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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。
95620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。
33500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。
1.9K20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
1.5K20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。
4.7K20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。
3.4K80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
2.5K20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。
1.8K10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！
28400编辑于 2024-05-24 - 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 - 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。
3.7K20发布于 2019-07-24 - 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。
57021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。
6K80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。
79810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。
65310编辑于 2024-06-06 - 来自专栏IT杂谈学习
OpenAI GPT-4 Turbo发布：开创AI新时代
GPT-4 Turbo的突破 GPT-4 Turbo的发布带来了多项升级，彰显了AI技术的新纪元。 这意味着GPT-4 Turbo可以处理文本、图像、甚至音频等多种输入形式，使其更加全面和灵活。 1.3API价格下调： 最引人注目的是GPT-4 Turbo的API价格大幅下调。 GPT-4 Turbo的技术升级 GPT-4 Turbo的技术升级是其引人注目的一部分，包括： 3.1 训练数据规模的扩大: 模型的训练数据规模进一步扩大，使其在理解和生成文本时更为精准。 GPT-4 Turbo对商业模式的影响 GPT-4 Turbo的API价格下调和GPT Store的利润分享模式对商业模式带来了实质性的影响： 4.1 价格下调推动创新: API价格的下调为开发者和企业带来了实质性的经济利益 对未来的展望 随着GPT-4 Turbo和GPT Store的推出，人工智能技术将迎来更广泛、更灵活的应用。
47510编辑于 2024-01-22 - 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。
46210编辑于 2026-04-01 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
华为推CPU Turbo，荣耀Note10突破3000档
继 GPU Turbo 之后，华为又借着大屏手机荣耀 Note10，推出了一项很“吓人”的技术—— CPU Turbo。 ? 在介绍 CPU Turbo 之前，我们先来看看这款大屏手机的基本配置： 麒麟 970 处理器； 6.95 英寸 2220×1080p AMOLED 屏幕（18.5 : 9），屏幕像素密度（ppi）为 355 不过， 这部大屏手机的真正看点其实在以下 3 个方面： 首先就是荣耀 Note10 为游戏用户量身定制的 CPU Turbo 功能，CPU 的主要任务是 3D 建模和配合 NPU 进行 AI 人工智能处理 为此，Note10 在机身右侧配备一个专门的 Turbo 键。 ? 游戏时点击 Turbo 键，后台就会清理冗余进程，让 CPU 满血运行。当然，Note 10 也支持 GPU Turbo。 ?
49210发布于 2018-08-17 - 来自专栏程序员互动联盟
有多少大学还在用Turbo C做编译器
也有人私下问的说想学C语言编程Turbo C该从哪里下载 记得笔者在上大学的时候，上机写代码用的大脑袋的显示屏，Turbo C作为C语言的编辑器，时间都过去十几年了，还有兄弟用Turbo C编程，如果是想玩命令行的可以去搞个 为啥还是有大量的学校在用Turbo C？ 看看吃瓜兄弟们的回答 老师主要负责理论的传授，至于实验设备都是次要的 有很多教材都是Turbo C版本的，不用Turbo C咋上机试验 稍微先机一些的用VC6，老点的Turbo C 课本都能一直用谭浩强版本的 到底该不该用Turbo C作为编程入门工具？ 现在看到Turbo C更多是满满的回忆，想起有的同学为了打印一个倒三角，直接罗列了倒三角形状的星号，还有大脑壳的显示器，虽然辐射大点，但是回忆还是美好的。
1.8K120发布于 2018-03-12
腾讯云开发者
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