飞秒级紫外激光：开启超快光子学新纪元

科学家们展示了持续时间不足一万亿分之一秒的超快紫外-C激光脉冲，并能够使用超薄半导体传感器对其进行可靠检测。该技术甚至被用于通过自由空间发送信息，这预示着强大的新型通信系统的出现。 工作在紫外-C波段（100−280 nm）的光子技术在从超分辨显微镜到光通信等领域都扮演着重要角色。随着这些技术的进步，它们有望在科学和工程领域开辟新的路径。 他们的团队开发了一个既能产生又能检测极短紫外-C激光脉冲的新平台。该系统将一个超快紫外-C激光源与由原子级薄层（二维）半导体（2DSEM）制成的紫外-C探测器相结合。 高效的激光生成与未来扩展负责激光源工作的Tisch教授强调了效率的重要性：“我们利用了非线性光学晶体中的相位匹配二阶过程，实现了紫外-C激光的高效产生。 由于这些组件与光子集成电路中的单片集成兼容，它们还可能实现广泛的未来技术，包括在飞秒时间尺度上工作的宽带成像和超快光谱学。FINISHED

超快的 fastText

本文介绍了 fastText，一种用于文本分类的机器学习模型，以及它的原理、优缺点和应用场景。fastText 能够处理多标签分类任务，具有训练速度快、分类效果好的特点。与传统的 word2vec 相比，fastText 考虑了词之间的组成关系，能够更好地捕捉词的语义信息。fastText 的应用场景包括文本分类、情感分析、文本相似性等。

激光器的快轴慢轴

最近设计的几款芯片，都因为出光角过大被砍了，特别对于multiple Emitter的激光芯片。 Emitter就是有电流注入地方，也就是发光条。 在来看下激光器的快轴和慢轴的定义 激光芯片的出光快轴和慢轴是针对Far-field来说的，也就是激光器的远场。 快轴是垂直于激光芯片正表面的，慢轴是平行于芯片表面的。 一般快轴的发散角大于慢轴，如上图，大功率的激光芯片，快轴的发散角基本上是慢轴的3倍以上。 对于更多的Emitter芯片，Emitter也较区域中心，可能和封装有关吧。

AIComm：StreamSync让AI通信超快超稳

随着人工智能（AI）应用的复杂性和部署规模不断增长，AI模型、工具与服务之间的高效通信协议变得至关重要。AIComm协议是一种新提出的标准协议，其核心特性是StreamSync流式传输机制，旨在替代传统的REST结合WebSocket的通信方式。本文将深入探讨AIComm协议中StreamSync的技术细节，分析其相较于传统REST+WebSocket的显著优势，并通过实际测试和代码示例展示其在稳定性、性能和开发简便性方面的提升。此外，我们还将探讨其安全性设计和在现实场景中的应用。

可扩展超快OLAP引擎: Kylin

4、构建Cube：增量构建和全量构建 5、历史数据刷新、合并（Segment） 6、查询Cube，标准的SQL的select语句。

YOLO-Fastest：超超超快的开源ARM实时目标检测算法

大家好，我是dog-qiuqiu，这篇文章可能不会涉及太多技术算法上的讲解，可能先和大家探讨下关于这个算法的一些定位和应用场景的问题吧。

Kallisto：超快的转录本定量工具

• 超快分析速度：Kallisto的算法极大地缩短了分析时间，适用于大规模的RNA-seq实验。

Tomcat国内镜像下载地址【速度超快】

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超快！大数据分析引擎ClickHouse

6、多线程与分布式 如果说向量化执行是通过数据级并行方式提升了性能，那么多线程处理就是通过线程级并行方式实现了性能提升，相比底层硬件实现的向量化执行SIMD（单个指令处理多条数据），线程级并行方式由高层次的软件层面控制 六、ClickHouse的设计原则，如此之快的秘诀 1、着眼硬件，先想后做 2、算法在前，抽象在后 3、勇于尝鲜，不行就换 4、特定场景，特殊优化 5、持续测试，持续改进

ECCV 2020 ｜ 超快的车道线检测

很高兴和大家分享一下我们刚刚被 ECCV 2020 接收的新工作：一种超快速的车道线检测算法（Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection），能够达到SOTA 除了速度快之外，我们的方法还可以解决上文提到的另一个问题：局部感受野小导致的复杂车道线检测困难问题。由于我们的方法不是分割的全卷积形式，是一般的基于全连接层的分类，它所使用的特征是全局特征。 3 实验结果 我们在Tusimple和CULane上都进行了测试，都验证了我们的方法可以在超快速度下达到接近或超越SOTA方法的性能。 ?

新版Mamba体验超快的软件安装

在一文掌握Conda软件安装：虚拟环境、软件通道、加速solving、跨服务器迁移中详细介绍的conda的基本使用和遇到问题的解决方式，也提到了mamba作为一个替代工具，可以很好的加速conda的solving environemnt过程。但有时也会遇到一个很尴尬的问题想用mamba就得先装mamba， 之前通过conda install mamba -n base -c conda-forge有时也会卡在solving environemnt这一步。想用mamba解决solving environemnt，就得先解决安装mamba的solving environemnt。

Wi-Fi 6为啥那么快？

Wi-Fi 6（802.11ax）是当前最新的无线局域网标准，它带来了许多重要的改进和性能提升。本文将详细介绍Wi-Fi 6的速度和性能，以及与前一代标准相比的差异。 图片Wi-Fi 6的速度提升相比于前一代标准（Wi-Fi 5或802.11ac），Wi-Fi 6引入了一系列技术和优化，从而实现了更高的速度和吞吐量。 以下是Wi-Fi 6的速度提升方面的关键要点：图片1. 更高的峰值速度Wi-Fi 6支持更高的峰值速度，通过增加可用的频道带宽和改进的调制解调器技术来实现。 同时，要获得Wi-Fi 6的最佳速度和性能，需要配备支持Wi-Fi 6的路由器和终端设备。结论Wi-Fi 6作为当前最新的无线局域网标准，带来了显著的速度提升和性能改进。 在高密度环境、多设备连接和大规模数据传输等场景下，Wi-Fi 6的优势尤为突出。随着Wi-Fi 6技术的普及和设备的更新换代，人们将能够享受到更快、更可靠的无线网络连接。

Python实现6种排序算法，快排只有6行？

通过实现 6 种经典的排序算法，尽展 Python 的简而美~ 快速排序 归并排序 堆排序 插入排序 冒泡排序 选择排序 快速排序 def quick_sort(arr): if len(arr ]) right = quick_sort([i for i in arr[1:] if i > arr[0]]) return left + [arr[0]] + right 经典快排实现

美军研制超快、轻量级无人机

Agency，DARPA）于2月12日新公布了其快速轻量自主飞行器（FastLightweight Autonomy，FLA）项目的视频片段，并称项目取得了里程碑式的进展：一架轻量级无人机能够携带高分辨率相机、激光雷达 研发团队还在这次测试中展示了无人机能够在目标物周围自主进行导航和操作——尽管速度不是那么快。 换句话说，微型无人机不仅要飞得快，还必须表现出对自己“要去哪里”有最基本的理解。

超快仓储机器人工作运行实录

视频：http://mpvideo.qpic.cn/0b2e2aaamaaaieagahnhr5sfbugda3iaabqa.f10002.mp4?

windows nodejs 安装超快超简单的方式，不用配置环境变量

Wi-Fi 6凭什么那么快？

Wi-Fi 6技术的引入为无线网络带来了革命性的变化，本文将深入探讨Wi-Fi 6的性能和优势，解释它有多快。 2. Wi-Fi 6的速度 Wi-Fi 6在速度方面带来了显著的提升。 Wi-Fi 6的性能 Wi-Fi 6不仅提高了速度和容量，还显著改善了网络性能。 Wi-Fi 6与Wi-Fi 5的对比 为了更好地理解Wi-Fi 6的速度和性能，让我们将Wi-Fi 6与之前的Wi-Fi 5进行对比。 Wi-Fi 6的未来 随着无线网络技术的不断发展，Wi-Fi 6将在未来继续演进和完善。 一些可能的发展方向包括： 7.1 Wi-Fi 6E Wi-Fi 6E是对Wi-Fi 6的进一步扩展，它支持在6 GHz频段运行，相比Wi-Fi 6的2.4 GHz和5 GHz频段，拥有更多的频谱资源，能够提供更高的速度和容量

《快学 Go 语言》第 6 课 —— 字典

字典在数学上的词汇是映射，将一个集合中的所有元素关联到另一个集合中的部分或全部元素，并且只能是一一映射或者多对一映射。

Wi-Fi 6凭什么那么快？

Wi-Fi 6技术的引入为无线网络带来了革命性的变化，本文将深入探讨Wi-Fi 6的性能和优势，解释它有多快。图片2. Wi-Fi 6的速度Wi-Fi 6在速度方面带来了显著的提升。 Wi-Fi 6的性能Wi-Fi 6不仅提高了速度和容量，还显著改善了网络性能。 Wi-Fi 6与Wi-Fi 5的对比为了更好地理解Wi-Fi 6的速度和性能，让我们将Wi-Fi 6与之前的Wi-Fi 5进行对比。 Wi-Fi 6的未来随着无线网络技术的不断发展，Wi-Fi 6将在未来继续演进和完善。 一些可能的发展方向包括：7.1 Wi-Fi 6EWi-Fi 6E是对Wi-Fi 6的进一步扩展，它支持在6 GHz频段运行，相比Wi-Fi 6的2.4 GHz和5 GHz频段，拥有更多的频谱资源，能够提供更高的速度和容量

OverNet | 速度快&高性能&任意尺度超分

Abstract DCNN在超分领域取得了前所未有的成功，然而基于CNN的超分方法往往存在计算量过大的问题，同时大多模型仅能处理特定超分比例，进而导致泛化性能缺失，提升了内存占用需求(注：这里指的是模型部署过程中的模型大小 为解决上述局限性，作者提出了OverNet，一种轻量型CNN网络用于单模型任意尺度图像超分。 一般在超分中为避免信息损失，这个全局跳过连接不会添加ReLU激活。奇哉怪哉。 假设N为最大超分尺度，作者首先过尺度特征 ，它的分辨率尺度为 。 只能说：效果好且速度快的超分方案值得你拥有。更多实验结果与分析请查看原文。 image-20200809181635218 全文到此结束，对该文感兴趣的同学建议去查看原文。