最近写了一个逻辑表达式引擎(everlogic),对于如何提高代码的可扩展性做了一些思考,在这里做个总结,希望对大家有所启发。 该引擎想要达到的目标是传入一组参数,判断参数是否满足一定的逻辑条件。如传入参数 A 和 B,判断A、B是否都大于100,且 A 大于 B,逻辑表达式如下 A > 100 and B > 100 and A > B 除支持简单的逻辑表达式,还支持多个表达式的聚合,如
论文题目: MoE-Mamba: Efficient Selective State Space Models with Mixture of Experts 论文链接: https://arxiv.org/abs/2401.04081 代码仓库: GitHub - llm-random/llm-random 作为大型语言模型(LLM)基础架构的后起之秀,状态空间模型(St
以下都是个人经验总结,水平所限,难免有误,欢迎指正。 1、引子 可扩展性的方案设计,这个题目有点大,程序员们一直在探究各种情况下更好的可扩展性方案,说到底是为了降低持续开发的成本,诸多开发语言、设计模式、系统架构,都在从各个方面对系统提高可扩展性提供更多方案。但泛泛而谈可扩展性的设计是没有意义的,不同的方案适用于不同的场景,本文试图对一些通用场景的可扩展性方案做一些分析。 2、实例 Jav