セクション 2 オブジェクト モデル [2]_PHP チュートリアル
PHP5 には、この章で後ほど詳しく説明する、単一継承、アクセス制限付きのオーバーロード可能なオブジェクト モデルがあり、さらに、PHP では、プロパティとメソッドのアクセス制限がサポートされています。メンバーを private として宣言し、外部クラスからのアクセスを禁止します。 最後に、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できます。 注: PHP4 には private はなく、public.private のみです。
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。この章では、ハンドルベースのオブジェクト モデルについて詳しく説明します。最後に、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、PHP の以前のバージョンでは効率が向上し、メモリ使用量が減り、柔軟性が向上します。スクリプトはデフォルトでオブジェクトをコピーするようになりました。これにより、スクリプトの実行効率が向上します。これは、システムが複雑になる一方で、実行効率も向上します。同時に、コピーを減らすことは、占有メモリを減らし、他の操作のために多くのメモリを残すことを意味し、効率も向上します。
file: //haohappy 注: ハンドルに基づいて、2 つのオブジェクトが同じメモリを指すことができることを意味します。コピー操作が減るだけでなく、メモリ使用量も削減されます。
Zand エンジン 2 は柔軟性が高く、オブジェクトが破棄される前にクラス メソッドを実行できるため、メモリの利用にも優れています。オブジェクトへの参照が存在しないことを明確に認識し、空いたメモリを他の用途に割り当てます。
http://www.bkjia.com/PHPjc/314104.html
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世界で最も強力なオープンソース MoE モデルが登場。GPT-4 に匹敵する中国語機能を備え、価格は GPT-4-Turbo のわずか 1% 近くです
May 07, 2024 pm 04:13 PM
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MLP に代わる KAN は、オープンソース プロジェクトによって畳み込みまで拡張されました
Jun 01, 2024 pm 10:03 PM
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
C++関数継承の詳しい解説：継承で「基底クラスポインタ」と「派生クラスポインタ」を使うには？
May 01, 2024 pm 10:27 PM
関数の継承では、「基底クラス ポインター」と「派生クラス ポインター」を使用して継承メカニズムを理解します。基底クラス ポインターが派生クラス オブジェクトを指す場合、上方変換が実行され、基底クラスのメンバーのみにアクセスされます。派生クラス ポインターが基本クラス オブジェクトを指す場合、下向きキャストが実行される (安全ではない) ため、注意して使用する必要があります。
FisheyeDetNet: 魚眼カメラに基づいた最初のターゲット検出アルゴリズム
Apr 26, 2024 am 11:37 AM
目標検出は自動運転システムにおいて比較的成熟した問題であり、その中でも歩行者検出は最も初期に導入されたアルゴリズムの 1 つです。ほとんどの論文では非常に包括的な研究が行われています。ただし、サラウンドビューに魚眼カメラを使用した距離認識については、あまり研究されていません。放射状の歪みが大きいため、標準のバウンディング ボックス表現を魚眼カメラに実装するのは困難です。上記の説明を軽減するために、拡張バウンディング ボックス、楕円、および一般的な多角形の設計を極/角度表現に探索し、これらの表現を分析するためのインスタンス セグメンテーション mIOU メトリックを定義します。提案された多角形モデルの FisheyeDetNet は、他のモデルよりも優れたパフォーマンスを示し、同時に自動運転用の Valeo 魚眼カメラ データセットで 49.5% の mAP を達成しました。
テスラのロボットは工場で働く、マスク氏：手の自由度は今年22に達する！
May 06, 2024 pm 04:13 PM
テスラのロボット「オプティマス」の最新映像が公開され、すでに工場内で稼働可能となっている。通常の速度では、バッテリー（テスラの4680バッテリー）を次のように分類します：公式は、20倍の速度でどのように見えるかも公開しました - 小さな「ワークステーション」上で、ピッキング、ピッキング、ピッキング：今回は、それがリリースされたハイライトの1つビデオの内容は、オプティマスが工場内でこの作業を完全に自律的に行い、プロセス全体を通じて人間の介入なしに完了するというものです。そして、オプティマスの観点から見ると、自動エラー修正に重点を置いて、曲がったバッテリーを拾い上げたり配置したりすることもできます。オプティマスのハンドについては、NVIDIA の科学者ジム ファン氏が高く評価しました。オプティマスのハンドは、世界の 5 本指ロボットの 1 つです。最も器用。その手は触覚だけではありません
Llama 70B を実行するシングル カードはデュアル カードより高速、Microsoft は FP6 を A100 オープンソースに強制導入
Apr 29, 2024 pm 04:55 PM
FP8 以下の浮動小数点数値化精度は、もはや H100 の「特許」ではありません。 Lao Huang は誰もが INT8/INT4 を使用できるようにしたいと考え、Microsoft DeepSpeed チームは NVIDIA からの公式サポートなしで A100 上で FP6 の実行を開始しました。テスト結果は、A100 での新しい方式 TC-FPx の FP6 量子化が INT4 に近いか、場合によってはそれよりも高速であり、後者よりも精度が高いことを示しています。これに加えて、エンドツーエンドの大規模モデルのサポートもあり、オープンソース化され、DeepSpeed などの深層学習推論フレームワークに統合されています。この結果は、大規模モデルの高速化にも即座に影響します。このフレームワークでは、シングル カードを使用して Llama を実行すると、スループットはデュアル カードのスループットの 2.65 倍になります。 1つ
Yolov10: 詳細な説明、展開、アプリケーションがすべて 1 か所にまとめられています。
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1. はじめに ここ数年、YOLO は、計算コストと検出パフォーマンスの効果的なバランスにより、リアルタイム物体検出の分野で主流のパラダイムとなっています。研究者たちは、YOLO のアーキテクチャ設計、最適化目標、データ拡張戦略などを調査し、大きな進歩を遂げました。同時に、後処理に非最大抑制 (NMS) に依存すると、YOLO のエンドツーエンドの展開が妨げられ、推論レイテンシに悪影響を及ぼします。 YOLO では、さまざまなコンポーネントの設計に包括的かつ徹底的な検査が欠けており、その結果、大幅な計算冗長性が生じ、モデルの機能が制限されます。効率は最適ではありませんが、パフォーマンス向上の可能性は比較的大きくなります。この作業の目標は、後処理とモデル アーキテクチャの両方から YOLO のパフォーマンス効率の境界をさらに改善することです。この目的を達成するために
Open-Sora の包括的なオープンソース アップグレード: 16 秒のビデオ生成と 720p 解像度をサポート
Apr 25, 2024 pm 02:55 PM
Open-Sora は、オープン ソース コミュニティで密かに更新され、最大 720p の解像度で最大 16 秒のビデオ生成をサポートし、テキストから画像へ、テキストからビデオへ、画像からビデオへの変換を処理できます。あらゆるアスペクト比のビデオ間の処理や、無限に長いビデオの生成ニーズにも対応します。試してみましょう。横画面のクリスマス雪景色を生成し、B サイトに投稿してから縦画面を生成し、Douyin を使用して 16 秒のビデオを生成します。これで、誰もが脚本に夢中になる生活を送ることができます。ガイダンス GitHub: https://github.com/hpcaitech/Open-Sora さらにすごいのは、Open-Sora は、最新のモデル アーキテクチャ、最新のモデルの重み、マルチタイム/解像度/長期を含め、依然としてすべてオープン ソースであるということです。
