第二节 对象模型 [2]_PHP教程
PHP5有一个单重继承的,限制访问的,可以重载的对象模型. 本章稍后会详细讨论的”继承”,包含类间的父-子关系. 另外,PHP支持对属性和方法的限制性访问. 你可以声明成员为private,不允许外部类访问. 最后,PHP允许一个子类从它的父类中重载成员.
file://haohappy注:PHP4中没有private,只有public.private对于更好地实现封装很有好处.
PHP5的对象模型把对象看成与任何其它数据类型不同,通过引用来传递. PHP不要求你通过引用(reference)显性传递和返回对象. 在本章的最后将会详细阐述基于句柄的对象模型. 它是PHP5中最重要的新特性.
有了更直接的对象模型,基于句柄的体系有附加的优势: 效率提高, 占用内存少,并且具有更大的灵活性.
在PHP的前几个版本中,脚本默认复制对象.现在PHP5只移动句柄,需要更少的时间. 脚本执行效率的提升是由于避免了不必要的复制. 在对象体系带来复杂性的同时,也带来了执行效率上的收益. 同时,减少复制意味着占用更少的内存,可以留出更多内存给其它操作,这也使效率提高.
file://haohappy注:基于句柄,就是说两个对象可以指向同一块内存,既减少了复制动作,又减少对内存的占用.
Zand引擎2具有更大的灵活性. 一个令人高兴的发展是允许析构--在对象销毁之前执行一个类方法. 这对于利用内存也很有好处,让PHP清楚地知道什么时候没有对象的引用,把空出的内存分配到其它用途。
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Le modèle MoE open source le plus puissant au monde est ici, avec des capacités chinoises comparables à celles du GPT-4, et le prix ne représente que près d'un pour cent de celui du GPT-4-Turbo.
May 07, 2024 pm 04:13 PM
Imaginez un modèle d'intelligence artificielle qui non seulement a la capacité de surpasser l'informatique traditionnelle, mais qui permet également d'obtenir des performances plus efficaces à moindre coût. Ce n'est pas de la science-fiction, DeepSeek-V2[1], le modèle MoE open source le plus puissant au monde est ici. DeepSeek-V2 est un puissant mélange de modèle de langage d'experts (MoE) présentant les caractéristiques d'une formation économique et d'une inférence efficace. Il est constitué de 236B paramètres, dont 21B servent à activer chaque marqueur. Par rapport à DeepSeek67B, DeepSeek-V2 offre des performances plus élevées, tout en économisant 42,5 % des coûts de formation, en réduisant le cache KV de 93,3 % et en augmentant le débit de génération maximal à 5,76 fois. DeepSeek est une entreprise explorant l'intelligence artificielle générale
KAN, qui remplace MLP, a été étendu à la convolution par des projets open source
Jun 01, 2024 pm 10:03 PM
Plus tôt ce mois-ci, des chercheurs du MIT et d'autres institutions ont proposé une alternative très prometteuse au MLP – KAN. KAN surpasse MLP en termes de précision et d’interprétabilité. Et il peut surpasser le MLP fonctionnant avec un plus grand nombre de paramètres avec un très petit nombre de paramètres. Par exemple, les auteurs ont déclaré avoir utilisé KAN pour reproduire les résultats de DeepMind avec un réseau plus petit et un degré d'automatisation plus élevé. Plus précisément, le MLP de DeepMind compte environ 300 000 paramètres, tandis que le KAN n'en compte qu'environ 200. KAN a une base mathématique solide comme MLP est basé sur le théorème d'approximation universelle, tandis que KAN est basé sur le théorème de représentation de Kolmogorov-Arnold. Comme le montre la figure ci-dessous, KAN a
Explication détaillée de l'héritage des fonctions C++ : Comment utiliser le « pointeur de classe de base » et le « pointeur de classe dérivé » dans l'héritage ?
May 01, 2024 pm 10:27 PM
Dans l'héritage de fonction, utilisez le « pointeur de classe de base » et le « pointeur de classe dérivée » pour comprendre le mécanisme d'héritage : lorsque le pointeur de classe de base pointe vers l'objet de classe dérivé, une transformation ascendante est effectuée et seuls les membres de la classe de base sont accessibles. Lorsqu’un pointeur de classe dérivée pointe vers un objet de classe de base, une conversion vers le bas est effectuée (dangereuse) et doit être utilisée avec prudence.
Les robots Tesla travaillent dans les usines, Musk : Le degré de liberté des mains atteindra 22 cette année !
May 06, 2024 pm 04:13 PM
La dernière vidéo du robot Optimus de Tesla est sortie, et il peut déjà fonctionner en usine. À vitesse normale, il trie les batteries (les batteries 4680 de Tesla) comme ceci : Le responsable a également publié à quoi cela ressemble à une vitesse 20 fois supérieure - sur un petit "poste de travail", en sélectionnant et en sélectionnant et en sélectionnant : Cette fois, il est publié L'un des points forts de la vidéo est qu'Optimus réalise ce travail en usine, de manière totalement autonome, sans intervention humaine tout au long du processus. Et du point de vue d'Optimus, il peut également récupérer et placer la batterie tordue, en se concentrant sur la correction automatique des erreurs : concernant la main d'Optimus, le scientifique de NVIDIA Jim Fan a donné une évaluation élevée : la main d'Optimus est l'un des robots à cinq doigts du monde. le plus adroit. Ses mains ne sont pas seulement tactiles
FisheyeDetNet : le premier algorithme de détection de cible basé sur une caméra fisheye
Apr 26, 2024 am 11:37 AM
La détection de cibles est un problème relativement mature dans les systèmes de conduite autonome, parmi lesquels la détection des piétons est l'un des premiers algorithmes à être déployés. Des recherches très complètes ont été menées dans la plupart des articles. Cependant, la perception de la distance à l’aide de caméras fisheye pour une vue panoramique est relativement moins étudiée. En raison de la distorsion radiale importante, la représentation standard du cadre de délimitation est difficile à mettre en œuvre dans les caméras fisheye. Pour alléger la description ci-dessus, nous explorons les conceptions étendues de boîtes englobantes, d'ellipses et de polygones généraux dans des représentations polaires/angulaires et définissons une métrique de segmentation d'instance mIOU pour analyser ces représentations. Le modèle fisheyeDetNet proposé avec une forme polygonale surpasse les autres modèles et atteint simultanément 49,5 % de mAP sur l'ensemble de données de la caméra fisheye Valeo pour la conduite autonome.
Une seule carte exécute Llama 70B plus rapidement que deux cartes, Microsoft vient de mettre le FP6 dans l'Open source A100 |
Apr 29, 2024 pm 04:55 PM
Le FP8 et la précision de quantification inférieure en virgule flottante ne sont plus le « brevet » du H100 ! Lao Huang voulait que tout le monde utilise INT8/INT4, et l'équipe Microsoft DeepSpeed a commencé à exécuter FP6 sur A100 sans le soutien officiel de NVIDIA. Les résultats des tests montrent que la quantification FP6 de la nouvelle méthode TC-FPx sur A100 est proche ou parfois plus rapide que celle de INT4, et a une précision supérieure à celle de cette dernière. En plus de cela, il existe également une prise en charge de bout en bout des grands modèles, qui ont été open source et intégrés dans des cadres d'inférence d'apprentissage profond tels que DeepSpeed. Ce résultat a également un effet immédiat sur l'accélération des grands modèles : dans ce cadre, en utilisant une seule carte pour exécuter Llama, le débit est 2,65 fois supérieur à celui des cartes doubles. un
Les dernières nouvelles de l'Université d'Oxford ! Mickey : correspondance d'images 2D en 3D SOTA ! (CVPR\'24)
Apr 23, 2024 pm 01:20 PM
Lien du projet écrit devant : https://nianticlabs.github.io/mickey/ Étant donné deux images, la pose de la caméra entre elles peut être estimée en établissant la correspondance entre les images. En règle générale, ces correspondances sont 2D à 2D et nos poses estimées sont à échelle indéterminée. Certaines applications, telles que la réalité augmentée instantanée, à tout moment et en tout lieu, nécessitent une estimation de pose des métriques d'échelle, elles s'appuient donc sur des estimateurs de profondeur externes pour récupérer l'échelle. Cet article propose MicKey, un processus de correspondance de points clés capable de prédire les correspondances métriques dans l'espace d'une caméra 3D. En apprenant la correspondance des coordonnées 3D entre les images, nous sommes en mesure de déduire des métriques relatives.
Aucune donnée OpenAI requise, rejoignez la liste des grands modèles de code ! UIUC publie StarCoder-15B-Instruct
Jun 13, 2024 pm 01:59 PM
À la pointe de la technologie logicielle, le groupe de l'UIUC Zhang Lingming, en collaboration avec des chercheurs de l'organisation BigCode, a récemment annoncé le modèle de grand code StarCoder2-15B-Instruct. Cette réalisation innovante a permis une percée significative dans les tâches de génération de code, dépassant avec succès CodeLlama-70B-Instruct et atteignant le sommet de la liste des performances de génération de code. Le caractère unique de StarCoder2-15B-Instruct réside dans sa stratégie d'auto-alignement pur. L'ensemble du processus de formation est ouvert, transparent et complètement autonome et contrôlable. Le modèle génère des milliers d'instructions via StarCoder2-15B en réponse au réglage fin du modèle de base StarCoder-15B sans recourir à des annotations manuelles coûteuses.
