碉堡!“万物皆可分”标记模型上线「GitHub 热点速览」

这周有个让人眼前一亮的图像识别模型 segment-anything,它能精细地框出所有可见物体,它标记出的物体边界线清晰可见。如此出色的模型,自然获得了不

Yolov8和Yolov10的差异以及后处理实现

Yolo模型可分为4个维度的概念 模型版本、数据集、模型变体(Variants)、动态/静态模型。 Yolo各模型版本进展历史 Yolov(2015年华盛顿大学的 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 发布)Yolov2(2016年Joseph Redmon发布)Yolov3(20

Meta AI 开源万物可分割 AI 模型(SAM)

4 月 6 日,根据 Meta AI 官方博客,Meta AI 宣布推出了一个 AI 模型 Segment Anything Model(SAM,分割一切模型)。据介绍,该模型能够根据文本指令等方式实现图像分割,而且万物皆可识别和一键抠图。

架构师日记-从代码到设计的性能优化指南 | 京东云技术团队

性能优化是个系统性工程,宏观上可分为网络,服务,存储几个方向,每个方向又可以细分为架构,设计,代码,可用性,度量等多个子项。 本文将重点从代码和设计两个子项展开,谈谈那些提升性能的知识点。

[转帖]华为、惠普、 戴尔、浪潮 服务器命名规则和型号分类

华为 Huawei 服务器命名规则和型号分类 惠普 HP 服务器命名规则和型号分类 按HP服务器按外形可分为三大类:塔式服务器,机架式服务器和刀片式服务器 一、按字母来区分: 塔式型号是按照 ML 系列来命名的;ProLiant ML110 G7即为塔式服务器。 机架式型号是按照 DL 系列来命名的

【最佳实践】高可用mongodb集群(1分片+3副本):规划及部署

结合我们的生产需求,本次详细整理了最新版本 MonogoDB 7.0 集群的规划及部署过程,具有较大的参考价值,基本可照搬使用。 适应数据规模为T级的场景,由于设计了分片支撑,后续如有大数据量需求,可分片横向扩展。 ■■■ 分片集群规划 ■ Configure hostname、hosts file

[转帖]天行健,国产CPU当自强不息

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1699201892754975586 本页面的文字和图像允许在CC-BY-SA 3.0协议四和GNU自由文档许可证下修改和再使用。 CPU大致可分为嵌入式和通用型,通常意义上的“电脑”,如笔记本、台式机、服务器使用的都是设计难度更高

[转帖]kubernetes service 和 kube-proxy详解

https://plantegg.github.io/2020/01/22/kubernetes%20service/ 性能情况.. service 模式 根据创建Service的type类型不同,可分成4种模式: ClusterIP: 默认方式。根据是否生成ClusterIP又可分为普通Servi

[转帖]Linux AWK工作原理

https://www.cnblogs.com/yeyuzhuanjia/p/13967513.html 本篇文章我们主要为大家介绍 AWK 是如何工作的。 AWK 工作流程可分为三个部分:1.读输入文件之前执行的代码段(由BEGIN关键字标识)。2.主循环执行输入文件的代码段。3. 读输入文件之后

图解B树及C#实现(3)数据的删除

前言 本文为系列文章 B树的定义及数据的插入 数据的读取及遍历 数据的删除 阅读本文前,建议先复习前两篇文章,以便更好的理解本文。 从删除的数据所在的节点可分为两种情况: 从叶子节点删除数据 从非叶子节点删除数据 无论从叶子节点还是非叶子节点删除数据时都需要保证B树的特性:非根节点每个节点的 key

代码层面探索前端性能

最近在做性能优化,具体优化手段,网上铺天盖地,这里就不重复了。性能优化可分为以下几个维度:代码层面、构建层面、网络层面。本文主要是从代码层面探索前端性能,主要分为以下 4 个小节。使用 CSS 替代 JS、深度剖析 JS、前端算法、计算机底层

数据监控预警系统,实现不同端信息推送

数据是反映产品和用户状态最真实的一种方式,通过数据指导运营决策,驱动业务增长。数据可分为2种情况:数据监控和数据分析;Wyn嵌入式商业智能软件就提供了完整的数据监控和数据分析能力,下面就为大家进行一个详细介绍。 1.什么是数据监控? 数据监控是及时有效的反馈出数据异常的一种手段,通过对数据的监控去观

多方安全计算(6):MPC中场梳理

学习&转载文章:多方安全计算(6):MPC中场梳理 前言 诚为读者所知,数据出域的限制约束与数据流通的普遍需求共同催生了数据安全计算的需求,近一两年业界又统将能够做到多方数据可用不可见的技术归入隐私计算范畴。粗略来说,隐私计算可分为以联邦学习为代表的机器学习类升级方案、以可信硬件为基础的可信执行环境

Qt信号槽与事件循环学习笔记

事件与事件循环 信号槽机制 事件与事件循环 在Qt中,事件(event)被封装为QEvent类/子类对象,用来表示应用内部或外部发生的各种事情。事件可以被任何QObject子类的对象接收并处理。 根据事件的创建方式和调度方式,Qt中事件可分为三类,分别是: 自发事件(Spontaneous even

[转帖]火焰上的JVM--用火焰图分析性能

https://zhuanlan.zhihu.com/p/374861737 目前有几种工具可用于分析应用程序的性能并显示结果。传统上,这些结果要么以某种表格形式显示,要么以平面形式显示,要么以树视图的形式显示。火焰图是比较新的,并采取一个新的角度来显示结果。此外,可以在不同的级别上生成火焰图;工具

Instruments中常用Template的使用

Instruments是苹果提供的Xcode套件,可用于分析iOS,MacOS程序的性能数据,进行性能提升。Instruments提供了很多类型的Template,用于特定场景的分析。这里选了3种常用的Template进行使用方法的讲解,对于其他Template的用法则用到时再了解吧,没必要一次把所

[转帖]analyse和analyze的区别

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1710501545187430459&wfr=spider&for=pc analyse和analyze都能表示“分析”的意思,它们的不同点是analyse多用于及物动词,而analyze多用于动词。另外analyze除可表示“分析

服务端应用多级缓存架构方案

## 一:场景 20w的QPS的场景下,服务端架构应如何设计? ## 二:常规解决方案 可使用分布式缓存来抗,比如redis集群,6主6从,主提供读写,从作为备,不提供读写服务。1台平均抗3w并发,还可以抗住,如果QPS达到100w,通过增加redis集群中的机器数量,可以扩展缓存的容量和并发读写能

MySQL 表分区简介

MySQL表分区是一种数据库管理技术,用于将大型表拆分成更小、更可管理的分区(子表)。每个分区可以独立进行维护、备份和查询,从而提高数据库性能和管理效率。以下是详细介绍MySQL表分区的步骤和注意事项: 步骤1:选择分区列 首先,你需要选择一个适当的列作为分区键(Partition Key),根据这

多项分布模拟及 Seaborn 可视化教程

多项分布是二项分布的推广,描述了在n次试验中k种不同事件出现次数的概率分布。参数包括试验次数n、结果概率列表pvals(和为1)和输出形状size。PMF公式展示了各结果出现次数的概率。NumPy的`random.multinomial()`可生成多项分布数据。练习包括模拟掷骰子和抽奖活动。解决方案...