我们写代码的时候，经常会需要从数据库里读取一些数据，比如配置信息或者诸如每周热点商品之类的数据。应用读取数据库如果这些数据既不经常变化，又需要频繁读取，那比起每次都去读数据库，更优的解决方案就是将它们放到应用的本地内存里，这样可以省下不少数据库IO，性能嘎一下就上来了。应用优先读缓存那么现在问题就来了，假设我要在某个服务应用里实现一个缓存组件去存各种类型的数据，该怎么实现这个组件呢？从一个map说起最简单的的方案就是使用 map，也就是字典，将需要保存的结构以 key-value 的形式，保存到内存中。比如系统配置，key 就叫system_config，value 就是具体的配置内容。需要读
一、大语言模型推理概要介绍与传统的CNN模型推理不同，大语言模型的推理通常会分成prefill和decoding两个阶段。每一个请求发起后产生的推理过程都会先经历一个Prefill过程，prefill过程会计算用户所有的输入，并生成对应的KV缓存，再经历若干个decoding过程，每一个decoding过程，服务器都会生成一个字符，并将其放入到KV缓存当中，之后依次迭代。由于decoding过程是逐个字符生成的，每一段答案的生成都需要很长时间，会生成很多字符，所以decoding阶段的数量非常多，占到整个推理过程的90%以上。在Prefill过程中，虽然计算量很大，因为要一次性完成用户输入的所
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。如今的深度学习方法专注于设计最适合的目标函数，以使模型的预测结果与实际情况最接近。同时，必须设计一个合适的架构，以便为预测获取足够的信息。现有方法忽略了一个事实，即当输入数据经过逐层特征提取和空间变换时，大量信息将会丢失。本文将深入探讨数据通过深度网络传输时的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数。基于此提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以应对深度网络实现多目标所需的各种变化。PGI可以为目标任务提供完整的输入信息，以计算目标函数，从而获得可靠的梯度信息以更新网络权重。此外设计了一种新的轻量级网络架构——基于梯度路径规划的广义高效层聚合网络（GEL
并发编程中我们需要注意的问题有很多，主要有三个方面，分别是：安全性问题、活跃性问题和性能问题。下面我就来一一介绍这些问题。安全性问题相信你一定听说过类似这样的描述：这个方法不是线程安全的，这个类不是线程安全的，等等。那什么是线程安全呢？其实本质上就是正确性，而正确性的含义就是程序按照我们期望的执行。那如何才能写出线程安全的程序呢？之前已经介绍了并发Bug的三个主要源头：原子性问题、可见性问题和有序性问题。也就是说，理论上线程安全的程序，就要避免出现原子性问题、可见性问题和有序性问题。那是不是所有的代码都需要认真分析一遍是否存在这三个问题呢？当然不是，其实只有一种情况需要：存在共享数据并且该数据
我们写代码的时候，经常会需要从数据库里读取一些数据，比如配置信息或者诸如每周热点商品之类的数据。应用读取数据库如果这些数据既不经常变化，又需要频繁读取，那比起每次都去读数据库，更优的解决方案就是将它们放到应用的本地内存里，这样可以省下不少数据库IO，性能嘎一下就上来了。应用优先读缓存那么现在问题就来了，假设我要在某个服务应用里实现一个缓存组件去存各种类型的数据，该怎么实现这个组件呢？从一个map说起最简单的的方案就是使用 map，也就是字典，将需要保存的结构以 key-value 的形式，保存到内存中。比如系统配置，key 就叫system_config，value 就是具体的配置内容。需要读
实验背景胶结煤矸石充填体（CCGB）是一种含粗集料的水泥基混合料，主要用于煤矿井下采空区充填。然而，CCGB目前面临着力学性能与材料成本之间的矛盾。基于强化力学性能最薄弱环节（即界面过渡区（ITZ）），采用针对ITZ的植物纤维CCGB增强方法。此外，通过力学加载实验分析玉米秸秆纤维对CCGB单轴抗压强度、劈裂抗拉强度、剪切强度等的影响。胶结煤矸石充填体CBM布局示意图实验内容采用新拓三维XTDIC三维全场应变测量系统，基于数字图像相关（DIC），结合声发射（AE）技术对试样在单轴压缩过程中的破坏响应特征进行监测。3D-DIC应变测量技术结合其它仪器及分析方法得出，添加一定含量玉米秸秆纤维可改善
我正在开发一个magento应用程序。我正在导航菜单中显示类别图像。我已经使用css为它们分配了高度和宽度。当我在getmetrix中检查网站的性能时，我收到了指定图像尺寸消息以提高性能。我怎样才能克服这个问题？ 最佳答案 您应该在三个地方管理图像尺寸1)输出产品图像的任何地方(list.phtml、media.phtml，可能是view.phtml，具体取决于您的模板)。helper('catalog/image')->init($this->getProduct(),'thumbnail',$_image->getFile())
2月22日，谷歌在官网宣布，开源大语言模型Gemma。Gemma与谷歌最新发布的Gemini 使用了同一架构，有20亿、70亿两种参数，每种参数都有预训练和指令调优两个版本。根据谷歌公布的测试显示，在MMLU、BBH、GSM8K等主流测试平台中，其70亿模型在数学、推理、代码的能力超过Llama-2的70亿和130亿，成为最强小参数的类ChatGPT模型。目前，Gemma可以商用，并且普通笔记本、台式机就能跑，无需耗费巨大的AI算力矩阵。Kaggle地址：https://www.kaggle.com/models/google/gemma/code/huggingface地址：https://
随着这些应用AIGC应用的发布，人工智能变成了街头巷尾人们热议的话题，英伟达CEO黄仁勋在2023年GTC开发者大会上发表了主题演讲时表示：“我们正处于AI的iPhone时刻。”可见AIGC技术对社会的变革性影响，同时也引爆了AI行业对训练和推理的大模型需求。思腾合力是一家人工智能基础架构解决方案供应商，公司成立于2009年，在成立之初就一直致力于AI行业，是英伟达的精英级合作伙伴，拥有自主品牌AI服务器及通用服务器，适用于深度学习训练及推理等场景，尤其是思腾合力自有产品IW4221-8GRs，一款专为AI大模型计算打造的新型GPU集群，接下来给大家介绍一下这款服务器的那些让人不可抗拒的优点：
我有一张大(1920x1080)图像，我想用作背景。该图像的文件大小并不大(>180Kb)。是将这张图片剪切成3部分并分别加载还是一张更大的图片更好？是否存在渲染一张大图片或3张小图片的性能问题？浏览器加载3张小图片会更快吗？它会影响搜索引擎机器人对它的评价吗？ 最佳答案 如果您想使用background-image加快页面加载速度异步加载，您可以使用以下技巧通过javascript来完成(我已经多次使用这个技巧):从您的css和html中删除图像，然后创建一个javascript函数来预加载您的图像并可选择显示加载叠加层。然后你可
