部署阿里云人工智能模型云原生第2页

未来软件市场是怎么样的？做开发的生存空间如何？

一、未来软件市场的发展趋势技术趋势：人工智能与机器学习：随着技术的不断成熟，人工智能将在更多领域得到应用，如智能客服、自动驾驶、智能制造等，这将极大地推动软件市场的增长。

cesske·2024-09-16 01:19

轻量级模型解读——轻量transformer系列

先占坑，持续更新。。。文章目录1、DeiT2、ConViT3、Mobile-Former4、MobileViTTransformer是2017谷歌提出的一篇论文，最早应用于NLP领域的机器翻译工作，Transformer解读，但随着2020年DETR和ViT的出现(DETR解读，ViT解读)，其在视觉领域的应用也如雨后春笋般渐渐出现，其特有的全局注意力机制给图像识别领域带来了重要参考。但是tran

lishanlu136·2024-09-16 01:18

《Mesh 组网和 AC+AP 组网的优缺点》

Mesh组网的优点：1.部署灵活：节点之间可以通过无线方式连接，新增节点比较方便，无需事先规划布线。2.自我修复和优化：如果某个节点出现故障，网络可以自动重新路由数据，保证网络的稳定性。

jiyiwangluokeji·2024-09-16 01:18

Kubernetes部署MySQL数据持久化

一、安装配置NFS服务端1、安装nfs-kernel-server：sudoapt-yinstallnfs-kernel-server2、服务端创建共享目录#列出所有可用块设备的信息lsblk#格式化磁盘sudomkfs-text4/dev/sdb#创建一个目录：sudomkdir-p/data/nfs/mysql#更改目录权限：sudochown-Rnobody:nogroup/data/nfs

沫殇-MS·2024-09-16 00:17

Nginx从入门到实践(三)

动静分离动静分离是将网站静态资源（JavaScript，CSS，img等文件）与后台应用分开部署，提高用户访问静态代码的速度，降低对后台应用访问。

听你讲故事啊·2024-09-16 00:13

个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐

#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换

浪子L·2024-09-16 00:45

python之pyecharts制作可视化数据大屏

文章目录前言一、安装Pyecharts二、创建Pyecharts图表三、设计大屏布局四、实时数据更新五、部署和展示总结前言使用Pyecharts制作可视化数据大屏是一个复杂但有趣的过程，因为Pyecharts

cesske·2024-09-16 00:44

Rust 所有权简介

的内存分配5.3所有权与内存管理5.4String与切片6.变量与数据交互方式6.1移动（Move）6.2.克隆（Clone）7.所有权与函数7.1.传递参数7.2.返回值总结发现宝藏前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站

东离与糖宝·2024-09-16 00:43

如何给QQ邮箱自动发邮件？无惧「小爱」下线！代码全公开，两步搞定

我把多模态大模型接入了「小爱」，痛快来一场「表情包斗图」

AI码上来·2024-09-15 23:40

大模型训练数据库Common Crawl

CommonCrawl介绍‌‌CommonCrawl是一个非营利组织，致力于通过大规模分布式爬虫系统定期抓取整个Web并将其存储在一个可公开访问的数据库中。CommonCrawl的数据收集和处理过程包括使用Python开源爬虫工具收集全球范围内的网站数据，并将其上传到‌CommonCrawl基金会的数据仓库中。该项目从2008年开始，至今已经积累了大量的原始网页数据、元数据和文本提取数据。这些数据

WindyChanChan·2024-09-15 23:40

用kubedam搭建的k8s证书过期处理方法

kubeadm部署的k8s证书过期1、查看证书过期时间kubeadmalphacertscheck-expiration若证书已经过期无法试用kubectl命令建议修改服务器时间到未过期的时间段2、配置

我滴鬼鬼呀wks·2024-09-15 23:08

前端CSS面试常见题

边界塌陷盒模型有两种：W3C盒模型和IE盒模型，区别在于宽度是否包含边框定义：同时给兄弟/父子盒模型设置上下边距，理论上边距值是两者之和，实际上不是注意：浮动和定位不会产生边界塌陷；只有块级元素垂直方向才会产生

剑亦未配妥·2024-09-15 23:07

Gobelieve 架构

JackieF的文章,为了自己方便copy了一份,加一些自己的东西.链接：https://www.jianshu.com/p/8121d6e85282IMCore主要分三大块:im客户连接服务器（可分布式部署

weixin_34099526·2024-09-15 22:30

Cut, Paste and Learn方法解读

Abstract问题背景：标注数据的缺乏：在实例检测任务中，部署物体检测模型的一个主要障碍是缺乏大量标注数据。例如，在一个特定的厨房环境中找到包含实例的大型标注数据集是不太可能的。

wangxinwei2000·2024-09-15 22:30

机器学习流形数据降维：UMAP 降维算法

✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的个人主页个人网站：小嗷犬的技术小站个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。

小嗷犬·2024-09-15 22:59

损失函数与反向传播

损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。

Star_.·2024-09-15 22:59

学习宣传贯彻党的二十大精神担当起新时代的历史使命

我们要始终沿着习近平总书记和党中央指引的方向奋勇前行，确保二十大的部署、党中央的要求、总书记的嘱托落地生根、结出硕果，用新的伟大奋斗创造新的伟业。

机械迷城·2024-09-15 21:11

七.正则化

/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活

愿风去了·2024-09-15 21:11

腾讯发表多模态综述，一文详解多模态大模型

多模态大语言模型（MLLM）是近年来兴起的一个新的研究热点，它利用强大的大语言模型作为大脑来执行多模态任务。

存内计算开发者社区·2024-09-15 21:57

阿里云国际 CDN 和低延迟全球云解决方案

想象一下，您在美国数据中心部署了服务，并且您的用户遍布全球。在此拓扑中，来自美国的用户将能够以正常（如果不是很好）的性能使

九河云·2024-09-15 21:09

AIGC图生视频技术下的巴黎奥运高光时刻

巴黎奥运会的高光片段中国奥运的夺金时刻动漫风格下的别样风态以下AI动漫视频内容BY「阿里云视频云」智能生成从首金到21金镜头倒转尽情回顾······更多巴黎奥运高光时刻更多AIGC精彩内容可在「新华社官方

阿里云视频云·2024-09-15 21:38

机器学习-------数据标准化

同时在做预测时需要将输出数据逆标准化提升模型精度：标准化/归一化使不同维度的特征在数值上更具比较性，提高分类

罔闻_spider·2024-09-15 21:37

推动党史学习教育常态化长效化贵在知行合一

中共中央办公厅近日印发《关于推动党史学习教育常态化长效化的意见》（以下简称《意见》），就推动党史学习教育常态化长效化提出了六个方面要求、作出重大部署。

Mxz·2024-09-15 21:31

golang学习笔记--MPG模型

MPG模式：M（Machine）：操作系统的主线程P（Processor）：协程执行需要的资源（上下文context），可以看作一个局部的调度器，使go代码在一个线程上跑，他是实现从N：1到N：M映射的关键G（Goroutine）：协程，有自己的栈。包含指令指针（instructionpointer）和其它信息（正在等待的channel等等），用于调度。一个P下面可以有多个G1、当前程序有三个M,

xxzed·2024-09-15 21:36

阿里云服务器4核8G配置可选实例规格及最新优惠价格表（2023最新）

阿里云4核8G服务器有十几种实例规格可选，其中计算型c7、通用算力型u1和计算优化型c7（国外地域）三种实例规格有优惠，其中计算型c7实例4核8G配置1M带宽优惠价格为3127.61元1年、5M带宽优惠价格为

阿里云最新优惠和活动汇总·2024-09-15 20:55

前端three.js的Sprite模拟下雪动画效果

/model.js';//模型对象//场景constscene=newTHREE.Scene();scene.add

qq_35430208·2024-09-15 20:02

2018-08-16【Swift 4.1】关于Swift4.0以后调用MJExtension无法模型转换问题

1、本人使用swift4.1，弄了一晚上才弄好，结果还是一个小问题真是尴尬，要在model中每个属性前面加上@objcimportUIKitclassUserModel:NSObject{@objcvardix=String()}letdic=["dix":"ffffff"]asNSDictionaryletmodel=UserModel.mj_object(withKeyValues:dic)!

码农happy·2024-09-15 19:46

ComfyUI中的sam模型国内下载方法

was-node-suite-comfyui这个节点安装的时候，有它内部的config配置文件，里面其实给了一些下载地址，配置文件里是这么写的："sam_model_vith_url":"https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth","sam_model_vitl_url":"https://dl.fba

jayli517·2024-09-15 19:57

第十八单元自动化持续集成

3.持续部署持续部署：代码通过评审以后，主动部署到生产环境。目标：代码在任何时刻都是可部署的，可以进入生产阶段

胖虎大魔王·2024-09-15 19:23

如何做好人生的选择题？百科全书式天才——赫伯特·西蒙给你答案

月15日，是个美国人，他的名字全称为赫伯特·亚历山大·西蒙，在2001年2月9日与世长辞，在这84年的岁月中，西蒙以27岁时取得的政治学博士学位为开端，先后步入了政治学、管理学、认知心理学、信息科学、人工智能

伽马有话说·2024-09-15 19:22

小说《101所》09：官司（中）

经过合同、沙盘和现场对比，李天明觉得外部环境的变化，可以打打官司，至少还有沙盘模型作为证据，虽然合同里声明不能作为的合同的条款，但外部环境足以影响到是否购买底楼的房子，而且这是开发商提供的格式合同，该条款明显规避了开发商的责任

一言莫辩·2024-09-15 19:20

HTTPS 安全最佳实践（一）之SSLTLS部署

SSL/TLS是一种简单易懂的技术，它很容易部署及运行。但想要部署的安全通常是不容易的。这也使系统管理员和开发者不得不去了解SSL和TLS相关的技术，掌握如何配置一个安全的web服务器或应用。

SHENHUANJIE·2024-09-15 18:24

Halo 开发者指南——容器私有化部署

华为云SWR私有化部署镜像构建dockerbuild-thalo-dev/halo:2.20.0.上传镜像镜像标签sudodockertag{镜像名称}:{版本名称}swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com

SHENHUANJIE·2024-09-15 18:24

SpringBoot整合ES搜索引擎实现网站热搜词及热度计算

__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，

码踏云端·2024-09-15 18:51

Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型

要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异

亚图跨际·2024-09-15 18:50

Python和MATLAB及C++信噪比导图(算法模型)

要点视频图像修复模数转换中混合信号链噪音测量频谱计算和量化周期性视觉刺激脑电图高斯噪声的矩形脉冲总谐波失真周期图功率谱密度各种心率失常检测算法胶体悬浮液跟踪检测计算交通监控摄像头图像噪音计算Python信噪比信噪比是科学和工程中使用的一种测量方法，用于比较所需信号水平与背景噪声水平。信噪比定义为信号功率与噪声功率之比，通常以分贝表示。高于1:1（大于0dB）的比率表示信号大于噪声。信噪比是影响处理

亚图跨际·2024-09-15 18:50

Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图

多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法

亚图跨际·2024-09-15 18:20

华为云分布式缓存服务DCS与开源服务差异对比

用户可以聚焦于业务逻辑本身，而无需过多考虑部署、监控、扩容、安全、故障恢复等方面的问题。

hcinfo_18·2024-09-15 18:49

软件测试/测试开发/全日制 |利用Django REST framework构建微服务

本课程面向开发人员、测试人员与运维人员，课程内容涵盖Python编程语言、人工智能应用、数据分析、自动化办公、平台开发、UI自动化测试、接口测试、性能测试等方向。

霍格沃兹-慕漓·2024-09-15 18:49

软件测试缺陷的管理流程（上）：构成要素与流程说明

缺陷管理流程通常由角色定义、流程定义、工具应用、缺陷分析模型等几个关键因素构成：角色定义：表述了在缺陷管理流程中所涉及的若干角色及其职责内容，从而清晰明确定义每个流程节点中角色所需完成的事务。

程序员笑笑·2024-09-15 18:18

24营2组锋妈11月13日作业及阅读笔记

第一部分，听课心得在《时间管理目标模型课程》中，主要学到了如下四点：一、为什么要制定目标二、怎么样制定目标三、制定目标后要做些什么四、立刻行动起来听完后，对照讲课提纲，是自身的存在的弱点，觉着最大的绊脚石是第四点立刻行动起来

锋妈·2024-09-15 17:00

HTTP协议的核心特点：

基于请求/响应模型：即客户端和服务器交互都是基于“一问一答”的形式，通常情况下都是客户端向服务器发起HTTP请求，服务器根据请求返回对应的响应数据。

xiaoxiongip666·2024-09-15 17:47

cmd泛滥_与您的后泛滥同事见面：人工智能机器人

cmd泛滥Readytoswapyouroldcube-mateforadisembodiedAI?IPsoftCEOChetanDube,creatorofAIco-workerAMELIA,giveshistakeonthepost-COVIDofficelandscape.准备将您的旧立方体伙伴换成无形的AI？AIsoft同事AMELIA的创始人IPsoft首席执行官ChetanDube阐述

weixin_26644585·2024-09-15 17:45

两种方法判断Python的位数是32位还是64位

Python从1991年发布以来，凭借其简洁、清晰、易读的语法、丰富的标准库和第三方工具，在Web开发、自动化测试、人工智能、图形识别、机器学习等领域发展迅猛。

sanqima·2024-09-15 17:14

基于flask做大模型SSE输出

默认情况下，Fask以多线程模式运行，每个请求都落在一个新线程上。SSE：基于HTTP的协议，用于实现服务器向客户端推送实时数据。使用长轮询机制，客户端通过HTTP连接向服务器发送请求，并保持该连接打开，服务器可以随时向客户端推送新的数据。SSE协议使用简单的文本格式，数据通过纯文本的消息流进行传输，每个消息以"data:"开头，以两个换行符"\n\n"结尾，如果传递的数据中有字典要使用变量传递。

Mark_Aussie·2024-09-15 16:41

全自动解密解码神器 — Ciphey

Ciphey是一个使用自然语言处理和人工智能的全自动解密/解码/破解工具。简单地来讲，你只需要输入加密文本，它就能给你返回解密文本。就是这么牛逼。

K'illCode·2024-09-15 16:10

2024年Presto【基础 01】简介+架构+数据源+数据模型(2)，2024年最新一线互联网公司面经总结

学习路线：这个方向初期比较容易入门一些，掌握一些基本技术，拿起各种现成的工具就可以开黑了。不过，要想从脚本小子变成黑客大神，这个方向越往后，需要学习和掌握的东西就会越来越多以下是网络渗透需要学习的内容：网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化资料的朋友，可以点击这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不

2401_84264536·2024-09-15 16:39

Presto【基础 01】简介+架构+数据源+数据模型

一个Catalog包含Schema和Connector。例如，配置JMX的Catalog，通过JXMConnector访问JXM信息。当执行一条SQL语句时，可以同时运行在多个Catalog。Presto处理table时，是通过表的完全限定（fully-qualified）名来找到Catalog。例如，一个表的权限定名是hive.test_data.test，则test是表名，test_data是

2401_84254343·2024-09-15 16:09

Python国内常用镜像源和使用方法

常用的镜像源：1、企业镜像：豆瓣https://pypi.doubanio.com/simple/网易https://mirrors.163.com/pypi/simple/阿里云https://mirrors.aliyun.com

wfqlt163·2024-09-15 16:07

为什么Node.js不适合CPU密集型应用？

Node.js不适合CPU密集型应用的原因主要基于其设计理念和核心特性，具体可以归纳为以下几点：单线程模型Node.js采用单线程模型来处理用户请求和异步I/O操作。

weixin_54503231·2024-09-15 16:06

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