Меня поражает как компании при этом умудряются монетизировать генерацию видео. Я у себя запустил генерацию по первому кадру и промпту через WAN2.1, результат поражает, но это 40 минут работы А100.
Так в этом и соль, что ваш объём данных небольшой, и Postgres полностью загрузит их в ОЗУ при разумной конфигурации. А хранить данные на диске вам в любом случае где-то надо.
Кстати под капотом в GiST индексе также используются R-Tree
Я про то и написал, что там это из коробки работает.
Полученный механизм весьма удобен, если вы, скажем, пользуетесь Continuous Integration. Когда какой‑то тест проваливается, из него вылетает исключение, попробуй разберись, откуда оно вылетело и почему так произошло.
Но ведь проще в CI тесты под GDB запустить, а ему передать команду печатать stacktrace в случае падения. Никаких грязных трюков.
Полное обучение было бы слишком накладно. Как раз на днях попробовал на картинках "реального мира", мне показалось, что SR изображения становятся немного "мультяшными". Или можно что-то без дообучения потюнить?
А она может и не решиться. Шумы измерений не позволят. можно решить ту же задачу с помощью МНК.
Да, я это и имел ввиду, систему уравнений составить с применением МНК.
Единственно, точек будет много и решать такую систему довольно затратно.
На 100K уравнений за разумное время (минуты) решается. А у вас очень сильно разреженная система будет, так что ещё быстрее.
Фильтр же позволяет делать корректировку прямо во время движения объекта.
Это его достоинство и он же недостаток. Когда мы решаем задачу как систему уравнений, то мы видим все измерения сразу, а фильтр только по очереди и в одну сторону. Поэтому, на мой взгляд, решая систему мы получим более точное решение.
Use of the C++ standard library and libc synchronization primitives in coroutines is forbidden.
Я правильно понимаю, что это распространяется на любой код, вызываемый в обработчиках? Например, есть библиотека чтения данных, у неё есть общий кэш, защищённый мьютексом, получается, я не могу её использовать? И так надо проводить анализ всех зависимостей? А если mutex не из std и libc, а из pthreads или openmp, то можно?
Применим ли данный фреймворк не только в рамках IO-bound программы, а при смешанной нагрузке? Что-то прочли, многопоточно посчитали, отправили результат далее.
Меня поражает как компании при этом умудряются монетизировать генерацию видео. Я у себя запустил генерацию по первому кадру и промпту через WAN2.1, результат поражает, но это 40 минут работы А100.
Этому хакеру попалась очень крутая солонка. Но в целом, печально как-то.
Так в этом и соль, что ваш объём данных небольшой, и Postgres полностью загрузит их в ОЗУ при разумной конфигурации. А хранить данные на диске вам в любом случае где-то надо.
Я про то и написал, что там это
из коробкиработает.Тут интересно сравнить с PostGIS. Он прекрасно будет хранить 3M полигонов и R-tree индекс по ним построит. Такое решение рассматривали?
Да у парня нормальная мастерская.
Скорее, в процессе использования внутренних ИИ инструментов продолжает наращиваться обучающая выборка.
Интересно, а удалённое отключение тоже добавят?
Но ведь проще в
CIтесты подGDBзапустить, а ему передать команду печататьstacktraceв случае падения. Никаких грязных трюков.Полное обучение было бы слишком накладно. Как раз на днях попробовал на картинках "реального мира", мне показалось, что SR изображения становятся немного "мультяшными". Или можно что-то без дообучения потюнить?
Возможно ли дообучение на своих данных?
Трубка с капилляром очень напоминает устройство гелий-неонового или аргонового лазера. Лазер будет в следующих постах?
Удивительно, это же те самые Barnes и Hut, которые занимались моделированием поведения галактик. Как, оказывается, недалеко от астрономии до ML.
Для нелинейного МНК есть хорошие реализации, например http://ceres-solver.org/, там производные можно автоматом посчитать.
Да, я это и имел ввиду, систему уравнений составить с применением МНК.
На 100K уравнений за разумное время (минуты) решается. А у вас очень сильно разреженная система будет, так что ещё быстрее.
Это его достоинство и он же недостаток. Когда мы решаем задачу как систему уравнений, то мы видим все измерения сразу, а фильтр только по очереди и в одну сторону. Поэтому, на мой взгляд, решая систему мы получим более точное решение.
А зачем фильтр Калмана? Можно же просто составить систему уравнений и решить её...
Какая-то странная арифметика. Сборка только в рабочее время идёт?
У вас интересное замечание там.
Я правильно понимаю, что это распространяется на любой код, вызываемый в обработчиках? Например, есть библиотека чтения данных, у неё есть общий кэш, защищённый мьютексом, получается, я не могу её использовать? И так надо проводить анализ всех зависимостей? А если mutex не из std и libc, а из pthreads или openmp, то можно?
Пытался найти тут пример под мой случай, там все, похоже, более простые.
Применим ли данный фреймворк не только в рамках IO-bound программы, а при смешанной нагрузке? Что-то прочли, многопоточно посчитали, отправили результат далее.
Память на линиях задержки