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    模式匹配 Switch:JDK 17 中如何实现 Switch 语句的模式匹配?

    模式匹配 Switch:JDK 17 中如何实现 Switch 语句的模式匹配? 粉丝提问: JDK 17 引入的模式匹配 switch 是什么?如何使用这种新特性优化代码?...本文将详细解析 JDK 17 中的模式匹配 switch 特性,展示其用法及优势,并通过代码示例演示如何高效处理复杂的分支逻辑。 正文 一、什么是模式匹配 switch?...模式匹配 switch 是 JDK 17 中引入的一种增强型 switch 语法,支持根据变量的类型或值的模式匹配进行分支逻辑处理。 特点: 简化类型检查和转换。...五、常见问题 Q&A Q:模式匹配 switch 能否用于旧版本的 JDK? A:模式匹配 switch 是 JDK 17 的新特性,旧版本 JDK 不支持。...Q:模式匹配 switch 会影响性能吗? A:不会。编译器会将模式匹配优化为高效的字节码,性能与传统 switch 相当甚至更优。

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    谷歌开源巨无霸语言模型Switch Transformer,1.6万亿参数!

    ---- 新智元报道 来源:外媒,编辑:yaxin 万亿级参数模型Switch Transformer开源了!...距GPT-3问世不到一年的时间,谷歌大脑团队就重磅推出了超级语言模型Switch Transformer,有1.6万亿个参数。...GPT-3使用了惊人的1750亿参数,堪称史上最大AI模型。 Switch Transformer:迄今最大语言模型 Transformer架构已成为NLP研究的主要深度学习模型。...在开发Switch Transformer时,谷歌研究人员力求最大程度地增加参数数量,同时保持每个训练示例和相对少量的数据训练的FLOPS数量不变。...谷歌研究人员声称,他们的 1.6 万亿参数模型(Switch-C),拥有 2048 名专家,显示出「完全没有训练不稳定性」,其速度相比于T5-XXL模型提升了4倍,比基本的 T5 模型快了7倍。

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    Switch语句优化:JDK 21 中 Switch 新特性有哪些?如何提升代码可读性?

    Switch语句优化:JDK 21 中 Switch 新特性有哪些?如何提升代码可读性? 粉丝提问: JDK 21 的 Switch 引入了哪些新特性?如何利用它优化代码,提高可读性?...本文将全面解析 JDK 21 中 Switch 的新特性,展示如何用新语法提升代码可读性和开发效率。 正文 一、JDK 21 中 Switch 的新特性 1....表达式与语句兼容 Switch 可作为表达式返回值,支持箭头语法(->),简化代码。 二、Switch 新特性的具体用法 1....Switch 表达式 JDK 21 允许将 Switch 用作表达式返回值,结合箭头语法极大简化代码。...Q:Switch 表达式是否支持返回复杂对象? A:支持。Switch 表达式可以返回任何类型,包括对象和集合。

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    React开发实践:如何做出好用的Switch组件

    前言 HTML5 将 Web 开发者的战场从传统的 PC 端带到了移动端。然而移动端交互的核心在于手势和滑动,如果只是将 PC 端的点击体验简单地移植到移动端,势必让移动端体验变得了无生趣。...假设手指从 (X1,Y1) 点滑到 (X2,Y2) 点,那么手指在两点间滑动的X轴相对距离就是 X2 - X1 ,Y轴相对距离 Y2 - Y1。...Switch 组件实现 Switch 组件的 DOM 结构并不复杂,由最外的 wrapper 层包裹里层的 toggler。 ? 有一点要注意,toggler 需要设置为 absolute 定位。...好了,这样 Switch 组件的 V1 版本就完成了,点击这里在线查看你的大作吧(http://eeandrew.github.io/demos/switch/v1.html)。...这样,我们的 Switch组件就大功告成了,在这里在线体验。

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    1.6万亿参数,等于9个GPT-3 谷歌开源巨无霸语言模型Switch Transformer

    ---- 新智元报道 来源:外媒 编辑:yaxin 【新智元导读】「上个月,谷歌重磅推出的语言模型Switch Transformer代码已经开源,该模型可谓迄今最大语言模型,有1.6万亿参数...万亿级参数模型Switch Transformer开源了! 距GPT-3问世不到一年的时间,谷歌大脑团队就重磅推出了超级语言模型Switch Transformer,有1.6万亿个参数。 ?...GPT-3使用了惊人的1750亿参数,堪称史上最大AI模型。 Switch Transformer:迄今最大语言模型 Transformer架构已成为NLP研究的主要深度学习模型。...在开发Switch Transformer时,谷歌研究人员力求最大程度地增加参数数量,同时保持每个训练示例和相对少量的数据训练的FLOPS数量不变。...谷歌研究人员声称,他们的 1.6 万亿参数模型(Switch-C),拥有 2048 名专家,显示出「完全没有训练不稳定性」,其速度相比于T5-XXL模型提升了4倍,比基本的 T5 模型快了7倍。 ?

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    1.6万亿参数的语言模型:谷歌大脑提出Switch Transformer,预训练速度可达T5的7倍

    简化稀疏路由 Shazeer 等人(2017)提出了一个自然语言 MoE 层,它以 token 表征 x 为输入,然后将其发送给最坚定的 top-k 专家(从 N 个专家组成的 {E_i(x)} ^N_i...分布式 Switch Transformer 实现:所有张量形状在编译时均得到静态确定,但由于训练和推断过程中的路由决策,计算是动态的。鉴于此,一个重要的技术难题出现了:如何设置专家容量?...蒸馏 部署具备十亿、万亿参数量的大型神经网络并非易事。为此,该论文研究了如何将大型稀疏模型蒸馏为小型稠密模型。下表 7 展示了该研究所用的蒸馏技术: ?...在结合这三种方法时,如何平衡 FLOPs、通信成本和每个核心的内存变得非常复杂。...问题 1:Switch Transformer 的性能更好吗?原因是否在于巨量参数? 性能的确更好,但原因不在参数量,而在于设计。参数有助于扩展神经语言模型,大模型的性能确实会好一些。

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    Kubernetes(三) 如何从外部访问服务

    728px; height: 50px; } } (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); Kubernetes(三) 如何从外部访问服务...目录 Kubernetes(三) 如何从外部访问服务 前言 将服务暴露给外部客户端的几种方式 准备 port-forward NodePort LoadBalance Ingress 小结 参考文献...接下来, 本文将针对如何将服务暴露给外部进行讲解. 阅读这篇文章你能收获到: 了解Kubernetes暴露服务的几种方案及其优缺点. 阅读本文你需要: 了解基本的Kubernetes命令....指的一提的是, 我们可以通过--namespace参数查看指定命名空间的pod列表, 也可以通过--all-namespaces来查看全部命名空间的pod列表....K8S Kubernetes(二) 应用部署 Kubernetes(三) 如何从外部访问服务 © 2019, 朴瑞卿.

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