带给现代 C++ 性能飞跃的特性很多，今天一边聊技术，一边送福利！
LLM 大模型学习必知必会系列(十二)：VLLM性能飞跃部署实践：从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容：XInference/FastChat等框架]
当你在写提数代码时，小张已经完成了数据分析；当你正在整理材料时，小王却在和对象逛环球影城；述职时，你发现小郑的汇报有了质的飞跃，但是他明明最近8点就去打羽毛球。之前大家工作效率相差无几，为何他们突然开了挂，难道是在家偷偷卷？原因其实很简单，只因AI时代到了，你需要【学会提示】。
人工智能对敏捷项目管理和Scrum Mastery的影响很快会从“有趣”转向“彻底改变游戏规则”，这比我们想象中快。 目前，AI技术并不成熟，即便是再优秀的AI也存在着一定的缺陷。但我决定铤而走险，我相信在未来六个月后AI将会有质的飞跃。 一、敏捷规划 当开发团队处于关键的冲刺阶段，突然出现的无法预
很多APP都需要主动向用户推送消息，这就需要用到长连接的服务，即我们通常提到的websocket，同样也是使用socket服务，通信协议是基本类似的，在go中用的最多的、也是最简单的socket服务就是gorilla/websocket，它有21.1K的star，足以说明它的受欢迎程度， 它的git
https://zhuanlan.zhihu.com/p/259824108 腾锐 D3000，采用14nm工艺，单核性能提高一倍。 由于飞腾官方从来没有给出过自家任何CPU的单核心跑分数据，那么就只能参考飞腾粉丝说的： FT-2000/4 @ 3.0GHz 的 Spec2006 int 单核成绩接
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1688392509052524770&wfr=spider&for=pc S2500的供货是一个问题啊. 近日，国内芯片设计厂商天津飞腾发布了新一代桌面级处理器腾锐D2000。关心国内处理器的除了国人，国外的群众也没少看相关消息，连
飞腾与鲲鹏性能差异的一些思考 背景 自己在进行stress-ng以及sysbench的测试验证时发现: 飞腾的性能要比鲲鹏的性能有非常大的差距. 最近同事在现场也进行了压测, 也发现飞腾的性能不是特别好. 这里想简单总结一下自己学习过的资料,尝试分析一下为何差异这么大. 制程 注意 制程采用台积电发
1. 引入Jacoco插件和Maven Site插件 org.apache.maven.plugins maven-site-plugin 3.7.1
1. 导入JUnit5测试框架 org.springframework.boot spring-boot-starter-test test
今天在工作中遇到一个问题，一个Service类中有一个方法，其中使用了 AopContext.currentProxy() 去访问自身的函数，例如 int result = ((OrderServiceImpl) AopContext.currentProxy()).save(); 单元测试方法如下
在Spring Boot 1.5.x中，默认使用Junit4进行测试。而在对Controller进行接口测试的时候，使用 @AutoConfigureMockMvc 注解是不能注入 MockMvc 对象的。因此只能使用 WebApplicationContext 类去构建 MockMvc 对象。 在
上一篇文章的问题 在上一篇文章 Spring Boot RestController接口如何输出到终端 中讨论了如何使用 HttpSerlvetResponse 写入输出流，使应急接口通过 curl 调用时可以在控制台输出信息，使运维人员知道命令执行情况。 但是上一篇文章的问题是，HttpServl
背景 公司项目的批处理微服务，一般是在晚上固定时段通过定时任务执行，但为了预防执行失败，我们定义了对应的应急接口，必要时可以通过运维在终端中进行curl操作。然而，部分任务耗时较长，curl命令执行后长时间没有输出，如果不查看日志，无法知道系统当前的状态，因此有必要研究一下如何在curl命令调用接口
随着预训练视觉模型的兴起，目前流行的视觉微调方法是完全微调。由于微调只专注于拟合下游训练集，因此存在知识遗忘的问题。论文提出了基于权值回滚的微调方法OLOR（One step Learning, One step Review），把权值回滚项合并到优化器的权值更新项中。这保证了上下游模型权值范围的一
论文提出了一种可扩展的多数据集目标检测器(ScaleDet)，可通过增加训练数据集来扩大其跨数据集的泛化能力。与现有的主要依靠手动重新标记或复杂的优化来统一跨数据集标签的多数据集学习器不同，论文引入简单且可扩展的公式来为多数据集训练产生语义统一的标签空间，通过视觉文本对齐进行训练，能够学习跨数据集的
论文重新审视了深度神经网络中的不确定性估计技术，并整合了一套技术以增强其可靠性。论文的研究表明，多种技术（包括模型正则化、分类器改造和优化策略）的综合应用显着提高了图像分类任务中不确定性预测的准确性 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: SURE: SUrvey REcipes for buil
论文将Multiscale Vision Transformers (MViTv2) 作为图像和视频分类以及对象检测的统一架构进行研究，结合分解的相对位置编码和残差池化连接提出了MViT的改进版本 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: MViTv2: Improved Multiscale Vi
论文提出了多尺度视觉Transformer模型MViT，将多尺度层级特征的基本概念与Transformer模型联系起来，在逐层扩展特征复杂度同时降低特征的分辨率。在视频识别和图像分类的任务中，MViT均优于单尺度的ViT。 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Multiscale Vision
