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    初识Ext.NET

    以前从没想过会用到ExtJS,总是对它有着一种反感:认为脚本资源大,执行脚本多,性能差等等。最近因为一个项目使用到了,就用上了。相对JQuery,ExtJS没有那么方便灵活,但是其界面美观,功能实用,可以节约不少开发时间。玩ExtJS,就感觉是在玩配置,也许Java程序员会习惯些。熟悉那些配置无疑也是一件麻烦而且棘手的事情,稍不留心,就得为自己的失误埋单。虽然网上有些设计器,但是大都满足不了需求。后来,在网上找到一款还不错的框架——Ext.NET。这对于.NET开发人员来说,能节省不少时间。至少带智能提示的xml配置怎么也要比写js要顺手方便多了。而且其还是免费开源的。不过在使用过程中,也没有那么顺畅。

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    腾讯混元发布开源加速库,生图时间缩短75%

    6月6日,腾讯发布针对腾讯混元文生图开源大模型(以下简称为腾讯混元DiT模型)的加速库,让推理效率大幅提升,生图时间缩短75%。 //使用门槛,降低了 腾讯混元DiT模型的使用门槛也大幅降低。用户可以基于ComfyUI的图形化界面,使用腾讯混元文生图模型能力。同时,腾讯混元DiT模型已经部署至Hugging Face Diffusers通用模型库中,用户仅用三行代码即可调用腾讯混元DiT模型,无需下载原始代码库。 此前,腾讯宣布旗下的腾讯混元文生图大模型全面升级并对外开源,可供企业与个人开发者免费商用。这是业内首个中文原生的DiT架构文生图开源模型,支持中英文双语输入及理解;采用了与 sora 一致的DiT架构,不仅可支持文生图,也可作为视频等多模态视觉生成的基础。 腾讯混元DiT模型开源之后,受到了众多社区开发者的认可。开源不到一个月,项目Github Star数就超过2100,位于开源社区热门DiT模型前列。

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    上交大 & 上海 AI 实验室 & ViVO 强势推出 TerDiT ,极低比特量化感知训练和和高效部署方案 !!!

    大规模预训练文本到图像扩散模型的进展导致了成功生成具有复杂性和对输入条件高保真的图像。特别是基于 Transformer 架构的扩散模型的出现,在这一研究领域中代表了重要的进步。与其他扩散模型相比,扩散 Transformer 已经展示了以更高的计算Gflops实现更低FID分数的能力[6]。近期的研究突显了扩散 Transformer 架构在图像生成能力方面的卓越表现,如Stable Diffusion 3[7]等方法,以及在视频生成方面,如Sora2所展示的出色性能。鉴于扩散 Transformer 模型的卓越性能,研究行人现在越来越多地研究这些视觉模型的扩展规律[8],这与大型语言模型(LLMs)相似。

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    上交大 & 上海 AI 实验室 & ViVO 强势推出 TerDiT ,极低比特量化感知训练和和高效部署方案 !!!

    大规模预训练文本到图像扩散模型的进展导致了成功生成具有复杂性和对输入条件高保真的图像。特别是基于 Transformer 架构的扩散模型的出现,在这一研究领域中代表了重要的进步。与其他扩散模型相比,扩散 Transformer 已经展示了以更高的计算Gflops实现更低FID分数的能力[6]。近期的研究突显了扩散 Transformer 架构在图像生成能力方面的卓越表现,如Stable Diffusion 3[7]等方法,以及在视频生成方面,如Sora2所展示的出色性能。鉴于扩散 Transformer 模型的卓越性能,研究行人现在越来越多地研究这些视觉模型的扩展规律[8],这与大型语言模型(LLMs)相似。

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    Ext实现滚动条一直处于底部的方法

    在我们的实际开发应用中,经常会使用到ext的常用控件textarea。对于一些form表单,录入信息的备注,简介等等信息较多的时候就会使用的textarea。最近在所一个全网拓扑图的时候,以及网络诊断ping,telnet连接测试等等功能的时候,出现了一些比较辣手的问题。就是通过ajax请求后台数据后,把新数据动态的显示到textarea中,textarea的滚动条不会定位到最底部。始终显示在top的位置。经过研究发现,ext对自身的textarea进行了封装,使用table布局。我们根据getCmp()方法获取的控件对象实际上是一个table,这是我们在对table设置它的scrollTop和获取它的scrollHeight属性都会失败。而我们真正需要的是textarea本身,而不是它的父组件table。

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    领券