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dubbo 提供者(provider)的线程模型

如果事件处理的逻辑能迅速完成,并且不会发起新的 IO 请求,比如只是在内存中记个标识,则直接在 IO 线程上处理更快,因为减少了线程池调度。...但如果事件处理逻辑较慢,或者需要发起新的 IO 请求,比如需要查询数据库,则必须派发到线程池,否则 IO 线程阻塞,将导致不能接收其它请求。...因此,需要通过不同的派发策略和不同的线程池配置的组合来应对不同的场景: 说明:一个服务提供者(对应zk中的一条provider url记录)使用一个线程池实例FixedThreadPool 核心参数说明: Dispatcher all 所有消息都派发到线程池...limited 可伸缩线程池,但池中的线程数只会增长不会收缩。只增长不收缩的目的是为了避免收缩时突然来了大流量引起的性能问题。 eager 优先创建Worker线程池。

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    基于总变差模型的纹理图像中图像主结构的提取方法。

    二:算法描述       在《Structure Extraction from Texture via Relative Total Variation》一文中提出了一种基于总变差形式新模型,该模型可以有效的分解图像中的结构信息和纹理...换言之,该方法具有一般性和随意性,它适用于非统一的或各向异性的纹理。下面介绍一下该方法。    上式为总变差模型, I代表输入图像,p代表2D图像像素的索引,S代表输出结构图像。...其中可以写成如下各向异性的形式: 改进的模型如下 其中     q为以p点为中心的一个正方形区域内所有的像素点的索引,g为高斯核函数:      下图(a)...因为在该算法中小于相对于尺度参数 那些纹理都得到了有效的惩罚,所以文章的提出模型可以很好的处理这种类型的图像。当然,如果远处的结构和近处的纹理相似,他们也都会被去除。...四、编程实现 原文件提供了相关算法的matlab代码,可以从这里下载:http://www.cse.cuhk.edu.hk/~leojia/projects/texturesep/tsmoothing.zip

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    xna framework有啥用_net和xna在哪下载

    现时所有在XNA Framework 上的游戏必需使用C #和XNA Game Studio Express IDE[1]开发。...XNA Framework 把所有用作游戏编程的低阶技术包起来,由此,游戏开发员就可以专注于游戏内容开发而不用关心游戏移植至不同平台上的问题,游戏只要开发于XNA 的平台上,所有硬件只要支援XNA都能运行...XNA Framework 还内置一些工具,例如XACT以帮助游戏内容开发。这些工具还能帮助开发视觉和听觉效果和和像真度很高的模型制作。...XNA Framework 同时支持2D 和3D 的游戏开发也支援XBox 360 的控制器和震动效果。...本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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    AIGC:大语言模型开放平台OpenLLM简介(提供简易的模型部署体验)

    简介 该项目旨在为各种大语言模型(LLM)在生产环境中的部署和可观测性提供一个标准的解决方案,用最简单直接的方式把大语言模型(LLM)部署到云端或本地,并且可以放心地用于生产环境中,此外还提供了进一步的能力来让用户更加方便地基于大语言模型...**SOTA LLM:**内置支持广泛的开源大语言模型(LLM)和模型运行时,包括 StableLM、Falcon、Dolly、Flan-T5、ChatGLM、StarCoder 等。...**灵活的 API:**使用一个命令通过 RESTful API 或 gRPC 为大语言模型(LLM)提供服务,通过 WebUI、CLI、我们的 Python/Javascript 客户端或任何 HTTP...**自由构建:**对 LangChain 和 BentoML 的一流支持使您可以通过将大语言模型(LLM)与其他模型和服务组合来轻松创建自己的 AI 应用程序。...OpenLLM 提供了一个内置的 Python 客户端,允许您与模型进行交互。

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    SceneKit_高级06_加载顶点、纹理、法线坐标

    物理身体 SceneKit_入门10_物理世界 SceneKit_入门11_粒子系统 SceneKit_入门12_物理行为 SceneKit_入门13_骨骼动画 SceneKit_中级01_模型之间的过渡动画..._大神02_弹幕来袭 SceneKit_大神03_navigationbar上的3D文字 让学习成为一种习惯 和你聊聊 学过OpenGL 的同学们,都知道几个名字顶点坐标,纹理坐标,法线坐标,索引,...,尤其是3D 开发,后台会把一些模型数据流传给前端,前端需要解析出来,然后显示到页面上,这个就需要用到今天我们讲的技术。...让人激动不已的两个类 SCNGeometrySource 负责加载顶点数据,纹理数据,颜色数据,纹理坐标 SCNGeometryElement 负责加载索引数据,相信学习过OpenGL 的同学对 Element...bindNode.geometry = geometry 总结 本节的内容,教会大家如何动态的加载顶点,纹理,法线,颜色,索引数组,是不是比OpenGL ES 简单很多,后面还有更神奇的东西要公布出来

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    FinGPT——为金融领域的大模型应用提供了更多的可能

    每个月或每周重新训练一次LLM模型的成本很高,因此金融领域更倾向于轻量级的适应性。...FinGPT提供了一个更容易获取的替代方案。它优先考虑轻量级适应性,利用一些最好的开源LLM的优点,然后用金融数据进行喂养,并进行金融语言建模的微调。 3)....[15] 什么是FinNLP •FinNLP为所有对语言模型和金融自然语言处理感兴趣的人提供了一个平台。...在这里,我们为金融领域的语言模型训练和微调提供了完整的流程。完整的架构如下图所示。详细的代码和介绍可以在这里[16]找到。...Agent V2[22]•使用ChatGPT后面的大型语言模型,像ChatGPT一样智能地进行交易的FinRL代理•ChatGPT Trading Agent V1[23]•根据ChatGPT提供的建议进行交易

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    Open3DGen:从RGB-D图像重建纹理3D模型的开源软件

    此端到端方案结合了多种最先进的技术,并为实时三维模型重建和离线纹理映射提供了易于使用的软件包。...15 fps,我们的解决方案通过最先进的商业和学术解决方案提供具有竞争力的3D网格质量和运行效率。...图1:Open3DGen流程的主要处理模块 主要内容 该方案可分为两个主要部分: 1)实时前端用于RGB-D数据捕获和带有顶点颜色的粗略三维模型重建; 2)离线后端用于模型细化和纹理映射,粗网格生成的前五个阶段可以实时完成...,以立即向用户提供重建模型的近似值。...流程由用于粗略三维模型重建的实时前端和用于模型细化和纹理映射的离线后端组成,该系统在不同的操作条件下,具有多方面的输入,具有很强的鲁棒性,生成的三维模型可以在各种计算机图形学和其他三维应用程序中使用,Open3DGen

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    LLMLingua:集成LlamaIndex,对提示进行压缩,提供大语言模型的高效推理

    大型语言模型(llm)的出现刺激了多个领域的创新。但是在思维链(CoT)提示和情境学习(ICL)等策略的驱动下,提示的复杂性不断增加,这给计算带来了挑战。...它结合了各种压缩策略,提供了一种微妙的方法来平衡提示长度和计算效率。...总结 LLMLingua与LlamaIndex的集成证明了协作关系在优化大型语言模型(LLM)应用程序方面的变革潜力。...从本质上讲,LLMLingua与LlamaIndex的集成超越了传统的提示压缩方法,为未来大型语言模型应用程序的优化、上下文准确和有效地针对不同领域进行定制奠定了基础。...这种协作集成预示着大型语言模型应用程序领域中效率和精细化的新时代的到来。

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    利用vimGPT为多模态模型提供一个可操作的界面

    vimGPT 该项目的宗旨是为多模态模型提供一个可操作的界面。以下视频中详细介绍了本项目的主要内容: 概述 越来越多的初创公司和开源项目正在探索使用LLM作为浏览互联网的方式。...通过这个项目,我对是否可以只使用GPT-4V[1]的视觉能力来进行网页浏览感兴趣。这个问题在于如果不将浏览器DOM作为文本提供给模型,很难确定模型想要点击什么。...我觉得有趣的是,我们能否使用Vimium给模型提供一种与网页交互的方式。...•使其适用于您自己的浏览器,而不是启动一个虚拟的浏览器。我想能够使用信用卡订购食物。•提供启用和不启用Vimium的框架,以防模型看不到黄色方框下的内容。...•除了图像外,还将Chrome的可访问性树作为输入。这提供了可交互元素的布局,可以映射到Vimium绑定。•根据页面上下文编写更长的内容,或根据查询向用户返回信息。例如,回复电子邮件,总结新闻文章等。

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    OpenAI 的最新 AI 模型 GPT-5 现已在 GitHub Models 上提供!

    我是你们的老朋友.小二!OpenAI 的最新 AI 模型 GPT-5 现已在 GitHub Models 上提供!...GPT-5 是 OpenAI 最先进的模型,在推理、代码质量和用户体验方面进行了重大改进。...它以最少的提示处理复杂的编码任务,提供清晰的解释,并引入增强的代理功能,使其成为所有用户强大的编码协作者和智能助手。GPT-5 的以下模型变体可用:gpt-5:专为逻辑和多步骤任务而设计。...选择模型后,可以尝试示例提示,完善您的想法,并在构建时迭代代码。...GitHub Copilot是普通人接触AI编程最简单、最轻松、最实惠的的方式,代码不再是鸿沟!除了GitHub Copilot,我们还提供有Cursor,Claude Code等高效AI编程工具!

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    横扫各项NLP任务的BERT模型有了PyTorch实现!提供转换脚本

    /huggingface/pytorch-pretrained-BERT 这个实现可以为BERT加载任何预训练的TensorFlow checkpoint(特别是谷歌的官方预训练模型),并提供一个转换脚本...这个实现可以为BERT加载任何预训练的TensorFlow checkpoint(特别是谷歌的预训练模型),并提供了一个转换脚本(见下文)。...: https://github.com/google-research/bert#pre-trained-models BERT的PyTorch模型 在这个库里,我们提供了三个PyTorch模型,你可以在...extract_features.py脚本提供了有关如何使用这类模型的示例,该脚本可用于为给定输入提取模型的隐藏状态。 2 ....run_classifier.py脚本提供了关于如何使用此类模型的示例,该脚本可用于使用BERT微调单个序列(或序列对)分类器,例如用于MRPC任务。 3.

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    训练机器学习模型,可使用 Sklearn 提供的 16 个数据集 【上篇】

    数据是机器学习算法的动力,scikit-learn或sklearn提供了高质量的数据集,被研究人员、从业人员和爱好者广泛使用。...Scikit-learn(sklearn)是一个建立在SciPy之上的机器学习的Python模块。它的独特之处在于其拥有大量的算法、十分易用以及能够与其他Python库进行整合。...这些数据集通常都是经过预处理的,可以随时使用,这对于需要试验不同机器学习模型和算法的数据从业者来说,可以节省大量时间和精力。 预装的Sklearn数据集 1....Iris 这个数据集包括150朵鸢尾花的萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度的测量值,这些花属于三个不同的物种:Setosa、versicolor和virginica。...Digits 这个sklearn数据集是一个从0到9的手写数字的集合,存储为灰度图像。它总共包含1797个样本,每个样本是一个形状为(8,8)的二维阵列。

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    《101 Windows Phone 7 Apps》读书笔记-Cowbell

    相反,我们会使用XNA中的接口来实现音效。正如前文第二章“Flashlight”所述,基于Silverlight的Windows Phone应用程序可以使用XNA中的一些API。    ...与音效相关的XNA类就是SoundEffect,它位于Microsoft.Xna.Framework.Audio命名空间中。...SoundEffect类还提供了其他的特性,我们会在下一章中进行介绍。 使用MediaElement播放音效会导致我们的应用程序无法通过marketplace认证!    ...其中的原因会在下面进行阐述。 使用XNA播放音效时,我们必须不断地调用XNA framework dispatcher中的Update方法!    ...这种做法在XNA应用程序中很自然,因为它们处于一个游戏循环中(XNA甚至提供一个Game的基类,它自动来完成这件事情,而不需要开发者来考虑)。

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    Direct3D 11 Tutorial 5: 3D Transformation_Direct3D 11 教程5:3D转型

    概述 在上一个教程中,我们从模型空间到屏幕渲染了一个立方体。 在本教程中,我们将扩展转换的概念并演示可以通过这些转换实现的简单动画。 本教程的结果将是围绕另一个轨道运行的对象。...XNA Math库包含的API可以方便地构建矩阵,用于多种用途,例如平移,旋转,缩放,世界到视图转换,视图到投影转换等。 然后,应用程序可以使用这些矩阵来转换其场景中的顶点。...XNA Math中有一些函数可以帮助创建旋转,平移和缩放矩阵。...另一方面,如果正在绘制的像素的深度大于深度缓冲器中已经存在的值,则丢弃该像素并且深度缓冲器中的深度值保持不变。 示例中的以下代码创建深度缓冲区(DepthStencil纹理)。...它还创建深度缓冲区的DepthStencilView,以便Direct3D 11知道将其用作深度模板纹理。

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    利用客户端的计算资源,为现代大型模型开发提供新的动力

    引言 随着技术的发展,大型模型在处理复杂任务时表现出越来越强的能力,无论是在自然语言处理、图像识别还是其他领域。然而,这些模型往往需要巨大的计算资源,这对于许多企业和个人来说,是一笔不小的开销。...当前,绝大多数的大型模型运算都在服务器端完成,客户端仅作为发送请求和接收结果的媒介。如果能有效地利用客户端的计算资源,不仅可以减轻服务器的计算压力,还能提高响应速度,优化用户体验。...实现策略 轻量级模型分发 针对不同能力的客户端,服务器可以分发不同规模的模型,确保在不超过客户端处理能力的前提下,最大限度地利用其计算资源。...结论 随着设备性能的提升和计算需求的增长,利用客户端的计算资源,不仅可以提升大型模型的运算效率和用户体验,还有助于降低运维成本和保护用户隐私。...然而,这也带来了不少挑战,需要在保证计算正确性、安全性和效率的基础上,探索出一套合理的计算资源分配和利用机制。未来,随着技术的不断进步,客户端计算无疑将在大型模型的应用中发挥越来越重要的作用。

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    人类情境检索数据集中的开源(免费)和付费模型比较,开源模型甚至可提供更高准确度

    我们创新地集成了 Elasticsearch + 向量搜索,为大规模工业 RAG 部署提供了支持。 开源模型的准确性与付费模型相当甚至更好,提供了一种高经济效益的解决方案,而不会影响性能。...API 提供。...reranker 模型作为付费模型的免费替代品。...最后,Denser Retriever 关键字+向量+重新排序将最终的 Recall@20 提升到 96.50。这表明开源模型可以提供比付费模型更好的准确度水平,提供经济高效的解决方案而不会影响性能。...我们的实验表明,开源模型可以提供与付费模型相同或更好的准确度,在成本敏感的生产环境中提供了宝贵的灵活性,在这种环境中,保持高精度并最大限度地降低费用至关重要。

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