openAI发布视频生成模型Sora，意味着人类距离AI模拟世界又近了一步，流浪地球2中数字人女儿也是对未来科技发展的一个缩影。作为最具有代表性的大模型公司，openAI的任何一个产品都具有一定的价值，代表着AI的前沿发展方向。博主今天较为仔细地阅读了openAI的Sora技术报告，参考开源资料对其中的技术进行了一定的总结，将感悟与各位在此进行分享：VideogenerationmodelsasworldsimulatorsSora的中文为空的意思，延伸含义是无穷尽。为2.15发布的一款视频处理的通用大模型。技术报告中主要交代了训练模型的数据处理方法以及一些功能的评估和介绍。之前的模型对于视频
文章每周持续更新，原创不易，「三连」让更多人看到是对我最大的肯定。可以微信搜索公众号「后端技术学堂」第一时间阅读(一般比博客早更新一到两篇)单体式应用程序与微服务相对的另一个概念是传统的单体式应用程序(Monolithicapplication)，单体式应用内部包含了所有需要的服务。而且各个服务功能模块有很强的耦合性，也就是相互依赖彼此，很难拆分和扩容。说在做的各位都写过单体程序，大家都没意见吧？给大家举个栗子，刚开始写代码你写的helloworld程序就是单体程序，一个程序包含所有功能，虽然helloworld功能很简单。单体应用程序的优点开发简洁，功能都在单个程序内部，便于软件设计和开发规
什么是SatoshiVM？SatoshiVM是一种去中心化的第2层解决方案，创新地将比特币网络的强大安全性和价值稳定性与以太坊虚拟机(EVM)的高级可编程性和灵活性相结合。SatoshiVM是区块链领域的一个突出功能，支持使用原生BTC作为Gas，促进其框架内的无缝交易执行。这不仅提高了交易效率，还加深了比特币和以太坊这两个业界最重要的区块链之间的融合。SatoshiVM的核心目标是扩展区块链的功能和应用。它为去中心化应用程序（DApps）和智能合约开辟了新的途径，以前仅限于特定的生态系统。SatoshiVM专注于无缝集成、安全性和社区驱动的开发，将自己定位为加密货币技术领域的独特参与者。Sa
在Git中，有时你可能会想要将多个提交合并成一个单独的提交，以便创建一个更干净、更整洁的提交历史。这个操作通常称为“squash”。最常用的方法是通过gitrebase来实现提交的合并，特别是在一个特性分支上开发时。下面是如何进行commit合并的步骤：使用gitrebase-igitrebase-i（即交互式变基）允许你编辑、重新排序、合并或删除提交。以下是合并提交的步骤：确定你想要合并的提交范围。找到你想要合并的提交的父提交的哈希值。假设你想要合并最后3个提交，你可以使用如下命令：gitrebase-iHEAD~3这将打开一个文本编辑器，列出了最近的3个提交。在文本编辑器中，你将看到一个提
Java中的集合框架提供了多种集合类和接口，其中包括Collection接口、List接口以及ArrayList和LinkedList这两个具体的实现类。让我们逐步介绍它们的遍历和常用方法，并探讨它们的底层原理和应用场景。首先，我们需要了解它们之间的关系，具体如下图。其次，我们来详细讲解每一个接口和实现类的用法。List是一个接口，它定义了一组有序集合（也称为序列）的行为。List接口的主要实现类包括ArrayList和LinkedList。List (接口)：定义了操作有序集合（列表）的常用方法，如add(),remove(),get(),size()等。是JavaCollectionsFr
企业在信息化阶段完成了数据资源的原始积累，但是并没有考虑到后期的数据应用需求，因此，在数字化转型之前，企业存量的数据本身是不太可用的。对“信息化”活动来说，数据的基本作用是支撑业务流，也就是所谓的业务数据化。而对“数字化”活动来说，数据的作用是改变业务流，和前者相比，对于数据的内容标准以及质量要求是完全不一样的。因此，这些原始的数据就像自然界中的天然矿石，必须经过开采、加工，才能成为有价值的数据资源。而数据治理，实际上就是在做上述“数据价值化”的工作。因此，对于大多数企业来说，数字化转型最重要的工作几乎都是围绕数据治理展开的。换句话说，通过数据治理工作，企业就可以把“业务数据化”的数据转变为“
为了使机器具有人类的想象力，深度生成模型取得了重大进展。这些模型能创造逼真的样本，尤其是扩散模型，在多个领域表现出色。扩散模型解决了其他模型的限制，如VAEs的后验分布对齐问题、GANs的不稳定性、EBMs的计算量大和NFs的网络约束问题。因此，扩散模型在计算机视觉、自然语言处理等方面备受关注。扩散模型由两个过程组成：前向过程和反向过程。前向过程把数据转化为简单的先验分布，而反向过程则逆转这一变化，用训练好的神经网络模拟微分方程来生成数据。与其他模型相比，扩散模型提供了更稳定的训练目标和更好的生成效果。不过，扩散模型的采样过程伴随反复推理求值。这一过程面临着不稳定性、高维计算需求和复杂的似然性
适配器模式（AdapterPattern）属于结构型模式，用于将一个类的接口转换成客户端所期望的另一个接口。它允许不兼容的类之间进行合作，使得原本因接口不匹配而无法工作的类能够协同工作。使用场景适配器模式在以下情况下特别有用：当你想使用一个已经存在的类，但其接口与你的需求不匹配时。当你想创建一个可复用的类，该类与其他不相关的类或不可预见的类进行交互。当我们有动机地修改一个正常运行的系统的接口，这时应该考虑使用适配器模式。实现方式适配器模式的实现通常涉及三个角色：目标接口、适配器和被适配者。目标接口：定义了客户端需要使用的方法，是客户端期望的接口。适配器：实现了目标接口，并包含一个对被适配者的引
本文分享自华为云社区《Kubernetes探针原理介绍》，作者：可以交个朋友。简介容器探针（ContainerProbes）是一种机制，由kubelet对容器执行定期的探查，从而获取容器的状态。探针的类型有三种：启动探针（StartupProbe）存活探针（LivenessProbe）就绪探针（ReadinessProbe）探针功能启动探针启动探针（StartupProbe）主要用于检测容器内的应用是否已经成功启动并完成初始化任务。它的主要作用有以下几点：延缓其他探针生效：在容器启动初期，启动探针先于存活探针（LivenessProbe）和就绪探针（ReadinessProbe）生效。当启动探
随着人工智能产业的快速发展，用户对算力的需求也与日俱增，再加上CPU在支撑大规模高并发计算任务时的不尽人意，各厂商纷纷自研AI芯片和计算平台库，通过屏蔽底层AI芯片的细节，以及对上层应用提供友好的API和开发工具包，让用户无需关注芯片操作逻辑和内部结构，同时拥有CPU应用程序开发一样的体验。本文就主要讲述一些主流的AI计算平台库。01英伟达CUDA如果说Windows成就了Intel在CPU领域的霸主地位，那Nvidia能够在GPU领域一骑绝尘的第一功臣非CUDA莫属。从2007年发布CUDA的第一个版本，到2023年7月发布的CUDAToolkit12.2.1，全球的CUDA开发者在这十几年
