文章目录关系运算关系代数基本关系代数运算选择投影并差笛卡尔积重命名附加关系代数运算交连接赋值除扩展关系代数运算去重广义投影聚集分组排序==总结==元组关系演算域关系演算关系运算关系运算包含关系代数（relationalalgebra）：关系代数是一种过程化查询语言，通过描述对关系的运算来表达查询、获取数据关系演算：非过程化查询语言，通过描述想要获取的数据的信息来获取数据（不需要给出运算过程）关系演算可以分为元组关系演算和域关系演算两种语言为了方便用户查询处理关系数据，定义了结构化查询语言SQL来操作处理关系数据关系代数关系代数定义了一个关系数据的运算的集合关系运算以一个或者两个关系为输入；输出

作者｜kipply翻译｜杨婷、徐佳渝、贾川‍‍本文详细阐述了大型语言模型推理性能的几个基本原理，不含任何实验数据或复杂的数学公式，旨在加深读者对相关原理的理解。此外，作者还提出了一种极其简单的推理时延模型，该模型与实证结果拟合度高，可更好地预测和解释Transformer模型的推理过程。为了更好地阅读本文，读者需了解一些Transformer模型的相关先验知识，比如《图解Transformer》的大部分内容。另外，了解与本文相关的参数计数文章也能更好地帮助读者理解本文内容。本文主要包括以下内容：kv缓存(kvcache)解释了在推理过程中缓存自注意力向量所带来的性能优化效果，以及可能导致的权衡

作者｜kipply翻译｜杨婷、徐佳渝、贾川‍‍本文详细阐述了大型语言模型推理性能的几个基本原理，不含任何实验数据或复杂的数学公式，旨在加深读者对相关原理的理解。此外，作者还提出了一种极其简单的推理时延模型，该模型与实证结果拟合度高，可更好地预测和解释Transformer模型的推理过程。为了更好地阅读本文，读者需了解一些Transformer模型的相关先验知识，比如《图解Transformer》的大部分内容。另外，了解与本文相关的参数计数文章也能更好地帮助读者理解本文内容。本文主要包括以下内容：kv缓存(kvcache)解释了在推理过程中缓存自注意力向量所带来的性能优化效果，以及可能导致的权衡

作者|QuentinAnthony、StellaBiderman、HaileySchoelkopfOneFlow编译翻译|贾川、徐佳渝、杨婷1引言Transformer语言模型的许多基本重要信息可以通过简单计算得出。不幸的是，这些计算公式在自然语言处理（NLP）社区中并不广为人知。AI非营利研究组织EleutherAI收集整理这些公式，并介绍这些公式的来源和重要性。注：本文主要关注显存（VRAM）主导的训练成本。有关推理成本和时延方面的类似讨论，请参见此前发布的《大型语言模型的推理演算》。（本文经授权后由OneFlow编译发布，译文转载请联系OneFlow获得授权。原文：https://blo

我想弄明白C++中lambda演算和lambda表达式之间的联系是什么。首先，在无类型lambda演算中，我们没有像bool值、整数或其他任何东西这样的“基值”，所以所有东西都必须编码为函数，然后我们可以将任何项应用于任何其他项，这不是一旦C++有了类型系统，情况就是如此。此外，我已经看到lambda表达式在函数指针(当它们不捕获任何东西时)或仿函数(具有包装函数的唯一目的的类)中转换。所以我想知道，“lambda表达式”是否只是匿名函数的奇特名称，因此类似于lambda演算(从某种意义上说，lambda表达式中的项可以被视为未命名函数)，或者还有更多？提前致谢。