docker笔记，请参考。常用命令官方学习网站，生涩。网上资料千奇百怪，建议到官网验证。可以用AI学习一点，但经常有错，像文心一言、通义千问。https://docs.docker.com/engine/reference/run/以ubantu为例，你可以在docker安装一个ubantu容器。你首先是有要有一个镜像，可以在hub.docker.com里寻找，并可能需要选择相应的tag以下是常用命令docker--helpdockersearchubantu：从dockerhub寻找镜像，常用参数--no-trunc，不打断描述。dockerpullubantu：拉取镜像，可以指定某个tag
我正在ICS上开发并试图理解为什么Canvas.isHardwareAccelerated()在使用时总是返回FALSESurfaceView内的Canvas。我试过一个非常基本的例子:http://android-coding.blogspot.com/2011/05/drawing-on-surfaceview.html或者这个:http://jmsliu.com/199/android-canvas-example.html我什至将它们修改为在绘制循环内没有任何Canvas调用认为我可能参与了一些不受支持的硬件加速操作对于某些绘图调用。我在“不支持的绘图操作”下检查了这个列表de
众多大型集团公司在应用RPA（机器人流程自动化）之初，往往从某个具体的业务流程入手。随着越来越多部门开始部署RPA，集团整体自动化需求日益增加。如果缺乏统一调度，将造成企业内部资源冗余，各部门难以形成聚合效应。01善事必利器，RPA卓越中心势在必行为加速企业自动化转型，大型集团公司纷纷采取建立RPA卓越中心（CoE）的方式，为企业赋能转型能力。RPA卓越中心是一个跨职能的虚拟组织模式，最早是为了促进协作，支持RPA专业部署和实现。数字化转型更趋于“由内而外”与“自下而上”进行，RPA卓越中心结合管理机制，逐渐发展成为了一种有效的治理机制。RPA卓越中心能帮助多数集团公司低成本、高效率地推动数字
AI图像生成，已经进入了秒速级别，只要4步推理就能完成绘制，最快更是能在1秒之内完成。现在，清华大学联合HuggingFace的研究人员，推出了全新的绘图模型加速模块。作者给出的体验版当中，点击生成按钮后，模型只用了几秒钟就绘制出了4张清晰的图像。这个加速模块叫做LCM-LoRA，发布后不久就斩获了2k+次GitHub星标。它不仅加速能力强、泛化性能好，适配的模型也很广泛，SD系和LoRA模型都能用它来加速。团队基于LCM-LoRA自行优化的文生图模型已在HuggingFace上开放体验，图生图模型也推出了CoLab等版本。AI绘图工具迅速接入LCM-LoRA开源后不久，就有AI绘图工具厂商S
我们有一个应用程序可以读取GigEYUV视频流并将其显示在屏幕上。通过分析，我们了解到将每个帧从YUV(UYVY)转换为RGB24的函数比我们的相机到屏幕管道的任何其他部分至少多花费一个数量级的时间和CPU。我们使用的转换函数由GigE软件供应商(Pleora)提供，比我们自己的“naive”(未优化)实现稍快。我们在其余的管道中使用DirectShow。“任务管理器基准测试”显示我们的1080p30fps流，当我们跳过转换时CPU使用率为4-5%(当然会得到乱码)，当我们调用转换函数时CPU使用率为15-19%。我们的问题是:是否有DirectShow过滤器可以为我们执行此转换，希望
随着全面“深度云采用”时代的到来，越来越多的中国企业开始采用云原生技术来推动业务的数字化转型。云计算已经成为承载数字技术的强大基石，与国内各行各业深度融合，尤其是头部企业或大型企业。基于云原生的大量创新正在为行业带来强劲的发展势头，同时也越来越多地被视为云战略和数字化转型工作的核心原则。Gartner预测，到2027年，超过70%的中国大型企业将建立云原生平台，而2022年这一比例不到30%。然而，中国的CIO并未清楚地了解云原生和数字化转型之间的关系，而且多数传统企业将关注点更多地放在了技术创新部分，专注于容器、持续集成/持续交付（CI/CD）和无服务器等技术，而不是探索云原生的业务价值，将
1.2.1实验环境准备实验环境：rockylinux8.8 可以去官网下载 下载Rocky|RockyLinux主机名：xuegod63主机ip:192.168.1.63（这个ip大家可以根据自己所在环境去配置，配置成静态IP）2g内存、2vCPU、50G硬盘1、配置静态ip和主机名1）把ip配置成静态的配置文件/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33内容改成如下：根据自己实际情况改TYPE=EthernetPROXY_METHOD=noneBROWSER_ONLY=noBOOTPROTO=staticIPADDR=192.168.1.63NETM
麻省理工学院和英伟达的研究人员开发了两种技术来加速稀疏张量的处理，稀疏张量是一种用于高性能计算任务的数据结构。这些技术可以显著提高系统的性能和能效，例如驱动生成式人工智能的大规模机器学习模型。张量（Tensors）是机器学习模型使用的数据结构。这两种新方法都试图有效地利用张量中所谓的稀疏性——零值。在处理这些张量时，可以跳过零并节省计算和内存。例如，任何乘以零的内容都是零，因此它可以跳过该操作。它可以压缩张量（不需要存储零），因此可以将大部分张量存储在片上存储器中。然而，利用稀疏性存在一些挑战。在大型张量中找到非零值并非易事。现有方法通常通过强制执行稀疏模式来简化搜索来限制非零值的位置，但这限
0.系统环境基于Windows下演示，Linux下也可以适用。所使用ffmpeg版本为BtbN编译的win64-gpl版（非gpl-share），项目地址：BtbN/FFmpeg-Builds也可以使用 gyan.dev 编译的git-full版，地址：gyan.dev ，都是官方推荐的。所使用的测试片段是一段相机录制的h264编码的100兆码率的4k25帧的视频，信息如图1.首先在默认情况下，不加任何参数，会直接使用CPU编解码ffmpeg-iinput.mp4output.mp4可以看到转码速度是相对比较慢的，并且过程中CPU是处于100%使用率的。2.尝试使用硬件加速编解码首先通过命令f
前言首先我们知道，全球最大的公共镜像仓库是Docker公司自己搭建的DockerHub，也是权威性最高的，里面包含了各种各样的官方镜像，DockerHub为每一个注册用户提供了个人镜像仓库服务，该个人镜像仓库是公共的。以上都不是重点，重点是因为各种各样的原因，国内使用DockerHub提供的镜像仓库会很慢，虽然Docker提供了registry镜像，用户可以通过registry搭建自己的镜像仓库，但是这种基础设施能用公共的就用公共。镜像加速器针对国内访问DockerHub速度慢的问题，国内很多大型企业和大学提供了镜像加速器，此镜像非Docker概念中的镜像，而是说它是DockerHub的一个镜
