1.摘要目标检测是计算机视觉主要应用方向之一。目标检测通常包括两方面的工作，首先是找到目标，然后就是识别目标。常用的目标检测方法分为两大流派：一步走（one_stage）算法：直接对输入的图像应用算法并输出类别和相应的定位，典型的算法有yolo，ssd；两步走（two_stage)算法：先产生候选区域，然后在进行CNN分类，代表的算法有R-CNN。其中一步走目标检测算法检测速度快，实时性好，在模型的快速部署上有着很强的优势，被广泛应用在各行各业中。本文也将选择yolov5算法对目标物体进行目标预测。训练好模型要部署在不同的边缘端，才会产生价值，本文将采用Openvino（OpenVisualI
PyTorch团队让大模型推理速度加快了10倍。且只用了不到1000行的纯原生PyTorch代码！项目名为GPT-fast，加速效果观感是这样婶儿的：通畅，属实通畅！重点是，团队直接放出了代码以及详细“教程”。还是简笔画版的那种，特别好理解。开发团队成员@HoraceHe表示：我们不把它看作是库或者框架，更希望大家能把它当成个例子，根据自己的需求“复制粘贴”。网友直接炸开锅，英伟达AI科学家JimFan评价道：这是自AndrejKarpathy发布的minGPT以来最棒的教程式repo之一！开源世界需要更多minGPT、GPT-Fast这样的项目！那么GPT-fast究竟是如何给大模型提速的？
docker中apt-getupdate过慢，这样配置瞬间提速！源官网·全球镜像站源今天办公地点的网络出奇的差，看电影看小说打游戏完全没影响，只要更新就蜗速前进，只能从网上翻下，看看有没有网速快的下载源。碰巧看到官网有写国内可用的源地址，不常用，记录下以便下次查看。官网·全球镜像站点击进入：https://www.debian.org/mirror/list进去以后是各个国家可用的镜像站。选择中国大陆，查看到地址是：ftp.cn.debian.org/debian/因docker安装的镜像中并没有编辑器，所以我们使用以下命令修改配置文件：echo"">/etc/sources.listecho
本文导读：数智时代的到来使网络安全成为了不可忽视的重要领域。奇安信作为一家领先的网络安全解决方案领军者，致力于为企业提供先进全面的网络安全保护，其日志分析系统在网络安全中发挥着关键作用，通过对运行日志数据的深入分析，能够对漏洞和异常行为生成关键见解，帮助企业建立有效的防御策略。本文将深入探讨奇安信在网络安全与日志分析解决方案的关键优势，了解基于ApacheDoris构建的全新一体化日志存储分析平台如何实时监测和分析日志事件，加强对可疑活动的追踪与应对，提升系统安全性与快速响应能力。作者｜奇安信服务端技术专家舒鹏奇安信是中国企业级网络安全市场的领军者，专注于为政府和企业用户提供新一代网络安全产品
Transformer已经成功应用于自然语言处理、计算机视觉和时间序列预测等领域的各种学习任务。虽然取得了成功，但这些模型仍面临着严重的可扩展性限制，原因是对其注意力层的精确计算导致了二次（在序列长度上）运行时和内存复杂性。这对将Transformer模型扩展到更长的上下文长度带来了根本性的挑战。业界已经探索了各种方法来解决二次时间注意力层的问题，其中一个值得注意的方向是近似注意力层中的中间矩阵。实现这一点的方法包括通过稀疏矩阵、低秩矩阵进行近似，或两者的结合。然而，这些方法并不能为注意力输出矩阵的近似提供端到端的保证。这些方法旨在更快地逼近注意力的各个组成部分，但没有一种方法能提供完整点积注
随着市场环境的竞争越发激烈，建筑建材企业逐渐意识到加强项目成本管控，强化项目管理是施工企业未来信息化建设的主要方向，越来越多的企业开始走上了数字化转型之路，数商云渠道商管理系统赋能建筑建材行业，帮助企业轻松实现渠道互联网化，快速拓客锁客，加速资金回笼，优化渠道三流，提高运营效率。目前建筑建材领域数字化转型仍相对落后。《2020年建材家居市场发展现状调研报告》显示，有65%的卖场认为其在数字化应用方面存在明显劣势。建材行业作为最传统行业之一，在数字化智能化方面的经验相对不足，非常大的一部分企业商户还保持着传统产业的经营模式，建筑建材渠道商管理相较落后。有关数据显示，信息化占建筑建材业总产值的占比
项目研发过程中，经常会遇到与测试人员工作重叠的情况，十分影响效率。做了一个修改，可以在本地环境启动项目后和测试环境交互，并且不影响测试环境，理论上也可以用于线上环境的异常的快速处理。准备事项如下：一：搭建本地的nacos服务。二：导入测试环境相应项目的nacos配置文件。三：新增代码：修改LoadBalancerFactory获取服务host的方式，由于是本地启动的项目，并且连接的还是本地的nacos，所以项目启动后，肯定不会注册到测试环境，相对的也获取不到测试环境的其他服务。由于本人使用的时候是基于CachingSpringLoadBalancerFactory，如果直接使用时不生效或者异常
即将过翻篇的2021，快递物流行业并没有因为疫情的反复暂缓脚步。相反，在复杂环境下的迭代更快，步伐也愈加坚定，尤其在资本市场和投融资方面的表现，甚是喜人。 有钱不一定行，不钱肯定不行。资本驱动的时代，除了“深挖洞”，另一个重要的举措就是“广积粮”。粮仓充实，在面对挑战和不确性的时候，才更有底气。 今天，我们就来盘一下2021年快递物流行业最具话题性的投融资事件。 01 巨头押注末端，同城即配提速 疫情改变了人们的生活与消费习惯，也影响着快递末端派送与同城即配的发展。2020年阵痛期过后，市场迎来新发展，在相关政策的引导支持下，快递末端与同城即配形态的价值也愈加凸显。 嗅觉最为
关键词ParallelizationinSeuratSeurat并行化Seurat加快运行速度Seurat并行运算Seurat提高效率Seurat加快整合速度Seurat加快ScaleData/NormalizeData/FindMarkers/FindIntegrationAnchors/FindClusters速度Seurat加快SCTransform速度适用背景Seurat包好用是好用，但其分析流程中的某些函数运行起来实在太慢了，较小的数据集还好，但一旦超过10w以上，就需要等待很长时间。Seurat团队应该也发现了这个问题，所以他们在v3.0版本开始就进行了优化，也就是只要Seurat
背景海量数据OLAP场景，通常具有数据规模大、查询复杂度高、处理速度要求高等特点，对SQL引擎的执行效率要求非常高。面向行式存储的行式执行引擎由于逐行扫描的方式，往往会导致大量的函数调用开销，性能方面无法满足业务需求。为了解决这个问题，基于列式存储的向量化执行引擎技术应运而生，该方式通过批量计算和充分利用CPU高速缓存和流水线，使得查询分析的性能相较于行式执行引擎得到数量级的提升。面向OLAP场景，YashanDB在列式存储基础上引入了向量化执行引擎技术，并取得了显著的查询性能提升。如下图，在TPC-H基准测试下，YashanDB基本维持秒级的查询响应时延，达到了行业领先水平。本文将为大家深入
