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Turbo码应用
Turbo码的研究与应用现状 Turbo码提出两年之内就被首次硬件芯片实现，并一直受到理论研究者和实验科学家的重视。从1997年开始，Turbo码和相关主题的国际会议每隔三年举行一次。 第二次会议（2000年）的主要内容在分析和提高Turbo码的性能上，并且出现了关于Turbo码在衰落信道等非高斯信道上的研究。 也有不少的研究在为实现Turbo码的DSP解码而需要做的简化解码复杂度的问题。对于Turbo码在传送不同信源的研究也在逐步进行中。 有关“类Turbo”码技术，如低密度校验（LDPC）码技术又重新被提出。在Turbo码提出十年左右的时候，它已经发展的比较完善，并且进入应用服务领域。 （5）Turbo码与高阶调制技术的结合。 （6）Turbo编译码器的硬件实现。
99720发布于 2021-04-07 - 来自专栏数据库相关
GreatSQL turbo引擎尝鲜
（基于PerconaServer），在最新的8.0.32-27版本中引入了基于duckdb的turbo引擎。 实际测试了下，查询的性能是InnoDB版本的数倍，如下例子：-- 先安装turbo 引擎INSTALL PLUGIN turbo SONAME 'turbo.so';-- 会话级别开启SET turbo_enable =ON;SET turbo_cost_threshold=0;-- 也可以在SQL使用如下的注解启用turbo引擎[sbtest] > select /*+ SET_VAR(turbo_enable= = 1073741824 ; -- 改为1GBselect /*+ SET_VAR(turbo_enable=ON) SET_VAR(turbo_cost_threshold=0) */ 并不能适用于全部的SQL（例如sql中where条件有json列的turbo查询加速），更多的请参考官方文档。
40300编辑于 2025-04-09 - 来自专栏全栈程序员必看
信息论-Turbo码学习
百科结论：Turbo码采用反馈卷积码是为了获得更大的交织增益；Turbo码的性能主要取决于它的有效自由距离；Turbo码在低信噪比下具有近Shannon界纠错能力的原因；自由距离较低引起Turbo码在中信噪比下出现纠错平台现象等等 在短帧情况下的仿真结果表明短交织Turbo码在AWGN信道和Rayleigh衰落下仍然具有接近信道容量的纠错能力 提出背景：在加性白高斯噪声的环境下, 采用编码效率R=1/2、交织长度为 65536的Turbo ，则Turbo码的自由距离会增加，从而Turbo码在高斯信噪比情况下的“错误平层(errorfloor）”会降低。 交织器和分量码的结合可以确保Turbo码编码输出码字都具有较高的汉明重量。在Turbo编码器中交织器的作用是将信息序列中的比特顺序重置。 当交织器充分大时，Turbo码就具有近似于随机长码的特性。
2K20发布于 2021-04-07 - 来自专栏10km的专栏
mingw(gcc)编译libjpeg-turbo
最近的工作需要读写jpeg图像,网上找了半天，发现libjpeg-turbo是个不错的选择。 下载地址为: http://nchc.dl.sourceforge.net/project/libjpeg-turbo/1.4.2/libjpeg-turbo-1.4.2.tar.gz，下面讲述如何在Windows 下用gcc对libjpeg-turbo源进行编译。 源代码解压 将libjpeg-turbo-1.4.2.tar.gz解压到本地文件夹下 (D:\os.package\cpp\libjpeg\libjpeg-turbo-1.4.2) 2. 创建一个build目录 D:\os.package\cpp\libjpeg>mkdir libjpeg-turbo-1.4.2.prj D:\os.package\cpp\libjpeg>cd libjpeg-turbo
1.6K20编辑于 2022-05-07 - 来自专栏生信技能树
使用Edge turbo下载CNCB数据
该数据库有自主开发的下载软件Edge turbo客户端主要包含两部分：linux 命令行工具和 edgeturbo service。
4.8K20编辑于 2023-02-27 - 来自专栏一棹烟波
libJPEG-turbo库使用示例代码
libJPEG库是用于编码数据为JPEG格式或者解码JPEG格式图片的常用库，OpenCV读取图像底层实现就是利用libJPEG库，而libJPEG-turbo则效率更高。
3.5K80发布于 2018-01-12 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【Android 内存优化】libjpeg-turbo 函数库交叉编译 ( libjpeg-turbo 函数库下载 | libjpeg-turbo 编译文档 | 环境准备 | NASM 安装 )
一、 libjpeg-turbo 函数库下载与解压 在上一篇博客 【Android 内存优化】Android 原生 API 图片压缩原理 ( 哈夫曼编码开关 | 哈夫曼编码原理 | libjpeg-turbo 函数库 ) 对哈夫曼编码进行了介绍 , 如果需要在所有的 Android 手机上使用哈夫曼编码压缩图片, 那就需要使用 libjpeg-turbo 函数库 , 从 libjpeg-turbo/libjpeg-turbo tar.gz 拷贝到 Ubuntu 虚拟机中 , 在 /root/ 目录下创建 picture_compress 目录 , 将源码拷贝到该目录下 ; 解压源码 : 执行 tar xvf libjpeg-turbo -2.0.5.tar.gz 命令 , 解压 libjpeg-turbo 函数库源码 ; $ tar xvf libjpeg-turbo-2.0.5.tar.gz 二、 libjpeg-turbo 编译文档 # ls libjpeg-turbo-2.0.5 libjpeg-turbo-2.0.5.tar.gz nasm-2.15 nasm-2.15.tar.gz root@octopus:~/picture_compress
2.7K20编辑于 2023-03-27 - 来自专栏醉梦轩
编译Android版本的libjpeg-turbo
0x00 前言 libjpeg-turbo是一个JPEG编解码库，支持x86, x86-64, ARM等系统下的指令加速，其性能号称是libjpeg的2-6倍。 官网地址是：https://libjpeg-turbo.org/。github地址是：https://github.com/libjpeg-turbo/libjpeg-turbo。 官网的源码包下载地址为：https://sourceforge.net/projects/libjpeg-turbo/files/。我下的是1.5.3版本源码包。 具体内容如下：https://github.com/drunkdream/Android-libjpeg-turbo/blob/master/libjpeg-turbo-1.5.3/BUILDING.md 为方便编译，我提供了可以直接编译的脚本: https://github.com/drunkdream/Android-libjpeg-turbo/blob/master/build.sh。
2.7K20发布于 2018-07-06 - 来自专栏AIGC 先锋科技
CycleGAN-Turbo 与 pix2pix-Turbo | 通过对抗性学习实现高效图像转换与生成 !
作者的核心思想是通过对抗性学习目标，高效地适应一个新的领域和任务，例如通过预训练的文本条件一步扩散模型，如SD-Turbo [54]。 此外，由于SD-Turbo模型的多次阶段 Pipeline （编码器-UNet-解码器）不完全重建，输入图像中的许多视觉细节在图像到图像的翻译过程中丢失。 作者将作者方法的配对版本称为pix2pix-Turbo。 最后，作者通过比较表4和图7中的配置D与作者的最终方法CycleGAN-Turbo，可以看出跳跃连接的效果。 \tag{5} 作者训练了作者的配对方法pix2pix-Turbo用于两个任务：Edge2Image和Sketch2Image。
1.9K10编辑于 2024-07-08 - 来自专栏开源心路
GPT-3.5 Turbo半价升级、GPT-4 Turbo代码生成更牛！OpenAI还有多少惊喜等着我们？
首先，备受关注的GPT-3.5 Turbo模型迎来重大升级，输入价格直降一半，输出价格也打了七五折。同时，模型还修复了多个BUG，回应更准确，老用户们两周后就能自动升级，简直不要太爽！ 紧接着，GPT-4 Turbo预览模型也闪亮登场，生成代码更给力，模型“偷懒”的情况大大减少。而且，带有视觉功能的GPT-4 Turbo也将在未来几个月内与大家见面，期待值拉满！
34200编辑于 2024-05-24 - 来自专栏进击的多媒体开发
图像库 libjpeg-turbo 编译与实践
今天的主题就是 libjpeg-turbo 。 它的官网地址如下： https://libjpeg-turbo.org/ 它的 github 地址如下： https://github.com/libjpeg-turbo/libjpeg-turbo 编译 以上两种方式都可以实现 libjpeg-turbo 的编译，看个人喜好了。 而 libjpeg-turbo 的压缩速度会比 Android 原生的速度更快了。 libjpeg-turbo 的使用逻辑和 libpng 有点类似，首先都是要设置一个错误返回点，并且有一个结构体来存储信息。
3.8K20发布于 2019-07-24 - 来自专栏10km的专栏
libjpeg-turbo 命令行编译脚本(MinGWMSVClinux)
https://blog.csdn.net/10km/article/details/80095817 libjpeg-turbo用CMAKE命令行编译还是很方便的 编译libjpeg-turbo DCMAKE_C_FLAGS=-m64 \ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=%安装路径% \ .. # 编译并安装到指定的路径 make install -j8 编译libjpeg-turbo )，该脚本自动判断当前gcc编译器的能力编译32/64位版本,执行脚本时如果带 DEBUG参数则编译DEBUG版，如：build_jpeg_turbo_gcc DEBUG，否则默认编译RELEASE版： @rem 根据%%1参数 编译DEBUG|RELEASE版本,默认RELEASE @echo off echo build jpeg-turbo by MinGW rem 判断是否安装了MinGW编译器 Linux linux下编译libjpeg-turbo的脚本： https://gitee.com/l0km/jpegwrapper/blob/master/dependencies/build_jpeg_turbo.sh
2K20发布于 2019-05-25 CFS Turbo 大模型训练存储性能优化实践
全条带多MDS架构（上一代CFS Turbo）： 目录开销大，无法支持海量目录；目录性能较差，且 无法动态横向扩容。 第二章：构建新一代元数据引擎与智能预读机制 针对大模型训练场景，CFS Turbo 采用了 新一代自适应条带化目录 技术与 智能预读策略 相结合的技术路径。 2.1 新一代元数据引擎 (Meta Turbo) 通过系统级的架构优化，支持 千万级 目录级别的并发处理，解决了传统架构中目录开销大和无法动态扩容的问题。 第三章：量化性能提升与业务指标 基于上述技术优化，CFS Turbo 在海量小文件和高并发场景下的核心业务指标显著提升： 关键指标 优化前表现 优化后表现 性能提升倍数 Readdir 性能 - - 提升 第五章：基于自研架构的技术确定性 选择腾讯CFS Turbo的核心逻辑在于其针对AI训练场景的底层架构重构能力： 彻底解决扩展性问题： 新一代自适应条带化目录技术，突破了传统MDS架构的 单点瓶颈 和
15110编辑于 2026-05-30- 来自专栏技术成长
SDXL Turbo实时文本到图像生成模型
SDXL Turbo在11 月 28 日发布，一种新的文本到图像模式。 值得注意的是，SDXL Turbo 尚未用于商业用途。 通过整合 ADD，SDXL Turbo 获得了与 GAN（生成对抗网络）共有的许多优势，例如单步图像输出，同时避免了其他蒸馏方法中常见的伪影或模糊。 在这些盲测中，SDXL Turbo 能够以一步击败 LCM-XL 的 4 步配置，并且仅用 4 步击败 SDXL 的 50 步配置。 通过这些结果，我们可以看到 SDXL Turbo 的性能优于最先进的多步模型，其计算要求显着降低，而无需牺牲图像质量。此外，SDXL Turbo 还显着提高了推理速度。
63921编辑于 2023-12-01 - 来自专栏API百科
ChatGPT3.5-Turbo：真正的人工智能
上周四，OpenAI宣布了GPT API的开放，其中包括更加便宜10倍的GPT3.5-Turbo版本，这无疑会加快人工智能应用的步伐。 GPT3.5-Turbo 是与 ChatGPT 产品中相同的模型，对于许多非聊天应用来说，它也是GPT3.5最优秀的模型之一。 值得注意的是，GPT3.5-Turbo与其他NLP模型相比，具备更高的效率和更快的处理速度。这使得它在实际应用场景中更为实用。 例如，在自然语言生成、文本摘要、机器翻译等任务中，GPT3.5-Turbo 表现出了非常出色的能力。 GPT3.5-Turbo这么强，赶紧去体验一下吧！ 使用指南 1.登录注册 APISpace，进入 ChatGPT3.5-Turbo 详情页，点击【免费试用】按钮，即可获得免费次数。
6.1K80编辑于 2023-03-06 - 来自专栏剑指工控
重磅消息｜OpenAI发布GPT-4 Turbo模型
2023年11月6日，人工智能行业龙头OpenAI发布了GPT-4 Turbo模型。 简单来说，相较于大家都很熟悉的GPT-4，GPT-4 Turbo的进步主要体现在6个方面： 1、AI能够理解更长的上下文对话长度（context length）。 而GPT-4 Turbo支持最高12.8万个token，相当于一本标准大小的300页纸质书所包含的文本量； 2、给予开发者更多的控制权。 在市场极为关注的定价方面，作为行业领先的大模型，GPT-4 Turbo的价格要远低于GPT-4。其中输入Token的价格只有三分之一，而输出Token的价格只有一半。 与此同时，GPT-3 Turbo 16K模型的价格也有所下调。
87110编辑于 2023-11-08 - 来自专栏kali blog
GLM5-Turbo！全球首个龙虾模型来了
而它能稳定、流畅完成各类复杂龙虾任务的核心，就是搭载了全球首个龙虾专属大模型 GLM5-Turbo。 安装 官网下载安装包，便可以一键运行。 接下来，让我们一起体验 GLM5-Turbo 到底强不强。 飞书等IM一键接入 为了方便与我的 AI 沟通，我们需要配置飞书。 而这来源于GLM5-Turbo 超强的「复杂指令拆解与多步骤执行能力」。 日常办公 作为合格的牛马，GLM5-Turbo支持下的龙虾。可以随时帮我们完成日常办公。 开发编程 GLM5-Turbo模型的接入，让普通用户也能成为编程大师。 日常电脑维护 日常工作中，我们可能会遇到各种电脑疑难杂症。GLM5-Turbo轻松为你解决！ 总结 作为全球首个龙虾专属大模型， GLM5-Turbo 在实测中表现很亮眼。
66910编辑于 2026-04-01 GPT-4 Turbo五大关键升级解析
其中最引人注目的两项发布包括：即将推出的聊天机器人创建工具GPTs（生成式预训练转换器的缩写），以及名为GPT-4 Turbo的新版ChatGPT模型。 GPT-4 Turbo作为某机构的最新模型，具备以下五大关键升级：知识库更新：该模型能够从更新的信息数据库中获取知识，确保提供的内容更具时效性指令遵循能力增强：新模型在理解和执行复杂指令方面表现更为精准扩展的上下文长度
20910编辑于 2025-10-22- 来自专栏机器之心
用过GPT-4 Turbo以后，我们再也回不去了
OpenAI 在本周一的首个开发者日上推出了 GPT-4 Turbo，新的大模型更聪明，文本处理上限更高，价格也更便宜，应用商店也开了起来。现在，用户还可以根据需求构建自己的 GPT。 GPT4 Turbo 的价格约是 GPT4 的 1/3。 发布会一开完，人们蜂拥而入开始尝试。GPT4 Turbo 的体验果然不同凡响。 GPT-4 Turbo 具有创纪录的准确率，在 PyLLM 基准上，GPT-4 Turbo 的准确率是 87%，而 GPT-4 的准确率是 52%，这是在速度几乎快了四倍多的情况下（每秒 48 token 这必须要看实践，在 OpenAI 的博客中，其实说法是这样的：在某些格式的输出下，GPT-4 Turbo 会比 GPT-4 结果更好。那么总体情况会如何？ 此外还有人使用 GPT-4 Turbo 简单和其他模型对比了一下美国高考 SAT 的成绩： 同样，看起来聪明的程度并没有拉开代差，甚至还有点退步。不过必须要指出的是，实验的样本数量很小。
1.3K50编辑于 2023-11-08 - 来自专栏python教程
GPT-4 Turbo 和 GPT-4 的区别
GPT-4 和 GPT-4 Turbo 是目前市场上最先进的语言模型之一。本文将详细探讨 GPT-4 和 GPT-4 Turbo 之间的区别，以帮助用户更好地理解和选择适合自己的模型。 GPT-4 Turbo GPT-4 Turbo 是在 GPT-4 基础上的优化版本。它旨在提供更高的效率和更低的运行成本，同时保持与 GPT-4 相当的性能。 GPT-4 Turbo 主要针对商业应用进行了优化，使其在响应速度和资源消耗方面表现更加出色。GPT-4 Turbo还具有扩大的128K上下文窗口，这意味着它可以更长的文本提示。 GPT-4 Turbo 在保持与 GPT-4 相当的文本生成和理解能力的同时，针对性能进行了优化。GPT-4 Turbo 通过优化算法和架构设计，显著降低了计算资源的消耗，提高了运行效率。 GPT-4 Turbo 的设计目标之一是降低运行成本。通过优化计算资源的使用，GPT-4 Turbo 提供了一个更加经济高效的解决方案，适合需要大规模部署的企业应用。
72510编辑于 2024-06-06
腾讯云开发者
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