上篇中，描述了以性能要求较高的冷轧轧机为范本的驱动系统性能保证值，为大家提供了一个驱动系统指标性评价依据，同时也提供了必要的测量条件和测量方法。
视频教程汇总帖：https://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=110519 Cortex-M内核单片机的DSP加速全靠这些指令实现的加速，并跟大
旧版本的docker叫做 docker 或者 docker-engine，使用如下命令卸载旧版本的Docker。
当Mali-G76相比，下一代Mali-G77设备将Arm的图形性能提高了40％。该数字考虑了流程以及体系结构方面的改进。Mali-G77可以配置7到16个着色器内核，每个内核的大小几乎与G76内核完全相同。这意味着高端智能手机可能会采用与今天相同的GPU核心数量。
给定大小 k，哪个 k 问题与整体表现的相关性最高？ 我们称为 k-CorrSet 问题。Python 程序在 k=5 时需要 2.9 年才能完成。Rust 程序在同一数据集上只需要 8 分钟。 这大约是 180,000 倍的加速。关键优化：
自动驾驶汽车包括五大核心部分：感知、传感器融合、定位、规划和控制，这五大部分涉及的内容及相互之间的关联楼主会在后续几篇中逐步介绍，这篇楼主先从感知部分说起。
通过上一篇：配置@Async异步任务的线程池的介绍，你应该已经了解到异步任务的执行背后有一个线程池来管理执行任务。为了控制异步任务的并发不影响到应用的正常运作，我们必须要对线程池做好相应的配置，防止资源的过渡使用。除了默认线程池的配置之外，还有一类场景，也是很常见的，那就是多任务情况下的线程池隔离。 什么是线程池的隔离，为什么要隔离 可能有的小伙伴还不太了解什么是线程池的隔离，为什么要隔离？。所以，我们先来看看下面的场景案例： @RestController public class HelloContro
李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 人工智能首次进入《中国互联网络发展状况统计报告》。 1月31日，中国互联网络信息中心（CNNIC）发布了最新一期中国互联网发展报告，披露了
在MySQL中，如果你使用的是Innodb存储引擎，那么经常会遇到B+树索引的概念，关于这个概念，之前的文章中我们讲过，除此之外，还有一种索引值得关注，那就是"哈希索引"。
来源：kaggle竞赛宝典 本文约2000字，建议阅读5分钟 本文为你介绍让apply函数加速600倍的小技巧。 [ 引言 ] 虽然目前dask,cudf等包的出现，使得我们的数据处理大大得到了加速，但是并不是每个人都有比较好的gpu，非常多的朋友仍然还在使用pandas工具包，但有时候真的很无奈，pandas的许多问题我们都需要使用apply函数来进行处理，而apply函数是非常慢的，本文我们就介绍如何加速apply函数600倍的技巧。 实验对比 01 Apply(Baseline) 我们以Apply为
虽然目前dask,cudf等包的出现，使得我们的数据处理大大得到了加速，但是并不是每个人都有比较好的gpu，非常多的朋友仍然还在使用pandas工具包，但有时候真的很无奈，pandas的许多问题我们都需要使用apply函数来进行处理，而apply函数是非常慢的，本文我们就介绍如何加速apply函数600倍的技巧。
相对于SINAMICS S120驱动异步交流电机，SINAMICS S120驱动同步电机的传动系统性能则能达到更高的静态和动态性能指标，因此，同步电机的驱动系统性能保证值为大家提供了一个指标性评价依据，同时也提供了必要的测量条件和测量方法.
新手学习 K8s 最大的难度感觉是在起步动手实践的时候，Pod 没有正常启动起来，或者运行了一段时间 Pod 自己崩溃了。那么是什么问题导致了它没运行起来，又或者是什么因素导致了它的崩溃，这到底是道德的沦丧还是人性的扭曲。。。不好意思，拿错脚本了。
（VRPinea 7月10日讯）今日重点新闻：估值超178亿美元，Epic Games获索尼2.5亿美元投资；林登实验室被兰迪·沃特菲尔德（Randy Waterfield）和布拉德·奥伯瓦格收购；第77届威尼斯电影节按期举行，VR竞赛单元转为线上放映。
在组织的原始位置探索基因表达模式对于了解其中的细胞类型和功能非常重要,现有的空间转录组分析方法存在通量低或分辨率不足等局限。百创智造自主研发的百创S1000空间芯片可在亚细胞分辨率水平上，检测完整组织切片中的原位基因表达信息，实现组织结构的精细解读。
微软刚刚开源了Transformer的突破性优化，大大提升了CPU和GPU上的推理速度。
然后，我实现了下面的效果并将其命名为归为尘埃 - 寓意人(或者说万物)在宇宙中的渺小存在：
目前，药物开发主要通过针对与疾病相关靶点进行高选择性药物进行筛选。然而，高选择性药物并不一定体内仍然表现出选择性和高效性。这可能是因为在有效剂量下的不良反应或生物系统的补偿机制导致的。高通量筛选技术因其微量、快速、灵敏、高效等特点，已经逐渐成为加快药物联合治疗研究的有力工具。与单一给药相比，联合用药具有增强药物疗效、减少剂量依赖性毒性和防止出现耐药性等潜在优势，尤其是在癌症及抗感染治疗方面。然而，由于可能的药物组合的数量特别巨大，发现具有协同作用药物组合的筛选仍然是一个费力且偶然的过程。近年来，高通量筛选技术高通量筛选技术作为药物开发的重要工具，在加速药物组合研究中同样发挥重要作用，使药物组合测试更加系统化。
据外媒报道，由欧盟委员会资助的法国半导体创企SiPearl日前宣布，已获得代号为Zeus的ARM下一代Neoverse处理器核心IP授权许可。未来，通过该许可，SiPearl将开发超级计算机里的高效能运算芯片——Rhea，供欧盟使用。
2023年3月14日，恩智浦半导体宣布量产其可扩展S32R雷达处理器系列的最新成员S32R41。
作者：张乾 【新智元导读】12月15日，以“跨越创新峡谷·横渡达尔文海”为主题的首届北京汽车产业创新大集在北京汽车集团研发基地举行，新智元创始人兼CEO杨静女士作为评委点评了项目路演环节，并同与会嘉宾共同探讨我国汽车产业创新发展和产业生态圈建设的未来图景。 自动驾驶作为汽车产业与人工智能、物联网、高性能计算等信息技术融合的产物，代表着出行领域智能化的主要方向，也是催生新技术、新算法、新硬件最多的领域之一。 12月15日，以“跨越创新峡谷·横渡达尔文海”为主题的首届北京汽车产业创新大集在北京汽车集团研发基地举
transform 可以设置元素 2D 或者是 3D 的变换，其变换行为有以下几种：
登录 https://github.com/goharbor/harbor/releases/ 找到想要安装的版本，获取offline版本的下载链接
大家早上好 由于最近rez官方更新十分频繁 我回家又把rez的配置文件章节又看了一遍 发现有一个新的关键的key cache_packages_path 📷 其实早在去年好像2.61左右的版本这个功能就已经有了 但是那时候测试了，没有成功就放弃了 今天再次测试的时候发现可以正常用了 可能最近的几个版本已经修复了这个问题 配置起来十分简单 我们把默认的配置复制出来 默认配置在（/src/rez/rezconfig.py) 然后设置环境变量 set REZ_CONFIG_FILE="your/local/re
线性回归可以说是最简单的机器学习入门了，上一篇我们使用了一个最简单的模型，只有一个变量，只有一次方。机器很完美的给出了模型和正确的结论。
元宇宙生态不断发展，建议关注 VR 内容场景拓展及硬件新品发布9 月VR 内容(游戏+应用)持续丰富，并逐渐向教育、办公等领域拓展，《Legendary Tales》等多款新游取得良好口碑;应用《Skylect》允许用户在平台实现教育培训、产品推广、展览等多样化的体验，持续拓宽VR 应用边界。硬件方面，Facebook、字节跳动等国内外大厂加码布局，智能眼镜Ray-Ban Stories、AR 眼镜Nreal air 等多款新品发布，硬件逐步进入快速放量阶段。整体来看，技术革新助力信息传递降本增效、场景拓展，精神娱乐需求持续增长，消费娱乐化升级促行业扩容，我们持续看好元宇宙未来发展前景，建议关注VR 内容场景拓展及硬件新品发布。
以一个小球为示例，在鼠标点击的时修改它的加速度值(在短时间内移动的距离)，加速度以一个值加速，在遇到边界时进行反向。
各位关注PaddlePaddle的深度学习开发者， Fluid v1.2 版本近日正式发布啦~
深度神经网络 (DNN) 是一种人工神经网络(ANN)，在输入层和输出层之间具有多层。有不同类型的神经网络，但它们基本由相同的组件组成：神经元、突触、权重、偏差和函数。这些组件的功能类似于人类大脑，可以像任何其他 ML 算法一样进行训练。
陆陆续续两个月的赛程结束了，从初赛A榜27到B榜第4，再到决赛A，B双榜第一，有过断断续续排名下降即将无缘现场决赛的失落，也有过现场决赛等待被超越的12小时，心情跌到起伏像极了今年来的股市。
在前面的两篇文章KEGG数据库不会下载？了解下API！与KEGG数据库下载加速攻略！中介绍了KEGG数据库蛋白序列数据的下载方法，但是在实际操作中发现两个问题：
施工计划来到数据分析以及爬虫部分，Python领域，提到数据，自然会联想到一个包，NumPy，它太通用了，Pandas，SciPy，Tensorflow，scikit-learn 都选它为基础框架，所以Python生态里，掌握NumPy几乎是必须的。
目前安智已经完成了77Ghz全功能毫米波雷达的自主研发，并且已经有产品搭载于量产车。 说到ADAS领域，镁客君前后接触过不少公司，只是这些公司的产品目前仅仅是能够监测和提醒，并不能控制车辆。 而我们今
最新研究发现，超自动化、混合体验、分布式环境和数据爆炸是所有企业面临的一些新挑战和机遇。该研究指出，2022年及以后，商业领域将加速数字化转型，并将出现七个关键趋势。
FPGA 编程耗时耗力，即使对专业人员来说也颇有难度。如何才能加速深度神经网络模型在FPGA上的部署？
Transformer，Bert模型在NLP领域取得巨大成功，得到广泛应用。而Transformer系列模型大小通常很大，在应用层提供相应服务是一个巨大的挑战。
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。
上周部门会议上讨论的一个议题是如何节省Redis内存空间，其中有个小伙伴提到可以从压缩字符串入手，我觉得这是一个可以尝试的思路。因为有时候我们存在Redis中的值比较大，如果能对这些大字符串进行压缩，那么节省的内存空间还是很可观的。接下来将介绍几种常见的数据压缩算法，供大家参考。
在 24式加速你的Python中介绍对循环的加速方法中，一个办法就是采用 Numba 加速，刚好最近看到一篇文章介绍了利用 Numba 加速 Python ，文章主要介绍了两个例子，也是 Numba 的两大作用，分别是加速循环，以及对 Numpy 的计算加速。
CentOS系统官方推荐是要7.3，系统必须64位的。由于新版本的Docker更换了发行版的仓库，以及包名，安装也和以前不太一样，最好是卸载旧版本。
我们在学习接口自动化的时候，最理想的状态是在公司有项目可以操作。大部分时候我们并没有可以练习的项目，因此练习接口无从谈起，只能找一些开放的api来练一练，但是这样并不能提高我们的技术。因此我们需要搭建一套自己的接口环境
2)手机RAM大于500M，该RAM值通过手机 /proc/meminfo 文件的MemTotal动态获取
最近Forrester、Ensono和Wipro的一项调查发现，在153位IT主管中，四分之一的人认为内部压力是探索新云技术的主要驱动力。
腾讯科技讯 1月18日消息，腾讯AI Lab研发的围棋人工智能程序“绝艺”最强公开版本（即“绝艺”挑战赛版）于昨日晚间首次在野狐围棋与柯洁九段和连笑九段的对弈中获胜，这是围棋AI在让子棋中首次战胜了最顶级职业棋手，进一步体现了人类持续探索围棋边界的精神，及腾讯不断进取的AI研发能力。 17日晚八点半，柯洁九段对战“绝艺”，成为首位受让二子（黑贴6目半）与AI对弈的世界冠军。本局仅弈77手，柯洁追杀白棋右上未果，爽快认输。一个小时后连笑九段跟进，鏖战247手后中盘告负。 “绝艺”是腾讯AI Lab于2016年
Docker Image镜像 容器的基石 层叠的只读文件 联合加载(Union mount) 文件位置： /var/lib/docker youdi# tree -L 1 . ├── aufs ├──
我们知道当我们使用 redis 作为分布式锁的时候，通常会使用 SET key value EX 10 NX 命令来加锁，获得锁的客户端才能成功 SET 这个 key，那么问题来了，这条命令在多线程的情况下是一个原子操作吗？
辰哥准备出一期在Docker跑Python项目的技术文，比如在Docker跑Django或者Flask的网站、跑爬虫程序等等。
NVIDIA在2018年6月发布了基于GPU加速的用于解码JPEG的nvJPEG。实际上早在1998年，libjpeg/SIMD就开始使用SIMD指令集对JPEG编解码进行加速。我们可能会问：为什么JPEG编解码过程可以被SIMD或GPU加速？为什么我们又尚未看见类似的对PNG进行加速的项目？本文将从JPEG编解码原理出发，简单讲解SIMD加速的原理，并简要说明PNG不能被加速的原因。
云平台是企业构建基于DevOps的数字化转型计划的基础层，云计算环境提高了成本效率和IT灵活性，并使企业能够快速响应不断变化的市场需求。
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