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HashMap你真的了解吗?

大多数 JAVA 开发人员都在使用 Maps，尤其是 HashMaps。HashMap 是一种简单而强大的存储和获取数据的方法。但是有多少开发人员知道 HashMap 在内部是如何工作的？...所有列表都注册在一个 Entry 数组（Entry[] 数组）中，这个内部数组的默认容量是 16。 图片 下图显示了具有可为空条目数组的 HashMap 实例的内部存储。...此调整大小操作的目的是减小链表的大小，以便 put()、remove() 和 get() 方法的时间成本保持较低。调整大小后，其键具有相同哈希的所有条目将保留在同一个桶中。...现在，如果我运行相同的代码，但这次我使用以下哈希函数 它需要46 秒，这要好得多！此哈希函数比前一个具有更好的重新分区，因此 put() 调用更快。...String Object 是一个很好的键，因为它具有很好的散列函数。整数也很好，因为它们的哈希码是它们自己的值。 调整开销 如果您需要存储大量数据，则应创建初始容量接近预期容量的 HashMap。

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    150亿参数，谷歌开源了史上最大视觉模型V-MoE的全部代码

    一种可行的方法是利用条件计算，该方法不是为单个输入激活整个网络，而是根据不同的输入激活模型的不同部分。...V-MoE：ViT-S(mall)、ViT-B(ase)、ViT-L(arge) 和 ViTH(uge)，其超参数如下： ViT 已被证明在迁移学习设置中具有良好的扩展性，在较少的预训练计算下，比...为了探索视觉模型的极限，他们在 JFT-300M 扩展数据集上训练了一个具有 150 亿参数、24 个 MoE 层（出自 48 个块）的模型。...优先路由 在实践中，由于硬件限制，使用动态大小的缓冲区（buffer）效率不高，因此模型通常为每个专家使用预定义的缓冲区容量。一旦专家变「满」，超出此容量的分配 token 将被丢弃并不会被处理。...因此，更高的容量会产生更高的准确性，但它们的计算成本也更高。 谷歌大脑利用这种实现约束来使 V-MoE 在推理时更快。

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    150亿参数，谷歌开源了史上最大视觉模型V-MoE的全部代码

    一种可行的方法是利用条件计算，该方法不是为单个输入激活整个网络，而是根据不同的输入激活模型的不同部分。...V-MoE：ViT-S(mall)、ViT-B(ase)、ViT-L(arge) 和 ViTH(uge)，其超参数如下： ViT 已被证明在迁移学习设置中具有良好的扩展性，在较少的预训练计算下，比...为了探索视觉模型的极限，他们在 JFT-300M 扩展数据集上训练了一个具有 150 亿参数、24 个 MoE 层（出自 48 个块）的模型。...优先路由 在实践中，由于硬件限制，使用动态大小的缓冲区（buffer）效率不高，因此模型通常为每个专家使用预定义的缓冲区容量。一旦专家变「满」，超出此容量的分配 token 将被丢弃并不会被处理。...因此，更高的容量会产生更高的准确性，但它们的计算成本也更高。 谷歌大脑利用这种实现约束来使 V-MoE 在推理时更快。

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    Aim新大型视觉模型预训练 | 直接阐明了视觉特征的性能与模型容量和数据量都有关

    使它们成功的一个关键因素是，随着模型容量（，参数数量）或预训练数据量的增加，它们能够持续改进。 这些模型的扩展行为有两个关键原因。...这表明，可以通过增加模型容量或预训练更长的时间表来改进Aim的性能。有趣的是，作者发现，在相同数量的浮点运算（FLOPs）下，训练时间较长的低容量模型实现的验证损失与训练时间较短的高容量模型相当。...有趣的是，作者没有找到一个点，超过该点增加MLP容量不会带来进一步改进。由于头和 Backbone 的容量比例不协调，作者没有探索高于表4中报告的容量。...请注意，Aim通过使用更高的 Backbone 容量达到了如此具有竞争力的性能。然而，Aim的预训练要简单得多，可以在参数和数据方面轻松扩展，从而获得一致的改进。...最后，作者没有观察到任何明显的饱和迹象，无论是在参数还是数据方面，这表明使用更大的模型训练更长的预训练时间表可能具有进一步的性能改进潜力。

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    Aim新大型视觉模型预训练 | 直接阐明了视觉特征的性能与模型容量和数据量都有关

    使它们成功的一个关键因素是，随着模型容量（，参数数量）或预训练数据量的增加，它们能够持续改进。 这些模型的扩展行为有两个关键原因。...这表明，可以通过增加模型容量或预训练更长的时间表来改进Aim的性能。有趣的是，作者发现，在相同数量的浮点运算（FLOPs）下，训练时间较长的低容量模型实现的验证损失与训练时间较短的高容量模型相当。...有趣的是，作者没有找到一个点，超过该点增加MLP容量不会带来进一步改进。由于头和 Backbone 的容量比例不协调，作者没有探索高于表4中报告的容量。...请注意，Aim通过使用更高的 Backbone 容量达到了如此具有竞争力的性能。然而，Aim的预训练要简单得多，可以在参数和数据方面轻松扩展，从而获得一致的改进。...最后，作者没有观察到任何明显的饱和迹象，无论是在参数还是数据方面，这表明使用更大的模型训练更长的预训练时间表可能具有进一步的性能改进潜力。

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    谷歌与CMU联合发文：审视数据对深度学习的重要性（附论文）

    我们利用JFT—300 M数据集，图片超过3亿张中已逾有3.75亿个具有噪声的标签。我们在研究，如果这个数据集用于表征学习，那么当前的视觉任务的性能将发生怎样的变化。...每年我们都在进一步增加计算能力（更新、更快的GPU），但是我们的数据集并没有那么幸运。ImageNet是一个基于1000个类别的1M标记图像的数据集，五年多以前用于训练AlexNet。...奇怪的是，虽然GPU和模型容量都在不断增长，但是对这些模型进行训练的数据库仍然停滞不前。...即使是具有明显更多容量和深度的101层的ResNet，仍然使用来自ImageNet大约2011年的1M Image图像进行训练。为什么？在更深层次的模型和计算能力之前，我们再次贬低了数据的重要性吗？...即使是3亿张训练图像，我们对所研究的任务也没有观察到任何平台效应。 容量至关重要！ 我们还观察到，为了充分利用3亿张图像，需要更高容量的模型。

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    为内存塞不下Transformer犯愁？OpenAI应用AI研究负责人写了份指南

    与训练过程相比，量化操作起来往往代价小得多； 量化感知训练 (QAT)：在预训练或进一步微调期间应用量化。QAT 能够获得更好的性能，但需要额外的计算资源，还需要使用具有代表性的训练数据。...最直接的方法是在与预训练数据集相同或代表预训练数据集的训练数据集上量化后微调模型。训练目标可以与预训练目标相同（例如通用语言模型训练中的 NLL/MLM）或特定于的下游任务（例如用于分类的交叉熵）。...稀疏化 稀疏化是扩大模型容量同时保持模型推理计算效率的有效方法。...每个专家的容量可以通过超参数容量因子 C 进行调整，专家容量定义为： 每个 token 需要选择前 k 个专家。较大的 C 会扩大专家容量，提高性能，但这样做计算成本更高。...Token 级路由是动态的，每个 token 的路由决策是不相交的。因此，在推理时，服务器需要预加载所有专家。

    1.9K30

    小模型如何比肩大模型，北理工发布明德大模型MindLLM，小模型潜力巨大

    我们得出的结论，对于容量规模有限的轻量级模型（≤7B）来说，通过预训练然后迁移训练的策略来实现数学、推理或双语对齐等复杂能力并不是最优的，因为整合新知识和现有知识是困难的。...我们将每条数据在预训练模型上的交叉熵损失定义为该数据的数据熵，并通过K-Means算法依据数据熵对数据进行聚类得到不同的数据簇。...根据分析可知，当数据的熵比预训练模型的熵高1-1.5时，模型经过该区间的数据指令微调后性能最佳。因此，我们通过数据熵定义了高质量数据，并且提出了筛选高质量数据的方法。...ChatGLM2-6B，其主要原因是我们在预训练阶段法律方面数据不足，未能带来更大的增益。...同时，与更大规模的模型相比，它们能够以更快的训练速度和更少的训练资源取得相当的成绩。基于以上分析，我们认为小模型仍然具有极大的潜力。

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    谷歌提出「卷积+注意力」新模型，超越ResNet最强变体！

    卷积结合自注意，更强的泛化能力和更高的模型容量 他们是如何决定将卷积网络和Transformer结合起来造一个新模型呢？...由于卷积层有较强的归纳偏置（inductive bias），所以卷积网络模型具有更好的泛化能力和更快的收敛速度，而拥有注意机制的Transformer则有更高的模型容量，可以从大数据集中受益。...具体实现 首先，由于Transformer和MBConv中的FFN模块都采用了“反向瓶颈”的设计，加上深度卷积和自我注意都可以用预定义的感受野中的加权和来表示，CoAtNets主要采用MBConv卷积块...其中下采样可以像ViT那样用具有积极步幅（stride，例如16x16）的 convolution stem或像ConvNets里具有渐进池的多级网络来实现。...从上表和下图还可以看出：使用ImageNet-21K进行预训练，CoAtNet的优势变得更加明显，大大优于以前的所有模型。

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    【Rust日报】2022-12-07 测量 Rust 中 HashMap 的开销

    测量 Rust 中 HashMap 的开销 在处理将大量数据放入 HashMap的项目时，作者开始注意到 HashMap 占用了大量内存并对最小内存使用量进行了粗略计算，得到的常驻内存是预期的两倍多。...我们都知道 HashMaps 以空间换取时间。通过使用更多空间，我们能够使插入和检索更加高效。但是他们为那个时间权衡了多少空间？作者当下没有那个问题的答案，所以他决定测量并找出答案。...随着万物互联时代的发展，时序数据库成为了物联网行业的底层基础架构。...传统的时序数据库因为时间线膨胀和数据采样频率提高，产生了比较大的系统瓶颈；同时，时序数据库在云原生环境上的部署与资源管理也成为企业面临的挑战。...CnosDB2.0 是一款云原生时序数据库，具有高可用、高性能、高压缩比的特点。本报告主要讲述在云原生时代时序数据库面临的挑战、构建云原生时序数据库的技术以及时序数据库未来的发展前景。

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    激发数据活力，助力产业升级 | 开源专题 No.72

    以下是 Pebble 相对于其他类似项目的核心优势： 更快速的反向迭代：通过跳表中的后向链接实现。 达到更好并发性能效果的提交流水线。...，为 PostgreSQL 带来了现代化的数据库容量、功能和性能。...该项目具有以下核心优势： 针对现代硬件设计，避免传统 CPU 瓶颈 减少维护需求，实施撤消日志和页面合并等机制 设计用于分布式环境，支持行级预写式日志与并行应用 其中关键特点包括： 无缓冲区映射和无锁页读取...提供预训练好的模型库 (如 Hugging Face，Open AI，YOLO)，支持各种任务，包括文本分类、图像分割和对象检测等。...通过缓存机制、批处理和并行处理实现更快速度高效率地进行 AI 查询操作。

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    Rectified Linear Unit_激活函数图像

    原因 是这些特征向量是相互关联的，一个小小的关键因子可能牵扰着一堆特征，有点像蝴蝶效应，牵一发而动全身。 基于数学原理的传统机器学习手段在解离这些关联特征方面具有致命弱点。...论文中对稀疏性的引入度做了实验，理想稀疏性（强制置0）比率是70%~85%。超过85%，网络就容量就成了问题，导致错误率极高。...Part IV ReLu的贡献 4.1 缩小做和不做非监督预训练的代沟 ReLu的使用，使得网络可以自行引入稀疏性。这一做法，等效于无监督学习的预训练。 当然，效果肯定没预训练好。...论文中给出的数据显示，没做预训练情况下，ReLu激活网络遥遥领先其它激活函数。 甚至出现了比普通激活函数预训练后更好的奇葩情况。当然，在预训练后，ReLu仍然有提升空间。...从这一层面来说，ReLu缩小了非监督学习和监督学习之间的代沟。当然，还有更快的训练速度。

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    Swisstable：C++中比std::unordered_map更快的hash表

    文章概览效果hash表的实现，实在是太经典太没什么新意了，但是这个数据结构又是用得太多太基础的组件了，如果有人能够把hashtable做的更快，实在也没理由拒绝。...低负载情况高负载情况找到的情况快2倍以上快6倍找不到的情况快2.5倍快6倍对比std::unordered_maphash表通常号称O(1)的时间复杂度，但是在hash冲突存在的情况下，往往达不到O(1...解决hash冲突通常在slot对应的control byte所在的group内解决。以128bit对齐的原因是，group内的搜索，可以用四条SIMD指令来解决。...算法的优化进入深水区了：与当下的CPU架构结合起来，很多经典算法能够老树开新花假设当前使用的是苹果的M1芯片，那么经典算法可能在异构计算的体系里产生更多令人惊异的提升。...swisstable hashmap 筆記Swisstable, a Quick and Dirty Descriptionrust hashmap实现The Swiss Army Knife of Hashmaps

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    全面解析DDR5内存颗粒的技术革新：DDR5内存测试治具的特点

    相比起前代DDR4，DDR5的传输速率提升了两倍，最大数据传输速率可能达到6400Mbps甚至更高。这个飞跃性的提升意味着更快的数据读取和写入速度，从而显著提高计算机的整体性能。...更高的预储存等级： 相比DDR4，DDR5内存颗粒的预储存等级（Prefetch）由8倍提升至16倍，使得每个时钟周期可传输更多数据，显著提升数据访问速度。 4....在消费市场方面，DDR5内存颗粒的普及也将提升个人计算机、游戏主机和工作站等设备的性能表现。高速、低延迟的内存技术将为游戏玩家带来更流畅的游戏体验，为内容创作者提供更快速的多媒体编辑能力。...根据鸿怡电子IC测试座工程师介绍：无论是提升计算性能、扩展容量还是优化能效，DDR5内存颗粒都展现了无法替代的优势与潜力。面对计算世界不断变化的需求，DDR5无疑是值得期待的技术革新。...ANDK DDR5内存测试治具的优势 高精度测试： ANDK治具有高精度的测试探针，可以捕捉到微小的电气信号变化，确保测试结果的准确性。 先进的测试算法和自动化测试流程，减少人为误差。

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    每日学术速递6.29

    我们的否定指令是在两个语义级别设计的：（i）不存在的元素操作和（ii）存在的元素操作。...://arxiv.org/abs//2306.1443 项目代码：https://yujun-shi.github.io/projects/dragdiffusion.html 摘要： 精确可控的图像编辑是一项具有挑战性的任务...最近，DragGAN 实现了交互式基于点的图像编辑框架，并以像素级精度实现了令人印象深刻的编辑结果。然而，由于该方法基于生成对抗网络 (GAN)，因此其通用性受到预训练 GAN 模型容量的上限。...这个过程虽然简单，但却产生了具有多种令人惊讶的功能的模型。我们发现，预训练的 Transformer 可用于解决一系列上下文中的 RL 问题，表现出在线探索和离线保守性，尽管没有经过明确的训练。...我们进一步利用这种联系来保证 DPT 产生的上下文内算法的后悔，并证明它可以比用于生成预训练数据的算法更快地学习。

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    Google DeepMind：谁说卷积网络不如ViT？

    此外，在足够的数据和计算条件下，ConvNets 仍然具有竞争力，模型设计和资源比架构更重要。...研究团队发现对于较低的 epoch 预算，NFNet 系列模型都显示出类似的最佳学习率 ≈ 1.6。然而，随着 epoch 预算的增加，最优学习率会下降，并且对于大型模型，最优学习率下降得更快。...研究团队表示可以假设最优学习率随着模型大小和 epoch 预算的增加而缓慢且单调地下降，从而在 2 次试验内有效地调整学习率。 值得注意的是，图 2 中一些预训练模型的表现不如预期。...其中最昂贵的预训练模型是预训练 8 个 epoch 的 NFNet-F7+，ImageNet Top-1 准确率达到了 90.3%，需要大约 110k TPU-v4 核小时进行预训练和 1.6k TPU-v4...特别是，本文发现，在固定的预训练计算预算下，微调机制始终倾向于稍大的模型和稍小的 epoch 预算。直观上来说，更大的模型具有更大的容量，因此能够更好地适应新任务。

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    NTIRE2022-ESR 冠军方案RLFN解析

    在改进对比损失与训练策略加持下，所提RLFN取得了比其他SOTA ESR方案更快的推理速度，同时具有相当的PSNR与SSIM指标。...尽管RFDB的这种处理方式可以大幅降低参数量，但同时严重影响了推理速度。 为此，本文提出了RLFB(见Figure3-b)，它可以大幅减少推理耗时，同时保持模型容量。...Revisiting the Contrastive Loss 对比学习已在自监督学习领域表现出了惊人的性能，在超分领域也开始有所探索，其损失定义如下： CSD与AECR-Net提取VGG19的1、3...从上图可以看到：本文所提特征提取器具有更强的响应，可以捕获更多细节与纹理(见上图b)。也就是说，随机初始化的特征器已可以捕获结构信息，预训练并非必要的。...Warm-Start Strategy X3与X4模型训练采用X2模型参数作为预训练参数已成为一种常用trick。但是，这种好处我们只能享受一次，因为预训练模型与目标模型的尺度因子不一致。

    3.4K21

    Diversity-Aware Meta Visual Prompting (CVPR 2023)

    其次，作者认为跨不同集群或数据集的提示可能具有一些共享模式，从中模型可以更快地适应新数据集并获得更好的性能。这促使我们引入一种基于元学习的方法，该方法学习元提示并用它初始化每个集群的prompts。...具体而言，要素距离是使用输入要素与每个子集的平均要素之间的余弦相似度计算的。为输入选择具有最小要素距离的提示符。...元提示符初始化可帮助提示更快地收敛并在新数据集上表现得更好。 引导范式是使用在多个数据集中学习的元提示符初始化提示符的过程。...关键思想是，从先前的数据集中学到的提示知识可以帮助提示者更快地收敛并在新数据集上表现得更好。元提示符是使用快速元学习算法来学习的，该算法优化了一组元任务的提示。...至少在应用方面，具有大容量和能力的预训练模型能够在工业界和学术界轻松重新编程是至关重要的。

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    ICCV 2023 TinyCLIP解读

    引言 CLIP是OpenAI在2021年提出的一个里程碑式的视觉语言预训练模型。CLIP的独特之处在于它从海量的图像-文本配对数据中联合学习图像和文本表示,而不需要人工标注。...但是,CLIP通常依赖较大的模型容量,存在计算效率不高的限制,这成为其实际应用和部署的主要障碍。综上,CLIP是具有里程碑意义的视觉语言预训练模型,但是还存在可以改进的空间。...这篇论文研究的是如何通过知识蒸馏的方式压缩大规模的视觉语言预训练模型,如CLIP模型。...但是直接训练小模型的性能往往比较差,所以需要通过压缩的方式获得更小、更快的模型而不影响性能。 现有的视觉语言预训练模型如CLIP通常参数量巨大,导致三大问题: 存储成本高。...这证明该方法可以获得更小、更快的视觉语言模型。 总之,该论文解决了一个非常重要而有价值的问题,提出了一种有效的压缩视觉语言预训练模型的新方法,获得了state-of-the-art的结果。

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