原文地址:https://dev.to/bhagatparwinder/closures-in-javascript-1f6k
前不久写了一篇webpack基本原理和AST用法的文章[1],本来想接着写webpack plugin的原理的,但是发现webpack plugin高度依赖tapable[2]这个库,不清楚tapable而直接去看webpack plugin始终有点雾里看花的意思。所以就先去看了下tapable的文档和源码,发现这个库非常有意思,是增强版的发布订阅模式。发布订阅模式在源码世界实在是太常见了,我们已经在多个库源码里面见过了:
前不久写了一篇webpack基本原理和AST用法的文章,本来想接着写webpack plugin的原理的,但是发现webpack plugin高度依赖tapable这个库,不清楚tapable而直接去看webpack plugin始终有点雾里看花的意思。所以就先去看了下tapable的文档和源码,发现这个库非常有意思,是增强版的发布订阅模式。发布订阅模式在源码世界实在是太常见了,我们已经在多个库源码里面见过了:
「Accelerate」提供了一个简单的 API,将与多 GPU 、 TPU 、 fp16 相关的样板代码抽离了出来,保持其余代码不变。PyTorch 用户无须使用不便控制和调整的抽象类或编写、维护样板代码,就可以直接上手多 GPU 或 TPU。
导语 | 前面的文章中我们更多的聚焦在运行期反射,本篇我们将聚焦在一个与反射使用的机制有所类同,但更依赖编译期特性的机制->编译期多态实现。 引言 前面的文章中我们更多的聚焦在运行期反射,本篇我们将聚焦在一个与反射使用的机制有所类同,但更依赖编译期特性的机制->编译期多态实现。 c++最近几版的更新添加了大量的compiler time特性支持,社区轮子的热情又进一步高涨。这几年go与rust等语言也发展壮大,那么,我们能不能在c++中实现类似go interface和rust traits的机制呢? 答案
机器之心报道 作者:力元 多数 PyTorch 高级库都支持分布式训练和混合精度训练,但是它们引入的抽象化往往需要用户学习新的 API 来定制训练循环。许多 PyTorch 用户希望完全控制自己的训练循环,但不想编写和维护训练所需的样板代码。Hugging Face 最近发布的新库 Accelerate 解决了这个问题。 「Accelerate」提供了一个简单的 API,将与多 GPU 、 TPU 、 fp16 相关的样板代码抽离了出来,保持其余代码不变。PyTorch 用户无须使用不便控制和调整的抽象类
Hugging Face是一个专注于自然语言处理(NLP)的开源平台,它旨在让NLP变得更加易用和普及。Hugging Face推出了多个库,例如Transformers,Datasets,Tokenizers和Accelerate,它们分别提供了预训练的模型,大规模的数据集,高效的分词器和分布式训练的工具。Hugging Face还拥有一个活跃的社区,其中有数千名研究人员,开发者和爱好者共同交流和贡献NLP的最新进展。
官方教程 https://github.com/lllyasviel/ControlNet/blob/main/docs/train.md
2022年3月15日,对象存储(Cloud Object Storage,COS)将正式发布新域名 tencentcos.cn,旧域名 myqcloud.com 可以继续使用,但不会支持后续 COS 的新增特性与功能。新域名具有更高的安全性和稳定性,建议用户优先使用新域名 tencentcos.cn。
accelerate 是huggingface开源的一个方便将pytorch模型迁移到 GPU/multi-GPUs/TPU/fp16 模式下训练的小巧工具。
Ansible默认安装好后有一个配置文件/etc/ansible/ansible.cfg,该配置文件中定义了ansible的主机的默认配置部分,如默认是否需要输入密码、是否开启sudo认证、action_plugins插件的位置、hosts主机组的位置、是否开启log功能、默认端口、key文件位置等等。
1、ansible是自动化运维工具,基于Python开发,实现批量部署、配置、运行等。
我学习Android都是结合源代码去学习,这样比较直观,非常清楚的看清效果,觉得很好,今天的学习源码是网上找的源码 百度搜就知道很多下载的地方 网上源码的名字叫:activity切换特效.zip 我的博客写的比较乱,如果本篇文章没有看懂,
1、安装部署 yum inatsll ansible -y 2、配置文件 Ansible常用参数详解 [defaults] #通用默认配置 inventory = /etc/ansible/hosts #被控制端IP或者DNS列表 library = /usr/share/my_modules/ ##默认搜寻模块的位置 remote_tmp = ~/.ansible/tmp #远程执行临时文件 local_tmp
android开发过程中,为了更好的展示应用程序,应用程序添加动画,能够很好地实现这个功能。如果动画中的图像变化有一定的规律,可以采用自动生成图像的方式来生成动画,例如图像的移动、旋转、缩放等。自动生成中间图像的动画,补间动画,只需指定第一帧和最后一帧。 补间动画的优点是节省硬盘空间,缺点是,无法生成复杂的动画。本文主要介绍经常用到的四种补间动画:移动、缩放、旋转、透明度。 1.移动补间动画 移动是比较常见的动画效果。通过xml文件或者java代码能够实现补间动画的移动效果。在res/anim,文件中新建t
原文:Neural Networks in iOS 10 and macOS 作者:Bolot Kerimbaev 编译:刘崇鑫 责编:周建丁(zhoujd@csdn.net) 长期以来,苹果公司一直在其产品中使用了机器学习:Siri回答我们的问题,并供我们娱乐;iPhoto能在我们的照片中进行人脸识别;Mail app能检测垃圾邮件。作为应用开发者,我们已经利用了苹果的API提供的一些功能,如人脸检测,并且从iOS10开始,我们将获得能用于语音识别和SiriKit的高级API。 有时候,我们可能想超
AOP(面向切面编程)针对业务中的一些关键点/关键时刻所做的事情(即切面)进行抽离,抽离的是代码执行的过程中的某个关键步骤。简单来说,AOP关注的是什么时间点下的什么行为/定义。
大型语言模型(llm)已经彻底改变了自然语言处理领域。随着这些模型在规模和复杂性上的增长,推理的计算需求也显著增加。为了应对这一挑战利用多个gpu变得至关重要。
Ansible服务端使用了默认的SSH无代理方式与客户端通信,效率远低于有代理的通讯方式,然而通过本文,您将学习到如何通过配置优化,来加速Ansible的执行速度,以提高自动化运维的工作效率,做到等同于有代理通讯方式的效率,包括:
来源:DeepHub IMBA本文约1500字,建议阅读6分钟本文将要介绍整合HuggingFace的diffusers 包和ControlNet调节生成文本到图像,可以更好地控制文本到图像的生成。 ControlNet是一种通过添加额外条件来控制扩散模型的神经网络结构。它提供了一种增强稳定扩散的方法,在文本到图像生成过程中使用条件输入,如涂鸦、边缘映射、分割映射、pose关键点等。可以让生成的图像将更接近输入图像,这比传统的图像到图像生成方法有了很大的改进。 ControlNet 模型可以在使用小数据集
由于业务流量不断增大,导致 6604的内存占用不断升高,为避免由路由器内存占用过大影响设备整体性能,对路由器的会话参数做了以下调整。
虽然这对常规大小的模型来说非常有效,但当我们处理一个巨大的模型时,这个工作流程有一些明显的局限性:在第1步,我们在RAM中加载一个完整版本的模型,并花一些时间随机初始化权重(这将在第3步被丢弃)。在第2步,我们在RAM中加载另一个完整版本的模型,并使用预训练的权重。如果你正在加载一个具有60亿个参数的模型,这意味着你需要为每个模型的副本提供24GB的RAM,所以总共需要48GB(其中一半用于在FP16中加载模型)。
****前言**** O(∩_∩)O一笑而过~~~ ---- ****ansible介绍**** ansible是最近两年比较热门的一款服务器自动化运维工具,基于python语言来研发的,目前来说还是有很多类似的工具,比如ansible、puppet、cfengine、chef、func、fabric,其中ansible以及fabric还是挺推荐的,ansible集合了许多其它运维工具的优点,比如:批量系统配置、批量程序部署、批量运行命令。它有许多模块组成,简单来说呢,ansib是依赖程序模块并驱动模块
在这个例子中,我们创建了一个 Car 类,该类有 brand、model 和 speed 属性,以及 accelerate 和 brake 方法。每个汽车对象都是 Car 类的一个实例。
一.简单配置 [defaults] inventory = /etc/ansible/hosts sudo_user=root remote_port=22 host_key_checking=False remote_user=root log_path=/var/log/ansible.log module_name=command private_key_file=/root/.ssh/id_rsa no_log:True 二.详细配置 # config file for ansible -
尝试跑起来HuggingFace上release的DeepSeek V2,踩了几个坑,这里给出解决的方法。HuggingFace提供的开源DeepSeek V2 repo链接为:https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2
在 iOS上怎样快速实现图片高斯模糊?iOS开发中有的时候需要将图片设置模糊,来实现特定的效果获取更好的用户体验, iOS7之后半透明模糊效果得到大范围使用的比较大,现在也可以看到很多应用局部用到了图片模糊效果,可以通过高斯模糊和毛玻璃效果达到图片模糊效果。
1.准备一个animation对象,改对象可以看作是个动画对象,它描述(封装)了什么样式的动画。 我们可以在代码里手动创建这些对象,对应的4个animaiton对象类:
最近看到这篇文章有对Accelerate框架有一个介绍,自己也按照作者给的思路整理了一遍,也算是对这一框架的一个重新的回顾和学习,在以前研究AR先关只是的时候有接触到这个框架,赞具体里面的东西没有好好的实践一下,文章中有一些关于向量和矩阵运算的实际的Swift例子。可以简单的看一下。
一般pytorch需要用户自定义训练循环,可以说有1000个pytorch用户就有1000种训练代码风格。
提示:建议将PIP升级到最新:pip install --upgrade pip。
《幻兽帕鲁》这游戏最近可谓风靡一时,发售仅三天即创下 Steam 同时在线峰值超 150 万的盛况。笔者买到游戏后也是连忙喊上小伙伴一起联机当赛博农场主,奈何官方服务器太过火爆,时不时就遇到卡顿现象。干脆动手搭建一个专用服务器,与朋友们共享流畅的私服联机体验吧!跟着下面的步骤,不用登录服务器,只需控制台界面点击即可完成部署!
HuggingFace是一个开源社区,提供了开源的AI研发框架、工具集、可在线加载的数据集仓库和预训练模型仓库。HuggingFace提出了一套可以依照的标准研发流程,按照该框架实施工程,能够在一定程度上规避开发混乱、开发人员水平不一致的问题,降低了项目实施的风险及项目和研发人员的耦合度,让后续的研发人员能够更容易地介入,即把HuggingFace的标准研发流程变成所有研发人员的公共知识,不需要额外地学习。
稳定扩散模型因其从文本描述生成高质量、多样化图像的能力而获得了极大的关注。但是这些预训练模型在生成高度定制或个性化主题的图像时可能会有所不足。
从ftp,http,nfs启动,如ftp://192.168.10.7/dvd;nfs:192.168.10.7:/dvd
呼吸按钮是我最早接触到为view添加动画效果的需求,刚刚参加安卓开发工作,要求设计一个好看的语音按钮效果,就有了这个成果,但是后来又改方案了,所以我也就没有对该按钮进行封装为一个自定义按钮,本文主要是展示一种合理组合利用animation来实现一些好看的动画效果,只是一种思路。
本文将介绍如何通过LoRA对Stable Diffusion XL 0.9进行Dreambooth微调。DreamBooth是一种仅使用几张图像(大约3-5张)来个性化文本到图像模型的方法。
对象存储(Cloud Object Storage,COS)是腾讯云提供的一种存储海量文件的分布式存储服务,使用COS可以实现海量数据存储及管理,结合腾讯云遍布全国范围的CDN节点可以对COS存储桶中的对象进行访问加速。
本教程介绍了使用 HuggingFace 的 diffusers 包通过 ControlNet 生成文本到图像的技术指南。
DALLE2是收费的,用户只有一些免费的额度,如果免费额度使用完毕就需要付费了,所以必须寻找替代方案,并发现了Hugging Face,他们发布了一个扩散模型的包diffusers ,可以让我们直接使用。
当更新 Ansible 版本时,要更新 git 源码树以及 git 中指向 Ansible 自身的模块(称为 submodules)
Multi-Level Discovery of Deep Options Abstract Augmenting an agent’s control with useful higher-level behaviors called optionscan greatly reduce the sample complexity of reinforcement learning, but manually designing options is infeasible in high-dimensi
该文章介绍了如何利用Rust编写可执行程序,并部署到Docker容器中。文章首先介绍了Rust语言的特点和优势,然后讲解了如何创建一个简单的Rust应用程序,并使用Docker将其部署到容器中。最后,文章介绍了如何使用Systemd来管理Docker容器,并提供了启动、停止和监控容器的方法。
New report highlights the potential for AI to support climate action; offers recommendations for policy makers to expedite AI-for-climate solutions.
VLAD Diffusion 是我们前面介绍过的 AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui的一个定制的更新,它主要是为了更频繁发布的更新和错误修复。它包含
2022年5月5日,AI计算领域的先驱Cerebras Systems和艾伯维 (AbbVie) 宣布,艾伯维的人工智能工作取得了里程碑式的成就。在生物医学自然语言处理 (NLP) 模型上使用Cerebras CS-2,艾伯维实现了超过图形处理单元 (GPU) 128倍的性能,而能耗只有1/3。
virt-install --name dcoker01 --memory 2048 --vcpus 2 --disk /kvm/img/docker01.img,format=qcow2,bus=virtio --accelerate --cdrom /kvm/iso/ubuntu-20.04.3-live-server-amd64.iso --network bridge=br0,model=virtio --graphics vnc,listen=0.0.0.0,port=5950 --noautoconsole
##Ansible基本使用以及模块详解 准备条件:注意:前提是ansible已经正常安装,并且可以使用 1.在ansible主机上创建ssh公私钥对 ansible-sh-4.1sh-4.1# ssh-keygen Generating public/private rsa key pair. Enter file in which to save the key (/root/.ssh/id_rsa): Enter passphrase (empty for no passphrase): Ente
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