- JSON Canvas เป็นรูปแบบไฟล์เปิดที่ออกแบบมาสําหรับข้อมูลแคนวาสที่ไม่มีที่สิ้นสุดทําให้ผู้ใช้สามารถเห็นภาพและจัดเรียงข้อมูลเชิงพื้นที่เพื่อองค์กรที่ดีขึ้น
- ความสามารถในการอ่าน การทํางานร่วมกัน และความสามารถในการขยายสําหรับข้อมูลที่สร้างขึ ้นโดยใช้แอปพลิเคชันพื้นที่ทํางานที่ไม่มีที่สิ้นสุด โดยใช้ส่วนขยาย .canvas และสามารถรวมเข้ากับเครื่องมือและแอปพลิเคชันต่างๆ ได้อย่างอิสระ
- เดิมทีพัฒนาขึ้นสําหรับ Obsidian ไฟล์ JSON Canvas เช่น logo.svg และ readme.md เป็นโอเพ่นซอร์สภายใต้ใบอนุญาต MIT พร้อมลิงก์การนําทาง เช่น spec/1.0.md สําหรับรายละเอียดเพิ่มเติม
- Obsidian ได้เปิดตัว JSON Canvas ซึ่งเป็นรูปแบบไฟล์เปิดสําหรับข้อมูลแคนวาสที่ไม่มีที่สิ้นสุดโดยมีเป้าหมายเพื่อลดความซับซ้อนของการจัดวางเอกสารและวัตถุด้วยความสัมพันธ์ที่เรียบง่าย
- ผู้ใช้มีปฏิกิริยาที่หลากหลาย โดยบางคนแสดงความกังวลเกี่ยวกับการขาดการให้คําปรึกษาก่อนวางจําหน่าย ในขณะที่คนอื่นๆ ชื่นชมคว ามพยายามของ Obsidian ในการรวบรวมความคิดเห็นของชุมชน
- การสนทนาเน้นการเปรียบเทียบระหว่าง JSON Canvas และ Markdown โดยเน้นย้ําถึงความสําคัญของรูปแบบไฟล์เปิด การพกพาข้อมูล และการพัฒนาร่วมกันในแอปพลิเคชันพื้นที่ทํางาน
- ค่าคงที่ฮับเบิลซึ่งมีความสําคัญต่อการกําหนดอัตราการขยายตัวของเอกภพได้จุดประกายการถกเถียงจากการวัดที่ขัดแย้งกัน
- การตรวจสอบความถูกต้องของกล้องโทรทรรศน์อวกาศเจมส์ เวบบ์ เกี่ยวกับการวัดของกล้องโทรทรรศน์อวกาศฮับเบิลนําเสนอมุมมองใหม่เกี่ยวกับอัตราการขยายตัว
- การยืนยันนี้กระตุ้นให้เกิดการสอบถามเกี่ยวกับตัวแปรที่ซ่อนอยู่ซึ่งส่งผลต่ออัตราการขยายตัว ผลักดันให้นักวิทยาศาสตร์เจาะลึกการวิจัยด้วยข้อมูลที่แม่นยํายิ่งขึ้นจากกล้องโทรทรรศน์ทั้งสอง
- การอภิปรายสํารวจอัตราการขยายตัวของเอกภพและวิธีการทางประวัติศาสตร์ในการวัดระยะทางท้องฟ้าโดยอ้างอิงตัวเลขทางประวัติศาสตร์และแนวคิดทางจักรวาลวิทยา
- มีการถกเถียงกันถึงทฤษฎีต่างๆ เกี่ยวกับการขยายตัวของเอกภพ ปรากฏการณ์เรดชิฟต์ และอายุกาแล็กซี โดยเน้ นการสํารวจกฎฟิสิกส์และความซับซ้อนของเอกภพอย่างต่อเนื่อง
- ข้อจํากัดในแบบจําลองจักรวาลวิทยาในปัจจุบันและความสําคัญของการปรับแต่งจักรวาลวิทยาเพิ่มเติมก็ได้รับการแก้ไขเช่นกัน
- คุณลักษณะใหม่ใน Python / Cpython ช่วยให้สามารถปิดใช้งาน Global Interpreter Lock (GIL) ผ่านตัวแปรสภาพแวดล้อม PYTHON_GIL = 0 หรือตัวเลือก -X gil = 0
- คุณลักษณะนี้สามารถเข้าถึงได้ในบิลด์แบบเธรดอิสระและเกี่ยวข้องกับงานเพิ่มเติมเพื่อเปิดใช้งาน GIL อีกครั้งเมื่อมีการโหลดส่วนขยายที่เข้ากันไม่ได้
- มีการแนะนํากรณีทดสอบเพื่อยืนยันประสิทธิภาพของความสามารถใหม่น ี้
- การอภิปรายของ GitHub มุ่งเน้นไปที่การเพิ่มความเร็วของ Python โดยการถกเถียงกันถึงความเป็นไปได้ในการปิดใช้งาน Global Interpreter Lock (GIL)"
- การเปรียบเทียบถูกวาดระหว่าง Python, Java และ C++; มีการกล่าวถึงเครื่องมือที่หลากหลาย เช่น Mojo, Pytorch และ Taichi"
- การสนทนาเจาะลึกถึงความซับซ้อนของภาษา วิวัฒนาการ เส้นโค้งการเรียนรู้ การทํางานพร้อมกัน และทางเลือกอื่น เช่น Go, Rust และ C# โดยเน้นการแลกเปลี่ยนในด้านความเร็ว
- กวดวิชาสํารวจรูปแบบการแพร่กระจายสําหรับการสร้างแบบจําลองกําเนิดโดยเฉพาะการสุ่มตัวอย่างจากการแจกแจงหลายรูปแบบครอบคลุมทฤษฎีการใช้งานและรหัสการฝึกอบรม
- เน้นการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อทํานายทิศทางของสัญญาณรบกวนตารางสัญญาณรบกวนที่แตกต่างกันและเทคนิค denoising สําหรับการฉายภาพท่อร่วมข้อมูล
- บทความนี้แนะนําเครื่องเก็บตัวอย่างที่มีประสิทธิภาพโดยใช้การประมาณค่าการไล่ระดับสี กล่าวถึงเครื่องเก็บตัวอย่าง DDIM เพื่อปรับปรุงคุณภาพการสุ่มตัวอย่าง และให้รหัสการฝึกอบรมสําหรับแบบจําลองการแพร่กระจายของภาพ ซึ่งแสดงผลลัพธ์ที่มีแนวโน้มในชุดข้อมูล FashionMNIST
- ผู้เขียนบล็อกโพสต์และผู้สร้างไลบรารีการแพร่กระจายนําเสนอมุมมองทางทฤษฎีใหม่เกี่ยวกับแบบจําลองการแพร่กระจาย ซึ่งได้รับการยกย่องในด้านความชัดเจนโดยผู้ใช้ที่แนะนําให้ผู้อื่น
- การอภิปรายภายในโพสต์ครอบคลุมแนวคิดของแบบจําลองการแพร่กระจาย รวมถึงวิถี การใช้โค้ด สัญกรณ์ทางคณิตศาสตร์ เวลาฝึกสําหรับโมเดลของเล่น และความสัมพันธ์ระหว่างแบบจําลองการแพร่กระจายและพลวัตของ Langevin
- ผู้ใช้ยังแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการสร้างภาพข้อมูลการฝึกอบรมที่สําคัญที่จําเป็นและมีส่วนร่วมในการสนทนาเกี่ยวกับธรรมชาติของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงและสมการการบิดเบี้ยว