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What's new in PikiwiDB(Pika) v3.5.5

尊敬的社区朋友及 PikiwiDB(Pika) 用户们: 非常高兴地宣布 --- PikiwiDB(Pika)【下文简称 Pika】长期维护版本 v3.5的最新版本 --- v3.5.5 今天正式发布。在这个版本中,除了修复所有已知的主从复制 bug 外,通过引入 RTC 特性其性能又有了大幅度提升,且主从 failover 机制兼容了 Redis-Sentinel。 1 重大改进 1.1 RTC 模型 在 v3.5.5 版本中我们引入了 RTC 模型,旨在提高缓存的访问效率,具体修改流程如下所示: 上图左侧展示的是 Pika 服务请求的 IO 处理路径:请求依次经过网络线程、请求队列、工作线程,最终到达内存或硬盘引擎进行处理。这种设计的不足之处在于,请求在各个线程间传递会导致频繁的 CPU 上下文切换以及 CPU 高速缓存的 Cache Miss 问题,从而增加 CPU 资源的消耗。在高并发场景下,这种额外的 CPU 消耗尤为显著。 年初(2024年3 月)美团发布了 《美团大规模 KV 存储挑战与架构实践》一文,给出了一个名为 RTC(Run-to-Completion) 的技术方...

摩尔线程开源音频理解大模型 MooER

摩尔线程宣布开源音频理解大模型—MooER(摩耳)。公告称,MooER是业界首个基于国产全功能GPU进行训练和推理的大型开源语音模型,不仅支持中文和英文的语音识别,还具备中译英的语音翻译能力。 摩尔线程AI团队在该工作中开源了推理代码和5000小时数据训练的模型,并计划进一步开源训练代码和基于8万小时数据训练的模型。 MooER的模型结构包括Encoder、Adapter和Decoder(Large Language Model,LLM)三个部分。其中,由Encoder对输入的原始音频进行建模,提取特征并获取表征向量。Encoder的输出会送到Adapter进一步下采样,使得每120ms音频输出一组音频Embedding。音频Embedding和文本的Prompt Embedding拼接后,再送进LLM进行对应的下游任务,如语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)、语音翻译(Automatic Speech Translation,AST)等。 在模型训练阶段,融合了语音模态和文本模态的数据会按以下形式输入到LLM: 项目团队将MooER与多个开源的...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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