本篇在博客园的地址https://www.cnblogs.com/bbqzsl/p/18187099 回顾一下现时网上的资源。 原生 https://github.com/duilib, Ultimate https://github.com/qdtroy/DuiLib_Ultimate 腾讯 ht
技术面试必备!美团、京东、360等大厂面试题详解,让你轻松应对各大公司面试挑战! 往期硬核面经 哦耶!冲进腾讯了! 牛逼!上岸腾讯互娱和腾讯TEG! 腾讯的面试,强度拉满! 前几篇文章分享了上岸腾讯的最新面经。 不少粉丝股东留言说别只发腾讯的啦,其他大厂的也安排一些吧,比如美团、360、京东的。 必
https://www.cnblogs.com/lizexiong/p/15358967.html 1.背景 首先谈一下背景环境,出现文章标题的出错是公司的tke(腾讯云k8s,当然问题和腾讯云k8s集群没有关系),首先分为dev集群环境和生产集群环境,出现问题是在很早期创建的dev环境。 问题报错
概述 本文是通过 Helm 3 来安装 Velero, 只做最基本的安装。并计划将 YAML (只备份 YAML, 不备份 Volume) 备份到腾讯云的 COS(兼容 S3, 所以可以通过 AWS S3 插件来实现) 需要安装: velero AWS S3 插件 不安装: CSI VolumeSn
之所以写这篇是因为有朋友私下让我完善下基建建设的标准和四个阶梯划分,然后让我一定要把腾讯和百度加到基建建设的排名中(看热闹不嫌事大)。 基建infra建设四个考察维度 1)工具链完整性:该有的工具是否都有了 2)功能完备性和易用性:工具该具备的功能是否都有了,是否容易使用 3)支持和服务:是否有人持
耗时两周,新版的操作系统常见知识点/问题总结总算搞完了,手绘了30多张图。大家可以用来复习操作系统或者准备操作系统面试。对于大部分公司的面试来说基本够用了,不过,像腾讯、字节这种大厂的面试还是要适当深入一些。 这篇文章总结了一些我觉得比较重要的操作系统相关的问题比如 用户态和内核态、系统调用、进程和
## 1、先推荐一下自己搭的网站 ### 1.1 网站地址:[chatGPT](https://www.hangyejingling.cn/) ### 1.2 建站原因 为了方便大家在国内使用chatGPT,所以我调研了一下。在国内用腾讯云使用代理访问,gpt3.5API。最后模仿了openAI的官
https://www.cnblogs.com/zhoujinyi/p/16392223.html 1. 摘要 基于之前写的「云厂商 RDS MySQL 怎么选」的文章,为了进一步了解各云厂商在RDS MySQL数据库性能上的差异,本文将对自建MySQL、阿里云、腾讯云、华为云和AWS 的 RDS
http://www.manongjc.com/detail/59-xrydhtisrajqsxn.html 本文章向大家介绍Windows磁盘性能压测(1)-DiskSpd,主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。 目录 一、腾讯
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学会如何安装配置华为云ModelArts、开发板Atlas 200I DK A2。 并打通一个Ascend910训练到Ascend310推理的全流程思路。 > 在本篇章,我们继续进入推理阶段!
学会如何安装配置华为云ModelArts、开发板Atlas 200I DK A2, 并打通一个训练到推理的全流程思路。 > 在本篇章,首先我们开始进入训练阶段!
摘要:昇腾AI提供了全栈技术和产品,构筑人工智能的算力基座,赋能上层应用 本文分享自华为云社区《昇腾CANN:为你开启机器人开发的Buff 加成》,作者:华为云社区精选 。 昇腾AI基础软硬件平台 人类在最近1万多年的发展中,经历了农耕时代、蒸汽机时代、电力时代、互联网时代,21世纪,进入了人工智能
摘要:近日,昇腾AI联合上海人工智能实验室,正式实现OpenMMLab算法仓库在昇腾的异构计算架构CANN上的推理部署,目前相关代码已推入MMDeploy 0.10.0版本,并在GitHub正式发布。 本文分享自华为云社区《昇腾携手OpenMMLab,支持海量算法仓库的昇腾AI推理部署》,作者:昇腾
摘要:日前,由华为与武汉伯生科技基于昇腾AI合作研发的“思符(SiFold)蛋白质结构预测平台”正式推出,并成功应用于国药集团动物保健股份有限公司的猪圆环病毒疫苗研发中。 本文分享自华为云社区《昇腾AI新技能,还能预防猪生病?》,作者:昇腾CANN。 日前,由华为与武汉伯生科技基于昇腾AI合作研发的
摘要:本期就分享几个关于DVPP视频解码问题的典型案例,并给出原因分析及解决方法 本文分享自华为云社区《DVPP媒体数据处理视频解码问题案例》,作者:昇腾CANN 。 DVPP(Digital Vision Pre-Processing)是昇腾AI处理器内置的图像处理单元,通过AscendCL媒体数
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本期就分享几个关于昇腾CANN中关于ATC模型转换动态shape相关问题的典型案例,并给出原因分析及解决方法。
如何减少Host Bound模型的Device空闲时间,从而优化模型执行性能显得尤其重要,GE(Graph Engine)图引擎通过图模式的Host调度和模型下沉调度的方式,可提升模型调度性能,缩短模型E2E执行时间。