本文转载来源自:http://blog.csdn.net/teaspring/article/details/75390210 感谢原作者teaspring的分享。本文已经得到原作者的转载许可。 在Ethereum的世界里,数据的最终存储形式是[k,v]键值对,目前使用的[k,v]型底层数据库是LevelDB;所有与交易,操作相关的数据,其呈现的集合形式是Block(Header);如果以Block为单位链接起来,则构成更大粒度的BlockChain(HeaderChain);若以Block作切割,那
MPT (Merkle Patricia Tries) 是以太坊存储数据的核心数据结构,它是由 Merkle Tree 和 Patricia Tree 结合的一种树形结构,理解 MPT 有助于我们更好的理解以太坊的数据存储。
OEA 框架提供了多种方式来优化分布式数据查询的性能,本篇将会说明如何以声明 OEA 冗余属性的方式,来实现轻量级的数据冗余,以减少关联查询次数及网络数据传输量,提高分布式应用程序性能。 冗余属性功能说明 OEA 冗余属性在框架层面提供了一种易用的机制,把指定冗余路径的关系对象中的属性值复制到本对象中,以解决关联查询、关联数据量等性能问题。应用开发人员只需要简单的定义一个冗余属性,而框架会自动完成对冗余属性的赋值、更新操作。 ORM 中的 N+1 问题示例 在进销存示例中,采购订单的列表界面中,每一行采购订
本文介绍以太坊区块链的一些基本知识,包括: 区块数据结构 数据结构基础 以太坊的4棵树 状态树 交易树 收据树 账户存储树
来源 | 以太坊爱好者 责编 | 晋兆雨 头图 | 付费下载于视觉中国 这篇文章要讲的 bug 位于 Geth客户端的状态下载器内,它可以用来欺骗下载器,使之不能与主网正确同步。攻击者可以利用这个 bug 给以太坊区块链设置陷阱、任意触发硬分叉。 同步 当你想运行一个以太坊节点的时候,首先必须同步上整个网络,即,下载和计算构建最新区块时刻的区块链状态所需的所有数据。根据用户自身的需要,同步方式可以在安全性和速度之间有所取舍,所以(在撰文之时) Geth 支持两种同步模式:完全同步和快速同步。 顾名思
DeFi、GameFi等去中心化应用的蓬勃发展,极大地增加了对低交易费用的高性能区块链的需求。然而,构建高性能区块链的一个关键挑战是存储爆炸。下图是取自 Etherscan 的图表,它说明了一个以太坊全节点(存档)的区块链数据大小。
eth挖矿需要读取内存并存储DAG文件,受限内存读取效率限制,传统的增加算力无法提升挖矿效率
最近接到了一个工作任务,将项目智能合约状态树中的数据结构从红黑树改为字典树,并对比一下两个数据结构的性能,Trie 主要参照的是 Ethereum 官方的 Java 实现 ethereum/ethereumj,而红黑树则是自己实现,本文则是对两个数据结构的理论和实际表现对比的记录。
在AI盛起的当下,各类AI应用不断地出现在人们的视野中,AI正在重塑着各行各业。相信现在各大公司都在进行着不同程度的AI布局,有AI大模型自研能力的公司毕竟是少数,对于大部分公司来说,在一款开源可商用的大模型基础上进行行业数据微调也正在成为一种不错的选择。
版权声明:本文为作者原创,如需转载请通知本人,并标明出处和作者。擅自转载的,保留追究其侵权的权利。golang群:570992072。qq 29185807 个人公众号:月牙寂道长 公众号微信号yueyajidaozhang https://blog.csdn.net/screscent/article/details/82256670
原文:https://github.com/ethereum/wiki/wiki/Patricia-Tree
大部分情况下,地理绘图可使用 Arcgis 等工具实现。但正版的 Arcgis 并非所有人可以承受。本文基于 Python 的 cartopy 和 matplotlib 等库,为地理空间绘图的代码实现提供参考。
作者 | 蚂蚁链 LETUS 技术负责人 田世坤 写在前面 文字产生以前,结绳记事是人类用来存储知识和信息的主要方式。此后,从竹简、纸张的发明,到工业时代的磁盘存储,再到信息时代的数据库,存储方式不断革新,“存力”不断提高。 11 月 3 日,在 2022 云栖大会上,蚂蚁链历经 4 年技术攻关与测试验证的区块链存储引擎 LETUS(Log-structured Efficient Trusted Universal Storage)正式发布。 这一款面向区块链可信数据存储的技术产品,不仅用来解决
最近很多小伙伴私信小编关于地理空间可视化相关数据可视化的绘制。怎么说呢?小编本身对地理空间可视化了解的还蛮多的。但是,要让大家实现对地理相关的数据进行处理、可视化等操作还是蛮难的~~ 所以小编今天就推荐一个超赞的绘图工具-「gma」 绝对的地理相关同学的福音!,下面小编就简单介绍一下,内容如下:
部署Falcon-40B、MPT-30B 和 Stable Diffusion 应该使用哪些 GPU 方案?本文将对每一种模型部署所需GPU提供多种方案——性能型、均衡型、经济型。
大数据巨头Databricks以13亿美元(约93亿元人民币)的价格,买下仅62名员工的AI初创公司MosaicML。
机器之心报道 编辑:张倩、小舟 总的来说,该测试得出的结论是:MPT 还没有准备好在现实世界中使用,而 Vicuna 对于许多任务来说是 ChatGPT (3.5) 的可行替代品。 前段时间,谷歌的一份泄密文件引发了广泛关注。在这份文件中,一位谷歌内部的研究人员表达了一个重要观点:谷歌没有护城河,OpenAI 也没有。 这位研究人员表示,虽然表面看起来 OpenAI 和谷歌在 AI 大模型上你追我赶,但真正的赢家未必会从这两家中产生,因为一个第三方力量正在悄悄崛起。 这个力量名叫「开源」。围绕 Meta
前两周上线了我们为 Cybermiles 提供的 supernode,因为 Cybermiles 主网使用了 Tendermint,于是上周便研究了一下 Tendermint,边学边写了个 slides 介绍 Tendermint。
在阅读这篇文章之前,请您先阅读初步理解以太坊虚拟机[2]和以太坊的数据组织[3],它将会介绍 EVM 的基本知识,帮助您形成基本的认识。在开始之前,假设您已经掌握了上文中的基础,我们根据黄皮书进一步地补充理论基础。由于原始的黄皮书公式过多,不易阅读,可以参考按照论文重写后的版本[4]。其次,本文使用的图片来自其他资料,会在参考资料部分注明。
以上图片画得不够好,请见谅,主要为了说明两个坐标轴的角度和默认方向。 2.角度旋转主要涉及到两个函数,一个是right函数,一个是setheading函数。这里必须要注意的是setheading函数的角度旋转默认是按照坐标系的方向来的,而right函数是按照实际前进方向的左右来的,right函数跟坐标系没有关系了,因为right已经决定了方向是向右的,类似的向左旋转就使用left函数了。
基数树又叫压缩前缀树(compact prefix tree),是一种空间优化后的字典树,其中如果一个节点只有唯一的子节点,那么这个子节点就会与父节点合并存储
如果一个基数树的“基数”(radix)为2或2的整数次幂,就被称为“帕特里夏树”,有时也直接认为帕特里夏树就是基数树
1.默认设置有随机2~5秒爬取间隔,建议不要修改 2.若有需要文件存储名称、路径以及数据库设置项可在settings.py中修改 3.默认爬取城市为深圳,由于美团APP的api中城市信息根据id传输,若要修改城市,只需修改spider.py下base_url中city/后面的数字即可
梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 从Meta的LLaMA发展出的羊驼家族一系列大模型,已成为开源AI重要力量。 但LLamA开源了又没全开,只能用于研究用途,还得填申请表格等,也一直被业界诟病。 好消息是,两大对标LLaMA的完全开源项目同时有了新进展。 可商用开源大模型来了,还一下来了俩: MosaicML推出MPT系列模型,其中70亿参数版在性能测试中与LLaMA打个平手。 Together的RedPajama(红睡衣)系列模型,30亿参数版在RTX2070游戏显卡上就能跑。 对
刚刚,超级独角兽Databricks重磅推出1320亿参数的开源模型——DBRX。
随着AI浪潮的到来,ChatGPT独领风骚,与此也涌现了一大批大模型和AI应用,在使用开源的大模型时,大家都面临着一个相同的痛点问题,那就是大模型布署时对机器配置要求高,gpu显存配置成本大。本篇介绍的GPT4All项目,是开源的助手风格大型语言模型,可以在你的CPU上本地运行。
▲“数智•未来”专题研讨会现场 2020年1月5日,电子产业服务平台“云汉芯城”在上海举办“数智•未来”专题研讨会,腾讯企点、上海交通大学计算机系与人工智能研究院、ARROW等电子产业、高校研究机构资深专家,共同探讨了大数据与人工智能背景下的电子产业发展趋势与合作机会。 腾讯企点产业智连,助力电子行业数据化 ▲腾讯云副总裁、腾讯企点总经理张晔 会上,腾讯云副总裁、腾讯企点总经理张晔表示,共建产业互联网,为产业注入数字化科技新动能是腾讯云的核心目标,腾讯企点期望通过与云汉芯城的战略合作,把以腾讯企点
北京时间6月20日晚间,Twitter首席执行官Jack Dorsey发文宣布,该公司已经收购机器学习初创企业Magic Pony Technology。之后,Twitter将利用Magic Pony
领英(LinkedIn)账号的fork中向我提出了这样一个问题:如何微调诸如LLaMA的开源模型。公司正在寻找销售LLM托管和部署解决方案的业务案例,将人工智能和LLM应用于具体的产品。我问他们为什么不使用像ChatGPT这样的非开源模型时,他们没有给出正确的答案。所以我决定写这篇文章来解答如何利用llm解决日常业务问题。
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这个问题存在有一段时间了,之前做的centos7的ISO,在进行内核的升级以后就存在这个问题:
都对现实世界有着巨大的影响力,既可以用来帮助人类也会因为恶意的使用造成毁灭性的灾难。
Block.Header.Root 就是 stateRoot,是一棵 PMT 树,存储了所有账户的当前最新的状态信息,比如账户余额。
Hive 的底层执行引擎有 :MapReduce,Tez,Spark - Hive on MapReduce - Hive on Tez - Hive on spark
早先发布Vicuna模型和大语言模型排位赛的LMSYS Org(UC伯克利主导)的研究人员又开始搞事情了。
比特币(Bitcoin),去中心化货币(decentralized currency),单位:1 Satoshi。
哈里马科维茨对金融和经济学的世界的贡献是怎么强调都不过分的。凭借其于 1952年发表的开创性论文“资产组合选择”,他被广泛的视作现代资产组合理论(MPT)的开拓者。最终在1990年,基于对这一领域的巨大贡献,他获得了诺贝尔经济学奖。
给定两个字符串 s 和 t,它们只包含小写字母。 字符串 t 由字符串 s 随机重排,然后在随机位置添加一个字母。 请找出在 t 中被添加的字母。
以太坊中树结构 以太坊中所有的 merkel 树都是 MPT 在一个区块的头部(block head)中,有三颗 MPT 的树根: • stateRoot • 状态树的树根 • transactionRoot • 交易树的树根 • receiptsRoot • 收据树的树根 📷 状态树(state trie) • 世界状态树,随时更新;它存储的键值对 (path, value) 可以表示为 (sha3(ethereumAddress), rlp(ethereumAccount) ) •
大型语言模型大有用处,在设计 prompt 方面,人们通常建议为语言模型提供详尽的任务描述和背景信息。
三阴性乳腺癌经常进展为转移性疾病,导致生存率较差,过去的研究表明其存在广泛的瘤内异质性ITH,对化疗产生耐药性。而单细胞基因组测序 scDNA-seq 是研究 ITH 的一种重要方法,过去在方法进行 WGS 可以用于拷贝数变异分析,但是对于突变分析需要较高的测序深度。因此作者认为应该进行单细胞基因组区域测序(外显子或靶向),并开发出来 MPT-scDNAseq方法。该方法结合了批量 DNA 测序、基于单细胞液滴的微流体和定制的靶向面板。
近年来,LLM在各个领域的性能都有了显著的进展。随着这些LLM被用于越来越复杂的任务,它们经常需要更长的推理过程或理解更大的上下文。在这些情况下,LLM在长序列上的长度泛化失败问题变得更加突出。
加班写完一个PPT后,跟公司同事叫了个外卖,顺便聊起工具迭代的问题,讨论的焦点是一个叫MPT的工具,我首先介绍一下这个工具 。 其实这是一个公司内部的、由我主导开发、并一直维护的开发辅助工具,主要的功能:在台式机上打开它,绑定本地目录,就会临时生成一个外网体验地址的二维码。然后手机就能扫码,而只要台式机里对代码发生变动,就会马上刷新手机的页面。 解决的是:手机页面调试困难的这一大痛点。 于是乎,它就火起来,大家也用起来了。 最近MPT一方面是考虑原来用的技术框架太老,想做个技术迭代;另一方面是在他火起来后,
OpenAI Evals 是一个用于评估 LLMs (大型语言模型) 或使用 LLMs 作为组件构建的系统的框架。它还包括一个具有挑战性 evals 的开源注册表。Evals 现在支持通过 Completion Function Protocol 评估任何系统,包括 prompt chains 或 tool-using agents 的行为。通过 Evals,我们旨在尽可能简单地构建 eval,并编写尽量少的代码。“Eval” 是用于评估系统行为质量的任务。
在相机坐标系下,一般来说,我们用到的单位长度,不是“米”这样的国际单位,而是相邻像素的长度。而焦距在相机坐标系中的大小,是在图像处理领域的一个非常重要的物理量。
1. 整体架构 采用模块插件化的设计,模块可插拔,适应多种场景。 应用层 EVM虚拟机, WASM虚拟机,GO语言原生合约以及JVM虚拟机(研发完成,测试中)共识层 支持POS,DPOS以及POS33的公链共识、Tendermint及pbft联盟链共识、Raft私链共识、平行链共识等。数据层 数据存储方式支持可扩展,目前支持MPT、MAVL、KVDB、MVCCKVD...
Databricks CEO Ali Ghodsi 曾表达过这样的观点:Databricks 的目标是实现数据普惠和 AI 普惠,数据普惠使得数据能够触达企业内的每一名员工,而 AI 普惠则将人工智能引入每一个产品中。他强调“每个组织都应该从 AI 革命中获益,并更好地掌控数据的使用方式。”在过去,Databricks 在 AI 领域积累了大量经验,如今在大模型的潮流下,他们不仅推出了自家的开源大模型 Dolly 2.0,还以 13 亿美元的价格收购了生成式 AI 公司 MosaicML,迅速强化了大模型方面的实力。最近,Databricks 发布了一系列创新产品,例如 Lakehouse IQ、AI Gateway, Unity Catalog 等。作为大数据领域的领军企业,我们相信 Databricks 正在塑造着未来。在 QCon 北京到来之际,我们采访了 Databricks Engineering Lead 李潇,以深入了解他们在数据领域的创新思想。
机器之心报道 机器之心编辑部 大语言模型「七雄争霸」,看谁拔得了头筹。 大型语言模型(LLM)正在风靡全球,它们的一个重要应用就是聊天,并在问答、客服和其他许多方面都有应用。然而,聊天机器人是出了名的难以评估。究竟这些模型在什么情况下最好用,我们目前尚不明晰。因此,LLM 的测评非常重要。 此前一位名叫 Marco Tulio Ribeiro 的 Medium 博主在一些复杂任务上对 Vicuna-13B、MPT-7b-Chat 和 ChatGPT 3.5 进行了测试。结果表明,Vicuna 对于许多任务来
ToolJet 是一个开源的低代码框架,可以通过最小化工程投入来构建和部署内部工具。ToolJet 的拖放式前端构建器允许您在几分钟内创建复杂、响应式的前端界面。此外,您还可以集成各种数据源,包括 PostgreSQL、MongoDB 和 Elasticsearch 等数据库;支持 OpenAPI 规范和 OAuth2 认证的 API 接口;以及 Stripe、Slack、Google Sheets、Airtable 和 Notion 等 SaaS 工具,并且能够获取并写入数据。
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