Raft缺点：高实时高对抗环境中，无法抵御恶意节点攻击，恶意节点可以RequestVoteRPC消息中包含的逻辑时间戳以获得更多选票，leader是恶意节点，它可以篡改客户端发送的日志项，导致其他正常节点接收到错误的日志。网络分裂影响共识效率hhRaft：新角色monitor，在领袖选举中失败的候选人将转换为监控器，不再参与下一次选举视器也有投票的权利，但它还有监视其他节点的额外能力。hhRaft引入数字签名验证，维护节点黑名单有f个节点，如果超过(n−f)/2的非拜占庭节点对日志条目达成一致，则f拜占庭节点不能影响决策。因此，需要满足hhRaft集群节点总数n≥5f+1，即6个节点的hhRa
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2106.13797.pdf代码地址：https://github.com/whai362/PVT一、研究背景最近关于视觉Transformer的研究正在汇聚于主干网络，该主干网络设计用于下游视觉任务，如图像分类、目标检测、实例和语义分割。例如，VisionTransformer（ViT）首先证明了纯Transformer可以实现图像分类最先进的性能。金字塔视觉Transformer（PVTv1）表明，在密集预测任务（如检测和分割任务）中，纯Transformer主干也可以超过CNN。之后，SwinTransformer、CoaT、LeVi
LEA:ImprovingSentenceSimilarityRobustnesstoTyposUsingLexicalAttentionBias论文阅读KDD2023原文地址Introduction文本噪声，如笔误(Typos),拼写错误(Misspelling)和缩写(abbreviations),会影响基于Transformer的模型.主要表现在两个方面:Transformer的架构中不使用字符信息.由噪声引起的词元分布偏移使得相同概念的词元更加难以关联.先前解决噪声问题的工作主要依赖于数据增强策略,主要通过在训练集中加入类似的typos和misspelling进行训练.数据增强确实使得
我正在尝试以前在this中描述的快速Exp(x)函数回答关于提高C#计算速度的SO问题:publicstaticdoubleExp(doublex){vartmp=(long)(1512775*x+1072632447);returnBitConverter.Int64BitsToDouble(tmp该表达式使用了一些IEEE浮点“技巧”，主要用于神经集中。该函数比常规Math.Exp(x)函数快大约5倍。不幸的是，相对于常规Math.Exp(x)函数，数值精度仅为-4%--+2%，理想情况下我希望精度至少在sub-百分比范围。我绘制了近似和常规Exp函数之间的商，从图中可以看出，相对
我正在尝试以前在this中描述的快速Exp(x)函数回答关于提高C#计算速度的SO问题:publicstaticdoubleExp(doublex){vartmp=(long)(1512775*x+1072632447);returnBitConverter.Int64BitsToDouble(tmp该表达式使用了一些IEEE浮点“技巧”，主要用于神经集中。该函数比常规Math.Exp(x)函数快大约5倍。不幸的是，相对于常规Math.Exp(x)函数，数值精度仅为-4%--+2%，理想情况下我希望精度至少在sub-百分比范围。我绘制了近似和常规Exp函数之间的商，从图中可以看出，相对
https://arxiv.org/pdf/2305.07804.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2305.07804.pdfOurfindingsindicatethatLLMseffectivelyrefineanddiversifyexistingquestion-answerpairs,resultinginimprovedperformanceofamuchsmallermodelondomain-specificQAdatasetsafterfine-tuning.ThisstudyhighlightsthechallengesofusingLLMsfordoma
背景我正在为诗人和作家开发一个社交网络应用程序，让他们可以分享自己的诗歌、收集反馈并与其他诗人交流。我几乎没有接受过数据库设计方面的正式培训，但我一直在阅读书籍、SO和在线数据库设计资源，试图在不过度设计的情况下确保性能和可伸缩性。数据库是MySQL，应用程序是用PHP编写的。我还不确定我们是使用ORM库还是在应用程序中从头开始编写SQL查询。除了Web应用程序之外，Solr搜索服务器和一些消息传递客户端可能会与数据库进行交互。当前需求我在下面汇总的架构代表了网站第一个版本的主要组件。最初，用户可以注册该站点并执行以下任何操作:创建和修改个人资料详细信息和帐户设置发布、标记和分类他们的
背景我正在为诗人和作家开发一个社交网络应用程序，让他们可以分享自己的诗歌、收集反馈并与其他诗人交流。我几乎没有接受过数据库设计方面的正式培训，但我一直在阅读书籍、SO和在线数据库设计资源，试图在不过度设计的情况下确保性能和可伸缩性。数据库是MySQL，应用程序是用PHP编写的。我还不确定我们是使用ORM库还是在应用程序中从头开始编写SQL查询。除了Web应用程序之外，Solr搜索服务器和一些消息传递客户端可能会与数据库进行交互。当前需求我在下面汇总的架构代表了网站第一个版本的主要组件。最初，用户可以注册该站点并执行以下任何操作:创建和修改个人资料详细信息和帐户设置发布、标记和分类他们的
在注意到我们的数据库已成为我们实时生产系统的主要瓶颈后，我决定构建一个简单的基准来查明问题的根源。基准测试:我计算了将InnoDB表中的同一行递增3000次所需的时间，其中行由其主键索引，并且正在更新的列不属于任何索引。我使用远程机器上运行的20个并发客户端执行这3000次更新，每个客户端都有自己独立的数据库连接。我有兴趣了解为什么我进行基准测试的不同存储引擎InnoDB、MyISAM和MEMORY具有它们所做的配置文件。我也希望了解为什么InnoDB相比之下表现如此糟糕。InnoDB(20个并发客户端):每次更新需要0.175秒。所有更新均在6.68秒后完成。MyISAM(20个并发
在注意到我们的数据库已成为我们实时生产系统的主要瓶颈后，我决定构建一个简单的基准来查明问题的根源。基准测试:我计算了将InnoDB表中的同一行递增3000次所需的时间，其中行由其主键索引，并且正在更新的列不属于任何索引。我使用远程机器上运行的20个并发客户端执行这3000次更新，每个客户端都有自己独立的数据库连接。我有兴趣了解为什么我进行基准测试的不同存储引擎InnoDB、MyISAM和MEMORY具有它们所做的配置文件。我也希望了解为什么InnoDB相比之下表现如此糟糕。InnoDB(20个并发客户端):每次更新需要0.175秒。所有更新均在6.68秒后完成。MyISAM(20个并发
