【Azure Developer】一个复制Redis Key到另一个Redis服务的工具(redis_copy_net8)

介绍一个简单的工具,用于将Redis数据从一个redis端点复制到另一个redis端点,基于原始存储库转换为.NET 8:https://github.com/LuBu0505/redis-copy-net8

CvT:微软提出结合CNN的ViT架构 | 2021 arxiv

CvT将Transformer与CNN在图像识别任务中的优势相结合,从CNN中借鉴了多阶段的层级结构设计,同时引入了Convolutional Token Embedding和Convolutional Projection操作增强局部建模能力,在保持计算效率的同时实现了卓越的性能。此外,由于卷积的

设计模式学习(二)工厂模式——抽象工厂模式+注册表

目录前言使用简单工厂改进使用注册表改进参考文章 前言 在上一篇文章中我们提到了抽象工厂模式初版代码的一些缺点:①客户端违反开闭原则②提供方违反开闭原则。本文将针对这两点进行讨论 使用简单工厂改进 对于缺点①,我们可以使用简单工厂的思路来改进抽象工厂的初版代码。对于上一篇文章中的例子,我们去除Came

DeepViT:字节提出深层ViT的训练策略 | 2021 arxiv

作者发现深层ViT出现的注意力崩溃问题,提出了新颖的Re-attention机制来解决,计算量和内存开销都很少,在增加ViT深度时能够保持性能不断提高 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: DeepViT: Towards Deeper Vision Transformer 论文地址:https

DDP:微软提出动态detection head选择,适配计算资源有限场景 | CVPR 2022

DPP能够对目标检测proposal进行非统一处理,根据proposal选择不同复杂度的算子,加速整体推理过程。从实验结果来看,效果非常不错 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Should All Proposals be Treated Equally in Object Detectio

设计模式学习(二)工厂模式——抽象工厂模式

目录背景抽象工厂模式优点与缺点参考文章 背景 现在我需要开发一个相机操作模块,它可能在Windows下运行,也可能在Linux下运行。由于在厂家提供的SDK中,Windows下的SDK和Linux下的SDK是有区别的,因此对于一个品牌的相机,我们要创建两个类去封装这两个不同平台下的API。 我们先使

【OpenVINO™】YOLOv10在CPU上也能实现50+FPS推理—使用OpenVINO C++部署YOLOv10

英特尔发行版 OpenVINO™ 工具套件基于 oneAPI 而开发,可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度工具套件,适用于从边缘到云的各种英特尔平台上,帮助用户更快地将更准确的真实世界结果部署到生产系统中。YOLOv10是清华大学研究人员近期提出的一种实时目标检测方法,通过消除NMS、...

DVT:华为提出动态级联Vision Transformer,性能杠杠的 | NeurIPS 2021

论文主要处理Vision Transformer中的性能问题,采用推理速度不同的级联模型进行速度优化,搭配层级间的特征复用和自注意力关系复用来提升准确率。从实验结果来看,性能提升不错 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Not All Images are Worth 16x16 Words:

快速调用 GLM-4-9B-Chat 语言模型

一、确认本机显卡配置 二、下载大模型 国内可以从魔搭社区下载, 下载地址:https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/glm-4-9b-chat/files 三、运行官方代码 import torch from transformers import AutoModel

Swin Transformer:最佳论文,准确率和性能双佳的视觉Transformer | ICCV 2021

论文提出了经典的Vision Transormer模型Swin Transformer,能够构建层级特征提高任务准确率,而且其计算复杂度经过各种加速设计,能够与输入图片大小成线性关系。从实验结果来看,Swin Transormer在各视觉任务上都有很不错的准确率,而且性能也很高 来源:晓飞的算法工程

程序员失业日记1:工作五年,交接半天

最近发现越来越多的小伙伴被公司裁员,有的是因为公司业绩不景气被裁员,有的是因为压力太大离职。很多公司都在裁人、减员。找工作也比之前难。刚好去年我也被上家裁员了,正好做一个系列的日志,希望能帮到在找工作的你。 本文为第一篇失业日记:工作五年,交接只需要半天。 上午敲代码,下午HR谈话 离职那天天,一切

数据标注工具 doccano | 命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)

目录安装数据准备创建项目创建抽取式任务上传定义标签构建抽取式任务标签任务标注命名实体识别导出数据查看数据 命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER),是指识别文本中具有特定意义的实体。在开放域信息抽取中,抽取的类别没有限制,用户可以自己定义。 安装 详见:数据标注工

MATLAB神经网络工具箱使用介绍

本文介绍MATLAB软件中神经网络拟合(Neural Net Fitting)工具箱的具体使用方法。 在MATLAB人工神经网络ANN代码这篇文章中,我们介绍了MATLAB软件中神经网络(ANN)的纯代码实现;而在MATLAB软件中,其实基于神经网络拟合工具箱,就可以点点鼠标实现神经网络的回归。本文

数据标注工具 doccano | 文本分类(Text Classification)

目录安装运行 doccano打开 doccanno创建项目上传数据定义标签添加成员开始标注导出数据查看数据统计 数据标注工具 Label-Studio 安装 打开命令行(cmd、terminal)执行安装命令 # Python 3.8+ pip install doccano -i https://

零基础写框架(3): Serilog.NET 中的日志使用技巧

.NET 中的日志使用技巧 Serilog Serilog 是 .NET 社区中使用最广泛的日志框架,所以笔者使用一个小节单独讲解使用方法。 示例项目在 Demo2.Console 中。 创建一个控制台程序,引入两个包: Serilog.Sinks.Console Serilog.Sinks.Fil

网络诊断工具iPerf的使用

iPerf 是一个网络性能测试工具,用于测量最大 TCP 和 UDP 带宽性能。它支持多种平台,包括 Windows、Linux、macOS 等。以下是 iPerf 的基本使用方法: 安装 iPerf 在 Linux 系统中,你可以使用包管理器来安装 iPerf。在 Ubuntu 或 Debian

MyBatis的逆向工程详细步骤操作

1. MyBatis的逆向工程详细步骤操作 @目录1. MyBatis的逆向工程详细步骤操作2. 逆向工程配置与生成2.1 MyBatis3Simple:基础版,只有基本的增删改查2.1.1 第一步:在pom.xml 中添加逆向工程插件2.1.2 第二步:配置 generatorConfig.xml

记一次 .NET某工厂报警监控设置 崩溃分析

一:背景 1. 讲故事 前些天有位朋友在微信上丢了一个崩溃的dump给我,让我帮忙看下为什么出现了崩溃,在 Windows 的事件查看器上显示的是经典的 访问违例 ,即 c0000005 错误码,不管怎么说有dump就可以上windbg开干了。 二:WinDbg 分析 1. 程序为谁崩溃了 在 Wi

开源一款功能强大的 .NET 消息队列通讯模型框架 Maomi.MQ

目录文档说明导读快速开始消息发布者IMessagePublisher连接池消息过期事务发送方确认模式独占模式消费者消费者模式事件模式分组消费者模式消费、重试和补偿消费失败自动创建队列Qos延迟队列空消费者分组事件总线模式中间件分组消费配置消费者配置环境隔离雪花 id 配置Qos 并发和顺序Qos 场

网络诊断工具nslookup的使用

nslookup 是一个网络诊断工具,用于查询域名系统(DNS)记录,将域名解析为IP地址,或者查询其他DNS记录类型,如MX(邮件交换记录)、CNAME(别名记录)等。以下是一些常见Linux发行版安装 及使用nslookup 的方法: Debian/Ubuntu 及其衍生版安装 使用 apt 包