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【源头活水】ICML2024:如何突破Transformer上下文学习中的瓶颈?

上下文学习,即从上下文示例中学习,是Transformer一项令人印象深刻的能力。然而,由于学习瓶颈的出现——在训练过程中模型的上下文学习能力几乎没有或没有提升的时期——训练Transformer具备这种上下文学习技能是计算密集...

2024-07-30
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加州大学提出FS-CAP模型,通过基于配体的小样本学习预测化合物活性

基于一种或几种现有化合物的已知活性,预测新化合物对生物物理或表型分析的活性是早期药物发现的共同目标。这个问题可以看作是小样本学习的挑战,之前的研究已经开发了一些小样本学习方法来分类化合物的活性和非活性。然...

2024-07-30
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【自动控制原理】时域分析法:稳定性分析(稳)、误差分析和计算(准)

线性定常系统稳定的充分必要条件是其特征根全部具有负实部。因此,判别系统的稳定性,就要解出系统特征方程的根,并检验这些特征根是否都具有负实部。但是,通过直接求解特征方程,并根据其特征根来分析系统稳定性的方法是...

2024-07-30
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【自动控制原理】时域分析法:一阶、二阶、高阶系统的时间响应及动态性能

在分析和设计控制系统时,需要有一个对各种控制系统的性能进行比较的基础,这个基础就是预先规定一些具有典型意义的实验信号作为系统的输入信号,然后比较各种控制系统对这些典型输人信号的响应,来进行分析和评价。因此...

2024-07-30
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【自动控制原理】数学模型:控制系统的运动微分方程、拉氏变换和反变换、传递函数

拉氏变换是一种线性变换,将变量从时间域变换到复数域,将微分方程变换为s 域中的代数方程来处理。

2024-07-30
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高性能代码如何编写?

在Java中,Arrays.sort() 方法使用了一种改进的快速排序算法,通常情况下具有很好的性能。

2024-07-29
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常见的 EVM 版本以及它们的区别

EVM(以太坊虚拟机)版本的演进是为了引入新的特性和改进以太坊平台的安全性、效率和功能性。每个版本通常伴随着以太坊网络的硬分叉,这是以太坊协议的重大升级。以下是一些常见的EVM版本及其主要区别:...

2024-07-29
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目前Layer2 解决方案有什么优缺点

Layer2解决方案是区块链技术中的一种扩展机制,旨在提高交易速度、降低成本并增加网络的可扩展性,同时保持主链的安全性。目前的Layer2解决方案包括状态通道(State Channels)、侧链(Sidechains)、Rollups(包括Optimistic Roll...

2024-07-29
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MySQL 8.0中查询缓存的废弃与原因分析

尽管MySQL的查询缓存(Query Cache)最初设计目的是为了提升性能,但因其存在严重的可扩展性问题和易成为系统瓶颈,MySQL在8.0版本中正式移除了这一功能。自5.7版本起,MySQL已将查询缓存的默认启用状态调整为关闭,并最终在5.7....

2024-07-29
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Redis 缓存失效策略及其应用场景

Redis,作为一款高性能的键值存储系统,广泛应用于缓存、消息队列、计数器等多种场景中。其高效的数据管理和过期策略是保证系统稳定运行的关键因素之一。本文将深入探讨Redis中缓存失效的几种策略——定时删除、惰性删除...

2024-07-29
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