之前在单机上实现了一个Django服务器（被解放的姜戈07 马不停蹄），现在我们可以把这个服务器推上一个云平台。 image.png 看着复仇的火焰燃烧，姜戈露出得意的笑容。...为了把Django用于生产环境，还需要搭配专业的HTTP服务器，如Apache, Nginx等。...：被解放的姜戈07 马不停蹄 运行Django服务器 利用sftp或scp把Django服务器的项目代码放上云平台。.../site-packages') 再按照被解放的姜戈07 马不停蹄配置好对应的数据库和Apache服务器，就可以通过IP地址来访问服务器了。...姜戈和自己的爱人，骑着马远走高飞。
这是一个实验性的web服务器，不适用于正常的站点运行。我们需要一个可以稳定而持续的服务器。这个服务器负责监听http端口，将收到的请求交给Django处理，将Django的回复发还给客户端。...姜戈大喝一声，掉转马头狂奔。 安装 首先需要安装apache2和mod_wsgi。...想起逝去的德国人，姜戈心中一痛。 静态文件 Django的主要功能是动态的生成HTTP回复。很多媒体文件是静态存储的，如.js文件，.css文件和图片文件。这些文件变动的频率较小。...姜戈想到爱人身陷囹圄，忧伤顿时化为愤怒。 其它 云平台或者服务器的部署是一个大的课题，这里无法深入到所有的细节。幸运的是，在网上有丰富的资料。你可以根据自己的平台和问题，搜索相应的资料。...马蹄声疾，电光火石之间，姜戈已经把护园家丁撂倒在地。 总结 apache + mod_wsgi 静态文件 “你在外面等我，我要跟他们算总帐”，姜戈对爱人说。
企业版是 aiXcoder 功能最为强大的版本，它能够在企业内部的私有云中进行部署，并能够利用企业自己的代码来进行模型的优化训练，从而具有更高的准确率和运行性能。...同时，aiXcoder 团队也特别关注模型压缩技术，希望把基于 CPU 的推理运算时间压缩到可接受的程度，从而推出能够在 CPU 上运行的本地版。...李戈教授从机器学习所依赖的数据性质的角度，对代码生成任务和传统的图像处理任务、自然语言处理任务的不同，给出一种较为形象化的解释。 ?...但是李戈教授表示，这样的想法是远远不够的。预训练语言模型在代码补全任务中效果不佳，主要是因为代码补全任务本身存在诸多不同于自然语言分析任务的挑战。 首先是代码文本中存在的语义抽象性问题。...例如，在代码中，只改变一个字符就有可能完全改变整行代码的功能，因此处理代码的语言并准确提取其含义相比自然语言处理任务更棘手。
group(group_tasks)- 芹菜创建n产品数量，其中n产品数量为。所有这些任务将并发执行而不会相互阻塞。...一旦组中的所有任务都完成，然后update_status_through_callback运行 apply_async- 运行任务 这里有一个关键点需要注意，函数update_status_through_callback...任务路由 我们都使用像这样的简单命令来运行 celery celery worker -A proj_name。当项目的任务数量较少时，只运行一个工人规模。...假设您只运行一个队列，很少有报告会花费很多时间（说出它们long_running_tasks），而很少有报告会花费更少的时间（说出它们short_running_tasks）。...当您运行任务时，它们将被路由到相应的队列。
对此，JQub团队设计了QF-RubostNN做出了第一个将噪声学习到量子神经网络的尝试，展示出了量子神经网络的容错性：在量子模拟器和IBM量子机器上分别运行了QF-RubostNN，并极大地提升了量子神经网络的推理精确度...图3 QF-RubostNN产生的总体框架简图 QF-RobustNN最上层的训练权重由量子神经网络，如QuantumFlow产生。...再将物理量子线路运行在量子机器或者量子模拟器中，得到模型准确率的输出，通过训练框架找到在这时候的噪声下表现最好的训练权重，最后将搜索到的训练权重更新到最上层的训练权重。...这些工作通过堆叠各自提出的量子神经元搭建量子神经网络，在简单的机器学习任务中 （比如MNIST 2分类问题）可以取得较高的准确率。...然而，当应用于更复杂的机器学习任务（比如MNIST 10分类问题）时，该类量子神经网络的准确率便会大打折扣。
神经架构搜索（Neural Architecture Search，NAS）的出现极大推进了AI向各行业进军的速度，甚至在某些任务上已经能够媲美人类专家了，并且还能发现一些人类之前未曾提出过的网络结构，...）和硬件设计空间（hard design space）来找到和硬件匹配的最佳网络架构，这种方式能够最大限度地提高模型的性能和运行效率。...在ImageNet上的实验也证明了采用协同搜索的NAS可以在精度不变的情况下，吞吐量提高35.24%，能量效率提高54.05%。 论文的成果经过两年时间的检验后，最近获得两项大奖。...论文由重庆大学博士伉俪姜炜文和杨蕾在圣母大学史弋宇教授和匹兹堡大学胡京通教授指导下完成。...经典回顾 尽管NAS在各种任务，包括图像分类、图像分割和语言建模的模型架构设计中取得了巨大成功，但除了准确性之外，我们也应该考虑推理的时间性能（如延迟或吞吐量）。
而对于相册编辑等对效果要求高的功能，需要在实时性和效果之间做出权衡。 功能优化：考虑如何在已有的公共模型基础上对特定功能进行优化，以提供更好的用户体验。...手机影像关注噪声、颜色、亮度、动态范围等，而这些可能不是开放任务的关注点。因此，我们需要开发一个适合影像的大模型。 其次，如何将这个模型适配到端侧，实时运行，这对硬件支持提出了更高要求。...姜雨生：大模型通常在服务端运行，特别是在云服务上的大型 GPU 集群上。然而，手机的资源是有限的，无论是内存、带宽还是本地存储。因此，在本地运行大模型的能力相对较弱。...算力上游的供应商，包括内存厂家、主芯片厂家（SoC 厂家），都需要参与定义产品，这需要一定的时间。...同时，也在探索如何提高存算之间的带宽，以及如何在图推理方面进行并行计算。总的来说，虽然大家都在努力优化，但根本问题的解决需要一定的周期。 袁东：我想谈谈关于大模型在手机上的应用。
包含工作人员、任务和消息代理的完整芹菜工作流 然后我们决定负责这些任务的 Celery worker 并使用适当的配置。...我遇到的某些功能加快了长时间运行的进程，这些功能侧重于 worker 轮询任务的方式、指定并发性上的任务分配机制、重试机制和处理故障。...Forkpool 工作器（如 Celery 中的工作器）使用基于进程的模型，创建独立的工作器进程，适合 CPU 绑定的任务，从而确保健壮的资源管理和隔离。...对于一个长时间运行且需要从队列中立即处理的任务，如果将乘数改成 1，它将只轮询能够从队列中获取的并发处理能力数量的任务，从而允许另一个 Workers 轮询队列中的消息。...任务时间限制和处理：Celery 任务可以有自己的单独时间限制，如果运行时间过长则会失败。但它也提供了多种处理选项，如软时间限制和硬时间限制异常处理。
这个工具包括两个重要的部分;动态任务调度和大数据收集。前面的部分与Luigi、芹菜和气流非常相似，但它是专门为交互式计算工作负载优化的。...后一部分包括数据帧、并行数组和扩展到流行接口(如pandas和NumPy)的列表。...Dask的数据帧非常适合用于缩放pandas工作流和启用时间序列的应用程序。此外，Dask阵列还为生物医学应用和机器学习算法提供多维数据分析。...此外，您可以在处理数据的同时并行运行此代码，这将简化为更少的执行时间和等待时间! ? 该工具完全能够将复杂的计算计算调度、构建甚至优化为图形。...动态任务调度:它提供了动态任务调度并支持许多工作负载。 熟悉的API:这个工具不仅允许开发人员通过最小的代码重写来扩展工作流，而且还可以很好地与这些工具甚至它们的API集成。
了解如何在 Django 中使用 MVT 创建基本项目是开发健壮且可扩展的 Web 应用程序的基本步骤。 在本文中，我们将深入研究在 Django 中使用 MVT 创建基本项目的过程。...Python 3.x版本和Django是兼容的。 姜戈：使用 pip 包管理器安装 Django。打开你的终端或命令提示符，然后运行命令pip安装django。...进入所需目录后，运行以下命令： django-admin startproject myproject 这将创建一个名为“myproject”的新目录，其中包含初始项目结构。...步骤 2：创建应用程序 通过运行以下命令切换到项目目录： cd myproject 要在项目中创建新的 Django 应用程序，请执行以下命令： python manage.py startapp myapp...步骤 9：运行开发服务器 要启动 Django 开发服务器并测试您的项目，请运行以下命令： python manage.py runserver 打开您的网络浏览器并访问“http://localhost
1.python 的安装 网上很多关于django跟python 开发的资料，这块我正在实习准备用这个两个合起来搞一个基于web 的东西出来现在开始学习，写点东西记录一下心得。....amd64.msi 这个版本直接添加了系统的环境变量非常的方面（吐槽一下各种开发环境环境变量的配置）。...2.Django的安装 下面安装Django:没错不知道大家有没有看过《被解救的姜戈》 https://www.djangoproject.com/download/1.8/tarball/ 下载下来是...3.搭建一个显示时间的project 打开cmd，搞到一个目录里面，随便什么目录： django-admin startproject projectname startproject 都创建了哪些内容...#url(r'^admin/', include(admin.site.urls)), (r'^time/$',current_datetime), ) 进入projectname 文件夹其中，并运行
一、起因 前些日子，张戈在日志备份服务器加入了日志压缩的计划任务（详见服务器日志备份超节省空间的思路），结果发现监控总是发来 tar 的报警，提示存在 tar 进程。...等了一段时间，看了下终端： ? 还真抓住了！ 编辑 hdd.sh，发现了 tar 进程监控语句： ...略......进一步思考发现，方案①不可行，先不说这实时监控会占资源，就是如何在执行之前把内容给修改了，都是一个头疼的问题，毕竟 shell 都是写入内存再执行代码的。...具体效果只要等明天日志压缩计划任务运行的时候就知道了。 五、写在最后 其实，chattr 和 lsattr 在张戈博客早期文章：Linux 基础知识之文件隐藏属性 一文中就已经提到过。...这次主要分享一下我在工作中正好用到 chattr 的实例，另外就是利用 watch 命令持续间隔执行某脚本的方法，特殊场景使用会有奇效，完毕！
反观Ginger小姜，要想控制机器人完成各种任务，便离不开5G云端大脑。 何谓云端大脑？ 云上大脑，分身「元宇宙」 简单讲，将机器人「大脑」放入云端。...相比之下，日本软银的机器人pepper跳舞超过15分钟就过热保护不能动了，需要休息很长时间，因为电机需要散热。...而且，Ginger小姜的手臂和人的胳膊粗细差不多，当它把咖啡递给你时，只有惊喜，没有惊吓！ Ginger小姜的定位是服务机器人，因此，它得具备柔性，同时提高对环境的适应性，以保护人们的安全。...比如说，遇到障碍物时，机器人应当停止运行，障碍物离开时，它便可以恢复动作。 Ginger小姜的SCA就是模拟了生物关节的特性，在串联弹性驱动关节的基础上，增加其可变刚度的功能。...但是Ginger小姜为了学握手，可是集合了16个技能！ 因为，机器人要决策握手的时间、动作组成，并且保证做出准确、合适的行为，包含的技术类别涉及视觉、移动、动作等。
webdiis.unizar.es/~raulmur/MurMontielTardosTRO15.pdf 代码： https://github.com/raulmur/ORB_SLAM.git 来源： 萨拉戈萨大学...基于近些年的优秀的算法，我们重新设计了一个新的系统：他对所有的任务都使用了相同的特征包括跟踪、映射、重定位和回环检测。...通过选择鲁棒的特征点和关键帧的准确的对环境特征进行重建，并生成一个紧凑和可跟踪的地图，只有在场景内容变化时才会增长，该地图会一直运行。...我们对当前最优秀的27个数据集进行了详尽的评估，ORB-SLAM在单目方法中达到了史无前例的性能。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? ?...PS：腾讯最近更改公众号推送规则，文章推送不在按照时间排序，而是通过智能推荐算法有选择的推送文章，为了避免收不到文章，看完文章您可以点击一下右下角的"在看"，以后发文章就会第一时间推送到你面前。
结果，准确检索到1月份首位志愿者植入芯片的重大事件。 不过不知道是不是对“重大进展”这一词有不同理解，跃问没提几天前这位志愿者可以打游戏的报道。...至于数据处理，如下图所示，图片转表格、净增长率计算，这种需要复杂逻辑推理的任务，跃问用代码的方式轻松解决。 最后，大家关心的多模态： 解读表情包，easy。...和AI的对话相当流畅、沉浸，让人一不小心抬头看时间才发现已经玩了好久。 （不瞒您说，量子位开了好几轮都没能成功逃出“精神病院”，难度还是有亿点点的。）...在大模型遍地开花的时代，听起来拥有一个模型并不是什么难事，但短时间内一次成功，这种效率仍然令人咋舌。 姜大昕把原因归结于两点。...Step-1V大模型可以精准描述和理解图像中的文字、数据、图表等信息，并根据图像信息实现内容创作、逻辑推理、数据分析等多项任务。此外，它还能理解视频中的内容。
前段时间，OpenAI 科学家 Jason Wei 的一份作息时间表引发了广泛关注。...其实，在姜大昕看来，OpenAI 也是沿着这条路在走的。 最近一段时间，OpenAI 的动作有些让人眼花缭乱，先是推出了一个名叫 DALL・E 3 的模型，春节的时候又扔了个炸弹 ——Sora。...图片来源于网络 姜大昕认为，之所以出现这种情况，是因为在现阶段，多模态理解和生成的任务是分开来进行的（分成了两条支线），造成的后果是理解模型的理解能力强，但是生成能力弱；生成模型的生成能力强，但理解能力弱...他们的 Step-1V 多模理解能力突出，可以精准描述和理解图像中的文字、数据、图表等信息，并根据图像信息实现内容创作、逻辑推理、数据分析等多项任务。...为了避免宝贵的计算资源（如 GPU）在数据存储和网络通信时处于空闲状态，系统必须设计成一个流水线，使得这些操作能够尽可能重叠进行，从而最大化 GPU 的使用效率。
执行CPU密集型任务，会阻塞当前 web 服务的所有接口。...后台任务被定义为 async , 意味着 fastapi 会在 asyncio 事件循环中运行它。...并且因为 对应后台任务的某一环节是同步的（即不等待某些 IO或者是网络请求，而是进行计算）只要它正在运行，它就会阻塞事件循环。...将任务重写为不是 async （即将其定义为 def task(data): ... 等）。然后 starlette 将在单独的线程中运行它。...例如使用 concurrent.futures 使用更重的东西，如芹菜。（也在 此处 的 fastapi 文档中提到）。
故而，在对于现实情景的建模中，非线性方法的选择对于模型的准确度至关重要，而建模是将计算机与实际应用联合在一起的“关键节点”。...关于“戈登·贝尔”奖，它正是为了鼓励将超级计算机的超强计算能力投入应用之中而设立的奖项，该奖设立于1987年，是国际高性能计算应用领域的最高奖项。...过去30年，美、日研究人员凭借运行在美国“泰坦”超级计算机、日本“京”超级计算机上的应用，都曾连续获得该奖项。...结合该方案，他们对具有海量代码任务的经典大气模式CAM进行重构设计，将其成功地移植到国产超级计算机平台上，并利用千万核规模实现了每天3.4年的数据计算模拟，且该计算模拟的分辨率达到25公里。...基于该模拟工具，研究团队不仅可以实现对唐山大地震的高精度模拟，还可以实现对卡特里娜飓风整个生命周期的准确模拟。
研究团队在论文中写到：「这项工作的巨大成就在于，它在保持从头算精度的前提下，为分子模拟的空前数量和时间尺度打开了大门，对于更好地集成机器学习和物理建模的下一代超级计算机也提出了新的挑战。」...分子动力学（MD）是一种计算机模拟方法，可以用来分析原子和分子在一段固定的时间内如何移动与交互。分子动力学模拟可以帮助科学家理解某个系统（从单个细胞到气体云）随时间流逝发生的演变。...速度也比之前最快的模拟提高了几个数量级。 ? ? 在算法的创新方面，研究团队写道： 为了有效利用 Summit 异构系统架构提供的算力，我们的目标是将几乎所有的计算任务和大量的通信任务迁移到 GPU。...由于戈登贝尔奖表彰在高性能计算方面的成就，决赛选手必须证明他们提出的算法可以在世界上最强大的超级计算机上高效运行。...2016 年，戈登贝尔奖授予了基于国家超级计算无锡中心的全球最快超算系统「神威 · 太湖之光」运行的应用「千万核可扩展全球大气动力学全隐式模拟」，由中国科学院软件研究所、清华大学、北京师范大学、国家并行计算机工程技术研究中心
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