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
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
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:
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
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
论文提出CeiT混合网络，结合了CNN在提取低维特征方面的局部性优势以及Transformer在建立长距离依赖关系方面的优势。CeiT在ImageNet和各种下游任务中达到了SOTA，收敛速度更快，而且不需要大量的预训练数据和额外的CNN蒸馏监督，值得借鉴 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文:
论文设计了用于密集预测任务的纯Transformer主干网络PVT，包含渐进收缩的特征金字塔结构和spatial-reduction attention层，能够在有限的计算资源和内存资源下获得高分辨率和多尺度的特征图。从物体检测和语义分割的实验可以看到，PVT在相同的参数数量下比CNN主干网络更强大
论文提出了T2T-ViT模型，引入tokens-to-token（T2T）模块有效地融合图像的结构信息，同时借鉴CNN结果设计了deep-narrow的ViT主干网络，增强特征的丰富性。在ImageNet上从零训练时，T2T-ViT取得了优于ResNets的性能MobileNets性能相当 来源：晓
从技术上讲，云一直都是自助式服务，但由于其在实践中的复杂性，许多开发人员并不喜欢。随着公司采用现代架构（云原生、无服务器等）和新的提供商（多云、SaaS 应用程序），以及云提供商发布更多服务，云变得更加难以使用。 这就是为什么有竞争力的工程团队现在都在想办法通过消除瓶颈来成倍提高其 DevOps、网
最初对前端的观感：眼花缭乱，各种各样的工具链以及其对应的配置文件、VS Code 插件，各种技术百家争鸣，选择众多。后来才理解前端不同于后端，后端代码的运行环境相对可控，而前端代码运行在用户设备上，所以需要兼容不同的环境，而很大一部分的工具、配置都是解决兼容性的问题 TL;DR 工程化的目的：降低开
最近，有一些大型内核卷积网络的研究，但考虑到卷积的平方复杂度，扩大内核会带来大量的参数，继而引发严重的优化问题。受人类视觉的启发，论文提出了外围卷积，通过参数共享将卷积的复杂性从 \(O(K^{2})\) 降低到 \(O(\mathrm{log} K)\)，有效减少 90% 以上的参数数量并设法将内
springcloudtencetn 父工程： pom
https://www.jianshu.com/p/9de94066ab46 随着分布式架构的普及以及云计算技术的成熟，国内企业应用云原生化推进业务系统的迭代速度越来越快，后端系统架构日趋复杂，服务间的依赖越来越多，调用的链路越来越长。宕机引发巨额损失、严重影响用户体验的新闻层出不穷，为了让云基础设
在之前的文章中，我们熟悉了平台工程的基本概念，包括平台工程的特点、主要优势以及实践原则。通过了解我们不难发现，平台工程与 DevOps 还是有许多相似之处的。例如这两者都是一种文化和方法，旨在通过自动化、自治和协作来简化开发过程。同时，DevOps 与 平台工程都致力于提高软件交付的质量和速度，以及
DevOps 是一种将开发和运营结合起来的方法，在应用规划、开发、交付和运营方面将人员、流程和技术结合起来。DevOps 使以前孤立的角色（如开发、IT运营、质量工程和安全）之间进行协调和合作。一直以来，DevOps 的采用都是以帮助企业更快地向客户提供价值，更好地适应市场和竞争，并保持系统的稳定性
在当今高速发展的技术环境中，企业越来越依赖技术作为创新和竞争优势的战略驱动力。首席信息官（CIO）在企业中负责监督信息和计算机技术的管理和实施，以交付预期的业务成果。在技术是业务核心的公司中，CIO 这一职位对于推动战略、技术和管理计划以实现业务增长至关重要。 在现有的解决方案中，平台工程逐渐成为现
> 作者｜Lambros Charissis > 翻译｜Seal软件 > 链接｜https://medium.com/wise-engineering/platform-engineering-kpis-6a3215f0ee14 平台即产品（PaaP）已经成为软件企业构建内部平台的一种流行方式。在众
> 作者｜Loft Team > 翻译｜Seal软件 > 链接｜https://loft.sh/blog/why-platform-engineering-teams-should-standardize-on-kubernetes/ 在当今快节奏、不断变化的技术环境中，平台工程团队一直面临着交付新
开发人员与 DevOps 不断增加的认知负担被认为是软件工程中最大的问题之一。随着越来越多的工具、框架和方法可以选择，以及“You build it, you run it”的 DevOps 思想的发展，我们可以看到为了提供面向客户的产品和服务，认知负担也随之大幅增加。 在今天的文章中，我们将初步了
转载：大模型研发核心：数据工程、自动化评估及与知识图谱的结合 本文将介绍大模型研发中数据工程，包括数据以及自动化相关的内容，并介绍在当前的情况下，知识图谱的定位以及如何融入到大模型的整个研发当中。 分享将会围绕下面四个方面展开： 大模型研发中的数据工程，起底当前一些大模型的数据构造以及360的构造方
