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一口气看完45个寄存器,CPU核心技术大揭秘

序言 前段时间,我连续写了十来篇CPU底层系列技术故事文章,有不少读者私信我让我写一下CPU的寄存器。 寄存器这个太多太复杂,不适合写故事,拖了很久,总算是写完了,这篇文章就来详细聊聊x86/x64架构的CPU中那些纷繁复杂的寄存器们。 长文预警,时速较快,请系好安全带~起飞~ 自1946年冯·诺伊曼领导下诞生的世界上第一台通用电子计算机ENIAC至今,计算机技术已经发展了七十多载。 从当初专用于数学计算的庞然大物,到后来大型机服务器时代,从个人微机技术蓬勃发展,到互联网浪潮席卷全球,再到移动互联网、云计算日新月异的当下,计算机变的形态各异,无处不在。 这七十多年中,出现了数不清的编程语言,通过这些编程语言,又开发了无数的应用程序。 可无论什么样的应用程序,什么样的编程语言,最终的程序逻辑都是要交付给CPU去执行实现的(当然这里有些不严谨,除了CPU,还有协处理器、GPU等等)。所以了解和学习CPU的原理都是对计算机基础知识的夯实大有裨益。 在七十多年的漫长历程中,也涌现了不少架构的CPU。 MIPS PowerPC x86/x64 IA64 ARM ······ 这篇文章就以市场应用...

神经机器翻译中的曝光偏差,幻觉翻译与跨域稳定性

⬆⬆⬆ 点击蓝字 关注我们 AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入! 摘要:神经机器翻译中的标准训练策略存在曝光偏差问题。即使已有研究提出缓解曝光偏差方法,但是曝光偏差造成的实际影响仍然存在争议。 本文,我们将曝光偏差与神经机器翻译中另一个广泛讨论的问题,即跨域下产生幻觉翻译联系起来。通过三个数据集多个测试域的实验,我们证实曝光偏差是导致幻觉翻译的原因之一。使用最小风险训练模型,避免暴露偏差,即可减轻幻觉翻译。我们的分析实验解释了为什么曝光偏差在跨域的场景下会造成更严重的问题,并且证实了曝光偏差与束搜索矛盾问题(即增加搜索束宽性能恶化)之间的联系。 本文的实验发现为减少暴露偏差的相关方法提供了一个新的佐证:即使它们不能提高域内测试集的性能,它们仍旧可以提高模型的跨域稳定性。 王朝君,爱丁堡大学,爱丁堡大学信息学院科研助理,导师为Alexandra Birch。主要研究方向神经机器翻译,已在相关领域的国际顶级会议ACL发表论文。 一、幻觉翻译和曝光偏差的概念 本次分享的内容主要是一篇分析文章,这篇文章主要联系了目前领域中的几个理论问题和实际问题,比如:曝光偏差(Exposure Bia...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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