TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #335 · 29 мар.

В Linux стандартными средствами можно использовать часть оперативной памяти как диск. Для этого требуется указать тип монтирования tmpfs в команде mount mount -t tmpfs -o size=5G tmpfs /mnt/ram Теперь путь /mnt/ram можно использовать как обычный каталог. Для чего это может быть нужно? ▫️ Скорость работы с таким каталогом выше чем многие SSD и тем более HDD. ▫️ Если у вас очень быстрый SSD на NVMe M.2 то такой способ особо не прибавит вам скорости, но поможет сохранить ресурс SSD когда требуется обрабатывать очень много мелких файлов и оперативка позволяет выделить нужный объем. ▫️ Оперативка это энергозависимая память, поэтому выключении питания все файлы безвозвратно теряются. Такой "non persistent" каталог гарантирует удаление временных файлов. Я написал небольшой скрипт для условного теста и сравнения скорости копирования файлов между SSD и RAM. Вот мои результаты: Single File Size: 30.0Gb ssd > ssd: 0:00:12.850 / 2.3Gb/s sdd > ram: 0:00:06.453 / 4.6Gb/s ram > ram: 0:00:06.995 / 4.3Gb/s ram > sdd: 0:00:06.217 / 4.8Gb/s Dir size: 32.7Gb, File count: 11127 ssd > ssd: 0:00:15.063 / 2.2Gb/s sdd > ram: 0:00:08.486 / 3.9Gb/s ram > ram: 0:00:08.032 / 4.1Gb/s ram > sdd: 0:00:07.026 / 4.7Gb/s Скрипт для теста ↗️ На моём железе прирост скорости ~2x. Плюс экономия ресурса SSD. В Windows такой фишки по умолчанию нет, но обязательно найдутся аналогичные решения #linux#triks

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #watermarking

当前筛选 #watermarking清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #256 · 07.03.2024 г., 08:04

Mozilla Foundation Study Raises Concerns on Watermarking AI Content Hello everyone! In a study released by the Mozilla Foundation, the challenges of identifying synthetic content online have been brought to light. Titled "In Transparency We Trust? Evaluating Watermarking and Labeling AI-Generated Content," the study delves into the effectiveness of various methods, including watermarking and labeling, in differentiating between synthetic and authentic content. The study, which conducted a comprehensive assessment of seven methods, both machine-readable and human-facing, revealed alarming findings: none of the methods were rated as "good," indicating significant hurdles in accurately identifying synthetic content. Despite efforts to implement watermarking and labeling, the study underscores the persistent difficulties faced in combatting the proliferation of AI-generated content. #MozillaFoundation#AIContent#Watermarking