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    一致性 Hash 算法原理&应用梳理

    -1]: 图中对象的映射关系如下: hash(o1) = k1; hash(o2) = k2; hash(o3) = k3; hash(o4) = k4; 同时3台缓存服务器,分别为CS1、CS2和CS3...: 则可知,各对象和服务器的映射关系如下: K1 => CS1 K4 => CS3 K2 => CS2 K3 => CS1 即: 以上便是一致性Hash的工作原理。...三、服务器扩缩容应用场景 下面我们来看几种服务器扩缩容的场景: 服务器减少 假设CS3服务器出现故障导致服务下线,这时原本存储于CS3服务器的对象o4,需要被重新分配至CS2服务器,其它对象仍存储在原有的机器上...: 此时受影响的数据只有CS2和CS3服务器之间的部分数据!...服务器上,导致其他节点资源浪费,系统压力大部分集中在node-4节点上,这样的集群是非常不健康的: 同时,还有另一个问题: 在上面新增服务器CS4时,CS4只分担了CS1服务器的负载,服务器CS2和CS3

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    动脑就能P图!LoongX重磅突破:首个「脑波+AI」图像编辑系统诞生,意念修图不是梦!

    LoongX:一种新颖的神经驱动图像编辑方法,结合了 CS3 和 DGF 模块,用于高效的特征提取和多模态信息融合(效果见下图 1)。...应用的技术 多模态神经信号采集:包括脑电(EEG)、功能性近红外光谱(fNIRS)、脉搏波(PPG)、头部动作和语音信号; CS3 模块:提取不同模态中具有区分性的特征; DGF 模块:实现多模态特征的动态融合...跨尺度状态空间编码 CS3 编码器使用自适应特征金字塔从多种信号中提取多尺度特征。为了进一步捕捉超越固定金字塔的动态时空模式,CS3 使用结构化状态空间模型(S3M)以线性复杂度高效地编码长序列。...CS3 编码器(分别为 EEG + PPG 和 fNIRS + Motion)通过对称的 NT-Xent 损失与冻结的文本嵌入对齐: 其中 , 和 分别是神经和文本嵌入, 是神经模态的数量。...CS3 编码器通过提取的特征增强了特征的完整性和平滑性,减少了像素级误差(L2 降低了 5%),而 DGF 主要增强了与文本指令的语义对齐(CLIP-T 提升:)。

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