在Three.js基础入门介绍——Three.js学习二【极简入门】中介绍了如何搭建Three.js开发环境并实现一个包含旋转立方体的场景示例，以此为前提，本篇将引进一个控制器的概念并使用”轨道控制器”（OrbitControls）来达到从不同方向展示场景内容的效果。Three.js的控制器three.js的核心专注于3D引擎最重要的组件。其它很多有用的组件——如控制器（control）、加载器（loader）以及后期处理效果（post-processingeffect）——是examples/jsm目录的一部分。它们被称为“示例”，虽然你可以直接将它们拿来使用，但它们也需要重新混合以及定制。
目录一、Article:文献出处（方便再次搜索）（1）作者（2）文献题目（3）文献时间（4）引用二、Data:文献数据（总结归纳，方便理解）（1）背景介绍（2）目的（3）结论（4）主要实现手段4.1系统模型和定义4.2ProtoGen概述4.3ProtoGen的输入，输出和限制4.4ProtoGen示例（5）实验结果A.StallingProtocolsB. Non-StallingProtocolsC.AnMSIProtocolforanUnorderedNetworkD.TSO-CC三、Comments对文献的想法（强迫自己思考，结合自己的学科）四、Why:为什么看这篇文献（方便再次搜索）
把大模型的权重统统改成三元表示，速度和效率的提升让人害怕。今天凌晨，由微软、国科大等机构提交的一篇论文在AI圈里被人们争相转阅。该研究提出了一种1-bit大模型，实现效果让人只想说两个字：震惊。如果该论文的方法可以广泛使用，这可能是生成式AI的新时代。对此，已经有人在畅想1-bit大模型的适用场景，看起来很适合物联网，这在以前是不可想象的。人们还发现，这个提升速度不是线性的——而是，模型越大，这么做带来的提升就越大。还有这种好事？看起来英伟达要掂量掂量了。近年来，大语言模型（LLM）的参数规模和能力快速增长，既在广泛的自然语言处理任务中表现出了卓越的性能，也为部署带来了挑战，并引发人们担忧高能
这就是由微软和中国中科院大学在最新一项研究中所提出的结论——所有的LLM，都将是1.58bit的。具体而言，这项研究提出的方法叫做BitNetb1.58，可以说是从大语言模型“根儿”上的参数下手。将传统以16位浮点数（如FP16或BF16）形式的存储，统统变成了三进制，也就是 {-1,0,1}。值得注意的是，这里的“1.58bit”并不是指每个参数占用1.58字节的存储空间，而是指每个参数可以用1.58位的信息来表示。在如此转换之后，矩阵中的计算就只会涉及到整数的加法，因此会让大模型在保持一定精度的同时，显著减少所需的存储空间和计算资源。例如BitNetb1.58在3B模型大小时与Llama做
文章目录📕教程说明📕Scene配置⭐开启场景理解功能和应用访问空间数据的权限⭐OVRSceneManager⭐制作PlanePrefab和VolumePrefab⭐运行场景⭐添加透视材质📕虚拟与现实物体的碰撞（弹球Demo）📕MeshAPI此教程相关的详细教案，文档，思维导图和工程文件会放入SpatialXR社区。这是一个高质量XR社区，博主目前在内担任XR开发的讲师。此外，该社区提供教程答疑、及时交流、进阶教程、外包、行业动态等服务。社区链接：SpatialXR高级社区（知识星球）SpatialXR高级社区（爱发电）📕教程说明这期教程我将会介绍如何在Unity中，利用MetaXRSDK中的S
一、前言 通过学习"开源模型应用落地"系列文章，我们成功地建立了一个完整可实施的AI交付流程。现在，我们要引入向量数据库，作为我们AI服务的二级缓存。本文将详细介绍如何使用MilvusLite来为我们的AI服务部署一个前置缓存。二、术语2.1、向量数据库 向量数据库是一种专门用于存储和处理高维向量数据的数据库系统。与传统的关系型数据库或文档数据库不同，向量数据库的设计目标是高效地支持向量数据的索引和相似性搜索。 在传统数据库中，数据通常是以结构化的表格形式存储，每个记录都有预定义的字段。但是，对于包含大量高维向量的数据，如图像、音频、文本等，传统的数据库模型往往无法有效地处理。向量数据库
C++后端开发之Sylar学习三：VSCode连接Ubuntu配置Gitee为了记录学习的过程，学习Sylar时写的代码统一提交到Gitee仓库中。Ubuntu配置Gitee安装gitsudoapt-getinstall-ygit配置用户名和邮箱gitconfig--globaluser.name用户名（Gitee的用户名）gitconfig--globaluser.email邮箱（Gitee绑定的邮箱）生成SSH秘钥ssh-keygen-trsa-C"你配置的邮箱"提示的地方一路按Enter查看SSH密钥cat~/.ssh/id_rsa.pubGitee填入生成的SSH密钥验证是否配置成功s
本章将和大家分享Elasticsearch的一些基本操作。话不多说，下面我们直接进入主题。一、索引库操作1、settings属性settings属性可以设置索引库的一些配置信息，例如：配置分片数和副本数、配置自定义分词器等。其中分片数量只能在一开始创建索引库的时候指定，后期不能修改。副本数量可以随时修改。2、mapping属性mapping属性是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：1）type：字段数据类型，常见的数据类型在上一章已经介绍过了，此处就不再做过多的描述了。2）index：是否需要创建倒排索引，默认值为true，如果设置为false那么表明该字段不能被检索，不构建倒
千呼万唤，就在今天，CVPR2024的接收结果终于出来了。官方已邮件发送通知，已经有不少人晒出好消息：当然，目前刚刚公布的是初步结果，具体中标的是oral还是highlight还要再等等。以及详细统计数据也还没出。但无论是中了还是“缘分未到”，大伙悬着的心终于落下了～现场一览从已经公布喜讯的网友发布的内容来看，今年中标的内容有扩散模型相关的：比如一种全新扩散驱动算法，用于从多模态输入（图像和文本）输出音频，来自谷歌学生研究员。也有机器人相关：比如将模仿学习和sim2real结合，让机器人跟着人类学一遍就会，来自UCSD硕士生。有研究多模态基础模型低级视觉能力提高的：也有全新3D人体姿势估计算法
[root@localhost~]#ps-ef|grepredisroot25852544019:47pts/000:00:00grep--color=autoredis[root@localhost~]#redis-server/myredis/cluster/redisCluster6381.conf[root@localhost~]#redis-server/myredis/cluster/redisCluster6382.conf[root@localhost~]#ifconfigens33:flags=4163mtu1500inet192.168.92.129netmask255.2
