首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

JRuby vs YARV表现---显着差异?

在云计算领域,JRuby和YARV都是用于开发Ruby应用程序的热门工具。它们之间存在一些显著的差异,主要体现在性能、内存管理和底层实现上。

  1. 性能:

JRuby是一个基于Java平台的Ruby实现,它可以利用Java虚拟机(JVM)的强大性能优势。YARV是Ruby的默认解释器,它是用C语言编写的。在某些场景下,JRuby的性能可能优于YARV,特别是在处理多线程应用程序时。然而,这并不意味着JRuby总是比YARV性能更好,实际性能取决于具体的应用场景和代码实现。

  1. 内存管理:

JRuby使用Java的垃圾回收器(GC)来管理内存,这可以降低内存泄漏和内存溢出的风险。YARV使用C语言的内存管理方式,可能在某些情况下导致内存泄漏或内存溢出问题。

  1. 底层实现:

JRuby是基于Java平台的,因此其底层实现比YARV更复杂。YARV是用C语言编写的,因此其底层实现相对简单。这也意味着,YARV的运行速度可能会比JRuby更快。

总之,JRuby和YARV在性能、内存管理和底层实现方面都存在一定的差异。在选择使用哪一个时,需要根据具体的应用场景和需求进行权衡。推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云CVM:腾讯云虚拟机,提供高性能、稳定、安全、易管理的计算服务。
  • 腾讯云CLB:腾讯云负载均衡,可以将用户请求合理分配到多个后端服务器,提高服务的可用性和性能。
  • 腾讯云COS:腾讯云对象存储,提供安全、可靠、高效、低成本的云存储服务。

这些产品都可以与JRuby和YARV一起使用,以满足不同的云计算需求。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

eLife:人类和小鼠大脑解剖结构中性别差异的神经影像学对比

摘要:体内神经影像学研究已经确定了人脑中几种可重复的体积性别差异,但这种差异的原因很难解析。虽然小鼠模型有助于理解性别特异性大脑发育的细胞和机制基础,但还没有尝试正式比较人类和小鼠的神经解剖学性别差异。解决这个问题将为使用小鼠作为人脑性别差异的比较模型提供批判性的启示,并提供对哺乳动物脑容量性别差异保守程度的见解。在这里,我们使用结构磁共振成像对人类和小鼠大脑的性别特异性神经解剖学进行了首次神经成像比较研究。与之前的发现一致,我们观察到,在人类中,男性的总脑容量明显更大且变化更大,这些性别差异在小鼠身上没有反映出来。在控制了总脑容量后,我们观察到60个同源区域的性别体积效应大小存在适度的跨物种一致性。通过结合两个物种中基因表达的区域测量,我们发现在体积性别差异中具有更大跨物种一致性的皮质区域在2835个同源基因的表达谱中也显示出更大的跨物种一致性。这些发现有助于确定小鼠中存在的性别偏见的大脑解剖结构,这些结构在人类中被保留、丢失或倒置。更广泛地说,我们的工作为小鼠性别特异性大脑发育的机制研究定位到最能呼应人类性别特异性大脑发育的大脑区域提供了实证基础。

01
  • EEGNet:一个小型的卷积神经网络,用于基于脑电的脑机接口

    脑机接口(BCI)利用神经活动作为控制信号,可以与计算机直接通信。这种神经信号通常从各种研究充分的脑电图(EEG)信号中选择。对于给定的脑机接口(BCI)范式,特征提取器和分类器是针对其所期望的脑电图控制信号的不同特征而定制的,这限制了其对特定信号的应用。卷积神经网络(Convolutional neural networks, CNNs)已被用于计算机视觉和语音识别中进行自动特征提取和分类,并成功地应用于脑电信号识别中;然而,它们主要应用于单个BCI范例,因此尚不清楚这些架构如何推广到其他范例。在这里,我们想问的是,我们是否可以设计一个单一的CNN架构来准确地分类来自不同BCI范式的脑电图信号,同时尽可能小型的方法。在这项工作中,我们介绍了EEGNet,一个小型的卷积神经网络为基于脑电图的BCI。我们介绍了深度卷积和可分离卷积的使用来构建脑电图特定模型,该模型封装了众所周知的脑机接口脑电图特征提取概念。我们比较了EEGNet,包括被试内和跨被试分类,以及目前最先进的四种BCI范式:P300视觉诱发电位、错误相关负波(ERN)、运动相关皮层电位(MRCP)和感觉运动节律(SMR)。我们表明,当在所有测试范例中只有有限的训练数据可用时,EEGNet比参考算法更好地泛化,并取得了相当高的性能。此外,我们还演示了三种不同的方法来可视化训练过的EEGNet模型的内容,以支持对学习到的特征的解释。意义:我们的结果表明,EEGNet足够鲁棒,可以在一系列BCI任务中学习各种各样的可解释特征。本文发表在Journal of Neural Engineering杂志。

    03

    Nature Medicine | 基于群体学习的分散式人工智能在癌症组织病理学中的应用

    本文介绍由英国利兹大学圣詹姆斯医学研究所、德国国家肿瘤疾病中心的Jakob Nikolas Kather住院医师团队发表在Nature Medicine的研究成果。作者展示了群体学习(SL)在5000多名患者的千兆像素组织病理学图像的大型多中心数据集中上的成功应用。作者表明,使用SL训练的人工智能(AI)模型可以直接从结直肠癌H&E染色的病理切片上预测BRAF突变状态和微卫星不稳定性。作者在北爱尔兰、德国和美国三类患者人群中训练AI模型,并在来自英国的两个独立数据集中验证了预测性能。数据显示,经过SL训练的AI模型优于大多数本地训练的模型,并与在合并数据集上训练的模型表现相同。此外,作者展示了基于SL的AI模型是数据高效的。未来,SL可用于训练分布式AI模型,用于任何组织病理学图像分析任务,从而无需数据传输。

    01

    Nature子刊:一个从大脑结构中识别阿尔茨海默病维度表征的深度学习框架

    脑部疾病的异质性是精准诊断/预后的一个挑战。作者描述并验证了一种名为Smile-GAN(SeMI-supervised cLustEring-Generative Adversarial Network),的半监督深度聚类方法,它研究了与正常大脑结构对比的神经解剖学异质性,从而通过神经影像特征识别疾病亚型。当应用于来自T1加权MRI的区域体积时(两项研究;2832名参与者;8146次扫描),包括认知正常的人和那些有认知障碍和痴呆症的人,Smile-GAN确定了四种神经变性模式。将此框架应用于纵向数据揭示了两种不同的进展途径。这些模式的表达测量预测了未来神经变性的途径和速度。模式表达在预测临床进展方面提供了与淀粉样/tau蛋白互补的性能。这些深度学习衍生的生物标志物为精确诊断和有针对性的临床试验招募提供了潜力。

    05

    健康老年人静息态EEG的功率和功能连接变化

    健康人的大脑神经活动在衰老过程中会发生变化。神经活动模式最常见的变化是从后脑区到前脑区的转移,以及脑半球之间不对称性的降低。这些模式通常在任务执行期间和使用功能磁共振成像数据时观察到。在此研究中,作者通过EEG记录重建的源-空间时间序列来研究在休息时是否也能检测到类似的影响。通过分析整个大脑的振荡功率分布,作者确实发现了老年人从后脑区到前脑区的转变。此外,作者还通过评估连接性及其随年龄的变化来研究这种转变。研究结果表明,额叶、顶叶和颞叶区域之间的连接在老年人中得到了加强。区域内连接显示出更复杂的模式,与年龄有关的活动在顶叶和颞叶区域增强,而在额叶区域减少。最后,所形成的网络随着年龄的增长表现出了模块化的损失。总的来说,这些结果将与年龄有关的大脑活动从后区向前区转移的证据扩展到了静息态,从而表明这种转移是大脑老化的一个普遍特征,而不是特定任务。此外,连接性结果提供了关于老化过程中静息态大脑活动重组的新信息。

    04

    人肝肿瘤微环境单细胞图谱

    肿瘤细胞与组成肿瘤微环境tumor microenvironment (TME) 的基质细胞之间的相互作用,影响了恶性细胞的生长。人的肝脏是肿瘤和转移的主要部位。在这些病理情况中,不同细胞类型间分子类型和细胞间相互作用还不清楚。在这篇文章里,作者对5例胆管癌或肝转移患者的恶性和邻近非恶性肝组织进行单细胞RNA测序和空间转录组分析。发现基质细胞表现出重复的,与患者无关的表达程序,并重建了突出肿瘤-基质相互作用的配体-受体图。通过结合激光捕获显微切割区域的转录组学,作者在非恶性肿瘤部位重建了肝细胞分区图谱,并表征了整个细胞在肿瘤微环境中的空间分布。这一研究为了解人类肝脏恶性肿瘤提供了数据支撑,并且揭示了潜在的干预措施。

    02

    tACS恢复老年人认知控制能力的EEG功能和DTI结构网络机制

    认知控制能力是大多数日常任务中的关键能力,与年龄相关的认知控制能力下降威胁到个人的独立性。作者之前在老年人和年轻人中都发现,经颅交流电刺激(tACS)可以改善认知控制,在远离受刺激部位和频率之外的神经区域观察到效果。在这里,作者评估延伸至刺激部位以外的神经活动的网络级变化,并评估了为这些效应服务的解剖学途径。作者研究了在老年人连续三天进行认知控制视频游戏干预时,使用前额叶(F3-F4)theta(6Hz)或对照(1Hz)tACS挽救衰老认知控制的潜力。通过EEG测量无tACS基线的额后相锁值(PLV)的每日变化评估功能连接性。使用基线时收集的MRI扩散成图数据测量结构连接性。theta tACS改善了多任务处理性能,个体增益反映了每日PLV变化的差异,其中thetat ACS加强了PLV,而对照tACS降低了PLV。theta tACS组增强的alpha-beta PLV与下纵束和胼胝体的完整性呈正相关,进一步解释了多任务处理增益。这些结果表明,theta tACS可以通过加强功能连接性,特别是在较高频段,来改善衰老中的认知控制。然而,功能连通性增益的程度受限于白质结构束的完整性。鉴于高龄与白质完整性降低有关,在高龄之前使用tACS作为一种治疗方法是最好的。

    02

    Action perception as hypothesis testing

    我们提出了一种新颖的计算模型,将动作感知描述为一种主动推理过程,结合了运动预测(重用我们自己的运动系统来预测感知运动)和假设检验(使用眼球运动来消除假设之间的歧义)。该系统使用如何执行(手臂和手)动作的生成模型来生成特定假设的视觉预测,并将扫视引导到视觉场景中信息最丰富的位置,以测试这些预测和潜在的假设。我们使用人类行为观察研究中的眼动数据来测试该模型。在人类研究和我们的模型中,每当上下文提供准确的动作预测时,眼跳都是主动的;但不确定性会通过跟踪观察到的运动而引发更具反应性的凝视策略。我们的模型提供了一种关于行动观察的新颖视角,突出了其基于预测动态和假设检验的主动性质。

    01

    阿尔茨海默症脑电信号动态行为特征: 探讨静息态EEG的非平稳性和递归结构

    1、研究背景   阿尔茨海默症(AD)引起的轻度认知障碍(MCI)和痴呆可引起正常神经元行为的紊乱和神经元网络的破坏。由于许多MCI患者在后期发展为AD,有人建议将MCI和AD解释为一个连续体。以往研究中用以表征EEG静息状态特性的许多度量都是从傅立叶分析推导出来的,这需要假设数据的平稳性。然而,EEG本质上是非平稳的,特别是在表征自发振荡活动所需的时间窗中。最近的研究表明,MCI和AD诱导的神经变性可能影响静息状态神经元活动的动态特性。本研究的目的是从以下不同的角度描述这些特性:(i)使用Kullback-Leibler散度(KLD),这是由连续小波变换导出的非平稳性度量;(ii)使用递归点密度的熵(ENTRRR)和递归点密度的中位数(MEDRR),这是两个基于递归量化分析的新指标。研究人员对49例AD所致痴呆患者、66例AD所致MCI患者和43例认知正常对照者进行了10s滑动窗无重叠的脑电记录,计算了KLD、ENTRRR和MEDRR。随后,研究人员测试了这些指标是否反映了MCI和AD诱导的正常神经元活动的改变。研究人员尝试回答以下研究问题:(i)MCI和AD患者EEG的非平稳性水平和递归结构是否揭示了频率依赖性的改变?(ii)脑电动态特性的不同表征方法能否揭示有关疾病诱发异常的补充信息?(iii)EEG的非平稳性、递归不可预测性和递归密度的变化是否反映了痴呆的发展形势? 2、研究方法 2.1被试   该研究样本由158位受试者组成:43位认知正常的对照组,66位因AD引起的MCI患者和49位因AD引起的痴呆患者。遵循美国国家老龄学会和阿尔茨海默症协会(NIA-AA)的标准诊断患有因AD引起的MCI或痴呆患者。对照组由没有神经或精神疾病史的老年受试者组成。使用以下排除标准:(1)有其他精神病或神经病的病史;(2)根据NIA-AA标准的罕见临床表现或非典型病程;(3)晚期痴呆(临床痴呆等级=3);(4)住院病人;(5)可能影响脑电活动的药物。表1显示了每组的社会人口学特征。

    00

    阿尔茨海默症神经活动的动态行为特征: 探讨静息态EEG的非平稳性和递归结构

    1、研究背景 阿尔茨海默症(AD)引起的轻度认知障碍(MCI)和痴呆可引起正常神经元行为的紊乱和神经元网络的破坏。由于许多MCI患者在后期发展为AD,有人建议将MCI和AD解释为一个连续体。以往研究中用以表征EEG静息状态特性的许多度量都是从傅立叶分析推导出来的,这需要假设数据的平稳性。然而,EEG本质上是非平稳的,特别是在表征自发振荡活动所需的时间窗中。最近的研究表明,MCI和AD诱导的神经变性可能影响静息状态神经元活动的动态特性。本研究的目的是从以下不同的角度描述这些特性:(i)使用Kullback-Leibler散度(KLD),这是由连续小波变换导出的非平稳性度量;(ii)使用递归点密度的熵(ENTRRR)和递归点密度的中位数(MEDRR),这是两个基于递归量化分析的新指标。研究人员对49例AD所致痴呆患者、66例AD所致MCI患者和43例认知正常对照者进行了10s滑动窗无重叠的脑电记录,计算了KLD、ENTRRR和MEDRR。随后,研究人员测试了这些指标是否反映了MCI和AD诱导的正常神经元活动的改变。研究人员尝试回答以下研究问题:(i)MCI和AD患者EEG的非平稳性水平和递归结构是否揭示了频率依赖性的改变?(ii)脑电动态特性的不同表征方法能否揭示有关疾病诱发异常的补充信息?(iii)EEG的非平稳性、递归不可预测性和递归密度的变化是否反映了痴呆的发展形势?

    00

    结构-功能脑网络耦合预测人类认知能力

    摘要:一般认知能力(GCA)的个体差异在人脑的结构和功能中具有生物学基础。网络神经科学揭示了GCA在结构和功能脑网络中的神经相关性。然而,结构网络和功能网络之间的关系,即结构-功能脑网络耦合(SC-FC耦合)是否与GCA的个体差异有关,仍然是一个悬而未决的问题。我们使用了来自1030名成人的人类连接组项目数据,通过扩散加权成像获得结构连通性,通过静息状态fMRI获得功能连通性,并评估了GCA作为12项认知任务的潜在g因子。两个相似性测量和六个通信测量被用来模拟可能的功能相互作用产生的结构脑网络。在全脑水平上,较高的GCA与较高的SC-FC耦合相关,但仅在将路径传递性作为神经通信策略时才如此。考虑到SC-FC耦合策略的区域特异性变化,并区分与GCA的正相关和负相关,可以在交叉验证的预测框架中预测个体认知能力得分。同样的模型也可以预测完全独立样本的GCA评分。我们的研究结果提出结构-功能脑网络耦合与GCA的神经生物学相关联,并提出脑区域特异性耦合策略是预测认知能力的神经基础。

    00

    好文速递:Terra 20 年观测期间亚洲污染地区气溶胶及其极端事件的时间演变

    摘要:气溶胶污染是发展中国家一个严重的环境问题。由于人口和经济的快速增长,亚洲在过去二十年中经历了人为气溶胶的快速变化。以气溶胶光学深度 (AOD) 为代表的气溶胶载荷如何在本世纪演变仍然是一个悬而未决的问题,特别是在过去十年中,中国和印度实施了旨在改善空气质量的清洁空气法案。根据 Terra 气溶胶反演和气溶胶再分析,2010 年华东地区 AOD 趋势有一个变化点,而印度次大陆 AOD 趋势持续增加,2000-2019 年没有检测到变化点。在华东地区,AOD 趋势为正,但在 2011 年至 2019 年(以下为后期)确定了负趋势。在印度次大陆,从 2000 年到 2019 年(以下简称整个时期),检测到持续的正趋势。所有这些趋势主要归因于硫酸盐气溶胶的变化。进一步分析气溶胶污染极端事件(APEE;定义为长期局部第 90 个 AOD 百分位上的每日 AOD)表明华东地区 APEE 量级在前期呈正趋势但在后一时期呈负趋势;由于硫酸盐气溶胶的增加,印度次大陆在整个时期表现出积极的趋势。华东地区APEE在前一时期变得更加频繁,而在后一时期则不太频繁;在印度次大陆,在整个期间检测到更频繁的 APEE。与AOD趋势一致,华东地区晴空辐射在地表呈负趋势,在大气呈正趋势,和前一时期大气顶部的负趋势;在后一时期出现了幅度更大的相反趋势。在印度次大陆,整个时期的晴空辐射趋势在地表、大气和顶部分别为-1.4±0.38、+1.7±0.31和+0.5±0.16W m-2decade-1。晴天和全天条件下辐射趋势的比较表明,吸收气溶胶在大气中的辐射收支中占主导地位,现代研究与应用回顾性分析第 2 版 (MERRA-2) 的气溶胶再分析可能会高估辐射对云的响应。这项研究提供了对世界上两个重度污染地区气溶胶及其极端事件和辐射的长期趋势的最新分析,其结果对评估环境和气候影响具有重要意义亚洲正在进行的空气净化行动。

    01
    领券