传统RAID技术RAID概念说明RAID技术出现的初衷是把多个小容量的硬盘组合起来，以获得更大的存储容量。当前我们所说的RAID技术更多则是与数据保护相关，换言之，当物理设备失效时，RAID能够用来防止数据的丢失。RAID技术的主要功能：通过对硬盘上的数据进行条带化，实现对数据成块存取，减少硬盘的机械寻道时间，提高了数据存取速度。通过对一阵列中的几块硬盘同时读取（并行访问），减少了硬盘的机械寻道时间，提高了数据存取速度。通过镜像或者存储奇偶校验信息的方式，实现了对数据的冗余保护。随着阵列技术的发展，已经产生了很多不同类型的RAID，但现在只有少数几种RAID仍在使用。在这个章节中，我们将讨
一直以为自己出身寒门呀，原来寒门是指势力较低的世家。我不是寒门，再怎么也得是个庶民吧！鬼知道这个庶民是指有房有钱的人。古代没有房叫做氓，没有钱叫做流，简称就是流氓。不服气啊，原来我是个流氓。我又赚爽了。。实在不是熊哥不地道，我害怕好多人跟我抢，现在才说出来给大家。搞点钱从过年开始，我就连续搞钱我用AI帮学生做编程作业，时薪500+，月收12w。还在除夕3天，流水八千，涨粉三千多。就花了点休息时间，还是搞了不老少钱，快乐有时候还是很简单。最近我又找到个路子比较sao，是一个刚上线的程序员接单的平台，我发现了他的系统漏洞。就算只要做个简单题，有50~100块的羊毛可以薅!!!门槛最低的羊毛漏洞最简
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本文已经收录到Github仓库，该仓库包含计算机基础、Java基础、多线程、JVM、数据库、Redis、Spring、Mybatis、SpringMVC、SpringBoot、分布式、微服务、设计模式、架构、校招社招分享等核心知识点，欢迎star~Github地址：https://github.com/Tyson0314/Java-learning线程池线程池：一个管理线程的池子。为什么平时都是使用线程池创建线程，直接new一个线程不好吗？嗯，手动创建线程有两个缺点不受控风险频繁创建开销大为什么不受控？系统资源有限，每个人针对不同业务都可以手动创建线程，并且创建线程没有统一标准，比如创建的线程
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本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。AI画画通用模型，新增一员大将！由阿里达摩院副院长周靖人等人打造的可控扩散模型Composer，一经发布就小火了一把。这个模型由50亿参数训练而来，和StableDiffusion原理不同。它更进一步把训练图像拆解成了多个元素，然后基于这些元素训练扩散模型，让它们能够灵活组合。由此一来，模型的创造能力就比仅基于图像大很多。如果有100张能拆分成8个元素的图像，那么就能生成一个数量为100的8次方的结果组合。网友们看了纷纷表示，AI画画发展速度也太快了！团队表示，模型的训练和推理代码都在路上了。有限手段的无限使用该框架的
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。AI画画通用模型，新增一员大将！由阿里达摩院副院长周靖人等人打造的可控扩散模型Composer，一经发布就小火了一把。这个模型由50亿参数训练而来，和StableDiffusion原理不同。它更进一步把训练图像拆解成了多个元素，然后基于这些元素训练扩散模型，让它们能够灵活组合。由此一来，模型的创造能力就比仅基于图像大很多。如果有100张能拆分成8个元素的图像，那么就能生成一个数量为100的8次方的结果组合。网友们看了纷纷表示，AI画画发展速度也太快了！团队表示，模型的训练和推理代码都在路上了。有限手段的无限使用该框架的
虽说现代的深度学习早已脱离对「生物神经网络」的模仿，但了解生物大脑的运行机制，对于神经网络模型的未来发展仍然很有帮助。大脑回路的结构方式影响着大脑的计算能力，但到目前为止，除了在一些非常简单的生物体中，仍然还没有看到任何大脑的具体结构。去年11月，来自剑桥大学、约翰霍普金斯大学、珍利亚研究园区等多家顶尖机构的研究人员在Biorxiv上传了一篇论文，经过十余年的艰苦研究，首次完整地对「果蝇幼虫」的大脑连接组进行重建。论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.add93303月10日，相关成果发表在《科学》杂志上。论文作者之一，来自约翰霍
虽说现代的深度学习早已脱离对「生物神经网络」的模仿，但了解生物大脑的运行机制，对于神经网络模型的未来发展仍然很有帮助。大脑回路的结构方式影响着大脑的计算能力，但到目前为止，除了在一些非常简单的生物体中，仍然还没有看到任何大脑的具体结构。去年11月，来自剑桥大学、约翰霍普金斯大学、珍利亚研究园区等多家顶尖机构的研究人员在Biorxiv上传了一篇论文，经过十余年的艰苦研究，首次完整地对「果蝇幼虫」的大脑连接组进行重建。论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.add93303月10日，相关成果发表在《科学》杂志上。论文作者之一，来自约翰霍
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2302.09778v2.pdf项目地址：https://github.com/damo-vilab/composer近年来，在大数据上学习的大规模生成模型能够出色地合成图像，但可控性有限。可控图像生成的关键不仅依赖于条件，而且更重要的是依赖于组合性。后者可以通过引入巨大数量的潜在组合来指数级地扩展控制空间（例如100个图像，每个有8个表征，产生大约100^8种组合）。类似的概念在语言和场景理解领域得到了探索，其中的组合性被称为组合泛化，即从有限的已知成分中识别或生成潜在的无限数量的新组合的技能。最新的一项研究提供了一种新的生成范式——可以
