在这篇文章中，我们将深入探讨如何在流行的编程语言（如Java和Python）以及常用中间件（如Kafka和Netty）中应用零拷贝。 一、Java中的零拷贝 1....二、Python中的零拷贝 Python 的 os 模块提供了 sendfile() 函数，可以直接在文件描述符之间传输数据，类似于 Linux 系统调用的 sendfile()。...这个 API 在 Python 3.3+ 中引入，提供了简单的零拷贝文件传输方式。...五、总结 零拷贝技术在现代编程语言和中间件中的应用极大地提升了数据传输和处理的效率。...在 Java 和 Python 中，我们可以使用 sendfile()、FileChannel 和 mmap() 来实现零拷贝；在 Kafka 和 Netty 中，零拷贝通过文件的直接传输以及 sendfile
另一种工作通过Nawrot等人的上/下采样操作提出了层次转型，类似于Long等人（2015年）的hour-glass U-Net架构。...作者使用哈拉小波在Transformer解码器的每一个中间表示的中间滤波器上添加多级滤波器。...作者还探索了将这些核变得可学习，这只需要添加微小的参数份额，与主要模型相比，从而使作者的模型性能进一步提升，允许模型从零开始学习中间表示上的多级滤波器。...这个操作，正如图2中所示，立即让人想起与卷积神经网络如Resnet（He等人，2016年）相似，它由类似于和的可学习的卷积滤波器以及像max池的下采样操作组成。...在图2（R）中，为了得到各种 Level 上与原始输入信号相等的近似信号的信号近似，近似系数进行加权平均操作，通过在特定 Level 的波束核上乘以该 Level 的近似系数得到。
，本篇将分享如何给文档添加一个登录页，控制文档的访问权限(文末附完整 Demo) 关于生产环境接口文档的显示 在此之前的接口项目中，若使用了 Swashbuckle.AspNetCore，都是控制其只在开发环境使用...实现思路 前面已经说到，需要一个拦截器，而这个拦截器还需要是全局的，在 asp.net core 中，自然就需要用到的是中间件了 步骤如下，在 UseSwagger 之前使用自定义的中间件 拦截所有...为使用 Swashbuckle.AspNetCore3 的项目添加接口文档登录功能 在写此功能之前，已经封装了一部分代码，此功能算是在此之前的代码封装的一部分，不过是后面完成的。...此中间件中有使用的 login.html，其属性均为内嵌资源，故事用 GetManifestResourceStream 读取文件流并输出，这样可以方便的将其进行封装到独立的类库中，而不与输出项目耦合...app.UseSwaggerUI(c=>{ if (options.SwaggerAuthList.Count > 0) { //index.html中添加
当在ImageNet-22k上预训练后，CvT-W24在ImageNet-1k验证集上获得了 87.7%的top-1准确率。...这使得每个阶段能够逐渐减少token的数量同时增加token的维度，从而实现空间下采样和增加特征的丰富性，类似于CNN的设计。...C_i$的序列，并且在输入到后续层前通过通过层进行归一化。 ...这使得token能够在更大的空间上表达越来越复杂的视觉模式，类似于CNN的特征层。...虽然之前的研究也有尝试在Transformer Block中添加额外的卷积模块来进行语音识别和自然语言处理，但这些研究都带来更复杂的设计和额外的计算成本。
如果第i个节点和第j个节点中间不存在边，那么A[i,j,v]=0，v=0,…,c-1。 类似于MolecularRNN，作者通过序列决策过程生成分子图。从一个空的分子图G0开始。...如果bij违反了化学键的价键规则，则会重新采样一个新的zij来重新生成它。上述过程是首先生成元素，然后重复直到在步骤i没有添加新边的自回归函数。这个过程的一个例子如图1所示。...序列生成过程的图示 2.2 使用离散的隐变量进行生成 在作者的方法中，所有的隐变量都是离散的，并从多项式分布中采样。...类似地，为了获得µdij，作者使用R-GCN从添加边bij之前生成的子图Gi-1,j中提取节点嵌入HL和图嵌入h。然后作者用MLP计算µdij： ?...形式上，在每一步中，将当前生成的子图视为状态，并将添加一个新的节点或边视为动作。因此，动作概率p(ai|Gi-1)和p(bij|Gi-1,j)可以由上文提到的相应公式来确定。
它的前向过程由未来序列扩散到历史序列，并根据扩散步数通过滑动序列的操作生成中间状态；反向过程则通过历史序列‘采样’生成未来序列，实现了采样和预测目标的统一。...未来序列 （下标表示在序列中的位置，上标表示在扩散模型中的状态）作为前向扩散（演进）过程的初始状态，而历史序列 则是最终状态。...不同于传统方法逐渐添加噪声生成中间状态，ARMD 通过对 进行滑动操作来生成中间状态（序列） ，使其逐渐接近历史序列。...这一过程不仅保持了时间序列的连续性，还确保每个中间状态反映了时间序列演进的特定阶段。由初始状态到中间状态添加的内容可以定义为演进趋势，类似于传统扩散模型中的噪声。...模型结果 经过在七个广泛使用的时序预测数据集上的大量实验，ARMD 模型的表现超越了现有的基于扩散的时间序列预测模型，并且和最先进的端到端时间序列预测模型取得了相当的效果。
在它们的场景中，生成 多样化 的图像并非目标；这些方法尚未展示从零开始生成新图像的能力。策略学习的扩散。作者的工作与机器人领域的扩散策略 [8] 在概念上是相关的。...根据 [46; 47]，等式(1) 在概念上类似于一种分数匹配形式：它与关于 的分数函数的损失函数有关，即 。扩散损失是一个参数化的损失函数，与对抗损失 [15] 或感知损失 [56] 类似。...默认情况下，作者使用3个块和1024个通道的宽度。去噪MLP依赖于由AR/MAR模型生成的向量（见图1）。向量被添加到噪声调度时间步的时间嵌入中，这通过AdaLN[37]在LN层中作为MLP的条件。...给定一个来自分词器的标记序列，作者添加位置嵌入[52]并在序列开头附加类别标记[cls]；然后通过Transformer处理该序列。...由于采样的序列可能非常短，作者在编码器序列的开始处始终填充64个[cls]标记，这提高了作者编码的稳定性和容量。如图2所示，在解码器中引入 Mask 标记[m]，并添加位置嵌入。
在GPT中，预测F[t+1]需要考虑F[0]，F[1]，...，F[t]。因此，生成长度为T的序列的时间复杂度为O(T^2)。...与RWKV（并行模式，类似于Apple的AFT）的简化公式进行比较： 其中，R、K、V为可训练矩阵，W为可训练向量（每个通道的时间衰减因子）。 在GPT中，F[i]对F[t+1]的贡献由 加权。...因此，一个32x32的RGB图像可以表示为一个长度为1024的词汇表大小为512的序列（图像标记），这对于通常的LM来说是一个典型的输入。（以后我们可以使用扩散模型进行上采样和生成RGB888图像。...我认为字符级LM可能有助于模型在图像上编写正确的文本。 如何对大型数据集进行采样（用于训练） 我使用了一个技巧来确定性地但足够随机地对Pile进行采样。...•Channel-mix 层类似于 GeGLU（https://arxiv.org/abs/2002.05202），但添加了额外的[38] R 因子。
有很多功能，同时在【转换】和【添加】两个菜单中都存在，而且，通常来说，它们得到的结果列是一样的，只是在【转换】菜单中的功能会将原有列直接“转换”为新的列，原有列消失；而在【添加】菜单中的功能，则是在保留原有列的基础上...，“添加”一个新的列。...但是，最近竟然发现，“合并列”的功能，虽然在大多数情况下，两种操作得到的结果一致，但是他们却是有本质差别的，而且一旦存在空值（null）的情况，得到的结果将有很大差别。...比如下面这份数据： 将“产品1~产品4”合并到一起，通过添加列的方式实现： 结果如下，其中的空值直接被忽略掉了： 而通过转换合并列的方式： 结果如下，空的内容并没有被忽略，所以中间看到很多个连续分号的存在...我们看一下生成的步骤公式就清楚了！ 原来，添加列里使用的内容合并函数是：Text.Combine，而转换里使用的内容合并函数是：Combiner.CombineTextByDelimiter。
今天的推文没有详细介绍代码，代码的介绍会以视频形式放到B站，欢迎大家关注我的B站 小明的数据分析笔记本 https://space.bilibili.com/355787260 image.png 首先是示例数据的格式...画热图的数据 image.png 用来添加文本的数据 image.png 如果还有其他文本需要添加，可以再准备一份数据 image.png 加载需要用到的R包 library(ggplot2...X, names_to = "Y", values_to = "Value") -> dfa.1 head(dfa.1) 读取添加文本的数据 dfb...小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记...今天推文的示例数据和代码可以在后台留言20211007获取
形式上，令Zm为长度为m 的索引序列 [1, 2, , …, m ] 的所有可能排列的集合，并且s_z < i为 [s_z1, …, s _ zi -1]，预训练目标为定义为： 每个空格中的标记始终按照从左到右的顺序生成...通过这种方式，GLM在统一模型中自动学习双向编码器（对于 A 部分）和单向解码器（对于 B 部分） 。 从λ =3的泊松分布中随机抽取长度跨度。新的跨度被重复采样，直到至少 15% 的原始标记被屏蔽。...对于 B 部分中的标记，它们的范围从 1 到跨度的长度。 这两个位置 id通过可学习的嵌入表投影到两个向量中，这两个向量都被添加到输入标记嵌入中。 2.3....在RoBERTa Large的设置中，GLM RoBERTa仍然可以在 baselines 上实现改进，但 margin 较小。...具体来说，GLM RoBERTa优于T5 Large，但只有它的一半大小。 在多任务预训练中，在一个训练批次中，短跨度和长跨度（文档级或句子级）的采样机会均等。
通过 BSON 和零拷贝反序列化在 MongoDB Rust 驱动程序中解锁更高的性能 Rust BSON 库（bson crate）的 2.2.0 版本引入了一个“原始”BSON API，它使我们能够在...Rust MongoDB 驱动程序（mongodb crate）中实现一些内部性能改进，并且在某些情况下，可以用户利用它来显着提高查询性能，包括通过使用 serde 的零拷贝反序列化功能。...在这篇文章中，我将演示如何使用这个新的 API，并提供一些例子来说明它可以帮助你加快阅读速度。...当您产生大量的任务但希望在发生问题时快速失败的时候很有用。...Github 链接，https://github.com/loipesmas/accord 文章链接，https://www.reddit.com/r/rust/comments/ueuhtn/i_offer_you_accord_v010
前言 先前提到了60-R可视化-8-用ggsignif做统计分析绘图 (qq.com)这个包。 当时挖了一个坑： 那么问题来了，我的字体该加到哪里呢？...] 可以参考下面的效果和上面的链接中的教程，这里我就不再赘述了。...个人感觉，比较常见的场景是：画好了柱状图，希望在柱状图上标记出相应的数字。...当然先给你们展示一下效果啦： 在画图前，先提一个技巧。...65-R茶话会14-柱状图用col还是bar，你可以省一点空间 (qq.com) 下面简单的对数据框操作一下： iris2 <- iris iris2$group <- sample(c("a","b"
我们通过从颜色中减去均匀的中间灰度，然后通过对比度进行缩放，然后在中间添加中间灰度来应用它。使用ACEScc_MIDGRAY作为灰色。 什么是ACEScc？ ACEScc是ACES颜色空间的对数子集。...例如，可以交换R和G，从G中减去B，或将G添加到R中以将绿色推向黄色。 通道混合器本质上是3×3转换矩阵，默认矩阵为单位矩阵。对于红色，绿色和蓝色配置，我们可以使用三个Vector3值。...它的工作原理类似于拆分色调，不同之处在于它还可以调整中间调并使阴影和高光区域解耦，从而使它们可配置。...使用smoothstep函数，阴影权重从1开始并在其开始和结束之间减小到零。高亮显示的权重从零增加到一。中间调权重等于一个减去其他两个权重。...对于分辨率为32的LUT，这通常并不明显，但是在具有极端HDR颜色渐变的区域中，条纹可能变得可见。一个示例是上一教程的色调映射场景中强度为200的聚光灯的衰减，该照明照亮了均匀的白色表面。 ?
在本文中，介绍在Excel工作簿中添加复选标记的15种方法。 方法1：插入复选标记 可以使用功能区“插入”选项卡中的“符号”命令，如下图1所示。...图1 在图2所示的“符号”对话框中，选择“Wingdings”字体，滚动到底部，可以看到复选标记字符。...图3 方法2：添加复选标记的项目符号 在工作表中插入一个文本框，单击鼠标右键，在快捷菜单中选择“项目符号——选中标记项目符号”，如下图4所示。...方法4：使用CHAR函数创建复选标记 在单元格中，输入公式： =CHAR(252) 并将该单元格的字体设置为Wingdings。...图5 方法8：使用自动更正功能插入复选框 单击Excel左上角“文件——选项”命令，在“Excel选项”对话框左侧选择“校对”选项卡，单击对话框右侧的“自动更正选项”按钮，在“替换”框中输入一个单词，本例中为
交叉注意力可以描述为两个Token序列之间的映射，表示为 \{v_1,v_2\} 。在本文的情况下，定义了2个Token序列： G∈R^{N×C} ，长度N等于类的数量， F_i∈R^{L×C} 。...ATM机制如图3的右部分所示，在交叉注意力过程中产生Mask作为其中间输出。 ATM模块的最终输出Token Z∈R^{L×C} 用于分类。...随后，随着下采样的特征图在剩余的 Backbone 层中前进，使用另一个QU操作与先前存储的1/16高分辨率特征图一起对其进行合并和上采样。...尽管所提出的Shrunk方法在保持性能方面是有效的，但它需要将QD操作集成到 Backbone 的中间层中。...当在当前任务t上训练时，添加了一个新的可学习Token序列 g^t∈R^{|C^t|×C} ，其长度等于当前任务中的类 |C^t| 。
对模拟信号进行谱分析时，首先要按照采样定理将其变成时域离散信号。如果是模拟周期信号，也应该选取整数倍周期的长度，经过采样后形成周期序列，按照周期序列的谱分析进行。 三、实验内容及步骤 1....%R4(n)的谱分析 有限长序列 %做N点DFT 不够的话 时域补零到N点 %8点->16点 相邻谱线间隔变密 离散谱的包络更接近于连续谱 clear; x1=[1 1 1 1]; %8点...模拟周期信号 %对模拟周期信号作谱分析 %首先要按照采样定理将其变成时域离散信号 %如果是模拟周期信号， 也应该选取整数倍周期的长度， 经过采样后形成周期序列 %再按照周期序列的谱分析进行 clear...)+cos(20*pi*n*T); %对x6(t) 16点采样 %fftshift移动零频点到频谱中间 为了把结果和fft运算的结果一致 X6k16=fftshift(fft(x6nT,16)); %...对模拟信号进行谱分析时，首先要按照采样定理将其变成时域离散信号。如果是模拟周期信号，也应该选取整数倍周期的长度，经过采样后形成周期序列，按照周期序列的谱分析进行。
例3：x=cos(2*pi*0.24*n)+cos(2*pi*0.26*n) （1）数据点过少，几乎无法看出有关信号频谱的详细信息； （2）中间的图是将x(n)补90个零，幅度频谱的数据相当密，称为高密度频谱图...可见，采样数据过少，运用FFT变换不能分辨出其中的频率成分。添加零后可增加频谱中的数据个数，谱的密度增高了，但仍不能分辨其中的频率成分，即谱的分辨率没有提高。...事实上，在图象处理中，自相关和互相关函数的定义如下：设原函数是f(t)，则自相关函数定义为R(u)=f(t)*f(-t)，其中*表示卷积；设两个函数分别是f(t)和g(t)，则互相关函数定义为R(u)=...f(t)*g(-t)，它反映的是两个函数在不同的相对位置上互相匹配的程度。...实现过程： 在Matalb中，求解xcorr的过程事实上是利用Fourier变换中的卷积定理进行的，即R(u)=ifft(fft(f)×fft(g))，其中×表示乘法，注：此公式仅表示形式计算
现在，在时间中添加少量高斯噪声，创建出 的一个有噪声变体序列，记为：{_ | = 1..., }，其中噪声随 的增加而增长，而最后的 (_)~(,)。这个添加噪声的前向过程是一个高斯过程。...在采样阶段之前，它首先在单个视频上运行一个轻量加权的微调阶段。...STUNet 在预训练文生图 U-Net 上扩展之后能够同时在时间和空间维度上对视频进行下采样和上采样。基于卷积的模块由预训练的文生图层构成，之后是分解的时空卷积。...如果我们直接简单地随机采样一个隐含代码的序列，然后用解码出来的对应图像构建一段视频，那么无法保证物体和语义在时间上的一致性。Khachatryan et al....采样具有运动动态的隐含代码序列，以保证全局场景和背景的时间一致性。 2. 使用一个新的跨帧注意力（每一帧在第一帧上的注意力）重新编程帧层面的自注意力，以保证前景事物的上下文、外观和身份信息的一致性。
---- 一、 什么是补零 FFT 运算点数（ M ） > 采样点数（ N ）时， fft(xn,M) 函数对信号 x_n 进行尾补零操作即在该信号尾部添加多个值为 0 的数据点以使信号总点数...由于对时域数据的截短必然造成频谱泄露，因此在频谱中可能出现难以辨认的谱峰，补零在一定程度上能消除这种现象。...补零（Zero-padding）是在FFT计算中向输入信号序列的末尾添加零值，从而增加信号的长度。这样做的主要目的是在频域中插入更多的零频率样本，以获得更好的频谱分析图。...补零可以在一定程度上改善频谱图的可视化效果，使频谱图在频率轴上呈现更平滑的外观。这是因为补零增加了离散傅里叶变换（DFT）点数，从而在频率轴上产生更多的插值点。...实际上，补零只是在现有的频率分辨率上插入了更多的点，而不是提高了分辨率本身。 频率值和幅值也不会因为补零而改变。补零只是在现有的频率轴上插入了更多的点，对原有的频率值和幅值进行了插值。
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