本文属于《ZLMediaKit源码分析》连载系列博客的第一篇，简要介绍了ZLMediaKit的功能定位、技术优势和源码目录结构。ZLMediaKit是一个采用现代C++标准编写的开源项目，它既可以直接作为流媒体服务器使用，也可以作为音视频、流媒体相关应用（如：播放器、推流器、流媒体服务器二次开发）的SDK。ZLMediaKit原生支持多种操作系统，比如Windows、Linux、macOS、Android、iOS等，开发调试都十分方便。让我们先从源码目录开始分析。后文将采用“ZLMediaKit/”来表示ZLMediaKit源码的根目录，在这个目录下可以看到3rdpart、Android、ap
Grad-CAM(Gradient-weightedClassActivationMapping)是一种可视化深度神经网络中哪些部分对于预测结果贡献最大的技术。它能够定位到特定的图像区域，从而使得神经网络的决策过程更加可解释和可视化。Grad-CAM的基本思想是，在神经网络中，最后一个卷积层的输出特征图对于分类结果的影响最大，因此我们可以通过对最后一个卷积层的梯度进行全局平均池化来计算每个通道的权重。这些权重可以用来加权特征图，生成一个ClassActivationMap(CAM)，其中每个像素都代表了该像素区域对于分类结果的重要性。相比于传统的CAM方法，Grad-CAM能够处理任意种类的神
文章目录@[toc]**前言****概念****一、核心组件****1.API介绍**2.**ProcessEngine****3.Springboot集成****4.启动效果**二、**具体业务集成****1.绘制流程图****2.引入项目****3.具体开发****4.流程变量****5.任务监听器-TaskListener****6.执行监听器-ExecutionListener****7.扩展属性-Extensionproperties****8.流程权限及创建人设置****9.任务执行人及发起人设置**前言项目中需要用到工作流引擎来设计部分业务流程，框架选型最终选择了Camunda7
1、B树索引（B-treeIndex）优点：支持高效的范围查询和排序。缺点：索引的大小较大，对于频繁更新的集合会有一定的维护开销。使用场景：适用于大部分查询场景。db.collection.createIndex({field:1})MongoTemplatemongoTemplate=newMongoTemplate();Indexindex=newIndex().on("field",Sort.Direction.ASC);mongoTemplate.indexOps("collection").ensureIndex(index);2、散列索引（HashedIndex）优点：可以快速查找
目录前言：1、工业通信要求1.1工业通信网络分层模型1.2工业控制的实时性要求2. 以太网技术2.1 协议分层2.2实时应用3.常见工业以太网技术3.1PROFINET通信3.2POWERLINK通信3.3EtherNet/IP通信3.4EtherCAT通信3.5SERCOSIII通信4. 工业以太网技术比较4.1市场占有4.2实时性4.3协议栈比较前言：无线基站通信系统，出于效率、安全、可控的考虑，采用了中央集权和中央统一调度的系统架构。以太网和TCPIP通信，完全遵循了民主、自由竞争的基本思想，没有统一的中央控制和调度机制，交换机和路由器完全是按照某种规则运行的服务性机构。然而，普通的以太
在WSL2中使用NVIDIADocker进行全栈开发和深度学习TensorFlowpytorchGPU加速0.背景0.1起源生产环境都是在k8dpod中运行，直接在容器中开发不好嘛？每次换电脑，都要配配配，呸呸呸新电脑只安装日常用的软件不好嘛，环境变量配配配，各种日常软件和开发软件到处拉💩虚拟机呗，怎么调用GPU是个问题，hyper-v好像是可以魔改配置实现，又得改改改。改好了本地能跑了，生产给你报错报错错错错到处拉💩，文件弄乱了怎么办，容器直接销毁重建就完事，分分钟解决。电脑重装再配环境也遭不住0.2.容器化开发之后宿主机电脑随便换，随便重装。重装之后我只要上网+wsl--install+g
Inthispost,wewilllearnhowtorunPyTorchstablediffusioninferenceonHabanaGaudiprocessor,expresslydesignedforthepurposeofefficientlyacceleratingAIDeepLearningmodels.在本文中，我们将学习如何在HabanaGaudi处理器上运行PyTorch稳定扩散推理，该处理器专为高效加速AI深度学习模型而设计。 目录ArtGenerationwithstablediffusion稳定传播的艺术生成Howtorunthemodel? 如何运行模型？Setu
文章目录@[toc]简介一、安装二、启动LLM服务器项目链接简介该项目旨在为各种大语言模型（LLM）在生产环境中的部署和可观测性提供一个标准的解决方案，用最简单直接的方式把大语言模型（LLM）部署到云端或本地，并且可以放心地用于生产环境中，此外还提供了进一步的能力来让用户更加方便地基于大语言模型（LLM）构建更强大的AI应用。OpenLLM是一个用于在生产环境中操作大型语言模型（LLM）的开放平台，它可以轻松地微调、服务、部署和监控任何LLM。借助OpenLLM，您可以使用任何开源大型语言模型(LLM)运行推理，部署到云端或本地，并构建强大的AI应用程序。**SOTALLM：**内置支持广泛的
文章目录CIFAR-10简介CIFAR-10简介官网：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.htmlCIFAR-10和CIFAR-100是8000个万小图像数据集的标记子集。它们由AlexKrizhevsky,VinodNair和GeoffreyHinton收集。CIFAR-10数据集包含60000张32x32彩色图像，分为10个类，每类6000张。有50000张训练图片和10000张测试图片。数据集分为五个训练batches和一个测试batch，每个batch有10000张图像。测试batch包含从每个类中随机选择的1000个图像。训练batches以随
安装流程参考：Ubuntu18配置与ROS兼容的深度学习环境（Anaconda3+PyTorch1.10+python3.8+cuda10.2）_ubuntu18在ros使用conda_冰激凌啊的博客-CSDN博客环境：Ubuntu18Gtx1066可能面临的问题和报错：问题1.CUDA安装后却运行不了nvcc-VCommand'nvcc'notfound,butcanbeinstalledwith:sudoaptinstallnvidia-cuda-toolkit答：有两种情况。第一种情况是通过命令行或官网下载的，添加路径即可。第二种情况是通过Conda安装的，那么就不用管，我们换种方法验证
