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软件生命周期模型
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从源码层面深度剖析Spring循环依赖
作者:郭艳红以下举例皆针对单例模式讨论图解参考1、Spring如何创建Bean?对于单例Bean来说,在Spring容器整个生命周期内,有且只有一个对象。Spring在创建Bean过程中,使用到了三级缓存,即DefaultSingletonBeanRegi
Stella981
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MariaDB 10.2 重要新特性
MariaDB10.2是当前MariaDB主要版本(2017),支持生命周期到2022年。现在新GA版本:MairaDB10.2.6GA。下面看看MariaDB10.2版本新的重要特性:一、官方InnoDB成为默认引擎MariaDB10.1及之前版本均使用PerconaXtraDB做为默认引擎,
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HBase应该如何优化?
1HBase高可用在HBase中Hmaster负责监控RegionServer的生命周期,均衡RegionServer的负载,如果Hmaster挂掉了,那么整个HBase集群将陷入不健康的状态,此时的工作状态并不会维持太久。所以需要配置hbase的高可用2预分区
Wesley13
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4年前
2020国赛数学建模B题 穿越沙漠思路
赛题总体定位:运筹规划。情景非常具体,数据需要少,需紧密结合情景具体建模,不要硬套模型。编程能力要求高一点。三问都是优化模型,注意模型之间的关联。注意点:1.对游戏规则摸清楚,不要急着建模。2.涉及到路线、事件的选择,使用01变量等定义模型。3.最短路径基本可以数出来,考察的是最优路径
Stella981
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4年前
Spring5.0源码深度解析之SpringBean的生命周期
!(https://gss1.bdstatic.com/vo3dSag_xI4khGkpoWK1HF6hhy/baike/w%3D268%3Bg%3D0/sign0c730b84bd19ebc4c078719fba1da8c1/37d12f2eb9389b503a80d4b38b35e5dde6116ed7.jpg)
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数字先锋 | “言”之有“力”,大模型背后的算力“推手”!
在算力调度方面,天翼云通过自研的调度系统,协助思必驰DFM2大模型调度GPU、NPU、CPU等异构算力资源,大规模训练上云1个月,可以完成数十亿规模大模型所有阶段训练和效果评估。在训练能力打造方面,天翼云支持多种模型训练方式,不仅可以提升大模型训练平台的数据量,还大幅缩短了训练周期和交付进度。
GoCoding
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3年前
TVM 加速模型,优化推断
TVM是一个开源深度学习编译器,可适用于各类CPUs,GPUs及其他专用加速器。它的目标是使得我们能够在任何硬件上优化和运行自己的模型。不同于深度学习框架关注模型生产力,TVM更关注模型在硬件上的性能和效率。本文只简单介绍TVM的编译流程,及如何自动调优自己的模型。更深入了解,可见TVM官方内容:文档:https://tvm.apach
京东云开发者
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一文详解扩散模型:DDPM
人工智能生成内容(AIGeneratedContent,AIGC)近年来成为了非常前沿的一个研究方向,生成模型目前有四个流派,分别是生成对抗网络(GenerativeAdversarialModels,GAN),变分自编码器(VarianceAutoEncoder,VAE),标准化流模型(NormalizationFlow,NF)以及这里要介绍的扩散模型(DiffusionModels,DM)
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