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SAP Commerce Accelerator和SAP Spartacus的技术对比

例如,当客户发现新版本的Accelerator能满足自己新的业务需求时,希望升级Accelerator. 然而由于Accelerator是Commerce平台的一部分,所以必须先升级整个Commerce,再使用module generator基于高版本的Accelerator代码生成自定义实现,再把基于低版本 Accelerator模板而进行的二次开发,逐一手动迁移到高版本Accelerator生成的自定义实现中去。 Accelerator具有的这些缺陷,在Spartacus问世之后都迎刃而解。 Accelerator的可扩展性,是通过牺牲可升级性为代价换来的。同Accelerator只有源代码级别的修改这一单一的扩展方式相比,Spartacus实现扩展性的手段更加多元化 。

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SAP Commerce Accelerator从2005升级到2011的步骤

官网链接In order to upgrade B2B Accelerator, you also need to upgrade Platform, commercewebservices, and B2C Accelerator, so you would start by opening the relevant pages for all these packages. B2B Accelerator的依赖是platform,commercewebservices和B2C Accelerator,因此后三者也要分别进行升级。 This is because as soon as you generate the Accelerator extensions and make a single change to the generated Every additional change you make to the generated Accelerator extensions increases the level of customization

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    SAP Commerce Accelerator从2005升级到2011的步骤

    官网链接 In order to upgrade B2B Accelerator, you also need to upgrade Platform, commercewebservices, and B2C Accelerator, so you would start by opening the relevant pages for all these packages. B2B Accelerator的依赖是platform,commercewebservices和B2C Accelerator,因此后三者也要分别进行升级。升级的依赖表:?? This is because as soon as you generate the Accelerator extensions and make a single change to the generated Every additional change you make to the generated Accelerator extensions increases the level of customization

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    用Jetpack的Site Accelerator为网站CDN加速

    Jetpack 的Site Accelerator站点加速器(前身为 Photon,注意:“Photon”现在是站点加速器的一部分)允许 Jetpack 优化图像并通过他们的全球服务器网络CDN提供图片和静态文件 参考资料https:jetpack.comsupportsite-accelerator

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    SAP Hybris Accelerator的安装和使用方式

    然后进入/platform文件夹,运行setantenv.bat设置环境变量。

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    SAP Commerce里Extension, Addon和Accelerator这三个名词的联系和区别

    Accelerator和Extensions不是同一维度的东西,要比较只能把Accelerator同Spartacus做比较。 若干个功能上紧密相关的Extensions联合起来,组成更大的逻辑单元,后者可以是Accelerator,OCC API service,等等。 而Accelerator,这个名称也容易让初学者误解。我最开始学习Accelerator时,把其字面意思“加速”理解成性能上的加速,其实完全错了。 Accelerator是Spartacus发布之前,SAP Commerce Cloud使用的Storefront实现。 这种源代码生成方式确实能加速客户的Storefront二次开发速度,这也是Accelerator命名的由来。

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    SAP Spartacus和传统的Accelerator超时机制(timeout)的区别

    Spartacus works differently than Accelerator. In the Accelerator, the session expires after a determined idle time.

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    SAP Commerce Cloud Storefront 框架选型:Accelerator 还是 Spartacus?

    Choosing Which Storefront to Use for Your SAP Commerce Cloud Solution

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    将您的基于 Accelerator 的 SAP Commerce Cloud Storefront 迁移到 Spartacus Storefront

    原文:Migrate Your Accelerator-based Storefront to Project Spartacus如果您已阅读过“迁移到 Spartacus javascript storefront 正如“SAP Commerce Cloud Project Spartacus 入门”中所述,您可以同时运行 Accelerator 和 Spartacus 店面以降低风险,但建议不要长时间这样做。 Accelerator Storefront在传统的店面中,浏览器向服务器发出请求,服务器检索页面结构并执行控制器、外观和服务来处理和检索呈现视图所需的信息。大多数状态都保存在服务器端。 Components used in the Accelerator Product Details Page0: {componentId: SiteLogoComponent,…}1: {componentId 请注意,与 Accelerator Page 方法不同,Spartacus 中的所有内容都需要是一个组件,因此您可能需要将现有 Jakarta Server Page (JSP) 布局的部分组件化。

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    SAP 电商云 Accelerator 和 Spartacus UI 的工作机制差异

    SAP Commerce Cloud Accelerator UI 基于 JSP,属于服务器端渲染技术,Commerce 服务器将渲染好的 HTML 页面发送给客户端。

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    Python Tkinter实战——自制文本编辑器

    =Ctrl+N) file_menu.add_command(label=打开, accelerator=Ctrl+O) file_menu.add_command(label=保存, accelerator ) # 创建编辑的联级菜单 edit_menu = Menu(menu_bar, tearoff=0) edit_menu.add_command(label=撤销, accelerator=Ctrl+ Z) edit_menu.add_command(label=恢复, accelerator=Ctrl+Y) edit_menu.add_separator() edit_menu.add_command (label=剪切, accelerator=Ctrl+X) edit_menu.add_command(label=复制, accelerator=Ctrl+C) edit_menu.add_command (label=粘贴, accelerator=Ctrl+V) edit_menu.add_separator() edit_menu.add_command(label=查找, accelerator=

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    Python开发简单记事本

    =ctrl + N)filemenu.add_command(label = 打开,accelerator =ctrl + O)filemenu.add_command(label = 保存,accelerator =ctrl + S)filemenu.add_command(label = 另存为,accelerator =ctrl + Shift + s)menubar.add_cascade(label = (label = 重做,accelerator = ctrl + y)editmenu.add_command(label = 复制,accelerator = ctrl + c)editmenu.add_command (label = 剪切,accelerator = ctrl + x)editmenu.add_command(label = 粘贴,accelerator = ctrl + v)editmenu.add_command (label = 查找,accelerator = ctrl + F)editmenu.add_command(label = 全选,accelerator = ctrl + A)menubar.add_cascade

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    基于层间特征映射压缩的内存高效CNN加速器(CS)

    原文题目:Memory-Efficient CNN Accelerator Based on Interlayer Feature Map Compression原文:Existing deep convolutional In this paper, we propose an efficient hardware accelerator with an interlayer feature compression technique The accelerator compresses interlayer feature maps through transforming the stored data into frequency The hardware accelerator combines compression, decompression, and CNN acceleration into one computing A prototype accelerator is implemented on an FPGA platform and also synthesized in TSMC 28-nm COMS technology

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    用tk创建菜单

    =meanEdit) menubar.add_cascade(label=帮助,menu=meanHelp)# 给文件子菜单下面添加子菜单 meanFile.add_command(label=新建,accelerator =ctral+l,command=self.test) meanFile.add_command(label=打开,accelerator =ctral+l,command=self.test) meanFile.add_command (label=保存,accelerator =ctral+l,command=self.test) meanFile.add_separator() # 添加分割线 meanFile.add_command (label=退出,accelerator =ctral+l,command=self.test)# 将主菜单放到根窗口 root=menubar def test(self): passroot =

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    SAP Spartacus简介

    Accelerator虽然如张健文章里介绍的那样,具有高度可扩展性,但是也存在一些问题:因为monolithic(单体)应用的特性,Accelerator本身也是Commerce平台的一部分,通过Java 因此,Accelerator和Commerce平台无法分别进行升级。 Accelerator的bug fix. 这也就是SAP官网上称Accelerator为Extendable but not Upgradable的原因。? Commerce Accelerator的这些不足,通过2019年诞生的Spartacus Storefront得到了弥补:?

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    Hugging Face发布PyTorch新库「Accelerate」:适用于多GPU、TPU、混合精度训练

    import torch import torch.nn.functional as F from datasets import load_dataset+ from accelerate import Accelerator + accelerator = Accelerator()- device = cpu+ device = accelerator.device model = torch.nn.Transformer import torch import torch.nn.functional as F from datasets import load_dataset+ from accelerate import Accelerator + accelerator = Accelerator()- device = cpu + model = torch.nn.Transformer()- model = torch.nn.Transformer Accelerate 的运作原理accelerator = Accelerator()除了提供要使用的主要对象之外,此行还将从环境中分析分布式训练运行的类型并执行必要的初始化。

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    Jerry在2020 SAP全球技术大会的分享:SAP Spartacus技术介绍的文字版

    例如,当客户发现新版本的Accelerator能满足自己新的业务需求时,希望升级Accelerator. 然而由于Accelerator是Commerce平台的一部分,所以必须先升级整个Commerce系统,再使用module generator基于高版本的Accelerator代码,重新生成自定义实现,再把基于低版本 Accelerator模板而进行的二次开发内容,逐一手动地迁移到高版本Accelerator生成的自定义实现中去。 Accelerator具有的这些缺陷,在Spartacus问世之后都迎刃而解。 Accelerator的可扩展性,是通过牺牲可升级性为代价换来的。同Accelerator只有源代码级别的修改这一单一的扩展方式相比,Spartacus实现扩展性的手段更加多元化。

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    自适应可重配置阵列(SARA):使用ML协助扩展GEMM加速(CS)

    terms of layer shapes and sizes, the research community has been investigating flexiblereconfigurable accelerator The first is to determine the appropriate amount of flexibility within an accelerator array that that determine the right configuration of the array for the current DNN model andor layer and reconfigure the accelerator We demonstrate an instance of SARA with an accelerator we call SAGAR, which introduces a novel reconfigurable custom hardware ADAPTNETX that runs ADAPTNET at runtime and reconfigures the array, making the entire accelerator

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    python入门之一个简单记事本

    self.filemenu=Menu(self.menubar,tearoff=0) #好吧,开始添加命令吧,记得要把实现方法添加到command属性中,顺便提一下menu的属性:label,command,accelerator ,underline self.filemenu.add_command(label=新建,accelerator=Ctrl+N) self.filemenu.add_command(label=打开, label=另存为,command=self.donothing) self.filemenu.add_separator() self.filemenu.add_command(label=页面设置,accelerator =U,command=self.donothing) self.filemenu.add_command(label=打印,accelerator=Ctrl+P,command=self.donothing ) self.filemenu.add_separator() self.filemenu.add_command(label=退出,accelerator=X,command=die) #好了,创建完毕就级联到顶层菜单上吧

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    基于腾讯云API构建任务调度框架

    为了将“有状态化”改造成“无状态化”,我们对 Subscriber 进行了一些改造,开发了新的消费者 Accelerator,和 Subscriber 相比,Accelerator 有以下特点:从消费 TASK,转而消费 STEP配合 RabbitMQ,完成 STEP 在 Accelerator 之间的流转增加窗口机制,避免消费者过载Accelerator 仍然继承了 Subscriber 的 STEP-CONFIG 设计与 Reactor 模型,保证自身的灵活性与高吞吐,2者最大的区别在于 Accelerator 接收的不是 TASK,而是 STEP,引入 Accelerator 后 TASK 的处理逻辑如下:从 可以看出,3-6步和 Subscriber 是非常接近的,区别在于 Accelerator 每完成一个 STEP,下一步的 STEP 会通过 RabbitMQ 进行投递,交给其他的 Accelerator -1 和 Accelerator-2 则均在 37 秒左右完成,单单对比 Accelerator-1 和 Subscriber-1 的表现,Subscriber-1的耗时要多 26% 左右。

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