质分子作为候选药物，应用可覆盖癌症、新冠等诸多疾病。
中国计算机学会理事长梅宏院士、秘书长唐卫清先生、腾讯公司副总裁王巨宏女士及高校科研院所专家学者和企业代表等两百余人参加颁奖典礼。国防科技大学胡守仁教授和广州大学张景中教授获得本年度CCF终身成就奖。...胡守仁教授是我国第一代计算机体系结构的科技工作者，长期从事高性能计算机系统的研究工作，作为负责人之一完成了151—Ⅳ百万次大型计算机和我国首台亿次巨型计算机「银河Ⅰ」的研制，为我国高性能计算机事业做出了卓越贡献...CCF理事长梅宏院士、奖励委员会主席钱德沛院士和腾讯公司副总裁王巨宏女士为两位终身成就奖获奖学者颁奖。...梅宏院士、钱德沛院士、王巨宏女士为胡守仁教授颁奖（女儿胡晓华女士代领） “研究和开发计算机系统和利用计算机的应用，这是年轻人的事业。...获奖学者介绍 国防科技大学胡守仁教授 胡守仁教授是我国第一代计算机体系结构的科技工作者，长期从事高性能计算机系统的研究工作，作为负责人之一完成了151—Ⅳ百万次大型计算机和我国首台亿次巨型计算机“银河
腾讯云标准型实例是计算、内存和网络资源的均衡，InstanceTypes分享腾讯云标准网络优化型S2ne实例配置性能包括CPU、内存、使用场景及购买注意事项等信息： 标准网络优化型S2ne云服务器介绍...标准网络优化型S2ne实例是高网络收发包能力应用的最佳选择，最高提供每秒数百万次网络收发能力。...标准网络优化型S2ne云服务器特点 2.4GHz基准主频的 Intel Xeon E5-2680 Broadwell（v4）处理器，DDR4 内存，计算性能稳定 最大售卖配置可达48核192GB 处理器与内存配比为...实例网络性能与规格对应，规格越高网络转发性能强，内网带宽上限越高 支持全种类云硬盘 使用场景： 高网络包收发场景，如游戏业务、视频业务、金融分析等实时性要求高的业务场景 各种类型和规模的企业级应用 标准网络优化型...S2ne.8XLARGE128 32 128 240万 8 6.5 2.4GHz - S2ne.12XLARGE192 48 192 360万 12 9.5 2.4GHz - 综上，以上为腾讯云标准网络优化型
无论是对于C/C++开发者、计算机专业的学生，还是对于想了解操作系统原理的读者，本书都极具参考价值。...（扫码了解本书详情） 05 ▊《BPF之巅：洞悉Linux系统和应用性能》 【美】Brendan Gregg 著 孙宇聪 吕宏利 刘晓舟 译 Gregg大师新作，《性能之巅》再续新篇 性能优化的万用金典...第3 版更新了大量的内容，不但涵盖了MySQL5.5版本的新特性，也讲述了关于固态盘、高可扩展性设计和云计算环境下的数据库相关的新内容，原有的基准测试和性能优化部分也做了大量的扩展和补充。...（扫码了解本书详情） 08 ▊《深入理解MySQL主从原理》 高鹏 著 数位数据库专家/ACEDirector/ACE赞誉推荐 凝结数百次故障诊断经验 从主库端到从库端带你深入解析MySQL主从构架的运行原理...（扫码了解本书详情） 09 ▊《重学Java设计模式（全彩）》 付政委（小傅哥） 著 全网阅读超500万次 持续霸榜GitHub Trending的设计模式教程 本书是一本基于互联网真实案例编写的
1 概述 计算工具的演化经历了由简单到复杂、从低级到高级的不同阶段，从“结绳记事”中的绳结到算筹、算盘、计算尺、机械计算机等，它们在不同的历史时期发挥了各自的历史作用，同时也启发了现代电子计算机的研制思想...应用领域：以军事和科学计算为主。 特点是：体积大、功耗高、可靠性差、速度慢（一般为每秒数千次至数万次）、价格昂贵，但为以后的计算机发展奠定了基础。...应用领域：以科学计算和各种事务处理为主，并开始用于工业控制。 特点是：体积缩小、能耗降低、可靠性提高、运算速度提高（一般为每秒数10万次，可高达300万次）、性能比第1代计算机有很大的提高。...特点是：速度更快（一般为每秒数百万次至数千万次），而且可靠性有了显著提高，价格进一步下降，产品走向了通用化、系列化和标准化等。...3 当代发展 由于集成技术的发展，半导体芯片的集成度更高，每块芯片可容纳数万乃至数百万个晶体管，并且可以把运算器和控制器都集中在一个芯片上，从而出现了微处理器，并且可以用微处理器和大规模、超大规模集成电路组装成微型计算机
但是，光是放置宏块这一步就非常耗时，为了给标准单元留出更多空间，每一次迭代都需要几天或几周时间。 ? △人类设计和AI设计芯片的平面图（灰色块为宏块） 完成整个布局，则要花费数周甚至数月。...由于AI模型需要学习10万个芯片布局，为了保证速度，研究人员设计了一种奖励机制，基于线路长度和布线拥塞的近似代价函数进行计算。 ?...具体来说，需要将宏和标准单元映射到一个平面画布上，形成具有数百万到数十亿节点的「芯片网表」。 然后，AI模型会对功率、性能和面积(PPA) 等进行优化，并且输出概率分布。...下图分别是零样本生成和基于预训练策略微调的效果，其中每个小矩形代表一个宏块。在预训练策略中，中间留出了用于放置标准单元的空间。 ?...与其他方法相比，谷歌的新方法大大减少了设计时间，只需不到6小时，就能实现性能优化的布局。 ?
剑桥大学工程系的两位博士创办的Wayve团队使用强化学习算法，第一次实现让计算机学会像人一样，通过练习来完成自动驾驶。...DeepMind玩Atari游戏需要数百万次试验，但深度强化学习让汽车20分钟内学会自动驾驶 DeepMind已经证明，深度强化学习方法可以在许多游戏中实现超越人类的表现，包括围棋、象棋和许多电脑游戏，...而且，DeepMind玩Atari游戏的算法需要数百万次试验才能解决一个任务。而Wayve的团队在不到20次的试验中就学会了让车始终“沿着单行道行驶”。...系统迭代了3个过程：探索，优化和评估。 ? 网络架构是一个深度网络，有4个卷积层和3个完全连接层，总共只有不到10k个参数。相比之下，目前表现最优的图像分类架构有数百万个参数。 ?...然后根据搜集到的数据进行策略优化，一直重复这个过程。 ?
【新智元导读】 谷歌新的reCAPTCHA验证系统，没有挑战也没有复选框，通过结合“机器学习和针对最新威胁的先进风险分析”，就能无形中判断网站登录者是否人类。...在网络注册页面上，你大概已经见过CAPTCHA不下一百万次了;为了证明你不是垃圾邮件机器人，你要接受一个挑战：辨认字词或数字的图片，挑选照片中的物体，或仅仅是在一个框框上打个勾。...对于它的工作原理，谷歌没有过多介绍，只是说，该系统将“机器学习和针对最新威胁的先进风险分析”结合在一起。透露更多信息会让bot-maker有隙可乘，所以我们就不要再指望细节上的爆料了。...有些CAPTCHA系统会随机地创造一些挑战让用户来解决，但是原先的reCAPTCHA系统则使用了Google希望用计算机解决却无法解决的问题作为挑战。...Google将数百万本图书数字化，但有时OCR（光学字符识别）软件无法识别某个单词，于是这个词就被发送到reCAPTCHA系统，让人类来解决。
这可以从 Terraform Registry 中提供的 provider 数量不断增长来看，每年都有数百个（甚至数千个，如果算上那些较小的社区创建的 provider ）新 provider 被添加进来...Okta Provider 增长超过 350% ，从 400 万次下载增长到 1740 万次下载。...Heroku Provider 增长近 500% ，从 120 万次下载增长到 650 万次下载。 CloudFlare Provider 增长从 1600 万次下载激增到 4600 万次下载。...对于我们的意义 那些已经广泛使用 IaC 来管理云资源的工程组织，现在下载数百万次的 Terraform Provider ，以使其余的工具和服务能够跟上他们的云。...DevOps 已经让我们在自动化方面取得了很大进展，我们的 CI/CD 流水线已经使我们能够从代码到云端优化软件交付流程。
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