前言 Resin是一个轻量级的、高性能的开源Java应用服务器。它是由Caucho Technology开发的，旨在提供可靠的Web应用程序和服务的运行环境。和Tomcat一样是个服务器，它和hessian在一个group里，所以有一定的联系
1.安装jdk 之前装过了，就不做演示了 vim /etc/profile //注意java的配置文件 JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8/ JAVA_BIN=/usr/local/jdk1.8/bin JRE_HOME=/usr/local/jdk1.8/jre PATH=$P
# 前言 本周协助测试同事对一套测试环境进行扩容，我们扩容很原始，就是新申请一台机器，直接把jdk、resin容器（一款servlet容器）、容器中web应用所在的目录，全拷贝到新机器上，servlet容器和其中的应用启动没问题。以为ok了，等到测试时，web应用报错，初始化某个类出错。报错的类长下
摘要：残差网络(ResNet)的提出是为了解决深度神经网络的“退化”（优化）问题。ResNet 通过设计残差块结构，调整模型结构，让更深的模型能够有效训练更训练。 本文分享自华为云社区《Backbone 网络-ResNet 网络详解》，作者： 嵌入式视觉 。 摘要 残差网络(ResNet)的提出是为
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、
接上一篇,https://www.cnblogs.com/vipwan/p/18129361 借助Aspire中新增的Microsoft.Extensions.ServiceDiscovery库,我们可以很容易的做到服务发现,那么服务节点的熔断限流以及重试等弹性机制.NET是怎么处理的呢? 比如下图
TRL（Transformer Reinforcement Learning）是一个使用强化学习来训练Transformer语言模型和Stable Diffusion模型的Python类库工具集，听上去很抽象，但如果说主要是做SFT（Supervised Fine-tuning）、RM（Reward
我们很高兴在 TRL 中介绍 RLOO (REINFORCE Leave One-Out) 训练器。作为一种替代 PPO 的方法，RLOO 是一种新的在线 RLHF 训练算法，旨在使其更易于访问和实施。特别是， RLOO 需要的 GPU 内存更少，并且达到收敛所需的挂钟时间也更短。如下面的图表所示:
什么是RLHF？ **字面翻译：**RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ，即以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型。 强化学习从人类反馈（RLHF）是一种先进的AI系统训练方法，它将强化学习与人类反馈相结合。它是一种通过将人类训练师的智
PaddleOCR提供DB文本检测算法，支持MobileNetV3、ResNet50_vd两种骨干网络，可以根据需要选择相应的配置文件，启动训练。 本节以icdar15数据集、MobileNetV3作为骨干网络的DB检测模型（即超轻量模型使用的配置）为例，介绍如何完成PaddleOCR中文字检测模型的训练、评估与测试。
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
ECMAScript 2024 新特性 ECMAScript 2024, the 15th edition, added facilities for resizing and transferring ArrayBuffers and SharedArrayBuffers; added a new
https://www.jianshu.com/p/ac267eac47d1 我们在使用 Docker centos7.2 镜像时发现即使安装了中文字符集环境包，通过下面的命令来实现支持中文，但是在用 yum 安装某些软件后，比如执行 yum -y reinstall glibc glibc-com
摘要：本案例代码是FCOS论文复现的体验案例，此模型为FCOS论文中所提出算法在ModelArts + PyTorch框架下的实现。本代码支持FCOS + ResNet-101在MS-COCO数据集上完整的训练和测试流程 本文分享自华为云社区《通用物体检测算法 FCOS(目标检测/Pytorch)》
摘要：在做基于Ascend CL模型推理时，通常使用的有OpenCV、AIPP、DVPP这三种方式，或者是它们的混合方式，本文比较了这三种方式的特点，并以Resnet50的pytorch模型为例，结合训练营提供的sample，说明了分别是如何实现预处理的。 本文分享自华为云社区《【2023 · CA
SparkCore RDD基础 定义 在 Spark 的编程接口中，每一个数据集都被表示为一个对象，称为 RDD。RDD 是 Resillient Distributed Dataset(弹性分布式数据集)的简称，是一个只读的(不可变的)、分区的(分布式的)、容错的、延迟计算的、类型推断的和可缓
