从基础到高级应用,详解用Python实现容器化和微服务架构

本文分享自华为云社区《Python微服务与容器化实践详解【从基础到高级应用】》,作者: 柠檬味拥抱。 Python中的容器化和微服务架构实践 在现代软件开发中,容器化和微服务架构已经成为主流。容器化技术使得应用程序可以在任何环境中一致运行,而微服务架构通过将应用拆分成多个独立的服务,从而提升了系统的

为视觉语言多模态模型进行偏好优化

为视觉语言多模态模型进行偏好优化 训练模型使得它能够理解并预测人类偏好是一项比较复杂的任务。诸如 SFT (Supervised finetuning) 的传统的方法一般都需要耗费较大成本,因为这些算法需要对数据打上特定的标签。而偏好优化 (Preference Optimization) 作为一种

求救信:救下园子,保住这块开发者的天地

创建园子,是人生的最大押注,相信只要专心为开发者服务,一定会有出路。 二十年的专注,如今除了园子一无所有,却要在2024年第三季度一掷孤注,尽一切可能让这块伴随众多开发者成长的热土被保住。 时间的脚步一刻不停留,将园子推到命运的关口,如果这个季度再不解决资金的缺口,园子将无路可走。 2023年在多方

TIOBE 7月编程排行榜出炉!Python再次出圈

又到了周三,本周有过半了,大家好呀 ~~ 每月的TIOBE编程排行榜都是技术社区关注的焦点,作为编程语言流行度的晴雨表,它反映了行业趋势和 技术走向。2024年7月的榜单揭晓了一个重要变化:Python再次登上榜首,成为最受欢迎的编程语言。 这个消息对于开发者和企业来说,都具有非凡的意义。 是什么原

静态 top tree 入门

理论 我们需要一个数据结构维护树上的问题,仿照序列上的问题,我们需要一个方法快速的刻画出信息。 比如说线段树就通过分治的方式来通过将一个区间划分成 \(\log n\) 个区间并刻画出这 \(\log n\) 个区间的信息。 然后我们考虑把这个东西放到树上类比。你发现线段树上每个非叶节点都有两个儿子

好书推荐《数据血缘分析原理与实践 》:数据治理神兵利器

大家好,我是独孤风。又到了好书推荐的时间。近几年来,国内数据治理蓬勃发展,数据的价值不断放大,数据正成为一种资产,也是新型的生产要素。数据血缘一词作为数据治理的一个核心概念,更是被频频提及。 但是国内数据治理方面的书籍还是少之又少,大多数还停留在纯理论阶段,与实践,行业联系不够紧密。不过好消息来了,

【规范】Git分支管理,看看我司是咋整的

制定Git分支管理规范旨在加速团队协作,确保代码质量和主分支稳定性,支持敏捷开发流程。主要涉及分支包括:主分支(master/main)确保生产环境稳定;开发分支(develop)用于集成日常开发成果;特性分支(feature)支持单独功能开发;修复分支(hotfix)快速修复线上问题。规范流程涵盖...

深度长文解析SpringWebFlux响应式框架15个核心组件源码

以上是Spring WebFlux 框架核心组件的全部介绍了,希望可以帮助你全面深入的理解 WebFlux的原理,关注【威哥爱编程】,主页里可查看V哥每天更新的原创技术内容,让我们一起成长。

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

ONNX Runtime入门示例:在C#中使用ResNet50v2进行图像识别

ONNX Runtime简介 ONNX Runtime 是一个跨平台的推理和训练机器学习加速器。ONNX 运行时推理可以实现更快的客户体验和更低的成本,支持来自深度学习框架(如 PyTorch 和 TensorFlow/Keras)以及经典机器学习库(如 scikit-learn、LightGBM、

LAMP-CentOS7搭建Web服务器

搭建LAMP Web服务器 在家中翻到了以前用的老电脑,在思索一番后,决定把这台电脑改造成一台Web服务器,作为我自己搭建博客的测试机器。 一、Linux服务器 LAMP中的L指的是Linux服务器,其中Linux服务器的版本众多,如,CentOS、Ubuntu等Linux版本,我自己选择了Cent

《优化接口设计的思路》系列:第十一篇—表格的导入导出接口优化

一、前言 大家好!我是sum墨,一个一线的底层码农,平时喜欢研究和思考一些技术相关的问题并整理成文,限于本人水平,如果文章和代码有表述不当之处,还请不吝赐教。 作为一名从业已达六年的老码农,我的工作主要是开发后端Java业务系统,包括各种管理后台和小程序等。在这些项目中,我设计过单/多租户体系系统,

无业游民写的最后一个.net有关项目框架

理想很丰满,现实往往很残酷。 一种按照ddd的方式,根据业务来把自己需要的模块一个一个写出来,再按照模块把需要的接口一个一个的写出来,堆砌一些中间件,以及解耦的command,handler等等 ,一个项目就这么成型了。上面的项目有一个非常清晰的特点,就是按需开发,不需要去可以定义业务相关的公共的模

一款利用人工智能将自然语言查询转换为 SQL 代码的互译工具 - SQL Translator

前言 对于后端程序员来说,编写SQL代码是日常工作中不可或缺的一部分。然而,随着数据复杂性的增加,如何高效、准确地编写SQL查询成为了新的挑战。幸运的是,SQL Translator的出现为后端程序员提供了一个强大的工具,将自然语言查询转换为精确的SQL代码,极大地提高了工作效率。 SQL Tran

LLM并行训练3-数据并行

前置知识 混合精度训练 在参数存储时采取fp32, 开始进行fp/bp时转成fp16运算, 拿到fp16梯度后再转回fp32更新参数. ZeRO对显存占用的估算: 模型状态: Weights(fp16)、grad(fp16) 和 MasterWeights(fp32 模型参数备份),momentum

英特尔 Gaudi 加速辅助生成

随着模型规模的增长,生成式人工智能的实现需要大量的推理资源。这不仅增加了每次生成的成本,而且还增加了用于满足此类请求的功耗。因此,文本生成的推理优化对于降低延迟、基础设施成本以及功耗都至关重要,其可以改善用户体验并提高文本生成任务的效率。 辅助解码是一种用于加速文本生成的流行方法。我们在英特尔 Ga

将PaddleOCR 转为 ONNX 运行

PaddleOCR 是目前最好的开源OCR框架, 但paddle框架的兼容性实在不怎么好, 部署的时候容易出现各种各样的问题. 如果能把PaddleOCR转成ONNX, 就可以跳过paddle框架坑的同时, 又可以白嫖PaddleOCR的强大检测性能. 本文会介绍一下, 如何把最新的PP_OCRv4

【完全复现】基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度

主要内容 程序完全复现文献模型《基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度》,以微电网系统运行成本和环境保护成本为目标函数,建立了并网方式下的微网多目标优化调度模型,通过改进粒子群算法和原始粒子群算法进行对比,验证改进方法的优越性。虽然标题是多目标优化算法,实质指的是权值多目标,即通过不同目标权值相加

【主流技术】聊一聊消息队列 RocketMQ 的基本结构与概念

RocketMQ 是阿里巴巴在 2012 年开源的分布式消息中间件,目前已经捐赠给 Apache 软件基金会,并于 2017 年 9 月 25 日成为 Apache 的顶级项目。 作为经历过多次阿里巴巴双十一这种“超级工程”的洗礼并有稳定出色表现的国产中间件,以其高性能、低延时和高可靠等特性近年来...

LuBase 低代码开发框架介绍 - 可私有化部署

框架定位 面向开发人员,针对管理软件领域,对页面交互和通用功能进行高阶封装,逐步打造成平台型、生态型开发工具。 涓涓细流 ,汇聚成海,基于 PBC(组件式开发)开发理念,让功能模块的复用更简单。 让管理软件开发回归到对需求的深入思考和求解。 框架简介 LuBase 是以数据模型驱动,可视化表单和页面