理论上的参数量 之前翻译了 Christopher Olah 的那篇著名的 Understanding LSTM Networks，这篇文章对于整体理解 LSTM 很有帮助，但是在理解 LSTM 的参数数量这种细节方面...本文就来补充一下，讲讲如何计算 LSTM 的参数数量。 建议阅读本文前先阅读 Understanding LSTM Networks 的原文或我的译文。 首先来回顾下 LSTM。...图中的A 就是 cell，xt 中的词依次进入这个 cell 中进行处理。...可以看到其实只有这么一个 cell，所以每次词进去处理的时候，权重是共享的，将这个过程平铺展开，就是下面这张图了： ?...的总参数量就是直接 × 4： ((embedding_size + hidden_size) * hidden_size + hidden_size) * 4 注意这 4 个权重可不是共享的，都是独立的网络
长短期记忆网络（通常称为“ LSTM”）是一种特殊的RNN，经过精心设计LSTM能够学习长期的依赖。正如他的名字，它可以学习长期和短期的依赖。...每个LSTM层都有四个门： Forget gate Input gate New cell state gate Output gate 下面计算一个LSTM单元的参数： 每一个lstm的操作都是线性操作...W_f:num_units + input_dim: concat [h(t-1), x(t)] b_f:1 所以来计算参数公式: num_param = no_of_gate(num_units +...num_param = 4(num_units + input_dim+1) 在实际应用时，我们不只是处理单个LSTM cell。如何计算多个cell的参数?...lstm的参数数量 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation from
在Java编程中，可变参数是一项强大的功能，它允许你编写更加灵活的方法，接受不定数量的参数。本文将详细解释Java可变参数的用法、语法以及最佳实践。 什么是可变参数？...可变参数是Java 5引入的一项功能，它允许你在方法中传递不定数量的参数。可变参数用三个点（...）表示，放置在方法参数的类型之前。可变参数实际上是一个数组，允许你传递任意数量的参数值。...方法重载 可变参数允许你编写方法的重载，而无需为每种参数数量编写不同的方法。...result = 0; for (int num : numbers) { result += num; } return result; } 这样，我们只需要一个方法来处理不同数量的参数...可变参数不是数组 虽然可变参数看起来像数组，但它们实际上是不同的。可变参数是数组的语法糖，编译器会将可变参数转换为数组。因此，你可以像处理数组一样处理可变参数。 3.
因为我了解Akka-http的主要目的不是为了有关Web-Server的编程，而是想实现一套系统集成的api，所以也需要考虑由服务端主动向客户端发送指令的应用场景。...虽然Akka-http也提供对websocket协议的支持，但websocket的网络连接是双向恒久的，适合频繁的问答交互式服务端与客户端的交流，消息结构也比较零碎。...而我们面临的可能是批次型的大量数据库数据交换，只需要简单的服务端单向消息就行了，所以websocket不太合适，而Akka-http的SSE应该比较适合我们的要求。...SSE模式的基本原理是服务端统一集中发布消息，各客户端持久订阅服务端发布的消息并从消息的内容中筛选出属于自己应该执行的指令，然后进行相应的处理。...这个类型的参数代表事件消息的数据结构。用户可以根据实际需要充分利用这个数据结构来传递消息。
在有关CQRS系列博客里，我以akka-http作为系统集成工具的一种，零星地针对实际需要对http通信进行了介绍。...我的计划是用akka-http搭建一个平台数据维护api的REST-CRUD框架，包含所有标配功能如用户验证、异常处理等。...CRUD部分要尽量做成通用的generic，框架型的，能用一套标准的方法对任何数据表进行操作。 akka-http是一套http程序开发工具。...特别是HttpResponse处理，一句complete解决了一大堆问题，magnet-pattern结合marshalling让它的使用更加方便。...在这篇讨论里先搭一个restapi的基本框架，包括客户端身份验证和使用权限。主要是示范如何达到通用框架的目的。
Akka-http的客户端Api应该是以HttpRequest操作为主轴的网上消息交换模式编程工具。我们知道：Akka-http是搭建在Akka-stream之上的。...所以，Akka-http在客户端构建与服务器的连接通道也可以用Akka-stream的Flow来表示。...akka-http.host-connection-pool配置中max-connections,max-open-requests,pipelining-limit等控制着connection、在途request的数量...目前最有效的方法还是通过使用一个queue来暂存request后再逐个处理： val QueueSize = 10 // This idea came initially from this...blog post: // http://kazuhiro.github.io/scala/akka/akka-http/akka-streams/2016/01/31/connection-pooling-with-akka-http-and-source-queue.html
值得庆幸的是akka-http已经提供了对缓存的支持，是基于java8 caffein的一套缓存操作工具包的。下面就介绍一下akka-http的caching。...userid=1234 这样的请求时需要从数据库里读取用户信息数据及进行一些转换处理。这个请求调用得频率较高、数据库读取也比较耗时，是个实在的例子。...我们来看看如何实现缓存管理： 在akka-http里可以用两种方式来实现缓存管理：1、直接用cache工具，2、用akka-http提供的Directive: cache, alwaysCache 我们先看看如何直接使用...akka.http.scaladsl.server.RouteResult import akka.http.scaladsl.server.directives.CachingDirectives._ import scala.concurrent.duration...._ import scala.util._ val defaultCachingSettings = CachingSettings(sys) val lfuCacheSettings
Akka-http的Marshalling实现采用了type-class编程模式，需要为每一种类型与Json的转换在可视域内提供Marshaller[A,B]类型的隐式实例。...代表case class的参数个数，用起来略显复杂。不过因为是Akka-http的配套库，在将来Akka-http的持续发展中具有一定的优势，所以我们还是用它来进行下面的示范。...() sys.terminate() } 以上我们已经实现了客户端从服务端下载一段数据库表行，然后以Akka-stream的操作方式来处理下载数据。...Akka-http在客户端没有提供像complete这样的强大的自动化功能。我们可能需要自定义并提供像ToRequestMarshaller[Source[T,_]]这样的隐式实例。...但Akka-http的Marshalling-type-class是个非常复杂的系统。
张广彬： 现在大家都在讨论大模型的参数量大小和 GPU 算力、网络等方面，而我们作为存储领域的从业者，会很容易地考虑到海量数据的存储访问。...从每天一次回写到几小时一次，甚至一小时多次回写，我看到的是客户回写速度越来越快，这也代表着他们的算力和卡的数量越来越高。...这是除 GPU 显存以外性能最好的存储，它在性能上表现优秀，但容量较小，适合存放一些不是特别庞大的自然语言处理模型的数据集。 那么对于更大的数据集，应该如何处理呢？...虽然容量大了一个数量级，但性能和带宽相对较低，它非常适用于一些压缩图像处理任务，比如 ImageNet 等应用的数据集可以存放在本地缓存中，从而避免频繁访问外部存储。...其中有许多参数和技巧，打开某个参数可能会受到其他参数的影响，这与数据库调优类似，需要经验的积累，所以我认为这是一项复合性的工作。 张广彬： 是的，所以相比数据库调优，这可能更加复杂，否则怎么叫炼丹呢？
动态表和持续不断查询 动态表flink table api和SQL处理流数据的核心概念。与静态表相比，动态表随时间而变化，但可以像静态表一样查询动态表，只不过查询动态表需要产生连续查询。...值得注意的是，连续查询的结果始终在语义上等同于在输入表的快照上执行批处理的到的相同查询结果。 下图显示了流，动态表和连续查询的关系： ?...下图显示了click事件流（左侧）如何转换为表（右侧）。随着更多点击流记录的插入，生成的表不断增长。 ? 注意：stream转化的表内部并没有被物化。...连续查询 在动态表上执行连续查询，并生成新的动态表作为结果表。与批处理查询不同，连续查询绝不会终止，而且会根据输入表的更新来更新它的结果表。...第一个查询是一个简单的GROUP-BY COUNT聚合查询。主要是对clicks表按照user分组，然后统计url得到访问次数。下图展示了clicks表在数据增加期间查询是如何执行的。 ?
Executors.newCachedThreadPool() 创建一个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程。...线程池为无限大 7大参数 int corePoolSize：核心线程数 int maximumPoolSize：最大线程数 long keepAliveTime：空闲时间 TimeUnit unit：时间单位...Runnable> workQueue：阻塞队列 ThreadFactory threadFactory：线程工厂类 RejectedExecutionHandler handler：拒绝策略 线程池处理流程...拒绝策略 jdk的内置拒绝策略： 创建线程必须使用线程池创建 线程池不允许使用Executors创建，因为线程最大数设置的是Integer.MAX_VALUE = 21E+，无线的创建线程可能造成...e.printStackTrace(); } finally { threadPool.shutdown(); } } 最大线程数量该如何配置
静态图片的处理是许多人都会的，任何一个人都能通过手机中的修图软件将图片进行一些基本的调整。但是如何处理动态图片，把图片进行动画设置，就不是一般人都能掌握的技能了。...平时大家用到的微信表情以及一些动态图片都是经过动态处理的照片。这技能难不难呢？如何处理动态图片呢？ 如何处理动态图片？...首先选择一款适合自己的动图制作工具，添加自己想要设置动画的图片，并且设置动画时间以及动画的速度，还有它的动画效果。不同的动图制作工具可能操作上面有些不同，这就是如何处理动态图片的方法。...怎样选择合适的动态工具？ 如何处理动态图片对不同修图技能的人来说是不同的，如果只是修图爱好者的话，可以选择一些操作简单的，体积比较小的制图工具。...所以选择动态工具的时候，应当根据自己的专业水平和实际需要。 以上就是如何处理动态图片的相关内容。无论是修图还是处理动态图片都是非常专业的技能，越是专业的软件越能处理出非常精湛的效果。
假设我们把每种数据库的数据处理功能以微服务microservice形式提供出来的话，任何从其它集群节点对JDBC数据库微服务的调用都需要进行数据的序列化（serialization）。...曾经花了点时间研究了一下akka-http：当时我初选的所谓系统集成工具，它是通过json格式数据交换来集成系统的。json是个标准数据格式，所以可以实现异类系统之间的数据交换。...实际上使用akka-http需要的门槛很高，即使akka-http已经提供了许多帮助http操作的类型，但光是理解http协议内容及httprequest，httpresponse细节、构建、使用方法就花去了我几个星期的精力...在scala编程世界里我们可以用scalaPB来实现对gRPC和protobuf的使用。...编译.proto文件后产生scala语言的数据类型和抽象服务类，这样我们就可以在scala环境里使用protobuf和gRPC实现微服务的集成编程了。
我们说过Akka-http是一个好的系统集成工具，集成是通过数据交换方式实现的。Http是个在网上传输和接收的规范协议。...在Akka-http中对应的是HttpRequest和HttpResponse。这两个类型都具备HttpEntity类型来装载需要交换的数据。首先，无论如何数据在线上的表现形式肯定是一串bytes。...这两个转换过程就是Akka-http的Marshalling和Unmarshalling过程了。...另一种是UniversalEntity类型，它的数据dataBytes是Source[ByteString,Any]。无论如何最终在线上的还是ByteString。...我们知道Akka-http是基于Akka-Stream的，具备Reactive-Stream功能特性。下面我们就示范一下如何进行stream的上传下载。
在2017年我曾经写了一系列博客介绍akka-http，这里就不再叙述它的细节了。这篇我们只聚焦在解决当前问题上。...disctype=2&grouped=true&code=481&percent=20 可以看到，请求部分只是带参数的uri，不含entity数据部分，数据通过querystring提供。...int32 txntype = 6; //交易类型 int32 salestype = 7; //销售类型 int32 qty = 8; //交易数量...下一步研究一下如何构建返回的HttpResponse：httpresponse是从server端传送到client端的。...akka-http的数据转换机制Marshaller/Unmarshaller是通过类型转换的隐式实例来实现的，akka-http提供了多个标准类型数据转换的隐式实例，如StringMarshaller
当我们把Akka-http作为数据库数据交换工具时，数据是以Source[ROW,_]形式存放在Entity里的。很多时候除数据之外我们可能需要进行一些附加的信息传递如对数据的具体处理方式等。...我们可以通过Akka-http的raw-header来实现附加自定义消息的传递，这项功能可以通过Akka-http提供的raw-header筛选功能来实现。...} Akka-http通过Credential类的Directive提供了authentication和authorization。...RawHeader("action","insert:county")) .addCredentials(BasicHttpCredentials("john", "p4ssw0rd")) 服务端对客户端的身份验证处理方法如下...import akka.stream._ import akka.stream.scaladsl._ import akka.http.scaladsl.Http import scala.util._
Akka-http routing DSL在Route运算中抛出的异常是由内向外浮出的：当内层Route未能捕获异常时，外一层Route会接着尝试捕捉，依次向外扩展。...Akka-http提供了ExceptionHandler类来处理Route运算产生的异常： trait ExceptionHandler extends ExceptionHandler.PF {...留下未捕获的异常向外层Route浮出。当未处理异常到达最外层Route时统一由最顶层的handler处理。...我们可以通过下面的方法来定制异常处理的方式： 自定义ExceptionHandler，然后： 1、把Exceptionhandler的隐式实例放在顶层Route的可视域内（implicit scope）...} } 第一种办法是一种顶层对所有未捕获异常统一处理的方式，第二种办法可以限制处理区域针对某层以内的Route进行异常捕捉。
这是在系统集成编程方面相对akka-http占优的一个亮点。protobuf格式数据可以很方便的转换成 json格式数据，支持对外部系统的的开放协议数据交换。...对akka-http用户来说，akka-grpc具有很大吸引（相对其它gRPC开放工具），因为它是基于akka-http的，看看下面grpc服务端的接口： // Bind service handler...那么可以想象得到如果需要支持http+rpc混合模式的应用，akka-grpc将会发挥很大作用，这也是akka-http下一步的发展趋势。...与scalaPB一样，akka-grpc也是通过编译IDL（.proto）文件用相应的插件（plugin）产生相关的scala类和服务函数代码。...HttpHeader的参数。
Route 是Akka-http routing DSL的核心部分，使用户能比较方便的从http-server的角度筛选http-request、进行server运算、构建回复的http-response...Akka-http是通过在运行Route时用Route.seal(route)的方式来确保所有rejection在最终都会得到处理： override def seal(system: ActorSystem...提供的默认handler。...} .result() 所有Rejection类型都在Rejection.scala里定义。...scala.io.StdIn.readLine() bindingFuture.flatMap(_.unbind()) .onComplete(_ => httpSys.terminate
「捎带手」地给出了 ChatGPT 的模型参数规模：20B，咱也不知道是不是故意的。...其实早在gpt-3.5-turbo的价格出来的时候，就已经有人给出过这个推断了： ChatGPT 是百亿（~10B）参数的模型（这其实是我们两个多月前就已获取到的消息，也可以通过测 latency 验证...token数量（为啥这样后面分析），那么按照龙猫法则倒推，一般训练数据量除以20就应该是最优参数量。...可能性二：OpenAI在做ChatGPT的时候还没看到Chinchilla的论文，于是仍然按照OpenAI自己推导的Scaling law来设计训练数据量和模型大小，推算起来训练数据量除以12.5左右对应模型最优参数...当然，还有另外一种可能，就是ChatGPT在后期优化（比如第一次大升级或者后续的升级中，开始版本不太可能走的这条路）的时候也不管scaling law了，走的是类似mistral的路线，就是模型大小固定在
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