本文将从线程的基础理论谈起,逐步探究线程的内存模型,线程的交互,线程工具和并发模型的发展。扫除关于并发编程的诸多模糊概念,从新构建并发编程的层次结构。
本文翻译自 Open-Closed Principle in React: Building Extensible Components,主要是在 React 应用的背景下讨论开闭原则。
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在短短不到两年的开发生涯里,加上这次,印象中已经碰到过至少3次FastJson的问题了。而且FastJson不同版本之间的差异很大,各位同学在使用时一定注意不要踩坑。 下面讲一下我碰到的这个细思极恐的问题。
随着 B 站直播常量用户带宽需求增多,结合自身的直播流模型,进一步推动了 CDN 边缘节点的基建工作,这些节点具有很大的异构性,能力差距大,价格不一,计费方式不同。如何利用这些异构资源,在保障稳定性的前提下,在成本和质量之间做好动态平衡,是我们需要解决的问题。
我们正身处一场技术革命的历史开端,以 ChatGPT 为标志的这轮 AI 科技浪潮是算法和软件诞生以来人类科技最重要的技术变革,由此开启了以智能为核心的第四次工业革命。这次 AI 变革是由以 Scaling Law 为底层逻辑的基础模型驱动,其整体的发展脉络由基础模型的技术逻辑主导。 进入 2025 年,我们清晰地看到,Scaling Law本身仍然成立,但以堆算力以及一味追求扩大模型尺寸的迭代路径已经被打破。同时,基础模型本身的迭代趋于阶段性收敛,Transformer-like逐渐成为统一的底层架构。此外,生成模型的潜力远远还没有得到释放,其将快速深入科学研究在内的多个领域,或大放异彩…... 本文对当前 AI 的发展逻辑进行梳理,展望2025年的 AI 趋势,初探未来的景象。限于篇幅,仅对于部分方向加以讨论阐述。