TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Source channel @MachineLearningResearch · Post #75 · Jun 3
Европейские эксперты выпустили белую книгу о текущем состоянии и перспективах квантового ML Это не просто новая технология, а потенциальная смена вычислительной парадигмы Страны/регионы, которые сейчас создадут правильную экосистему (таланты + инфраструктура + стандарты + применения), получат долгосрочное технологическое лидерство Стратегические выводы из отчета: 1. Мы на пороге технологической революции • Две вычислительные революции происходят одновременно - ML и квантовые вычисления, с разными уровнями зрелости • Их синергия создаст качественно новые возможности, недоступные каждой технологии по отдельности 2. Геополитическая гонка уже началась • ЕС зажат между доминированием США и растущей ролью Китая, особенно в ML • Патенты на применение ML в квантовых вычислениях уже активно регистрируются, в основном в США • Пример #DeepSeek показывает, что инновации и открытые модели могут кардинально изменить баланс сил 3. Критическое окно возможностей: 5-10 лет • Сейчас формируются стандарты и платформы, которые определят будущее • Лидерство в этих областях определяется научным превосходством и способностью создавать интегрированные программные платформы • Кто создаст экосистему первым, тот получит долгосрочное преимущество 4. Ключевые стратегические направления: То, что уже работает-ML для улучшения квантовых систем Это создает немедленную ценность и ускоряет развитие Среднесрочная перспектива (критично для лидерства): • Гибридные квантово-классические системы • Квантовые алгоритмы для конкретных промышленных задач Долгосрочная цель (определит будущее): • Полностью квантовые ML-системы • Принципиально новые вычислительные парадигмы 5. Стратегические рекомендации: - Инвестиции должны идти параллельно в: • Фундаментальные исследования • Прикладные разработки • Инфраструктуру (квантовые компьютеры + классические HPC) - Критически важно: • Создание открытых платформ и стандартов • Подготовка специалистов на стыке квантовых технологий и ML • Баланс между открытой наукой и коммерческой конкурентоспособностью - Энергетический аспект: Необходимо оценивать и оптимизировать энергопотребление как квантовых ML решений, так и классического ML для квантовых технологий Это может стать конкурентным преимуществом Риск для отстающих- зависимость в критических областях (медицина, безопасность, материалы, энергетика) на десятилетия вперед
Hashtags
Search: #debug
@haruka_fantasy_world · Post #349 · 02/06/2026, 04:21 AM
嗯, podman的kube兼容的实现也非常草台班子 起因是把k8s带HTTP livenessProbe的pod移植到podman上运行, 发现healthcheck始终失败, 翻源码发现这部分实现非常难评, 是进入容器调用curl localhost实现的, 并不是像kubelet那样从容器外部访问 也就是说, 如果容器是精简过或者做了安全加固, 没有自带curl来做http get, 那livenessProbe无论如何都不会成功 https://github.com/containers/podman/blob/be85287fcf4590961614ee37be65eeb315e5d9ff/pkg/specgen/generate/kube/kube.go#L689 #Debug
Hashtags
@haruka_fantasy_world · Post #322 · 12/11/2025, 07:24 PM
被CMSIS-DSP的FFT创飞 (其实是没仔细读文档 arm官方文档明确指出了 arm_rfft_fast_f32 会原地修改输入缓冲区, 然而咱用库之前没仔细读文档 Due to the use of complex transform internally, the source buffer is modified by the rfft. 看到函数参数有输入和输出指针, 然后就想当然认为函数内部一定不会覆盖输入缓冲区, 再加上输入循环缓冲用的是zero-copy, 调用FFT也是直接传入了缓冲区指针, 所以相当于算了一次FFT后直接污染了整个缓冲区 #Debug
Hashtags
@haruka_fantasy_world · Post #171 · 10/07/2024, 09:41 AM
TL;DR 容器内设置了错误的dns导致tailscale用了自带的dns解析control-plane的ip, 用一种奇怪的方式避开了防火墙的阻断 #Debug
Hashtags
@ningxueye · Post #33 · 03/19/2024, 09:40 AM
aiokafka是根据获取到的metadata内的hostname和port去连接集群的，而我部署服务的环境无法解析集群内的hostname…… 吃了不熟悉Kafka的亏。 #debug
Hashtags
@haruka_fantasy_world · Post #334 · 01/03/2026, 01:40 AM
RPI5的PMIC有欠压锁定, 如果使用劣质充电头的上升时间太长会阻止上电自启 https://forums.raspberrypi.com/viewtopic.php?p=2194232&hilit=Rise+time#p2194178 #Debug#分享
@haruka_fantasy_world · Post #272 · 07/21/2025, 03:43 PM
最近在研究SDN, 结果闹出了在内网ARP查询外网IP这种抽象事 bro先是实现了带Learning的Bridge, 然后手搓了ARP Proxy, 但是没判断IP范围, 代码认为世界是个巨大的交换机, 所有IP都在LAN, 都能用ARP查出来对应的MAC ( 然后手机疯狂发送TCP SYN, 网桥也在内网里疯狂用ARP查询外网IP 回应想必是没有的, 然后手机就认为上不了网摆了, 绷 #日常#Debug
@Ship_Overboard · Post #833 · 08/30/2023, 04:32 AM
#debug#洋屁 playing Valheim with friends started a Linux Dedicated Server w/ Azure Playfab Crossplay Support. can't connect server using IP and Playfab API always connecting > Unable to preload the following plugins: libparty.so checking libparty.so using > ldd libparty.so IT NEEDS libpulse-dev ??????? Why? Audio lib requested SRSLY? sudo apt install libpulse-dev all works...
@djangoproject · Post #323 · 04/29/2017, 08:15 AM
https://pypi.python.org/pypi/django-debug-toolbar A configurable set of panels that display various #debug information about the current #request/#response. The #Django_Debug_Toolbar is a configurable set of panels that display various debug information about the current request/response and when clicked, display more details about the panel’s content. Here’s a screenshot of the toolbar in action:
@testflightynoti · Post #38231 · 05/14/2026, 08:45 AM
#Crash#Buddy#Debug#crash#logs Join the Crash Buddy - Debug crash logs beta on ✈️#TestFlight 🔗 Link: https://testflight.apple.com/join/tp96uCpD Shared by Dimitri
@haruka_fantasy_world · Post #8 · 01/01/2024, 02:04 PM
这里是Tags ! #日常 #吐槽 #Debug #分享 #游戏 #奇思妙想 #达成成就 #打卡
@githubtrending · Post #15488 · 02/13/2026, 12:30 PM
#swift#analysis#analytics#cocoapods#crashlytics#debug#debugger#debugging#hacktoberfest#layout_debugger#leak_detection#log#logs_analysis#networking#performance_analysis#sandbox#swift#swift6#ui#uikit#view DebugSwift is a comprehensive toolkit that simplifies debugging for Swift iOS apps by providing real-time monitoring of network requests, performance metrics (CPU, memory, FPS), crash reports, and app resources like keychain and user defaults. It includes interface tools for visualizing layouts with grid overlays and touch indicators, plus memory leak detection and console logging. The main benefit is that you can quickly identify and fix issues during development without leaving your app—just shake your device to toggle the debug panel, making troubleshooting faster and more efficient. https://github.com/DebugSwift/DebugSwift