Scaling consumers @StreamListener - 腾讯云开发者社区

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Misunderstood Benchmarks Are Hurting The Industry and Consumers

Most importantly, it impacts consumers and I’ll give examples why....device and device manufacturers, and the press and reviewers using them are unfortunately misleading consumers...Then there are consumers.

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1 producer — n consumers 模型实现

1 #include<stdio.h> 2 #include<string.h> 3 #include<pthread.h> 4 #include<...

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大模型扩展新维度：Scaling Down、Scaling Out

近年来， Scaling Up 指导下的 AI 基础模型取得了多项突破。...为了应对这些挑战，来自悉尼大学的研究团队提出了一种新的 AI Scaling 思路，不仅包括 Scaling Up（模型扩容），还引入了 Scaling Down（模型精简）和 Scaling Out（...Scaling Up: 模型扩容，持续扩展基础模型 Scaling Up 通过增加数据规模、模型参数和计算资源，使 AI 系统的能力得到了显著提升。...Scaling Out: 模型外扩，构建 AI 生态系统在 Scaling Up 和 Scaling Down 之后，文章提出 Scaling Out 作为 AI Scaling 的最后一步，其通过将孤立的基础模型扩展为具备结构化接口的专业化变体...Scaling Up 提供基础知识，Scaling Down 提高适应性，Scaling Out 构建开放、去中心化的 AI 生态系统，该系统中的不同接口相互协同，共同应对复杂挑战。

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什么是Dennard scaling?

Dennard Scaling（登纳德缩放定律）是1974年由Robert Dennard提出的，它与摩尔定律共同指导了集成电路行业多年。...Dennard Scaling的核心观点是，随着晶体管尺寸的缩小，其功率密度保持不变，从而使芯片的功率与芯片面积成正比。...Dennard Scaling预测，随着晶体管密度的增加，每个晶体管的能耗将降低，因此硅芯片上每平方毫米的能耗几乎保持恒定。...然而，自2005-2007年前后，Dennard Scaling定律似乎已经失效。集成电路中的晶体管数量仍在增加，但性能提升开始放缓。...因此，Dennard Scaling定律在深亚微米时代不再准确，需要新的技术如多核处理器、3D芯片技术、先进封装技术等来继续推动性能的提升。

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Spring Cloud Stream知识点盘点

StreamListener(Stream) 示例： @StreamListener(value = Sink.INPUT, condition = "headers['type']=='dog'")...注解的方法没有返回值•方法是一个独立方法，不支持Reactive API SendTo(messaging) 示例： // 接收INPUT这个channel的消息，并将返回值发送到OUTPUT这个channel @StreamListener...相关文章： https://spring.io/blog/2018/02/27/spring-cloud-stream-2-0-polled-consumers[1] 干货分享最近将个人学习笔记整理成册...Cloud Stream实现消息过滤消费 References [1]: https://spring.io/blog/2018/02/27/spring-cloud-stream-2-0-polled-consumers

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【Scaling Law 的新边界】

Scaling Law 的新边界探索 Scaling Law 描述了模型性能与计算资源、数据规模和模型参数之间的幂律关系。...案例分析：跨模态任务的 Scaling Law 跨模态任务（如图文生成、视频理解）中，Scaling Law 的表现与传统单模态任务不同。...代码实现：计算 Scaling Law 系数以下 Python 代码演示如何通过拟合实验数据计算 Scaling Law 系数： import numpy as np from scipy.optimize...# b 即为关键的 scaling exponent print(f"Scaling exponent: {b:.4f}") 稀疏化模型的 Scaling Law 当采用 MoE（混合专家）架构时...，Scaling Law 需考虑激活参数占比。

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Scaling law的争论~

另外，scaling law所用的最高丰度物种的丰富度(Nmax)和N都在预测的范围之内，因此该方法并不属于外推。第三，Amy Willis质疑了scaling law的预测能力。...一篇评论也提到了scaling laws的方法 ?...Scaling law的研究使用了丰度的对数正态分布。丰度的对数正态分布的一个解释是它们来自随机的计数过程。然而这个过程不足以完全解释对数正态分布的出现。

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tcp window scaling 的用途

了解更多 why you should use tcp window scaling on Linux

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slim.variance_scaling_initializer()

Xavier Glorot和yobengio(2010):[了解深度前馈神经网络训练的难点]。(http://www.jmlr.org/programeding...

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Scaling与Normalization的区别

pandas as pd import numpy as np # for Box-Cox Transformation from scipy import stats # for min_max scaling...from mlxtend.preprocessing import minmax_scaling from sklearn import preprocessing # plotting modules...Scaling 特征缩放，特点是不改变数据分布情况。比如min-max或者Z-score （主要有如下四种方法，详见：Feature_scaling）. ?...参考： https://www.kaggle.com/alexisbcook/scaling-and-normalization https://link.zhihu.com/?...target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/Feature_scaling

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Cloud Computing Chapter3 (云计算第三章)

Redundant deployments of an IT resource can exist in both on-premise and cloud-based environments Cloud Consumers...可扩展性 --Horizontal Scaling 水平扩展 --Vertical Scaling 垂直扩展 --Horizontal Scaling －scaling out 向外扩展－scaling...in 向内扩展 Figure 3-4 --Vertical Scaling －scaling up 向上扩展－scaling down 向下扩展 Figure...目标和收益 Reduced Investments and Proportional Costs(降低的投资与成比例的开销) --Common measurable benefits to cloud consumers...at a fine-grained level Abstraction of the infrastructure Increased Scalability (提高的可扩展性) --Cloud consumers

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Spring Cloud Stream 重点与总结

@Transformer 和ServiceActivator差不多，表示方法能够转换消息，消息头，或消息有效内容 @StreamListener(target = Sink.INPUT, condition...condition起作用的两个条件： •注解的方法没有返回值•方法是一个独立方法，不支持Reactive API 代码示例： @StreamListener(value = Sink.INPUT, condition...content-type: text/plain 相关文章：https://spring.io/blog/2018/02/27/spring-cloud-stream-2-0-polled-consumers...String> test() { return () -> new GenericMessage("adfdfdsafdsfa"); } } 方式2：处理所有channel @StreamListener...value = Processor.INPUT) public void handle(String body) { throw new RuntimeException("x"); } @StreamListener

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Spring Cloud Stream 重点与总结

@Transformer 和ServiceActivator差不多，表示方法能够转换消息，消息头，或消息有效内容 @StreamListener(target = Sink.INPUT, condition...condition起作用的两个条件： •注解的方法没有返回值•方法是一个独立方法，不支持Reactive API 代码示例： @StreamListener(value =...content-type: text/plain 相关文章：https://spring.io/blog/2018/02/27/spring-cloud-stream-2-0-polled-consumers...void main(String[] args) { SpringApplication.run(ConsumerApplication.class, args); } @StreamListener...(value = Processor.INPUT)public void handle(String body) { throw new RuntimeException("x");} @StreamListener

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Instant Messaging at LinkedIn: Scaling to 10000 of Connections

We recently introduced Instant Messaging on LinkedIn, complete with typing indic...

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EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks

现在来介绍作者提出的方法——复合缩放（compound scaling），该方法使用了一个复合参数\(\phi\)有原则性地均匀缩放网络深度，宽度以及分辨率。

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Scaling时代终结了，Ilya Sutskever刚刚宣布

机器之心报道机器之心编辑部「Scaling 时代已经终结。」当这句话出自 Ilya Sutskever 之口时，整个 AI 社区都无法忽视。...AI 发展的阶段转变：从「扩展」到「研究」扩展时代 (Age of Scaling, 2020-2025)：过去几年，「扩展 (Scaling)」是主旋律，只要堆算力和数据（主要是预训练）就能获得提升...扩展定律 (Scaling laws)、GPT-3，突然之间大家都意识到我们应该进行扩展。这是语言如何影响思想的一个例子。...「扩展 (Scaling)」只是一个词，但它是一个非常有力的词，因为它告诉人们该做什么。他们说，「让我们试着扩展东西。」所以你会问，我们在扩展什么？预训练是那个被扩展的东西。它是一个特定的扩展配方。

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Scaling Blockchains Without Giving up Decentralization and Security

论文：Scaling Blockchains Without Giving up Decentralization and Security ---- 背景 “The block chain scalability...今天给大家解读一篇最新预发表的关于解决区块链不可能三角问题的理论研究论文——Scaling Blockchains Without Giving up Decentralization and Security

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Scaling Up to Excellence: 恢复逼真的图像

题目： Scaling Up to Excellence: Practicing Model Scaling for Photo-Realistic Image Restoration In the Wild...Jingwen He, Yu Qiao, Chao Dong 论文链接： https://arxiv.org/abs/2401.13627 来源：arxiv2024 内容整理：周楚骎 SUPIR(Scaling-UP...这项工作引入了 SUPIR（Scaling-UP IR），这是有史以来参数量最大的 IR 方法，旨在探索视觉效果和智能方面的更大潜力。

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【LLM系列之PaLM】PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways

论文题目：《Scaling Instruction-Finetuned Language Models》论文链接：https://arxiv.org/abs/2204.02311 github链接1：...它通过在数百种语言理解和生成基准上实现小样本学习sota结果，证明了scaling的良好效果。

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文献阅读：DeepNet: Scaling Transformers to 1,000 Layers

文献阅读：DeepNet: Scaling Transformers to 1,000 Layers 1. 文章简介 2. 核心技术点 1. DeepNet整体结构 2. 参数初始化考察 3.

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slim.variance_scaling_initializer()

Scaling与Normalization的区别

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Instant Messaging at LinkedIn: Scaling to 10000 of Connections

EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks

Scaling时代终结了，Ilya Sutskever刚刚宣布

Scaling Blockchains Without Giving up Decentralization and Security

Scaling Up to Excellence: 恢复逼真的图像

【LLM系列之PaLM】PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways

文献阅读：DeepNet: Scaling Transformers to 1,000 Layers

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