TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #9 · 7 јан.

Иногда бывает ситуация когда dev-сервер по какой-либо причине не закрылся и висит в процессах, занимая порт. Это может быть из-за падения IDE или просто сам забыл погасить и закрыл терминал. Для таких случаев я набросал простую функцию с командой: kill_on_port() { port=$(lsof -t -i:$1) echo "KILL PROCESS:" $port sudo kill -9 $port } alias killonport="kill_on_port $@" Код поместить в ~/.bashrc и рестартнуть систему. Если во время старта dev-сервера получаете ошибку что порт уже занят, просто выполните команду, подставив свой порт. Bash kill_on_port 8000 Скорее всего бесполезно, если другой процесс назначен на перезапуск вашего dev-сервера в случае падения. Имя команды можете изменить на любое другое. #linux

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #generativea

当前筛选 #generativea清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8675 · 02.10.2025 г., 15:11

🔦Генерация изображений на свете, а не на GPU Исследователи из UCLA представили оптическую генеративную модель (Optical Generative Model). Она использует свет и линзы вместо вычислительных блоков - то есть картинки рождаются не на чипах, а в физике. 🔬 Как это работает: 1. Лёгкий цифровой энкодер превращает случайный шум в фазовый узор. 2. Этот узор загружается на оптический модулятор света. 3. Свет проходит через дифракционный декодер и прямо на сенсоре формируется изображение. ✔️ Авторами проведены реальные эксперименты: с помощью видимого света и SLM показаны результаты генерации: - Созданы цифры, лица, бабочки и даже картины в стиле Ван Гога. - Качество сравнимо с современными диффузионными моделями. - Есть две версии: мгновенная (один проход) и итеративная (несколько шагов, как у диффузии). ⚡ Чем интересен такой подход - Подход не требует никакой вычислительной нагрузки. - Супербыстрая генерация: физика света выполняет то, что GPU делает миллиардами операций. - Это открывает путь к энергоэффективному ИИ для edge-устройств: AR/VR, мобильные камеры, компактные сенсоры. ⚠️ Ограничения: - Сложно выравнивать оптические системы. - Ограничения по точности фазовых масок. - Зависимость от качества оборудования (шум, битовая глубина). Но даже с этими проблемами, это первый шаг к новому классу ИИ, где вычисления заменяются чистой оптикой. Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-025-09446-5 @ai_machinelearning_big_data #AI#OpticalComputing#Photonics#GenerativeA