标签： soft

发布于

JavaScript 中的‘软实时’（Soft Real-time）挑战：如何在主线程波动中维持 60FPS 的音频合成？

技术讲座：JavaScript 中的软实时音频合成：如何在主线程波动中维持 60FPS 引言 在 Web 开发中，音频合成是一个常见的需求，尤其是在游戏、音乐播放器和实时音频应用中。为了提供流畅的用户体验，我们通常希望音频合成能够以每秒60帧（FPS）的速度运行。然而，JavaScript 运行在浏览器的主线程中，而主线程的执行可能会受到各种事件（如用户交互、浏览器渲染等）的干扰，导致性能波动。本文将深入探讨如何在 JavaScript 中实现软实时音频合成，即使在主线程波动的情况下也能维持60FPS。 软实时音频合成概述 什么是软实时？ 软实时（Soft Real-time）是一种实时性要求，它允许系统在特定条件下稍微延迟，但总体上仍然保持较高的响应速度。在音频合成中，软实时意味着音频播放可以偶尔出现轻微的延迟，但平均而言，音频流应该是平滑且连续的。 音频合成挑战 在 JavaScript 中进行音频合成面临以下挑战： 主线程波动：浏览器的主线程可能因为各种事件而变得繁忙，导致音频合成任务延迟。 浏览器渲染：浏览器在渲染页面时可能会暂停 JavaScript 执行，这会影响音频合成的 …

继续阅读“JavaScript 中的‘软实时’（Soft Real-time）挑战：如何在主线程波动中维持 60FPS 的音频合成？”

发布于

Doctrine/Eloquent的软删除（Soft Delete）实现：数据库设计与查询优化

Doctrine/Eloquent的软删除（Soft Delete）实现：数据库设计与查询优化 大家好，今天我们来深入探讨 Doctrine/Eloquent 框架下的软删除（Soft Delete）实现，包括数据库设计、代码实现、查询优化以及一些最佳实践。软删除是一种常见的数据管理策略，它允许我们在逻辑上删除数据，而不是物理删除，从而保留数据的历史信息和审计记录，避免误删导致的数据丢失，并支持数据恢复。 1. 软删除的概念与优势 软删除 (Soft Delete) 是一种数据删除方法，并非直接从数据库中物理删除记录，而是通过设置一个特定的标志位（通常是一个 deleted_at 字段）来标记该记录为已删除。 相比于硬删除 (Hard Delete)，软删除具有以下优势： 数据恢复: 软删除允许轻松恢复已删除的数据，只需将 deleted_at 字段设置为 NULL 即可。 审计跟踪: 软删除保留了数据的历史记录，方便审计和分析。 避免误删: 软删除避免了因误操作导致的数据永久丢失。 数据一致性: 软删除可以维护关联数据的一致性，例如，订单数据可以保留已删除的商品信息。 2. 数据库设 …

继续阅读“Doctrine/Eloquent的软删除（Soft Delete）实现：数据库设计与查询优化”

发布于

Logit Soft-Capping技术：在Gemma-2中限制Logit值幅度以稳定训练与提升推理效果

Logit Soft-Capping技术：在Gemma-2中限制Logit值幅度以稳定训练与提升推理效果 大家好，今天我将为大家深入讲解一项在Gemma-2模型中采用的关键技术——Logit Soft-Capping。这项技术旨在通过限制模型输出的Logit值的幅度，从而稳定训练过程并提升推理效果。我们将从Logit的概念入手，逐步深入到Soft-Capping的具体实现、原理分析以及实际代码示例。 1. Logit值：语言模型输出的基石 在深入探讨Logit Soft-Capping之前，我们首先需要理解什么是Logit值。在语言模型中，Logit值是模型在softmax层之前的原始输出，它们代表了模型对每个词汇成为下一个词的置信度。更具体地说，对于一个词汇表大小为V的语言模型，给定一个上下文，模型会输出一个长度为V的向量，向量中的每个元素就是一个Logit值，对应于词汇表中每个词汇的Logit值。 Logit值可以是正数、负数或零。它们经过Softmax函数的处理，最终转换为概率分布，表示模型预测每个词汇的概率。Softmax函数的公式如下： P(w_i) = exp(logit_ …

继续阅读“Logit Soft-Capping技术：在Gemma-2中限制Logit值幅度以稳定训练与提升推理效果”

发布于

Soft MoE：利用软路由（Soft Routing）机制解决专家路由离散不可导的问题

Soft MoE：利用软路由解决专家路由离散不可导问题 大家好，今天我们来探讨一个在深度学习领域日益重要的概念：混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）。MoE 是一种强大的模型架构，它通过组合多个“专家”网络来处理不同的输入，从而提高模型的容量和性能。然而，传统的 MoE 方法在专家路由机制上存在一个关键问题：离散性和不可导性。这使得模型的训练变得困难。今天，我们将深入研究一种解决这个问题的方法：软路由（Soft Routing）。 1. MoE 的基本概念与挑战 1.1 MoE 的核心思想 MoE 的核心思想是将一个大型的、单一的模型分解成多个更小的、更专业的“专家”模型。对于每一个输入，一个“门控网络”（Gating Network）会决定哪些专家应该处理这个输入，以及各个专家应该分配多少权重。 一个典型的 MoE 架构包含以下几个关键组件： 专家网络（Expert Networks）： 这些是独立的神经网络，每个网络都专注于处理特定类型的输入或执行特定的任务。 门控网络（Gating Network）： 这个网络负责根据输入来决定如何组合专家网络的输出。它 …

继续阅读“Soft MoE：利用软路由（Soft Routing）机制解决专家路由离散不可导的问题”