Docker image阅读:https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md docker run -d -p 8888:8888 paddlepaddle/book…

Docker image阅读:https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md docker run -d -p 8888:8888 paddlepaddle/book 在Docker中执行PaddlePaddle训练程序: 更正: docker run -it -v $PWD:/work paddlepaddle/paddle python /work/train.py…

Paddle Inference推理部署 飞桨(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架.工具组件和服务平台为一体的技术先进.功能完备的开源深度学习平台,已被中国企业广泛使用,深度契合企业应用需求,拥有活跃的开发者社区生态.提供丰富的官方支持模型集合,并推出全类型的高性能部署和集成方案供开发者使用. 技术优势 开发便捷的深度学习框架 飞桨深度学习框架基于编程一致的深度学习计算抽象以及对应的前后端设计,拥有易学易用的前端编程界面和统一高效的内部核心架构,对普通开发者而言更容易上手并具备领先的…

服务化部署框架Paddle Serving 概述 常见的深度学习模型开发流程需要经过问题定义.数据准备.特征提取.建模.训练过程,以及最后一个环--将训练出来的模型部署应用到实际业务中.如图1所示,当前用户在训练出一个可用的模型后,可以选择如下四种部署应用方式: 服务器端高性能部署:将模型部署在服务器上,利用服务器的高性能帮助用户处理推理业务. 模型服务化部署:将模型以线上服务的形式部署在服务器或者云端,用户通过客户端,请求发送需要推理的输入内容,服务器或者云通过响应报文将推理结果返回给用户.…

Paddle Inference原生推理库 深度学习一般分为训练和推理两个部分,训练是神经网络"学习"的过程,主要关注如何搜索和求解模型参数,发现训练数据中的规律,生成模型.有了训练好的模型,就要在线上环境中应用模型,实现对未知数据做出推理,这个过程在AI领域叫做推理部署.用户可以选择如下四种部署应用方式之一: 服务器端高性能部署:将模型部署在服务器上,利用服务器的高性能帮助用户处理推理业务. 模型服务化部署:将模型以线上服务的形式部署在服务器或者云端,用户通过客户端请求发送需要推理的…

Tensor基础实践 飞桨(PaddlePaddle,以下简称Paddle)和其他深度学习框架一样,使用Tensor来表示数据,在神经网络中传递的数据均为Tensor. Tensor可以将其理解为多维数组,其可以具有任意多的维度,不同Tensor可以有不同的数据类型 (dtype) 和形状 (shape). 同一Tensor的中所有元素的dtype均相同.如果对 Numpy 熟悉,Tensor是类似于 Numpy array 的概念. Tensor的创建 首先,让开始创建一个 Tensor ,…

Paddle概述 本文结合深度学习理论与实践,使用百度飞桨平台实现自然语言处理.计算机视觉及个性化推荐等领域的经典应用. 实践部分使用飞桨深度学习开源框架,适配最新的2.0版本,默认使用动态图编程范式. 图1:零基础实践深度学习 内容特色 特色一:理论和代码结合.实践与平台结合,帮助快速掌握深度学习基本功. 目前在市面上,关于人工智能和深度学习的图书和课程已经汗牛充栋,但大多偏重理论,对于AI实践应用的介绍涉猎较少.需要一本理论和代码结合.实践与平台结合的课程,因为多数开发者更习惯通过实践代码来…

7 月 9 日,GOTC 2021 全球开源技术峰会上海站与 WAIC 世界人工智能大会共同举办,峰会聚焦 AI 与云原生两大以开源驱动的前沿技术领域,邀请国家级研究机构与顶级互联网公司的一线技术专家,为参会的开发者和技术爱好者带来了最硬的行业技术干货,提供了一个难得的技术交流平台. 在本次会议上,腾讯云高级工程师高策进行了题为"公有云上构建云原生 AI 平台的探索与实践"的技术分享,介绍了 AI 类业务在公有云上的现状以及相应的技术选型和面临的问题.最后通过分析开源社区和业界的趋势,…

下载CUDA 通过这个链接可以下载任意CUDA版本:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 我下载的是这一个:https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.2/local_installers/cuda_11.6.2_511.65_windows.exe 下载cuDNN: cuDNN Archive | NVIDIA Developer 我下载的是这一个:https://developer.…

关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph Learning (PGL)) 欢迎fork本项目原始链接:关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph L)https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4982973?contributionType=1 因为篇幅关系就只放了部分程序在第三章,如有需求可自行fork项目原始链接. 0.1图计算基本概念 首先看到百度百科定义: 图…

Paddle Graph Learning (PGL)图学习之图游走类模型[系列四] 更多详情参考:Paddle Graph Learning 图学习之图游走类模型[系列四] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5002782?contributionType=1 相关项目参考: 关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(PGL)[系列一] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projec…

最近,我们在项目中实践了webp图片,并且抽离出了工具模块,整合到了项目的基础模板中.传闻IOS10也将要支持webp,那么使用webp带来的性能提升将更加明显.估计在不久的将来,webp会成为标配. 本文主要分享一下我们在webp图片使用上的实践之路. 我们会从三部分来聊聊webp这个话题. 什么是webp,它有什么用? 使用webp的常规方法以及优劣. 我们是如何用上webp的. PS:如果是对webp有一定了解的朋友,建议直接看第三部分.因为是讲我们的实践之路,所以第三部分会多讲一些. 一…

Hangfire项目实践分享 目录 Hangfire项目实践分享 目录 什么是Hangfire Hangfire基础 基于队列的任务处理(Fire-and-forget jobs) 延迟任务执行(Delayed jobs) 定时任务执行(Recurring jobs) 延续性任务执行(Continuations) 与quartz.net对比 Hangfire扩展 Hangfire Dashborad日志查看 Hangfire Dashborad授权 IOC容器之Autofac Recurring…

0x00 前言 关于TDD测试驱动开发的文章已经有很多了,但是在游戏开发尤其是使用Unity3D开发游戏时,却听不到特别多关于TDD的声音.那么本文就来简单聊一聊TDD如何在U3D项目中使用以及如何使用U3D 5.3.X之后版本已经集成的单元测试模块Editor Test Runner. 0x01 你好,TDD TDD,测试驱动开发改变了我们常见的工作流程,不要求先写逻辑代码,反而要求先完成测试代码.待测试代码完成之后,我们再将目光转移到逻辑代码,根据测试的要求,完成逻辑代码,使之能够通过经过拆…

文/赵杰 2015.11.04 1. 前言 服务端日志你有多重视? 我们没有日志 有日志,但基本不去控制需要输出的内容 经常微调日志,只输出我们想看和有用的 经常监控日志,一方面帮助日志微调,一方面及早发现程序的问题 只做到第1点的,你可以洗洗去睡了.很多公司都有做到第2点和第3点,这些公司的服务端程序基本已经跑了很长时间了,已比较稳定,确实无需花太多时间去关注.如果一个新产品,在上线初期,我觉得就有必要做到第4点. 日志怎么看? 都说了,我们没有日志 线上日志逐个tail+grep 编写脚本,…

一.反向代理:Web服务器的“经纪人” 1.1 反向代理初印象 反向代理(Reverse Proxy)方式是指以代理服务器来接受internet上的连接请求,然后将请求转发给内部网络上的服务器,并将从服务器上得到的结果返回给internet上请求连接的客户端,此时代理服务器对外就表现为一个服务器. 从上图可以看出:反向代理服务器位于网站机房,代理网站Web服务器接收Http请求,对请求进行转发. 1.2 反向代理的作用 ①保护网站安全:任何来自Internet的请求都必须先经过代理服务器: ②通…

概述 最近.NET的世界开始闹腾了,微软官方终于加入到了对.NET跨平台的支持,并且在不久的将来,我们在VS里面写的代码可能就可以通过Mono直接在Linux和Mac上运行.那么大家(开发者和企业)为什么那么的迫切的希望.NET跨平台呢?第一个理由是便宜,淘宝号称4万多台服务器全部运行在Linux,Linux平台下还有免费的MySql,这些都是免费的,这些省下来直接就是利润呀,做企业的成本可以降低又没有任何损失,何乐而不为呢?第二个理由是在Linux系统下还有很多非常优秀的构架(当然同样也是免费…

继上一篇<Mysql事务探索及其在Django中的实践(一)>交代完问题的背景和Mysql事务基础后,这一篇主要想介绍一下事务在Django中的使用以及实际应用给我们带来的效率提升. 首先贴上Django官方文档中关于Database Transaction一章的介绍:https://docs.djangoproject.com/en/1.9/topics/db/transactions/. 在Django中实现事务主要有两种方式:第一种是基于django ORM框架的事务处理,第二种是基于原…

前言 很早就有想开始写博客的想法,一方面是对自己近期所学知识的一些总结.沉淀,方便以后对过去的知识进行梳理.追溯,一方面也希望能通过博客来认识更多相同技术圈的朋友.所幸近期通过了博客园的申请,那么今天就开始第一篇随笔,来开始记录自己的学习点滴. 问题背景 本人最近在用python的Web开发框架Django开发一个平台,平台的数据库用的是远程的Mysql (RDS),出于对数据库信息的安全考虑,对访问数据库的ip作了限制.因此,我们是通过在服务器上用轻量级的python Web框架Flask搭建…

  一.说在前面的话 前段时间,工作上需要做一个针对视频质量的统计分析系统,各端(PC端.移动端和 WEB端)将视频质量数据放在一个 HTTP 请求中上报到服务器,服务器对数据进行解析.分拣后从不同的维度做实时和离线分析.(ps:这种活儿本该由统计部门去做的,但由于各种原因落在了我头上,具体原因略过不讲……) 先用个“概念图”来描绘下整个系统的架构: 嗯,这个是真正的“概念图”,因为我已经把大部分细节都屏蔽了,别笑,因为本文的重点只是整个架构中的一小部分,就是上图中红框内的 http serve…

若干年前读研的时候,学院有一个教授,专门做群蚁算法的,很厉害,偶尔了解了一点点.感觉也是生物智能的一个体现,和遗传算法.神经网络有异曲同工之妙.只不过当时没有实际需求学习,所以没去研究.最近有一个这样的任务,所以就好好把基础研究了一下,驱动式学习,目标明确,所以还是比较快去接受和理解,然后写代码实现就好了.今天就带领大家走近TSP问题以及群蚁算法. 机器学习目录:[目录]数据挖掘与机器学习相关算法文章总目录 本文原文地址:群蚁算法理论与实践全攻略——旅行商等路径优化问题的新方法 1.关于旅行商(…

最近在忙Asp.Net MVC开发一直没空更新UWP这块,不过有时间的话还是需要将自己的经验和大家分享下,以求共同进步. 在上章[UWP开发之Template10实践:本地文件与照相机文件操作的MVVM实例(图文付原代码)]已经谈到了使用FileOpenPicker进行文件选择,以及CameraCaptureUI进行拍照. 对于文件选择一般进行如下设置就能实现: // 选择多个文件 FileOpenPicker openPicker = new FileOpenPicker(); openPic…

前面[UWP开发之Mvvmlight实践五:SuspensionManager中断挂起以及复原处理]章节已经提到过Template10,为了认识MvvmLight的区别特做了此实例. 原代码地址:https://github.com/NewBLife/UWP/tree/master/MvvmDemo/FileOperationDemo 应用主要功能: 本地任何文件多项选择添加 照相机图片添加 显示添加文件(.jpg.png.pdf.xls等)的缩略图 列表文件删除 默认程序显示添加后的文件 应用…

在开发中或者后期测试乃至最后交付使用的时候,如果应用出问题了我们一般的做法就是查看Log文件.上章也提到了查看Log文件,这章重点讲解下如何查看Log文件?如何找到我们需要的Packages安装包目录? 桌面系统应用 安装在桌面系统上的应用,我们是很容易就可以找到安装包的目录. 目录结构:C:\Users\{用户名}\AppData\Local\Packages\{UWP应用包名}\ {用户名}=系统登录用户名,{UWP应用包名}=UWP应用打包时的名称. 比如查看[UWP开发之Mvvmligh…

上一篇:<DDD 领域驱动设计-谈谈 Repository.IUnitOfWork 和 IDbContext 的实践(2)> 这篇文章主要是对 DDD.Sample 框架增加 Transaction 事务操作,以及增加了一些必要项目. 虽然现在的 IUnitOfWork 实现中有 Commit 的实现,但也就是使用的 EF SaveChanges,满足一些简单操作可以,但一些稍微复杂点的实体操作就不行了,并且 Rollback 也没有实现. 现在的 UnitOfWork 实现代码: publi…

最近在研读一本书<JavaScript设计模式与开发实践>,进阶用的. 一.高阶函数 高阶函数是指至少满足下列条件之一的函数. 1. 函数可以作为参数被传递. 2. 函数可以作为返回值输出. 1)高阶函数实现AOP AOP(面向切面编程)的主要作用是把一些跟核心业务逻辑模块无关的功能抽离出来,这些跟业务逻辑无关的功能通常包括日志统计.安全控制.异常处理等. 把这些功能抽离出来之后,再通过“动态织入”的方式掺入业务逻辑模块中. 这样做的好处首先是可以保持业务逻辑模块的纯净和高内聚性,其次是可以很…

1.概览 uFrame是提供给Unity3D开发者使用的一个框架插件,它本身模仿了MVVM这种架构模式(事实上并不包含Model部分,且多出了Controller部分).因为用于Unity3D,所以它向开发者提供了一套基于Editor的可视化编辑工具,可以用来管理代码结构等.本文为uFrame1.6版本在项目中实践的记录,主要包括一些uFrame中的基本概念以及应用的流程. 2.新建uFrame工程 本小节主要内容包括: 在uFrame新建工程 在uFrame的可视化编辑器中打开工程仓库 在uF…

分布式学习系列[dubbo入门实践] dubbo架构 组成部分:provider,consumer,registry,monitor: provider,consumer注册,订阅类似于消息队列的注册订阅 一.环境安装 1.dubbo admin 管理控制台安装(Windows环境) #下载dubbo-admin-2.5.3.war,部署到tomcat下,根据需要编辑WEB-INF/dubbo.properties文件: dubbo.registry.address=zookeeper://12…

本文包含了我在开发项目中经历过的实用的ABAP单元测试指导方针.我把它们安排成为问答的风格,欢迎任何人添加更多的Q&A's,以完成这个列表. 在我的项目中,只使用传统的ABAP report.所以很不幸我不能使用ABAP单元测试了,是吗?有个好消息:无论你正在使用哪一种ABAP代码对象进行开发,都可以通过添加单元测试使得它更加稳定和更易于扩展.对于reports,模块池(module pools)和函数组(function groups),可以通过添加手写本地类的方式添加单元测试.假设一个简单的…

Android游戏开发实践(1)之NDK与JNI开发03 前面已经分享了两篇有关Android平台NDK与JNI开发相关的内容.以下列举前面两篇的链接地址,感兴趣的可以再回顾下.那么,这篇继续这个小专题,主要分享下AndroidStudio下的NDK与JNI开发的相关操作以及简述下CMake的使用.最后,会以一个实例来结束这个小专题的分享,那个,就放在最后一篇吧. 作者:AlphaGL.版权所有,欢迎保留原文链接进行转载 :) 传送门: Android游戏开发实践(1)之NDK与JNI开发01…