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【导读】专知内容组整理了最近七篇视觉问答（Visual Question Answering）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1.VQA-E: Explaining, Elaborating, and Enhancing Your Answers for Visual Questions（VQA-E:解释、阐述并增强你对视觉问题的回答） 作者：Qing Li,Qingyi Tao,Shafiq Joty,Jianfei Cai,Jiebo Luo 机构：University of Science an
五一快乐呀(5.10日:对不起我卡住了太久)，由于我玩了三天所以没怎么更新，我的干货也发完啦。现在开始学习新的东西了，异步编程，觉得有点儿难，有些东西理解不了，话说现在我的学习进度很慢，需要加快点速度了。
前言 上一篇中简单介绍了 COG 的概念和 Geotrellis 中引入 COG 的原因及简单的原理，本文为大家介绍如何在 Geotrellis 中使用 COG 来写入和读取 GeoTIFF数据。 一、写入数据——ETL 1.1 实现方案 其实这与之前的普通 ETL 操作在概念上是相似的，都是将原始数据转换成系统能用的数据的过程，这是宽泛的 ETL 的定义。在 Geotrellis 中实现很简单，与之前代码基本一致，只要切换一下 writer 类型以及最后建立金字塔额时候略有不同。实现方案如下： val i
【新智元导读】在认知心理学和神经科学中丰富的视觉推理和记忆传统的启发下，我们开发了一个人工的、可配置的视觉问题和答案数据集（COG），用于在人类和动物中进行平行实验。COG比视频分析的一般问题要简单得多，但它解决了许多与视觉、逻辑推理和记忆有关的问题——这些问题对现代的深度学习架构来说仍然具有挑战性。 可以这样说，人工智能中一个令人烦恼的问题是对发生在复杂的、不断变化的视觉刺激中的事件进行推理，比如视频分析或游戏。在认知心理学和神经科学中丰富的视觉推理和记忆传统的启发下，我们开发了一个人工的、可配置
协程：又称为微线程，在一个线程中执行，执行函数时可以随时中断，由程序（用户）自身控制，执行效率极高，与多线程比较，没有切换线程的开销和多线程锁机制。
本文主要是为了加快数据抓取任务，考虑使用多进程、多线程、异步原理，相关概念可以参考 https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/0013868322563729e03f6905ea94f0195528e3647887415000
在python中，可以利用asyncio包异步处理IO等操作，极大的增加吞吐。 asyncio的底层依赖的是一个IOLoop。最简单的用法如下：
刚进入公司，由于对抓取这块比较有经验，然后刚好业务也是有一部分抓取的。于是我的任务就先是这些数据采集。 采用异步请求之后的效果：
Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，专注于实时处理的异步任务队列，同时也支持任务调度。本文我们来说说Celery Worker Consumer 组件的启动。
CPU密集型又叫做计算密集型，指I/O在很短时间就能完成，CPU需要大量的计算和处理，特点是CPU占用高。
协程 参考资料 http://python.jobbole.com/86481/ http://python.jobbole.com/87310/ http://segmentfault.com/a/1190000009781688 迭代器 可迭代(Iterable):直接作用于for循环的变量 迭代器(Iterator):不但可以作用于for循环，还可以被next调用 list是典型的可迭代对象，但不是迭代器 通过isinstance判断 iterable 和 iterator可以转换 通过iter函数
在了解了Python并发编程的多线程和多进程之后,我们来了解一下基于asyncio的异步IO编程 => 协程
Python3推出好久了，其中的协程特性，一直没有时间来学习，这次跟着官方文档一起了解一下。
一直对asyncio这个库比较感兴趣，毕竟这是官网也非常推荐的一个实现高并发的一个模块，python也是在python 3.4中引入了协程的概念。也通过这次整理更加深刻理解这个模块的使用 asyncio 是干什么的？ 异步网络操作 并发 协程 python3.0时代，标准库里的异步网络模块：select(非常底层) python3.0时代，第三方异步网络库：Tornado python3.4时代，asyncio：支持TCP,子进程 现在的asyncio，有了很多的模块已经在支持：aiohttp,aiodns
前言 前面介绍过了如何在 ETL 的时候更新 Layer，使得能够在大数据量的时候完成 ETL 操作，同时前两篇文章也介绍了 COG 以及如何在 Geotrellis 中实现 COG 的读取。本文介绍如何在进行 COG 方式 ETL 的时候实现 Layer 的更新。 一、实现 1.1 原理分析 其实实现 COG 方式的 Layer 更新就是把上述两种方式结合起来，唯一的区别在于普通的 ETL 操作更新的时候需要合并的是同一个 Layer 下编号相同的瓦片，而 COG 方式的 ETL 更新的时候需要合并的是同
同步是指完成事务的逻辑，先执行第一个事务，如果阻塞了，会一直等待，直到这个事务完成，再执行第二个事务，顺序执行
1.先通过 event_loop = asyncio.get_event_loop() 创建了一个事件循环 2.通过 asyncio.gather 接受多个 future 或 coro 组成的列表 任务 3.通过 event_loop.run_until_complete(task) 我们 就开启 事件循环 直到这个任务执行结束。 4.async with aiohttp.ClientSession() as session: 是创建了一个异步的网络请求的上线文管理具柄 5.async with session.get('http://www.baidu.com') as resp: 异步请求数据 6.res = await resp.text() 异步的接收数据 再解释一下两个关键词 1.async 如果一个函数被这个async 关键词修饰 那这个函数就是一个 future object 2.await 协程对象执行到这个关键词定义之处就会做挂起操作，原理是与yield /yield from 类似的。
Asyncio 是并发（concurrency）的一种方式。对 Python 来说，并发还可以通过线程（threading）和多进程（multiprocessing）来实现。Asyncio 并不能带来真正的并行（parallelism）。当然，因为 GIL（全局解释器锁）的存在，Python 的多线程也不能带来真正的并行。 .
先说结论：Pika is not thread safe. Use a BlockingConnection per-thread。
前言：python由于GIL（全局锁）的存在，不能发挥多核的优势，其性能一直饱受诟病。然而在IO密集型的网络编程里，异步处理比同步处理能提升成百上千倍的效率，弥补了python性能方面的短板，如最新的微服务框架japronto，resquests per second可达百万级。
Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码。
选自arXiv 作者：Guangyu Robert Yang等 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 现有的视觉推理数据集都避开了时间和记忆的复杂性，而这两者都是现实应用中不可或缺的因素。为突破这个局限性，受认知心理学启发，纽约大学联合 Google Brain 开发了新的视觉问答数据集 ( COG ) 以及对应的网络架构。该架构能利用多模态信息和动态注意、记忆机制执行推理，初步分析表明，它能以人类可理解的方式完成任务。 1. 简介 人工智能的一个主要目标就是构建能够对感官环境进行强有力并
之前在看gevent的时候不小心又看到了这个模块，gevent其实并不是python官方的标准库，有一些缺陷，所以这个时候Asyncio出现了。
ansible-playbook 使用playbook的好处 官方文档：https://docs.ansible.com/ansible/latest/user_guide/playbooks.html 特点 易读的编排语言 适合配置管理和应用部署 非常适合复杂的工作 playbook实例 编写playbook和测试配置 $ mkdir ansible-demo && cd ansible-demo/ $ vim site.conf #配置文件 server { listen
asyncio的编程模型就是一个消息循环。我们从asyncio模块中直接获取一个EventLoop的引用，然后把需要执行的协程扔到EventLoop中执行，就实现了异步IO。
实际处理这个调用的部件是在调用发出后，通过状态、通知来通知调用者，或通过回调函数处理这个调用。
环境：Visual Studio 2022 - 17.8.3 + v143 + 10.0.22621.0 + C++17
机器之心报道 机器之心编辑部 Alpaca-LoRA 将微调类 ChatGPT 模型的算力需求降到了消费级，训练个自己的中文对话模型真就没那么难了。 2023 年，聊天机器人领域似乎只剩下两个阵营：「OpenAI 的 ChatGPT」和「其他」。 ChatGPT 功能强大，但 OpenAI 几乎不可能将其开源。「其他」阵营表现欠佳，但不少人都在做开源方面的努力，比如前段时间 Meta 开源的 LLaMA。 LLaMA 是一系列模型的总称，参数量从 70 亿到 650 亿不等，其中，130 亿参数的 LLaM
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/100101.html原文链接：
讲师的博客：https://www.cnblogs.com/wupeiqi/p/6229292.html 在编写爬虫时，性能的消耗主要在IO请求中，当单进程单线程模式下请求URL时必然会引起等待，从而使得请求整体变慢。 比如找10个国外的资源爬取，慢的效果就很明显。
上一期的读者这个话题的读者浏览量不是太多,有点可惜了, 实际上这就是传统企业在使用MYSQL时的问题. 解决方案很多,作为上一期的续集,我想从几点来阐述一下传统企业使用MYSQL的一些问题. 1 不少传统企业的软件开发是外包性质的,外包企业都是有一些成熟的架构的,大部分企业支持的数据库的列表都包含MYSQL ,并且MYSQL也是大部分企业使用的开源数据库之一. 那问题在哪里
对于其他的并发模型大多数采取的都是线性的方式编写。并且依赖于语言运行时系统或操作系统的底层线程或进程来适当地改变上下文，而基于asyncio的应用要求应用代码显示的处理上下文切换。 asyncio提供的框架以事件循环(event loop)为中心，程序开启一个无限的循环，程序会把一些函数注册到事件循环上。当满足事件发生的时候，调用相应的协程函数。
协程(Coroutine)一种电脑程序组件，该程序组件通过允许暂停和恢复任务，为非抢占式多任务生成子程序。协程也可以简单理解为协作的程序，通过协同多任务处理实现并发的函数的变种(一种可以支持中断的函数）。
在了解了 Python 并发编程的多线程和多进程之后,我们来了解一下基于 asyncio 的异步IO编程--协程
nav_menus_queryset = LeftNavigation.objects.filter(parent_id=0).order_by('order').values()
看到现在网络上大多讲的都是requests、scrapy，却没有说到爬虫中的神器：aiohttp
include模块 直接引用 现在有一个需求,我想在剧本中实现这样一个功能,我传递一个用户的名称,然后返回它的user uid gid home,可以给多个剧本调用 1.首先编写功能剧本,里面直接写任务列表即可 [student@workstation ansible]$ cat get_users_info.yml - shell: "cat /etc/passwd|cut -d: -f1,3,4,6 |grep devops" register: res 2.调用它的功能 [student@work
cancel(): 取消future的执行，调度回调函数 result(): 返回future代表的结果 exception(): 返回future中的Exception add_done_callback(fn): 添加一个回调函数，当future执行的时候会调用这个回调函数 remove_done_callback(fn): 从“call whten done”列表中移除所有callback的实例 set_result(result): 将future标为执行完成，并且设置result的值 set_exception(exception): 将future标为执行完成，并设置Exception
Task用于并发调度协程，通过asyncio.create_task()的方式创建Task对象，我们可以添加多个任务在其中，当遇到io阻塞时，会去调用其他的任务执行。（python 3.7)
asyncio是Python 3.4版本引入的标准库，直接内置了对异步IO的支持，并且如今asyncio的单线程异步性能已经做到与Go / Node持平
线上flink任务稳定运行了两个多月了，突然之间收到了消息堆积较多的报警，kafka上看到的现象是消息堆积较多。问过业务人员得知，对应的流表在前一天重新刷了一遍数据，在我们的这个任务中有两次维表关联，而且内层有一个split操作会造成外层维表关联的数据量膨胀（最大可能为80倍，即split之后产生了80条新记录）。开始了问题分析之路。
可以交给asyncio执行的任务被称为协程， asyncio 即异步的意思，在 Python3 中这是一个仅使用单线程就能达到多线程、多进程效果的工具。
Threads的替代方案： Operation Objects：是一个任务包装器，这个会在非主线程执行。这个包装器隐藏了线程管理的细节，让用户可以专注在线程本身上。 GCD，GCD可以比用thread更高效的执行任务。 Idle-time notifications:对于优先级非常低的任务，可以考虑使用Idle-time notification。 线程在时间上和空间上创建是需要代价的，所以推荐在线程中去做非常多的重要工作或者建立run loop以允许复用一些显示任务。 Run loop是一片管理事件
协程调度测试可以通过使用不同的协程调度算法来实现。Python中的asyncio模块提供了多个调度算法，包括默认的asyncio.DefaultEventLoopPolicy，asyncio.SelectorEventLoopPolicy和asyncio.ProactorEventLoopPolicy等。
playbook是ansible用于配置，部署，和管理被控节点的剧本。 通过playbook的详细描述，执行其中的一系列tasks，可以让远端主机达到预期的状态。playbook就像Ansible控制器给被控节点列出的的一系列to-do-list，而被控节点必须要完成。 也可以这么理解，playbook 字面意思，即剧本，现实中由演员按照剧本表演，在Ansible中，这次由计算机进行表演，由计算机安装，部署应用，提供对外服务，以及组织计算机处理各种各样的事情。
3、 该用户也被 ansible 使用，因为几乎所有的生产环境都是禁止 root 远程登录的（因此该 yun 用户也进行了 sudo 提权）。
直系同源蛋白的预测在系统发育，比较基因组学等多个领域都占用重要地位，COG数据库开创了同源蛋白数据库的先河，后续又不断有新的数据库涌现，而eggNOG就是目前使用最广泛的数据库之一。
代码有点多，我都注释过了，该文章仅协程部分，python官网入门教程的化请看我github:python3.9入门教程 群：970353786 代码有点多，不懂可群问我，下面是协程方面的代码demo:
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