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
论文主要处理Vision Transformer中的性能问题，采用推理速度不同的级联模型进行速度优化，搭配层级间的特征复用和自注意力关系复用来提升准确率。从实验结果来看，性能提升不错 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Not All Images are Worth 16x16 Words:
论文提出了经典的Vision Transormer模型Swin Transformer，能够构建层级特征提高任务准确率，而且其计算复杂度经过各种加速设计，能够与输入图片大小成线性关系。从实验结果来看，Swin Transormer在各视觉任务上都有很不错的准确率，而且性能也很高 来源：晓飞的算法工程
文档：https://www.xfyun.cn/doc/spark/PPTGeneration.html 价格方面提供了免费1000点的额度，生成一次是10点，正好100次，如果要购买的话最低要购买1344元的，没有按量付费的模式，个人小开发者可买不起。 让我们跑起来玩玩，官方提供了python的s
在使用Github进行协作开发时，fork一个仓库并在本地进行开发是常见的工作流程。然而，当源仓库（上游仓库）有了更新时，如何同步这些更新并解决可能的合并冲突是一个关键问题。本文将详细介绍如何管理这些操作。 步骤一：Fork并克隆仓库 首先，fork你感兴趣的源仓库，并将其克隆到本地： git cl
论文提出CeiT混合网络，结合了CNN在提取低维特征方面的局部性优势以及Transformer在建立长距离依赖关系方面的优势。CeiT在ImageNet和各种下游任务中达到了SOTA，收敛速度更快，而且不需要大量的预训练数据和额外的CNN蒸馏监督，值得借鉴 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文:
