最近在用 element-ui 开发一个网站，使用 table 组件时，发现修改完数据，有时候会延迟一两秒，页面才会发生变化。
作为提升吞吐性能的不二良方，下面我们就一起来尝试按照问题解决型的思路一步步推进，换个角度探讨下多线程并发相关的内容，全面了解下多线程并发世界的各种关联，进而更从容优雅的让并发为我们所用，成为我们提升系统性能的神兵利器...细化锁场景 对于同一个共享数据的各种操作，很多时候并不是所有多线程操作都会出数据错乱问题，一般情况下只有写操作才会改变数据的内容，而多个线程同时执行读取操作的时候并不会对数据产生影响，所以这个读取的场景其实无需和写操作使用相同的同步锁逻辑...image.png 读写锁的特点就是，针对读操作和写操作，提供了不同的加锁同步策略，具体而言： 读读不互斥 读写互斥 写写互斥 在 Java 中，读写锁是使用 ReentrantReadWriteLock...但是因为它不保证原子操作，所以如果有多个线程同时来修改变量的值时，还是可能会出现问题。所以，volatile适合那种单个线程去修改值内容，但是多个线程会共享读取变量结果的场景。...关于并行的具体介绍与实现策略，以及并发与并行的详细区别，可以参见我的另一个文档《JAVA基于CompletableFuture的流水线并行处理深度实践，满满干货》，此处不述。
导文在vue项目中，会遇到修改完数据，但是视图却没有更新的情况vue 改变数据后，数据变化页面不刷新vue 改变数据后，需要滑动页面，数据才更新vue中表格数据已改变，页面却未更新数据文章重点方法一：使用
https-medium-com-tanaygahlot-moving-beyond-the-distributional-model-for-word-representation-b0823f1769f8 注：本文的相关链接请点击文末【阅读原文】进行访问 从语言学角度看词嵌入模型...在词向量化的最常用的技术之一就是词的分布式表示模型。它基于的一个假设是一个词的意思能够从它所在的上下文中推断出来。...分布式模型却将所有的这些词义混合在一个表示中。 形态缺失：在表示学习的时候，它们并没有考虑一个单词多种形态。...Morphfitting提供了另外一个技术选项用来将词的形态输入到词嵌入模型中。...在这项工作中，他们用“相吸相斥”（Attract-Repel）方法来“后处理”（post-process）词嵌入，该方法“吸引”曲折形态（通过词的形式变化来表达有意义的句法信息，比如动词时态，却不改变词义
我们都知道KVC 是OC NSobject特有的，之前在Swift4.0之前，继承NSobject的对象，可用动态的拿到字典调用KVC给模型赋值。
要如何应对这种改变？ 今天，知晓程序（微信号 zxcx0101）就从行业、职业和用户三个层面，来谈谈小程序会带来哪些改变。希望能帮大家正确认识小程序。
； 缓存可能会改变将写入变量提交到主内存的次序； 保存在处理器本地缓存中的值，对于其他处理器是不可见的； ........1.2 重排序 JVM不光会改变命令执行的顺序，甚至还会让不同线程看到的代码执行的顺序也是不同的，这就会让在没有同步操作的情况下预测代码执行结果边变的困难。...1.3 Java内存模型与Happens-Before规则 Java内存模型是通过各种操作来定义的，包括对于变量的对写操作，监视器的加锁和释放锁操作，以及线程的启动和合并，而这些操作都要满足一种偏序关系...} static class Resource { } } getInstance() 方法是一个静态方法，可以被多个线程同时调用，就有可能出现数据竞争的问题，在Java内存模型的角度来说就是读取...静态初始化或静态代码块因为由JVM的机制保护，不需要额外的同步机制； 2.2 双重检查加锁 下面让我们从Java内存模型的角度谈谈臭名昭著的双重检查加锁（DCL），示例代码如下： public class
利用大型语言模型简化数据库查询，并从可观测性数据中获取可操作的见解。...大型语言模型 (LLM) 是这个故事的最新篇章，也许是迄今为止所有 AI 开发中最引人注目的。公众第一次直接在日常生活中与 AI 模型互动，让更多人能够围绕这项强大技术的全新应用进行构思。...描绘未来：更短的距离 从这里我们可以采取几个逻辑方向： 增强聊天历史记录：我们计划增强模型的聊天历史记录，使 LLM 能够提出更复杂的后继问题。...例如，如果用户查询过去五天的指标，并希望获得过去十分钟的相同指标，则模型应记住先前的查询详细信息并相应地调整时间范围。...正如艾伦·图灵设想未来将拥有思考机器一样，我们现在正一步步实现这一愿景，大型语言模型（LLM）让我们前所未有地接近理解和利用数据。前方道路越来越清晰，旅程也预示着人工智能和可观测性领域令人兴奋的发展。
调整开源大语言模型（LLM）的系列博客的第二篇文章。本文讨论：“什么时候应该进行微调，什么时候应该考虑其他技术？”0 引言在 LLM 出现之前，微调通常用于小规模模型（100M – 300M 参数）。...当时，最先进的领域应用通过监督微调（SFT）构建，即使用标注数据对预训练模型进行进一步训练，以适应自己的领域和下游任务。然而，随着大型模型（>1B 参数）的兴起，微调的问题变得更加复杂。...最重要的是，大型模型的微调需要更大的资源和商业硬件。下表 1 列出了在三种情况下，微调 Llama 2 7B 和 Llama 2 13B 模型的峰值 GPU 内存使用量。...它还可以增强模型执行新技能或任务的能力，而这些技能或任务难以通过提示表达。这一过程有助于纠正模型在执行复杂提示时的失误，并提高其生成预期输出的可靠性。...1.4 成本节约微调可以将 Llama 2 70B/GPT-4 等大模型的技能提炼到较小的模型中，如 Llama 2 7B，从而在不影响质量的情况下降低成本和延迟。
1641998725&q-header-list=&q-url-param-list=&q-signature=e6557ccd5867cbb56ee2f84f30dc25d4d774ca30] 为什么不直接使用...该模型在C10K之前，是普遍被采用的一种IO模型。...在Linux内核的角度看来，一切皆是文件，Socket也不例外，当内核创建出Socket之后，会将这个Socket放到当前进程所打开的文件列表中管理起来。...在信号驱动IO模型下，用户进程操作通过系统调用 sigaction 函数发起一个 IO 请求，在对应的socket注册一个信号回调，此时不阻塞用户进程，进程会继续工作。...serverBootstrap.group(bossGroup, workerGroup); 总结 本文是一篇信息量比较大的文章，用了25张图，22336个字从内核如何处理网络数据包的收发过程开始展开，随后又在内核角度介绍了经常容易混淆的阻塞与非阻塞
通过《基于TimeLine模型的消息同步机制》一文，我们了解到Timeline模型有非常多的优点，也是钉钉采用的消息同步机制。实际工作中，我们也将该模型应用在了C端用户的消息场景中。...二、丢失消息的原因 理论上讲，Timeline模型能够确保消息不重不漏。实际实施中，根据系统架构特点以及选用中间件的不同，极端情况下，可能出现丢消息。...最主要的原因是某一时刻，Timeline中的数据不连续或不完整。 举个例子，如果用户有两条时间间隔非常近的消息msg1、msg2，对应的msgId分别为10，11。
来源：集智俱乐部 本文约23000字，建议阅读20+分钟 本文整理自丁鹏老师的8篇短文，从多角度回顾了因果推断的各种模型方法。 [ 导读 ] 推断因果关系，是人类思想史与科学史上的重要主题。...更严重的问题是，我们的收集的数据可能存在局限性，忽略潜在的“第三个变量” 可能改变已有的结论，而我们常常却一无所知。...一般来说，统计学家不会从过度哲学的角度谈论问题。从前面的说明中可以看出，统计中所谓的“因果”是“某种”意义的“因果”，即统计学只讨论“原因的结果”，而不讨论“结果的原因”。...不过，仅仅从“相关”（association）的角度讨论这个问题，是没有答案的。从“因果”（causation）的角度来看，才能有确切的回答。...根据上面的讨论，两位统计学家不采用潜在结果模型，甚至没有意识到，这个研究根本的问题在于缺少对照。 当然，如果我们能够做一个随机化的实验，有处理和对照组，那么回归分析也可能得到合理的答案。
not the Territory: Navigating the Free Energy Principle 全文约5600字 1 摘要 自由能原理(FEP)已经见证了广泛的哲学参与——从一般科学哲学的角度和从特定科学的哲学的角度...但是,从科学哲学的角度来看, 最基本的问题仍然是开放的:FEP 属于什么学科?它是否提出了可证伪的主张?它是什么样的科学物体?它是作为自然界中偶然事件的一种表现吗? 是否构成知识?...将过程模型与现象模型进行对比,将规范模型与描述模型进行区分,将动态模型与静态模型进行对比,并区分噪声和结构。...从抽象的角度考虑生物体在不规则栖息地觅食所带来的问题,我们可能会察觉到觅食和经济模型之间的共鸣,这些模型在我们面临收益递减的情况下处理优化决策。...6.14 从建模文献中获得的信息 我们在这一节中已经看到,至少根据当代科学哲学的杰出工作,FEP 有许多方式来作为科学工作的辅助,而不构成关于自然状态的可证伪的断言。
让我们来看一下，MLOps 改变机器学习如何开发的三种方式：它对版本控制的影响，如何构建保障措施，以及关注机器学习流水线的必要性。 1....不仅我们用来构建模型的数据在演变，元数据也在演变。元数据指的是所收集的关于底层数据和模型训练的信息——它告诉我们如何进行模型训练过程。是否按预期使用了数据？这个模型达到了什么样的精度？...即使底层数据没有变化，元数据也可以改变。元数据需要严格的版本控制，因为你希望以后训练模型的时候有一个基准。 最后，必须对模型本身进行适当的版本控制。...这种实现通常表现为成熟度模型的特征，在该模型中，组织从手动流程转变为自动化流水线。...支持模型的底层数据会迅速变化，模型也会漂移。这意味着最终，将不得不重新训练和调整模型，以在新的环境中提供准确的结果。因此，产生准确有效的机器学习模型的流水线应该是数据科学家关注的焦点。
图中上面的部分是某层特征图的可视化结果，这里分别计算新用户和老用户两种情况后做差（累积多个样本），可以看出差距很小，而下面的部分是将用户所在的国家这个特征改变得到的差别，从中可以明显看出模型在响应用户所在的国家...，而几乎忽略了“是否为新用户”特征，那么改变就无法发挥上面我们期望的作用。...假如用模型 A 专门服务新用户，用模型 B 专门服务老用户，那么我们就能解决“淹没”的问题，因为一定有一个模型对新用户负责，不管它的数据有多稀疏。...灵活一点的处理方式是假设有一组基底模型，不指定其具体语义，只把新老用户看成这组基底的不同组合，那么相应地，对新老用户的决策是这组模型输出的不同加权和： 此处的 wi 为组合系数，系数可以手动指定，但我们用门网络来决定...即使已经把多个模型缩减到多个模块，直接套用上面的形式对复杂度仍然不够友好。从实践角度出发，需要把精排模型中已有的模块代入 POSO 的基本公式，推导出相应的简化形式再应用。
写在前面 如题，这篇文章将尝试从卷积拆分的角度看一看各种经典CNN backbone网络module是如何演进的，为了视角的统一，仅分析单条路径上的卷积形式。...下面就从这个视角进行一下疏理，简洁起见，只列出其中发生改变的因子项， Group Convolution（AlexNet），对输入进行分组，卷积核数量不变，但channel数减少，相当于 [M \rightarrow
为此，2016年2月，脸谱成立新的“通信信息项目”，该项目将运营商、基础设施提供商、系统集成商以及其他的科技企业聚集到一起，共同合作发展新技术，用新技术来改变传统的构建和部署电信网络基础设施的方法。
数据智能产业创新服务媒体 ——聚焦数智 · 改变商业 ---- “小李，帮我分析一下我们的贷款业务增长趋势如何？哪个分支行的表现最好？新开设的线上理财产品的销售额是多少？...首先，基于大语言模型来准确理解用户数据分析需求。大语言模型如ChatGPT，通过训练大量的文本数据，它们可以理解和生成自然语言，使得人机交互更加自然、便捷。...例如，需要优化大模型与指标平台、数据分析平台的对接方式。大模型理解并生成的是自然语言，而指标平台通常接受的是具体的数据查询和操作指令。...此外，大模型的准确性和稳定性也是一大挑战。虽然大模型可以理解和生成自然语言，但是在一些复杂和模糊的场景下，它的理解可能并不准确，或者产生的结果可能有多种可能。...将大模型与指标平台和数据分析平台融合，实现以自然语言进行数据分析，是数据科技领域的一次重大创新，它将深刻改变数据分析的面貌，推动各行业的数字化转型，带来广泛而深远的影响。
这些模型可以生成令人信服的网络钓鱼电子邮件、传播虚假信息并制作有针对性的社会工程消息。所有这些非法功能都对在线安全构成了重大威胁，并加剧了区分真实内容和恶意内容的挑战。...Zvelo 的网络安全研究人员最近发现，使用恶意版本的 ChatGPT 和其他黑暗 LLM 的情况显著增加，这些 LLM 改变了网络战的性质。...这些模型主要针对网络犯罪而设计，因为它们可以帮助威胁参与者生成恶意代码、利用弱点并制作鱼叉式网络钓鱼电子邮件。...WormGPT：WormGPT 完全基于 2021 GPT-J 模型，该模型在创建恶意软件的网络犯罪方面表现出色。该模型的独特功能包括无限字符、聊天记忆和代码格式。...它通过多个 AI 模型优先考虑隐私、快速响应和动态使用。DarkBARD：DarkBARD AI 是 Google 的 BARD AI 的恶意版本，在网络犯罪方面表现出色。
Runway公司新推出了一款名为Gen-1的模型，可以用来改变视频或电影的现有视觉风格。...Runway公司CEO兼联合创始人Cristóbal Valenzuela表示：“我们曾见证过图像生成模型的大爆发，我坚信2023年会是属于视频生成模型的一年。”...他们在去年发布了一个类似于文本转视频的模型，就像Meta的Make-a-Video和谷歌的Phenaki模型一样，这些种模型都可以从头生成非常短的视频片段。...该模型也与谷歌在上周发布的生成式AI模型Dreamix有些相似，后者可以通过应用特定的风格从现有视频中创建出新的视频。不过根据Runway的实际演示视频来看，Gen-1的视频质量似乎有所提升。...与Meta和谷歌不同的是，Runway所制作的模型都是以客户为出发点的。
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