セクション 2 -- PHP5 オブジェクト モデル
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| この記事は Haohappy<
| = 章のクラスとオブジェクトのメモ
| = 不要なトラブルを避けるため、転載しないでください。批判や修正は大歓迎です。私たちはすべての PHP 愛好家とともに進歩していきたいと考えています。
= PHP5 Research Center: http://blog.csdn.net/haohappy2004
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セクション 2 - PHP5 オブジェクト モデル
PHP5 には単一継承の制限があります アクセス可能、オーバーロード可能なオブジェクト モデル。継承には、クラス間の親子関係が含まれます。また、PHP では、メンバーをプライベートとして宣言できます。最後に、外部クラスへのアクセスは許可されません。 , PHP では、サブクラスがその親クラスからメンバーをオーバーロードすることができます。
//haohappy 注: PHP4 には private はありません。カプセル化をより適切に実装するには、public.private のみが非常に役立ちます。 >PHP5 のオブジェクト モデルは、オブジェクトを他のデータ型とは異なるものとして扱い、参照によって渡されます。PHP では、この章の最後に、ハンドルベースのオブジェクト モデルについて説明します。これは PHP5 の最も重要な新機能です。
より直接的なオブジェクト モデルにより、ハンドルベースのシステムには、効率が向上し、メモリ使用量が減り、柔軟性が向上するという追加の利点があります。 🎜>以前のバージョンの PHP では、スクリプトはデフォルトでオブジェクトをコピーしていましたが、PHP ではハンドルを移動するだけなので、スクリプトの実行効率が向上しました。これは、オブジェクト システムが複雑になる一方で、利点ももたらします。同時に、コピーを減らすことは、占有するメモリを減らし、他の操作のために多くのメモリを残すことを意味し、これは、ハンドルに基づいて、2 つのオブジェクトをポイントできることを意味します。
Zand エンジン 2 にはさらに多くの機能があり、オブジェクトを破棄する前にクラス メソッドを実行できるという優れた開発が可能です。これはメモリの利用にも適しており、オブジェクトへの参照がないことを PHP に明確に通知し、メモリを他の用途に割り当てます。

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従来のコンピューティングを超える能力を備えているだけでなく、より低コストでより効率的なパフォーマンスを実現する人工知能モデルを想像してみてください。これは SF ではありません。世界で最も強力なオープンソース MoE モデルである DeepSeek-V2[1] が登場しました。 DeepSeek-V2 は、経済的なトレーニングと効率的な推論の特徴を備えた強力な専門家混合 (MoE) 言語モデルです。これは 236B のパラメータで構成されており、そのうち 21B は各マーカーをアクティブにするために使用されます。 DeepSeek67B と比較して、DeepSeek-V2 はパフォーマンスが優れていると同時に、トレーニング コストを 42.5% 節約し、KV キャッシュを 93.3% 削減し、最大生成スループットを 5.76 倍に高めます。 DeepSeek は一般的な人工知能を研究する会社です

AI は確かに数学を変えつつあります。最近、この問題に細心の注意を払っている陶哲軒氏が『米国数学協会会報』(米国数学協会会報)の最新号を送ってくれた。 「機械は数学を変えるのか?」というテーマを中心に、多くの数学者が意見を述べ、そのプロセス全体は火花に満ち、ハードコアで刺激的でした。著者には、フィールズ賞受賞者のアクシャイ・ベンカテシュ氏、中国の数学者鄭楽軍氏、ニューヨーク大学のコンピューター科学者アーネスト・デイビス氏、その他業界で著名な学者を含む強力な顔ぶれが揃っている。 AI の世界は劇的に変化しています。これらの記事の多くは 1 年前に投稿されたものです。

Google が推進する JAX のパフォーマンスは、最近のベンチマーク テストで Pytorch や TensorFlow のパフォーマンスを上回り、7 つの指標で 1 位にランクされました。また、テストは最高の JAX パフォーマンスを備えた TPU では行われませんでした。ただし、開発者の間では、依然として Tensorflow よりも Pytorch の方が人気があります。しかし、将来的には、おそらくより大規模なモデルが JAX プラットフォームに基づいてトレーニングされ、実行されるようになるでしょう。モデル 最近、Keras チームは、ネイティブ PyTorch 実装を使用して 3 つのバックエンド (TensorFlow、JAX、PyTorch) をベンチマークし、TensorFlow を使用して Keras2 をベンチマークしました。まず、主流のセットを選択します

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今月初め、MIT やその他の機関の研究者らは、MLP に代わる非常に有望な代替案である KAN を提案しました。 KAN は、精度と解釈可能性の点で MLP よりも優れています。また、非常に少数のパラメーターを使用して、多数のパラメーターを使用して実行する MLP よりも優れたパフォーマンスを発揮できます。たとえば、著者らは、KAN を使用して、より小規模なネットワークと高度な自動化で DeepMind の結果を再現したと述べています。具体的には、DeepMind の MLP には約 300,000 個のパラメーターがありますが、KAN には約 200 個のパラメーターしかありません。 KAN は、MLP が普遍近似定理に基づいているのに対し、KAN はコルモゴロフ-アーノルド表現定理に基づいているのと同様に、強力な数学的基礎を持っています。以下の図に示すように、KAN は

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