在本文中,我们将**探讨Flutter中的Fluid Slider。**我们还将在flutter应用程序中使用flutter_fluid_slider包来实现流体滑块和属性的演示程序。
云知声 Atlas 团队在 2021 年初开始接触并跟进 JuiceFS 存储,并且在早期已经积累了丰富的 Fluid 使用经验。近期,云知声团队与 Juicedata 团队合作开发了 Fluid JuiceFS 加速引擎,使用户能够更好地在 Kubernetes 环境中使用 JuiceFS 缓存管理能力。本篇文章讲解如何在 Kubernetes 集群中玩转 Fluid + JuiceFS。
介绍:Paddle Fluid 是用来让用户像 PyTorch 和 Tensorflow Eager Execution 一样执行程序。在这些系统中,不再有模型这个概念,应用也不再包含一个用于描述 Operator 图或者一系列层的符号描述,而是像通用程序那样描述训练或者预测的过程。
谢远东,腾讯高级工程师,云原生机器学习社区 Kubeflow Member、 云原生数据编排与加速框架 Fluid(CNCF Sandbox) 核心开发者、Istio Member ,负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。
谢远东,腾讯高级工程师,云原生机器学习社区 Kubeflow Member、 云原生数据编排与加速框架 Fluid(CNCF Sandbox) 核心开发者、Istio Member ,负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。 彭芳,腾讯云容器产品经理,负责腾讯云 TKE 在存储、安全和云原生etcd服务的产品策划工作。 前言 Fluid 作为基于 Kubernetes 开发的面向云原生存算分离场景下的数据调度和编排加速框架,已于近期完成了 v0.6.0[1] 版本的正式发布。腾讯云容器 TK
Fluid 作为基于 Kubernetes 开发的面向云原生存算分离场景下的数据调度和编排加速框架,已于近期完成了 v0.6.0 版本的正式发布。腾讯云容器 TKE 团队一直致力于参与 Fluid 社区建设,在最新版本中贡献了以下两大特性:缓存引擎高可用运行时、新增数据缓存引擎实现 GooseFSRuntime 。
阿里云高级技术专家车漾老师在 QCon 上海会议上,分享了在 Fluid 项目作为云原生 AI 场景下的数据和任务编排框架,在 AIGC 模型推理工程化落地方面做了许多优化探索的工作,包括简化云原生 AI 场景的分布式缓存管理和运维,降低资源成本;以及优化推理服务读取模型数据的效率,加速模型加载过程。同时也会演示了如何通过 Fluid 将一个 LLM 模型的推理加载速度提升近 7 倍,同时提供缓存弹性的能力,避免资源浪费的实践话题。
系统:Windows 7 语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器:pycharm-community-2016.3.2 bokeh:0.12.7
视觉(vision)、自然语言处理(Nature Language Processing, NLP)、语音(Speech)是深度学习研究的三大方向。三大领域各自都诞生了若干经典的模块,用来建模该领域数据所蕴含的不同特性的模式。上一篇文章介绍了 PaddleFluid 和 TensorFlow 的设计和核心概念,这一篇我们从图像任务开始,使用 PaddleFluid 和 TensorFlow 来写一个完全相同的网络,通过这种方式了解我们的使用经验如何在不同平台之间迁移,从而帮助我们选择便利的工具,集中于机器学习任务本身。
常用的MFC类 CRuntimeClass结构 在CRuntimeClass结构中定义了类名、对象所占存储空间的大小、类的版本号等成员变量及动态创建对象、派生关系判断等成员函数。每一个从CObject类派生的类都有一个CRuntimeClass结构同它关联,以便完成在运行时得到对象的信息或基类的信息。 要使用CRuntimeClass结构,必须结合使用RUNTIME_CLASS()宏和其他有关运行时类型识别的MFC宏。 CObject类 MFC的CObject类为程序员提供了对象诊断、运行时类型标识和序列化
以下内容参考https://blog.csdn.net/qq_36556893/article/details/89946636
1、什么是封装: 将函数定义到结构体内部,就是封装。 2、什么是类: 带有函数的结构体,称为类。 3、什么是成员函数: 结构体里面的函数,称为成员函数。
动态创建其实就是跟C++的new一样.都是创建对象.但是规避了C++语法的缺陷.
在图像领域,最流行的 building block 大多以卷积网络为主。上一篇我们介绍了转载|使用PaddleFluid和TensorFlow实现图像分类网络SE_ResNeXt。卷积网络本质上依然是一个前馈网络,在神经网络基本单元中循环神经网络是建模序列问题最有力的工具, 有着非常重要的价值。自然语言天生是一个序列,在自然语言处理领域(Nature Language Processing,NLP)中,许多经典模型都基于循环神经网络单元。可以说自然语言处理领域是 RNN 的天下。
前四篇文章我们介绍了 PaddleFluid 和 TensorFlow 的设计原理基本使用概念,分别通过在两个平台上实现完全相同的模型完成图像分类,语言模型和序列标注三个任务,了解我们的使用经验如何在两个平台之间迁移,以此来了解非序列模型和序列模型在两个平台之上设计和使用的差异。
我们上一章使用MNIST数据集进行训练,获得一个可以分类手写字体的模型。如果我们数据集的数量不够,不足于让模型收敛,最直接的是增加数据集。但是我们收集数据并进行标注是非常消耗时间了,而最近非常火的生成对抗网络就非常方便我们数据的收集。对抗生成网络可以根据之前的图片训练生成更多的图像,已达到以假乱真的目的。
VisualDL是一个面向深度学习任务设计的可视化工具,包含了scalar、参数分布、模型结构、图像可视化等功能。可以这样说:“所见即所得”。我们可以借助VisualDL来观察我们训练的情况,方便我们对训练的模型进行分析,改善模型的收敛情况。
Paddle Fluid 和其它主流框架一样,使用 Tensor 数据结构来承载数据。Tensor 可以简单理解成一个多维数组,一般而言可以有任意多的维度。不同的 Tensor 可以具有自己的数据类型和形状,同一 Tensor 中每个元素的数据类型是一样的,Tensor 的形状就是 Tensor 的维度。
ERNIE 连续获得业界 SOTA 效果,离不开飞桨高性能分布式训练引擎提供的强大支撑。举例来说,在计算复杂度较高的深层 Multi Head Self-Attention 结构和成本较低的海量无监督的中文预训练语料,数据量和算力需求都是超乎想象的,不仅要求我们拥有大量高性能计算芯片,还要有非常强大的分布式训练能力。
当使用PaddlePaddle训练大量深层的神经网络时,开发者希望跟踪整个神经训练过程的信息,例如loss的变化趋势,迭代过程中参数的变化、分布及背后的原因、模型的网络结构等。PaddlePaddle推出的可视化工具VisualDL,只需要以下两个简单步骤,即可更好的调试和优化神经网络的训练过程:
除了卷积神经网络,深度学习中还有循环神经网络也是很常用的,循环神经网络更常用于自然语言处理任务上。我们在这一章中,我们就来学习如何使用PaddlePaddle来实现一个循环神经网络,并使用该网络完成情感分析的模型训练。
如图所示,参数服务器主要包含Server和Worker两个部分,其中Server负责参数的存储和更新,而Worker负责训练。简单来说,参数服务器训练的基本思路:当训练数据过多,一个Worker训练太慢时,可以引入多个Worker同时训练,这时Worker之间需要同步模型参数。直观想法是,引入一个Server,Server充当Worker间参数交换的媒介。当模型参数过大以至于单机存储空间不足时或Worker过多导致一个Server是瓶颈时,就需要引入多个Server。
*Fluid版本的使用可以学习笔者的新系列教程:《PaddlePaddle从入门到炼丹》
在近期举办的“WAVE SUMMIT 2020”深度学习开发者峰会上,百度飞桨总架构师于佃海提到:
Paddle是百度开发的一个深度学习框架,运行时可采用静态图和动态图,通过多个版本的优化,Paddle的动态图运行效率已经可以媲美静态图,这里我推荐使用动态图来编写网络。基于Paddle框架进而衍生出了百度其他强大的开发套件,工具组件和模型库,基础概览如下
随着生活节奏的加快,「等待」已经越来越成为人们希望远离的事情。但是在深度学习领域,模型的参数、数据集的规模等等动辄就是以亿为单位,甚至更大,因此当模型训练成功之时,放一首张靓颖的「终于等到你」作为背景音乐实在是太应景了。
修改文件themes\butterfly\layout\includes\layout.pug
Processing 的 PixelFlow 是一个高性能的流体粒子物理仿真库,为数不多的代码可以呈现出非凡的视觉效果,在互动交互中使用比较广泛。
加快模型的训练速度。通过对训练任务按照一定方法拆分分配到多个计算节点进行计算,再按照一定的方法对需要汇总的信息进行聚合,从而实现加快训练速度的目的。
导读:弹性伸缩作为 Kubernetes 的核心能力之一,但它一直是围绕这无状态的应用负载展开。而 Fluid 提供了分布式缓存的弹性伸缩能力,可以灵活扩充和收缩数据缓存。 它基于 Runtime 提供了缓存空间、现有缓存比例等性能指标, 结合自身对于 Runtime 资源的扩缩容能力,提供数据缓存按需伸缩能力。
上周举行的腾讯云知识分享,雁栖学堂第三期 GooseFS 数据湖存储数据管理能力篇已经圆满结束了。
CrowdNet模型是2016年提出的人流密度估计模型,论文为《CrowdNet: A Deep Convolutional Network for DenseCrowd Counting》,CrowdNet模型主要有深层卷积神经网络和浅层卷积神经组成,通过输入原始图像和高斯滤波器得到的密度图进行训练,最终得到的模型估计图像中的行人的数量。当然这不仅仅可以用于人流密度估计,理论上其他的动物等等的密度估计应该也可以。
我们知道,C++将内存划分为三个逻辑区域:堆、栈和静态存储区。既然如此,我称位于它们之中的对象分别为堆对象,栈对象以及静态对象。通常情况下,对象创建在堆上还是在栈上,创建多少个,这都是没有限制的。但是有时会遇到一些特殊需求。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/148847.html原文链接:https://javaforall.cn
在近期举办的「WAVE SUMMIT 2020」深度学习开发者峰会上,百度飞桨总架构师于佃海提到:
----本文来源于Rohit Joshi的《Java Design Patterns》一书的Chapter7:Observer Design Pattern
“ 雁栖学堂-湖存储专题直播是腾讯云主办的国内首个湖存储百科知识直播节目,是一个围绕湖存储技术领域,基于存储加速服务,覆盖了前沿趋势,时事热点,客户案例,大咖分享,开发者成长路径等内容的直播交流平台。 ” 雁栖学堂-湖存储专题直播第五期将邀请到腾讯云存储高级工程师“谢远东”,介绍GooseFS加速 TKE 容器服务篇 。 分享内容 本次分享内容会主要聚焦在 TKE 容器应用,例如大数据和 AI 应用是如何利用 GooseFS 缓存加速能力。Fluid 是一个开源的 Kubernetes 原生分
2021 年 4 月 27 日,云原生计算基金会(CNCF)宣布通过全球 TOC 投票接纳 Fluid 成为 CNCF 官方沙箱项目。Fluid 是一个由南京大学、阿里云以及 Alluxio 开源社区联合发起并开源的云原生数据编排和加速系统。
前面我们对Paddle做了个大致的介绍,这一次我们来详细学习一下cv相关函数的使用
自然语言处理中的自然语言句子级分析技术,可以大致分为词法分析、句法分析、语义分析三个层面。
【飞桨开发者说】黎昆昌,CCF BDCI遥感影像地块分割赛道冠军团队、CCF BDCI 2020 综合特等奖团队队长,中国科学院深圳先进技术研究院20级硕士。
修改 fluid 主题配置文件 Hexo/_config.fluid.yml,加入新的文章浏览计数来源,我起名叫 vvdpostpvuv
Fluid 是云原生分布式数据集编排和加速引擎,主要服务于云原生场景下的数据密集型应用,例如大数据应用、AI 应用等。本文将从数据编排和数据加速两个方面,介绍 Fluid 的主要工作原理。
导读:飞桨PaddlePaddle致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。飞桨核心框架已提供了动态图(DyGraph)相关的API和文档,并且还附有Language model、Sentiment Classification、OCR、ResNet等模型的动态图版本官方实现。飞桨目前兼具了动态图和静态图的优势,同时具备灵活性和高效性。
---- NSArray类简介 有序且只可以存储Objective-C对象的数组 初始化后,内容不可变,长度也不可变,不能进行增、删、改操作 不能存放nil (nil是标志数组的结束) 在MRC模式下,会发送retain消息于每个加入数组中的元素都进行保持,数组被释放的时候会发送release消息 ---- 属性表(@property) @property 描述 @property(readonly) NSUInteger count 数组元素的个数 @property(nonatomic,
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