这些开源项目都是在语言模型领域具有重要影响力的优秀项目。它们共同的特点是强调了对大规模语言模型进行训练和推理的高效性、灵活性和可扩展性。无论是通过提供定制化的语言模型、支持并行计算和分布式训练，还是通过优化内存管理和硬件资源利用效率来提高运算速度，这些项目都致力于使得人工智能技术更加便捷、高效地应用于各个领域。如果您正在寻找一个功能强大且易于使用的开源语言模型项目，我强烈推荐阅读此篇文章。
Foundry 是一个 Solidity 框架，用于构建、测试、模糊、调试和部署 Solidity 智能合约。在这个 Foundry 教程中，我们将介绍以下内容。
传统编程语言在从互联网获取直播数据方面的效率不高。在这里，通用编程语言可以帮助您解决这个问题。请继续阅读以了解如何将 Python 用于云和大数据分析。
九月，eKuiper 处于 v1.7.0 的开发周期中，开发团队和社区的伙伴共同完成了一系列的新功能。我们初步实现了 Lookup Table（查询表）的支持，从而完善了流批结合的运算能力，例如实时数据补全的能力。另外，我们扩展和优化了数据集成，添加了 HTTP 推送源、Influx V2 sink；扩展了 EdgeX 源的数据格式支持。同时，九月底我们也发布了 1.6.2 版本，主要是 Bug 修复和管理控制台的增强。
世界 500 强的华为，旗下设有华为开源软件能力中心。是基于华为开源战略新成立的部门。承担开源新技术扫描与规划、开源技术研究、开源开发方法探索、开源社区运营和开源能力构建及管理等相关工作。本期，就为大家整理了华为的开源项目：
LosslessCut 是一款跨平台的 FFmpeg GUI 工具，它可以对视频、音频和字幕等相关媒体文件进行快速无损操作。该软件最主要的功能是无损剪切和裁剪音视频文件，可以使用它快速提取出好的部分并丢弃其余片段而不会损失质量，这非常适合用于处理从摄像机、GoPro 或者无人机中获取到的大型视频文件以节省存储空间。此外它还能在不需要重新编码的情况下添加音乐或字幕轨道到视频中，所以速度非常快。
数据科学家和开发人员可以在自定义脚本或解决方案中包含 RevoScaleR 函数，这些脚本或解决方案可以在 R 客户端本地运行或在机器学习服务器上远程运行。利用 RevoScaleR 功能的解决方案将在安装 RevoScaleR 引擎的任何地方运行。
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Foundry 是一个全新的 EVM 开发环境。有了 Solidity-native 测试能力（使用原生的 Solidity 编写测试），强大的命令行工具和高性能的 Rust 工具，Foundry 更值得大家学习，翻译一篇 Foundry 的使用指南文章。
本项目是ICLR 2019论文《面向任务的对话的全局到本地存储指针网络》的PyTorch代码实现
原文地址：https://opensourceforu.com/2015/12/the-pros-and-cons-of-cloud-computing/
公有 PaaS 平台并没有达成共识，没有统一应用的 PaaS 服务 API，因此不便于应用在各平台之间移植。谷歌、亚马逊与微软三大巨头在 PaaS 领域分庭对立，在强大的技术实力与基础资源的支撑下，构建了与自身文化相对应的公有云 PaaS 平台。相对于三大巨头，于2007 年起家的 Heroku，正是由于看到了大平台厂商对应用代码的“侵入性”，以及对开发人员的“绑架”，因而独辟蹊径地开发了一套可移植的 PaaS 平台。
Cloud Foundry是业界第一个开源PaaS云平台，它支持多种框架、语言、运行时环境、云平台及应用服务，使开发人员能够在几秒钟内进行应用程序的部署和扩展，无需担心任何基础架构的问题。
[本文由John Wetherill撰写。]
EdgeX Foundry是由Linux基金会运维的、全球领先的开放源码边缘计算软件框架。自2017年开源之后，在世界各地的各行业、各场景上得到了广泛的应用。从2018年起，VMware与众多行业合作伙伴在中国社区推广EdgeX技术、拓展生态，并持续地贡献代码。
超详细的Spring Boot教程，搞定面试官！
机器学习的日益普及导致了一些工具的开发，旨在使这种方法的应用易于机器学习新手。这些努力已经产生了PRoNTo和NeuroMiner这样的工具，这并不需要任何编程技能。然而，尽管这些工具可能非常有用，但它们的简单性是以透明度和灵活性为代价的。学习如何编程一个机器学习管道(即使是一个简单的)是一个很好的方式来洞察这种分析方法的优势，以及沿着机器学习管道可能发生的扭曲。此外，它还允许更大的灵活性，如使用任何机器学习算法或感兴趣的数据模式。尽管学习如何为机器学习管道编程有明显的好处，但许多研究人员发现这样做很有挑战性，而且不知道如何着手。
也许你是编程新手，并且刚刚开始学习 Solidity？对你来说，一个恼人的问题可能是，你基本上需要学习第二种语言（JavaScript/TypeScript）来编写测试。这无疑是一个缺点，现在随着新的 foundry 框架的出现，这个缺点已经消失了。
如今，服务器的数量正在激增，而现在的工作将由数十台、数百台甚至数千台服务器进行处理。以往人们可以用Word或Excel文档中的剪贴板或清单直接保存所有内容，现在我们需要更高效的工具来处理所有问题。
题图摄于北京 本篇转发TAP系列文章之六，Tanzu Application Platform (TAP) 的应用模型。 ✦ 云原生 12 要素应用模型 ✦ 大家可能听过 Netflix 的故事，在 AWS Region 故障的时候，它的服务仍然没受到什么影响，能继续对外提供流媒体服务。 他们遵循的就是云原生应用与云平台的契约：即使云平台再可靠，也不会 100%可用，而上层应用需要通过架构设计来保证业务连续。 具体而言 就是云原生应用 要具备 12 要素 才能满足以上契约 · 使用版本控制管理代码 ·
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要确保公司云资产的安全性，首先要应用基于虚拟网络独特性修改的可靠的数据安全实践。
RDD(Resilient Distributed Datasets)，弹性分布式数据集， 是分布式内存的一个抽象概念，RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能通过在其他RDD执行确定的转换操作（如map、join和group by）而创建。
目前，市场上存在的边缘计算相关概念包括雾计算、边缘计算、多接入边缘计算/移动边缘计算、移动云计算等概念。这是边缘计算的第三篇，主要讲的内容是边缘计算的解决方案。
Cloud Foundry是一个流行的开源PaaS（Platform as a Service 平台即服务）云平台。Cloud Foundry可以用在你自己部署的基础设施上，也可以在诸如Amazon web services（AWS 亚马逊网络服务）、Azure（微软的公有云平台）、VMware（虚拟机软件）或vSphere（VMware公司的虚拟化平台）中任何一个laaS（Infrastructure as a Service 基础设施即服务)上使用。它可以使用BOSH（开源工具链）部署系统进行部署。Cloud Foundry提供了一个可以轻松运行、扩展和维护应用程序的环境。Cloud Foundry支持大部分的开发语言和系统环境，比如Java、node js、Ruby、Python等等。Pivotal公司有一个云计算的商业实例，叫做AWS云之上的Pivotal Web Service （PWS Pivotal 网络服务）。
【导读】本文主要介绍了基于Apache Spark的深度学习。我们知道Spark是快速处理海量数据的框架，而深度学习一直以来都非常耗费硬件资源，因此使用在Spark框架上进行深度学习对于提升速度是非常有用的。本文介绍了Apache Spark内部结构和工作原理，以及一些实用Spark的深度学习库，并在最后介绍了相关DL pipelines库。想要学习基于Spark分布式深度学习库的读者可以了解下。 作者 | Favio Vázquez 编译 | 专知 参与 | Fan, Hujun 基于Apache Spa
Google Research的TabNet于2019年发布，在预印稿中被宣称优于表格数据的现有方法。它是如何工作的，又如何可以尝试呢？
对于每一个项目，无论是软件开发还是数据应用程序都是由后端的预测模型驱动的，最终产品的质量取决于团队在产品生命周期的各个阶段所进行的严格测试。测试工程师努力在产品发布之前发现它们，但它们总是悄悄地出现，而且它们经常重复出现，即使是最好的手动测试过程，这些问题也有时是非常琐碎的，而手动测试过程中却没有发现这些问题。唯一的方法就是自动化这个过程。
在本系列的前两篇文章（“ 使用 RDF 创建数据网络 ” 和 “ 使用 SPARQL 查询 RDF 数据 ”）中，您了解了资源描述框架和 SPARQL 协议和 RDF 查询语言 (SPARQL)，它们是万维网联盟 (W3C) 的两个创建可移植、可查询、网络友好的数据的标准。RDF 的图表模型使得从各种来源积累有关一个主题的信息变得很容易。您现在已经知道了如何通过 HTTP 为本地查询接入 RDF 数据，或者向符合标准的服务器推送查询来避免传输不相关的数据。在这一期 大规模数据集成 中，将了解如何结合使用 R
imgui 是 C++ 的无臃肿图形用户界面，具有最小的依赖关系。该项目的主要功能、关键特性、核心优势包括：
通过测试自动化，可以学到了很多东西，并已在经验丰富的敏捷教练的帮助下开始制定策略。测试策略应针对该项目制定，让我们逐步执定义下一个项目策略的步骤。
Apache Spark是基于Hadoop MapReduce的数据分析引擎，它有助于快速处理大数据。它克服了Hadoop的限制，正在成为最流行的大数据分析框架。
如果是一位尚未尝试过数据科学项目的初学者，那么从“没有经验”的起点到称为“专家”的非常理想的目的地的可能过渡只不过是数据集。
Python 是机器学习项目开发的主要使用语言之一。它包含了大量的库/包可以用于机器学习：
有赞致力于成为商家服务领域里最被信任的引领者，因为被信任，所有我们更需要为商家保驾护航，保障系统的稳定性。有赞从去年开始通过全链路压测，模拟大促真实流量，串联线上全部系统，让核心系统同时达到流量峰值：
一个框架定义了一个 规则，或者说我们可以以系统的方式来达到预期的效果逐步最佳做法。因此，上述测试自动化框架涉及最佳实践，以实现我们的自动化项目的目标。
关于转载授授权 大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈，自媒体、媒体、机构转载务必申请授权，后台留言“机构名称+文章标题+转载”，申请过授权的不必再次申请，只要按约定转载即可，但文末需放置大数据文摘二维码。 作者：WilliamMarkito 翻译：姜咏耀, Helen 审校：Rebecca，Shawn 素材来源：https://blog.pivotal.io/big-data-pivotal/case-studies/an-open-source-reference-architecture-for-real
时下流行的词汇是大数据和Hadoop。了解大数据的知道Hadoop有三个组件，即HDFS、MapReduce和Yarn。 HDFS代表Hadoop分布式文件系统。 Hadoop分布式文件系统用于整个集群中以块的形式在计算机之间存储数据。 MapReduce是一种编程模型，可以用来编写我们的业务逻辑并获取所需的数据。 而Yarn是HDFS和Spark、Hbase等其他应用程序之间的接口。我们不知道的是，Hadoop使用了很多其他应用程序有助于其最佳性能和利用率。 1、Hbase HBase是一个基于HDFS的
Apache Spark是一种闪电般快速的集群计算技术，专为快速计算而设计。它基于Hadoop MapReduce，它扩展了MapReduce模型，以便有效地将其用于更多类型的计算，包括交互式查询和流处理。Spark的主要特性是其内存中的集群计算，可以提高应用程序的处理速度。
GPT-3 是一个训练集45TB、参数规模1750亿、预训练结果700G的AI模型，其一经问世就成为了万众瞩目的焦点。在其出现之后，使用GPT-3作诗、作曲甚至作画的应用纷至沓来。
前几天，看到有人问到SAS中关于format的一些问题，最近小编用format也用的比较多，所以啊，今天小编要分享的是SAS中关于format的应用，format在SAS编程中的应用是十分广泛的，也是SAS编程中不可或缺的一部分....那么就与小编一起来初识format...
Apache Spark是一个开源集群运算框架，最初是由加州大学柏克莱分校AMPLab所开发。相对于Hadoop的MapReduce会在运行完工作后将中介数据存放到磁盘中，Spark使用了存储器内运算技术，能在数据尚未写入硬盘时即在存储器内分析运算。Spark在存储器内运行程序的运算速度能做到比Hadoop MapReduce的运算速度快上100倍，即便是运行程序于硬盘时，Spark也能快上10倍速度。[1]Spark允许用户将数据加载至集群存储器，并多次对其进行查询，非常适合用于机器学习算法。
在使用Pytorch训练神经网络时，最常见的与速度相关的瓶颈是数据加载的模块。如果我们将数据通过网络传输，除了预取和缓存之外，没有任何其他的简单优化方式。
来源：DeepHub IMBA本文约1800字，建议阅读9分钟本文将介绍如何使用内存映射文件加快PyTorch数据集的加载速度。 在使用Pytorch训练神经网络时，最常见的与速度相关的瓶颈是数据加载的模块。如果我们将数据通过网络传输，除了预取和缓存之外，没有任何其他的简单优化方式。 但是如果数据本地存储，我们可以通过将整个数据集组合成一个文件，然后映射到内存中来优化读取操作，这样我们每次文件读取数据时就不需要访问磁盘，而是从内存中直接读取可以加快运行速度。 什么是内存映射文件 内存映射文件（memory-
这是新的系列教程，在本教程中，我们将介绍使用 FPGA 实现深度学习的技术，深度学习是近年来人工智能领域的热门话题。
随着 DevOps 的出现频率越来越高，很多企业都在蠢蠢欲动，想要设计和开发 DevOps 平台。工欲善其事必先利其器，本文为大家总结了 DevOps 各个阶段可以选择的工具，也许 DevOps 平台的技术选型在这一篇文章中就可以完成。
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