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开发 | MIT Taco项目：自动生成张量计算的优化代码，深度学习加速效果提高100倍

使用稀疏数据进行分析的算法最终做了大量的加法和乘法，而这大部分计算是无效的。通常，程序员通过编写自定义代码来优化和避免零条目，但这种代码通常编写起来复杂，而且通常适用范围狭窄。...相比起现有的非优化软件包，该系统可实现100倍的加速，其性能与特定稀疏数据操作的精细手工优化代码相当，但程序员的工作要少得多。 该系统的名字叫Taco，即“张量代数编译器”的缩写。...通过手工优化代码可以识别稀疏张量中的零条目，在运算中做到只对非零条目进行计算或者省略对零条目的计算，可以简化其操作从而加速张量的计算，但这需要程序员做更多的编程工作。...对于两个张量上的任何给定操作，Taco会首先建立一个分层映射，指出来自两个张量的哪些配对条目是非零的，然后将每个张量的条目与零配对，并在这过程中丢弃所有的零对。...此外，Taco还使用有效的索引方案来存储稀疏张量的非零值。

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MIT Taco 项目：自动生成张量计算的优化代码，深度学习加速效果提高 100 倍

使用稀疏数据进行分析的算法最终做了大量的加法和乘法，而这大部分计算是无效的。通常，程序员通过编写自定义代码来优化和避免零条目，但这种代码通常编写起来复杂，而且通常适用范围狭窄。...相比起现有的非优化软件包，该系统可实现 100 倍的加速，其性能与特定稀疏数据操作的精细手工优化代码相当，但程序员的工作要少得多。 该系统的名字叫 Taco，即 “张量代数编译器” 的缩写。...通过手工优化代码可以识别稀疏张量中的零条目，在运算中做到只对非零条目进行计算或者省略对零条目的计算，可以简化其操作从而加速张量的计算，但这需要程序员做更多的编程工作。...对于两个张量上的任何给定操作，Taco 会首先建立一个分层映射，指出来自两个张量的哪些配对条目是非零的，然后将每个张量的条目与零配对，并在这过程中丢弃所有的零对。...此外，Taco 还使用有效的索引方案来存储稀疏张量的非零值。

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    无协作，不原型！

    Mockplus是一个简单快速的原型设计工具，对于需要协作的项目，可允许多个团队成员共同编辑同一个项目文件，创建原型图并利用审阅、批注来高效协同工作，所有的讨论、意见、原型历史版本都会保留。...Mockplus开创性地将传统的签入、签出操作优化为更加直观的“进入编辑”与“结束编辑”。...项目编辑状态通过页面名称前的小标志一目了然，点击小标志即可一键进入、结束编辑，同时巧妙避免了当两个或两个以上成员同时编辑同一个页面时的冲突情况，是不是很棒？...在“我的团队项目”中，你可以浏览团队项目的所有历史版本，每次编辑、修改都会留下清晰的痕迹，让你的工作有迹可循。...点击分享地址即可进入审阅与批注页面，经二维码可直接实现设计和移动设备之间的通讯，直接预览，不需要任何第三方设备。

    1.2K40

    Git下载安装手把手教程

    它不需要安装，也不会在注册表上留下记录。正因为这样，你也无法像桌面版的git那样，使用右键“git Bash here”或者“git GUI here”。...11 配置行尾符号转换 第一个选项是“签出Windows风格，提交Unix风格的行尾”。签出文本文件时，Git会将LF转换为CRLF。提交文本文件时，CRLF将转换为LF。...对于跨平台项目，这是Windows上的推荐设置(“ core.autocrlf”设置为“ true”) 第二个选项是“按原样签出，提交Unix样式的行尾”。签出文本文件时，Git不会执行任何转换。...提交文本文件时，CRLF将转换为LF。对于跨平台项目，这是Unix上的建议设置(“ core.autocrlf”设置为“ input”) 第三种选项是“按原样签出，按原样提交”。...当签出或提交文本文件时，Git不会执行任何转换。不建议跨平台项目选择此选项(“core.autocrlf”设置为“ false”) 我选择默认第一种选项，点击“Next”按钮到下一个安装界面。

    2.1K21

    Visual Studio Code1.67版本已正式发布，新增Rust指南

    它可以被设置为全局或特定工作区。 explorer.fileNesting.expand ：控制嵌套的文件是否被默认展开。...将“Uncommitted Changes”变回到Time line中 当上个月引入Local History特性时，Git时间线提供程序中删除了Uncommitted Changes条目，因为它感觉有点多余...但是，一些用户看到了这个时间线条目的真正价值，现在您可以通过相应地配置新的git.timeline.showUncommitted设置来恢复它 打开失败时，新的编辑器占位符 当一个编辑器打开失败时，VS...confirmBeforeClose可以配置为在退出应用程序之前显示一个确认对话框 您可以选择keyboardOnly来在使用键绑定时打开确认对话框，也可以一直打开，甚至在使用鼠标退出时也可以。...现在可以看到并留下多行注释 在新窗口中处理URI 当一个VS Code URI包含一个查询参数windowwid =_blank时，VS Code将在一个新窗口中处理它。

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    CPU & Memory, Part 3: Virtual Memory

    解决办法是使用多级页表。它们能够代表一个稀疏的巨大的页表，可以做到对没有被使用的区域（原文没有讲区域是啥）不需要分配内存。这种形式跟为紧凑，可以为许多进程提供页表，同时又不对性能产生太大影响。 ?...占用的空间小（单独看这句没有办法明白，结合后面的内容看 举例，4kB/页，512条目/页表，1页表/每级，那么可以寻址2MB连续的地址空间（512*4kB=2MB） 举例，4kB/页，512条目/页表，...prefetch TLB条目，如果地址是在另一个page上时 4.3.1 Caveats Of Using A TLB 讲了几种优化TLB cache flush的手段，不过没有讲现代CPU使用的是哪一种...4.3.2 Influencing TLB Performance 使用大页： 页尺寸越大，则页表需要存储的条目就越少，则需要做的虚拟地址->物理地址翻译工作就越少，则需要TLB的条目就越少。...Linux系统在操作系统启动时遇险分配了一块内存区域存放大页（hugetlbs文件系统），固定数量的物理页被保留给虚拟大页使用。

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    git为什么不擅长处理大文件

    大文件夹树的解决方案：git sparse-checkout Git的稀疏签出选项（自Git 1.7.0起可用）对二进制资产问题有轻微帮助。...完成上述工作后，你可以回去使用正常的 git 命令，但你的工作目录将只包含你上面指定的文件夹。...image.png 当你推送新的提交到服务器时，新推送的提交所引用的任何 Git LFS 文件会从本地的 Git LFS 缓存转移到与你的 Git 仓库绑定的远程 Git LFS 存储。...image.png 当你签出一个包含Git LFS指针的提交时，它们会被替换成本地Git LFS缓存中的文件，或者从远程Git LFS存储中下载。...image.png Git LFS是无缝的：在你的工作副本中，你将只看到你的实际文件内容。这意味着你可以在不改变现有的Git工作流程的情况下使用Git LFS；你只需、编辑、、和正常工作。

    1.6K20

    FusionNet：基于稀疏雷达点云和RGB图像的深度图补全

    这种融合方法表现优于最新水平，在KITTI depth completion benchmark上排名第一（论文发布时，现稍有变动）。 创新点 深度补全是从稀疏的点云预测密集的深度图。...这项工作将集中在自动驾驶汽车上，同时使用稀疏的激光雷达和单目RGB图像。...主要有以下三点： （1）将全局信息和局部信息相结合，以准确地完成和纠正稀疏输入，并使用单目RGB图像作为深度补全任务的导向。...（3）该方法在使用和不使用RGB图像的KITTI depth completion benchmark排名第一，此外，它不需要任何额外的数据或后处理。...网络结构 前期工作指出从独立的稀疏深度样本中完成稀疏数据补全是比较困难的，这证明了RGB图像作为导向的重要性。

    2.4K10

    Git中文命令大全

    ，修改和删除索引条目以匹配工作树 --no-all, --ignore-removal # 通过添加索引未知的新文件和工作树中修改的文件来更新索引, 但忽略已从工作树中删除的文件当没有使用...然后将选定的区块反向应用于工作树（并且如果指定了，则索引） --ignore-other-worktrees # git checkout当被通缉的裁判已经被另一个工作树签出时拒绝...# 显示存储条目中记录的更改，作为隐藏内容和提交首次创建存储条目时的提交之间的差异 pop [--index] [-q|--quiet] [] # 从存储列表中删除一个单独的存储状态并将其应用于当前工作树状态的顶部...-f, --force # 默认情况下，add拒绝创建一个新的工作树，当它 是一个分支名称并且已经被另一个工作树签出并remove拒绝删除不干净的工作树时...，可能会在工作树中的文件中留下冲突标记供用户解决 --build-fake-ancestor= # 较新的git diff输出已经 为每个blob 嵌入了索引信息

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    密码管理器Top5

    image.png 我们使用密码来保证数据的安全性和机密性。现代犯罪的一大罪行是身份盗用，当密码泄露时这就很容易实现。而这就要求我们要很好的密码管理。...它是如何工作的？ 密码管理器可以在线或本地存储信息。在线密码管理器将信息存储在在线云中，你可随时随地访问。本地密码管理器将信息存储在本地服务器上，这使得它们不易访问。...便携式媒体访问：它的便携性使其易于使用，因为不需要将其安装在每一台计算机上。 搜索功能：搜索整个数据库或每个组。 自动登陆：不需要输入登录凭证; 应用程序会在加载网页时执行此操作。...空闲时锁定数据库：当计算机闲置一段特定时间时，它会自动锁定数据库。 安全性：它使用Twofish算法来加密数据库。 可以复制凭证：键盘快捷键可用于将登录凭证复制到剪贴板。...安全解密：密码数据库的解密在RAM中完成，不会在硬盘中留下任何登录细节的痕迹。 密码生成器：支持生成强壮，冗长的密码。 高级搜索：高级搜索功能允许用户在不同的领域进行搜索。

    2.3K40

    svn 删除、移动和改名

    移动文件和文件夹 如果你仅想重命名文件或文件夹，使用 右键菜单 → 改名… 为此条目输入新的名称就可以了。...你必须在重命名文件夹后立刻进行提交，在提交前不要更改文件夹下的任何文件，不然你的工作副本就会真的混淆。 另外一种复制或移动文件的方法是通过Windows 的复制/移动命令....你也可以使用版本库浏览器在版本库中移动条目。阅读 “版本库浏览器”一节 以获得更多信息。...TortoiseSVN 提供了使用扩展上下文菜单 → 删除未版本控制的项目…来清理工作副本。你可以在目录上右键操作时，保持 Shift按下，就可以看到这个上下文菜单。...它会出现一个对话框，列出工作副本中的所有未版本控制的文件。你可以选择或取消删除的项目。 当删除这些项目时，使用了垃圾箱。所以如果你犯了错误，删除了应该版本控制的文件，你仍旧可以恢复。

    2.5K30

    从 Subversion 过渡到 Git

    所有的开发团队成员都工作在单一的远程中央仓库上，当在这个中央仓库上进行 “签出（checkout）” 操作时，它就会在你的本地计算机上设置一个 “工作副本（working copy）”。...分享工作 在 Subversion 中，在提交之后，你的工作会被自动地转移到中央仓库上去。只有在你连接到这个中央服务器时你才可以进行提交。 不会自动上传任何东西。...如果使用 Git ，几乎所有的东西都可以简单地在你的本地机器上完成。例如进行提交，查看你的项目历史，合并或者创建分支等等。至于在哪里工作？什么时候工作？ Git 不会给你施加任何限制。...可靠性高 不用担忧，你不会在 Git 中搞砸任何东西，这种感觉是不是非常好？在你的 Git 项目中的每一个团队成员都克隆了整个项目在他们的本地计算机，这个本地克隆也可以看作一个完整的项目备份。...更高的自由度 当使用 Git 工作时，你可以定义一个对项目和团队有意义的工作流程。使用 Git 也不需要其它的要求。你可以连接多个远程仓库，使用 rebase 来替代合并，或者在需要时可以使用子模块。

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    Google && 耶鲁 | 提出HyperAttention，使ChatGLM2-32K 推理速度 提升50%！

    此外，该方法还支持因果掩码，这在以前的工作中是不可能实现的。...最近的工作表明，在最坏情况下，除非注意力矩阵的条目有界或矩阵的稳定秩较低，否则二次时间是必要的。...算法 1 返回一个稀疏掩码，旨在隔离注意力矩阵的主要条目。给定该掩码后，研究员在算法 2 中计算矩阵 D 的近似值，该近似值满足公式 (2) 中的频谱保证。...研究者假定大条目掩码 M^H 在设计上是稀疏的，而且其非零条目数是有界的 。 如图 2 所示，本文方法基于一个重要的观察结果。...他们测量了当使用 FlashAttention 计算或通过 HyperAttention 加速时，前向和前向 + 后向操作的挂钟时间。此外还测量了有或没有因果掩码时的挂钟时间。

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    全新近似注意力机制HyperAttention：对长上下文友好、LLM推理提速50%

    此外，该方法还支持因果掩码，这在以前的工作中是不可能实现的。...最近的工作表明，在最坏情况下，除非注意力矩阵的条目有界或矩阵的稳定秩较低，否则二次时间是必要的。...算法 1 返回一个稀疏掩码，旨在隔离注意力矩阵的主要条目。给定该掩码后，研究员在算法 2 中计算矩阵 D 的近似值，该近似值满足公式 (2) 中的频谱保证。...研究者假定大条目掩码 M^H 在设计上是稀疏的，而且其非零条目数是有界的 。 如图 2 所示，本文方法基于一个重要的观察结果。...他们测量了当使用 FlashAttention 计算或通过 HyperAttention 加速时，前向和前向 + 后向操作的挂钟时间。此外还测量了有或没有因果掩码时的挂钟时间。

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    Git 中文参考（二）

    可以根据变化的类型在三种不同线格式中的选择一种来描述条目。跟踪的条目以未定义的顺序打印;解析器应允许以任何顺序混合使用 3 种线型。...在“重置”之前留下工作树。 对工作树文件进行更正。 “重置”将旧头复制到.git/ORIG_HEAD;通过从其日志消息开始重做提交。...注意 如果要创建要立即签出的分支，则可以更轻松地使用 git checkout 命令及其-b选项来创建分支并使用单个命令将其签出。...-f --force 切换分支时，即使索引或工作树与 HEAD 不同，也要继续。这用于丢弃本地更改。 检查索引中的路径时，不要在未合并的条目上失败;相反，未合并的条目将被忽略。...renormalize 在解析三向合并时，这将运行虚拟签出并检入文件的所有三个阶段。此选项适用于将分支与不同的清除过滤器或行尾规范化规则合并时使用。

    20810

    关于Alluxio中元数据同步的设计、实现和优化

    仅当某些用户在Alluxio中列出“/”目录或尝试访问“/file”时才会识别此文件。这种“惰性”行为可以防止不必要的工作并能显著提高性能，因为底层存储中的元数据操作可能很慢。...当该值为-1(默认值)时，Alluxio将永远不会在初始加载后与under storage 重新同步; 当它的值设置为0时，每当访问元数据Alluxio将始终与 under storage 重新同步;...当该值为正数时(默认单位为毫秒)，Alluxio将(尽力而为)不会在该时间间隔内重新同步路径。...这意味着存储不足的路径不存在或具有与Alluxio不同的元数据，这部分是使用RPC线程完成的; 步骤1填充到同步队列中，我们循环访问同步队列，并从单独的线程池处理工作线程中的每个路径。...此外AbsentCache条目附有时间戳，以便我们知道上次在under storage中检查的时间。这在同步间隔是某个时间段时很有用，我们使用时间戳来确定是否需要重新检查文件或目录的存在。

    1.1K30

    SqlAlchemy 2.0 中文文档（四十五）

    注意，池开始时没有连接；一旦请求了这么多连接，这么多连接就会保留下来。pool_size 可以设置为 0 表示没有大小限制；要禁用池，请使用 NullPool。...class sqlalchemy.pool.AssertionPool 允许在任何给定时间最多只有一个已签出连接的 Pool。 如果同时签出了多个连接，则会引发异常。...每次新连接时以及连接的签入和签出时执行钩子。...AssertionPool 允许每次最多只有一个已签出连接的Pool。 异步适配队列池 队列池的一个适用于 asyncio 的版本。 连接池条目 代表池实例的个别数据库连接的对象的接口。...为了进一步定制返回时的重置，可以使用 PoolEvents.reset() 事件钩子，该钩子可以在重置时执行任何所需的连接活动。

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    虚机快照解读

    该文件包含一些行条目，这些条目定义了快照之间以及每个快照的子磁盘之间的关系。    ...快照如何工作？ 我们的 VMware API 允许 VMware 和第三方产品利用虚拟机及其快照执行操作。...注意：移除快照时，快照管理器中的快照实体是在对子磁盘进行更改之前移除的。从子磁盘继续运行虚拟机时，快照管理器不包含任何快照条目。...子磁盘 使用快照创建的子磁盘是稀疏磁盘。稀疏磁盘采用写入时复制 (COW) 机制，其中虚拟磁盘不包含任何数据，直到通过写入操作将数据复制到磁盘。此优化可节省存储空间。...粒度是稀疏磁盘使用写入时复制机制的度量单位。每个粒度均是一个包含虚拟磁盘数据的扇区块。默认大小为 128 个扇区或 64 KB。 注意：稀疏磁盘通常创建为 VMFSSPARSE 类型。

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    CVPR2019——MonoDepth2论文阅读

    二、相关工作： 我们回顾模型：在测试时，以一个单一的彩色图像作为输入，并预测每个像素的深度作为输出。...结果,有越来越多的工作,利用弱监督训练数据,如已知对象的形式大小[66],稀疏的序数深度(77 6),监督外表匹配项(72、73),或未配对合成深度数据(45,2,16,78),同时还需要收集更多的深度或其他注释...对于使用任何立体监督的结果，我们不执行中位数缩放，因为在训练期间可以从已知的摄像机基线推断出缩放。...我们看到，没有我们的任何贡献的基线模型执行得最差。当组合在一起时，我们所有的组件都会带来显著的改进(Monodepth2 (full))。...Effect of ImageNet pretraining 我们遵循之前的工作[14,30,16]在初始化我们的编码器时，使用预先训练在ImageNet[54]上的权值。

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