文章目录harbor-trivy镜像扫描工具安装部署(离线漏洞库)安装orasharbor安装trivytrivy设置离线配置拷贝trivy-db到harbor-trivy持久化目录效果展示harbor-trivy镜像扫描工具安装部署(离线漏洞库)安装oras下载安装下载地址:https://github.com/oras-project/oras/releasestar-zxforas_1.0.1_linux_amd64.tar.gzmvoras/usr/local/bin/版本查看[root@harbor-new2/]#orasversionVersion:1.0.1Goversion:g
摘 要随着互联网与移动互联网迅速普及，网络上的电影娱乐信息数量相当庞大，人们对获取感兴趣的电影娱乐信息的需求越来越大,个性化的离线与实时的电影推荐系统成为一个热门。然而电影信息的表示相当复杂，己有的相似度计算方法与推荐算法都各有优势，导致单一的相似度计算方法与推荐算法无法合适地应用于离线与实时的电影推荐系统中。大量的电影数据的管理运营随着数据量的增长也变得越来越复杂，因此，如何综合各种算法的优势给用户可靠的电影推荐结果,并保证用户能访问到正确的推荐数据成为推荐系统设计中需要解决的一个重要问题。系统采用了B/S结构，将所有业务模块采用以浏览器交互的模式，选择MySQL作为系
clip论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.00020.pdfclip代码地址：https://github.com/openai/CLIP小辉问：能不能解释一下zero-shot?小G答：零次学习（Zero-ShotLearning，简称ZSL）假设斑马是未见过的类别，但根据描述外形和马相似、有类似老虎的条纹、具有熊猫相似的颜色，通过这些描述推理出斑马的具体形态，从而能对斑马进行辨认。零次学习就是希望能够模仿人类的这个推理过程，使得计算机具有识别新事物的能力。标准图像模型联合训练一个图像特征提取器和一个线性分类器来预测某些标签，而CLIP联合训练图像编码器和文本编
简介深度学习在实际应用中包括训练和推理两个重要阶段，通常依赖于流行的深度学习框架，如Caffe、TensorFlow、PyTorch等。然而，这些框架的安装和配置往往复杂，在实际部署中可能面临一些挑战。自从OpenCV3.3版本起，引入了DNN模块，为用户提供了一种更加简便的方式进行深度学习推理。使用OpenCV的DNN接口，用户可以无需安装额外的依赖，直接在正常安装OpenCV的基础上，使用经过训练的深度学习模型进行推理计算，从而简化了深度学习模型的部署过程。这为开发者提供了更方便、更轻量级的选择，使得在实际应用中更容易集成深度学习技术。推理环境当前使用的环境是OpenCV4.7带dnn模块
关闭。这个问题是off-topic.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？Updatethequestion所以它是on-topic用于堆栈溢出。关闭10年前。Improvethisquestion我要创建一个网站，其中的内容会在网站上保留15天，然后会被删除。我不太了解SEO，但我担心的是搜索引擎将“内容”编入索引对SEO的影响，然后有一天它突然消失并留下404。要以对SEO最友好的方式应对来来去去的内容，我能做的最好的事情是什么？
在Linux系统中，离线安装Docker通常发生在以下情况：网络限制：在某些部署环境下，由于网络限制或防火墙设置，可能无法直接从Docker的官方仓库在线安装Docker。安全性考虑：有些环境出于安全考虑，不允许直接访问外部网络，因此需要通过离线方式安装和更新软件。稳定性需求：对于需要高度稳定性的系统，离线安装可以确保Docker的版本与系统的其他组件兼容，避免在线更新带来的潜在风险。下面我们看下具体的操作方法。1.下载安装包docker所有离线包路径http://get.daocloud.io/docker/builds/linux稳定版：https://download.docker.co
一、大语言模型推理概要介绍与传统的CNN模型推理不同，大语言模型的推理通常会分成prefill和decoding两个阶段。每一个请求发起后产生的推理过程都会先经历一个Prefill过程，prefill过程会计算用户所有的输入，并生成对应的KV缓存，再经历若干个decoding过程，每一个decoding过程，服务器都会生成一个字符，并将其放入到KV缓存当中，之后依次迭代。由于decoding过程是逐个字符生成的，每一段答案的生成都需要很长时间，会生成很多字符，所以decoding阶段的数量非常多，占到整个推理过程的90%以上。在Prefill过程中，虽然计算量很大，因为要一次性完成用户输入的所
最近，谷歌DeepMind和斯坦福的研究人员发现：大模型在处理逻辑推理任务时，问题中信息呈现的顺序对模型的表现有着决定性的影响。论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.08939具体来说，当信息按照逻辑上的自然顺序排列时，模型的表现会更好。这一发现不仅适用于一般的逻辑推理问题，对于数学问题也同样有效。比如，如果某个证明任务的条件是：1.如果A，那么B；2.如果B，那么C；3.A为真。要求大模型证明C为真，如果条件按照1，2，3的顺序呈现，那么大模型的成功率会比2，1，3的条件呈现顺序高出很多。所以，以后用大模型，言简意赅，符合逻辑地提出问题能让它性能更强。上图展示了一个
清华系2B模型杀出支持离线本地化部署，可以个人电脑或者手机上部署的多模态大模型，超越Mistral-7B、LLaMA-13B。2月1日，面壁智能与清华大学自然语言处理实验室共同开源了系列端侧语言大模型MiniCPM，主体语言模型MiniCPM-2B仅有24亿（2.4B）的非词嵌入参数量。在综合性榜单上与Mistral-7B相近，在中文、数学、代码能力表现更优，整体性能超越Llama2-13B、MPT-30B、Falcon-40B等模型。具体开源模型包括：基于MiniCPM-2B的指令微调与人类偏好对齐的MiniCPM-2B-SFT/DPO。基于MiniCPM-2B的多模态模型MiniCPM-V
本文主要是对B站Up主ZOMI酱推理系统系列视频的理解，可以认为是重点笔记。一、深度学习模型的全生命周期相信很多人和我一样，刚看到深度学习模型中的推理系统或推理引擎时是一头雾水，因为学习DL时通常关注于模型的设计和训练。下图是深度学习模型的全生命周期图，主要分为两大类任务，训练任务和推理任务。训练任务：通常需要执行数小时、数天，一般配置较大的batchsize以实现较大的吞吐量，训练模型直到指定的准确度或错误率。推理任务：执行7x24小时服务，此时模型已稳定无需训练，服务于真实数据进行推理预测，一般batchsize较小。训练过程通过设计合适的AI模型以及损失函数、优化算法等，前向传播并计算损
