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西尔维斯特-盖莱定理指出,对于欧几里得平面内任意一组有限且不共线的点,必然存在一条“普通直线”——即恰好穿过其中两个点的直线。
数学家勒罗伊·米尔顿·凯利通过反证法给出了一个优雅的证明。他考虑了所有由一个点 $P$ 和一条连线 $\ell$(至少包含两个点的直线)组成的点线对,并找出了其中垂直距离最小的一对。
凯利指出,如果这条直线 $\ell$ 包含两个以上的点,通过几何作图,可以构造出一个距离更小的点线对。他利用点到直线的投影以及相似三角形的性质,证明了必然存在距离更近的一对,这与最初关于最小距离的假设相矛盾。因此,直线 $\ell$ 必须恰好包含两个点,从而证明了该定理。
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宾夕法尼亚大学亨利·丹尼尔(Henry Daniell)领导的研究团队开发出一种生物工程口香糖,可作为对抗头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)的新型工具。该研究已发表在《科学报告》(Scientific Reports)上,表明这种口香糖能有效针对与癌症进展相关的特定微生物。 该口香糖利用了含有 FRIL 的扁豆提取物。FRIL 是一种抗病毒蛋白,可将患者唾液和口腔冲洗样本中的 HPV 水平降低多达 93%。此外,研究人员还在口香糖中加入了蛋白质聚精(protegrin),这是一种抗菌肽,能在保护口腔有益菌群的同时,成功消除有害细菌,特别是牙龈卟啉单胞菌(Porphyromonas gingivalis)和具核梭杆菌(Fusobacterium nucleatum)。 与可能破坏口腔健康环境并诱发继发感染的传统放射疗法不同,这种靶向方法为管理癌症相关病原体提供了一种有前景的非侵入性手段。研究团队设想将这种口香糖作为一种经济且易获取的辅助疗法,以支持当前的癌症治疗,或作为预防感染和传播的预防性措施。目前,团队正着手准备临床试验,以进一步验证这些研究结果。
今天,我们迎来第 47 个加入 Have I Been Pwned 免费政府服务项目的政府:尼泊尔。其国家网络安全中心(NCSC)现已能够监测尼泊尔政府域名在 HIBP 中的数据情况。这使 NCSC 有能力识别政府邮箱地址的泄露情况,并在这些账户出现在新的数据泄露事件时迅速做出响应。 这正是 HIBP 政府服务的初衷:通过提供政府域空间内受损凭据和泄露账户的可见性,帮助国家级网络安全团队加强威胁监测和事件响应能力。 尼泊尔加入了一个不断壮大的政府与国家网络安全团队列表,他们正在利用 HIBP 来更好地了解自身的风险敞口,保护政府部门和公共资源,并在攻击者利用这些漏洞之前降低受损凭据带来的风险。
《宝可梦 绿宝石》已成功移植,可在 6 美元的 WeAct Studio Core2350B 微控制器(RP2350B)上原生运行。与模拟器不同,本项目通过将 *pokeemerald* 反编译代码重新编译至 ARM Cortex-M33 架构,实现了 60 FPS 的稳定帧率。 该系统充分利用了 RP2350 的两个核心:核心 0 处理游戏逻辑,核心 1 运行基于软件的 PPU 光栅化器。图形通过芯片的 HSTX 外设经由 HDMI 输出,该外设可独立处理显示扫描,从而确保画面无撕裂。游戏直接从 16MB 的 QSPI 闪存中运行,存档数据可在重启后保留。 虽然游戏可以从头到尾完整游玩,但仍有一些功能受限: * **音频:** 音乐引擎功能正常,但部分乐器类目前尚未实现。 * **连接性:** 通信线和无线适配器功能(交换/对战)尚未实现。 * **实时时钟(RTC):** 不支持实时时钟,影响浆果生长等基于时间的游戏事件。 本项目基于 *pokeemerald-wasm* 移植版开发,通过针对基于浏览器的参考版本进行自动化测试,保持了字节级的 PPU 精度。这是一项针对硬件进行深度优化的工程壮举,证明了现代低成本微控制器完全有能力原生运行复杂的经典游戏。
这篇文章以 **vLLM** 为核心案例,对现代高吞吐量大模型(LLM)推理系统进行了全面综述。文章采用倒金字塔结构,从基础引擎组件出发,逐步扩展至分布式生产环境。
**涵盖的关键概念包括:**
* **引擎核心:** vLLM 的基础,通过连续批处理(Continuous Batching)和 **PagedAttention** 技术优化 KV 缓存内存管理,从而提升吞吐量。
* **高级功能:** 包括 **分块预填充(Chunked Prefill)**(用于处理长上下文)、**前缀缓存(Prefix Caching)**(复用已计算的 KV 块)、**引导解码(Guided Decoding)**(利用语法约束)以及 **投机解码(Speculative Decoding)**(使用小模型加速生成)。
* **扩展性:** 探讨 **MultiProcExecutor** 如何在多个 GPU 上实现张量并行和流水线并行,以及数据并行(DP)如何支持分布式多节点推理。
* **服务架构:** 分析通过 ZMQ 和 DP 协调器连接 API 服务器与引擎后端的异步负载均衡架构。
* **性能指标:** 探讨首字延迟(TTFT)和每输出 Token 延迟(TPOT)等指标定义的延迟与吞吐量权衡,以及如何利用屋顶线模型(Roofline Modeling)优化系统。
本系列文章提供了一份技术路线图,旨在解析最先进的推理引擎如何将复杂的硬件资源转化为简单、可扩展的 Web API。
作者指出了分布式系统中一个常见的架构陷阱,即“统一一致性”(Uniform Consistency)——即默认对整个系统应用单一一致性模型的错误做法。他们在构建集群消息代理时的亲身经历,因系统试图将整个集群的状态复制到每一个节点上,最终导致了内存溢出(OOM)危机。 团队意识到,错误的并非算法本身,而是他们最初提出的问题:“集群应该使用哪种一致性模型?”相反,正确的方法是“面向状态的一致性”(State-Oriented Consistency):即评估每一项状态,以确定其具体需求。 通过对状态进行分类——例如区分实时连接的所有权(需要协调者)和持久化消息存储(需要高持久性)——团队能够为每一类状态匹配满足其特定需求的最弱、最高效的机制。这种从全局一致性到特定状态保障的转变,简化了架构,降低了内存开销,并确保了每个组件仅执行其角色所必需的工作。核心启示在于:分布式系统架构应由各项状态固有的语义驱动,而非由“一刀切”的一致性要求所决定。
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