hcp服务器_hcp云存储_hcp对象存储 - 腾讯云开发者社区

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使用K0smotron简化Kubernetes托管控制平面

在 HCP 集群中，控制平面是在母舰集群上运行的工作负载，而工作程序通常设置在它们自己的单独 CNI 上。因此，你需要在 HCP 的 API 服务器和工作程序节点的 CNI 之间启用安全连接。...Kubernetes 上托管虚拟机 + 主机操作系统 + 工作节点无论用例决定采用哪种策略，在这一点上，最吸引人的做法是考虑使用 Kubernetes 自身的集群 API 设施通过安装在母舰集群（或其他地方，例如堡垒服务器上...现在，使用虚拟服务器作为节点对于存在 CAPI 提供商的私有云和公有云来说很容易实现。只要您有系统的方法来解决上面提到的网络挑战，这一切都很简单。因此，“集中式、云驻留多集群”用例已经很好地掌握。...在配置了 Ironic（裸机管理）的 OpenStack 上，CAPI（通过 OpenStack 提供商）可以利用 Ironic 来配置裸机服务器。...操作解决方案很简单：运营商（通过自动化流程）使用 k0smotron 和集群 API 运营商创建 k0s 子集群，使用 VMware 提供商来配置工作节点，并使用子集群的 Kubernetes API 服务器地址更新负载均衡器

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cordova实现热更新

--服务器监控版本地址 --> ?...四:配置好之后,进入cordova项目根目录下的www目录输入命令: cordova-hcp init 进行更新文件的配置主要填写:项目名,更新方法 (start:马上更新),更新地址, ?...五:配置好之后,大概是这样,会在根目录生成一个cordova-hcp.json ?...android\build\outputs\apk生成一个apk文件,进行安装关于APP端配置已经完成安装app,打开app,进行体验六:服务端当项目文件有更新时,就进行一次 cordova-hcp... build 将生成的文件,和修改的文件,全部放到cordova-hcp.json文件的content_url配置地址上去例如填写的是http://php20.cn/wap/ 则将所有文件放到对应的服务器目录中

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动态 | HCP Lab 12篇论文入选世界顶级计算机视觉会议CVPR 2019

HCP Lab 12篇论文入选世界顶级计算机视觉会议 CVPR 2019 全球计算机视觉三大顶会之一 CVPR 2019 (IEEE Conference on Computer Visionand...在本届CVPR大会上，中山大学人机物智能融合实验室（HCP Lab）共有12篇论文被收录，在国内研究组里属于顶尖水平。HCP Lab实力强潜力足势头猛，对学术上再创佳绩满怀信心。...Xing; The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2019 中山大学HCP人机物智能融合实验室...“中山大学HCP人机物智能融合实验室“依托于中山大学数据科学与计算机学院，围绕“人工智能原创和前沿技术”布局研究方向与课题，并与产业界开展广泛合作，输出大量原创技术及孵化多个创业团队。

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中山大学开源Diffusion模型统一代码框架，推动AIGC规模化应用

为此，中山大学人机物智能融合实验室（HCP Lab）构建了 HCP-Diffusion 框架，系统化地实现了模型微调、个性化训练、推理优化、图像编辑等基于 Diffusion 模型的相关算法，结构如图...HCP-Diffusion 代码工具：https://github.com/7eu7d7/HCP-Diffusion HCP-Diffusion 图形界面：https://github.com/7eu7d7.../HCP-Diffusion-webui HCP-Diffusion：功能模块介绍框架特色 HCP-Diffusion 通过将目前主流的 diffusion 训练算法框架模块化，实现了框架的通用性，主要特色如下...HCP-Diffusion：Web UI 图像界面除了可直接修改配置文件，HCP-Diffusion 已提供了对应的 Web UI 图像界面，包含图像生成，模型训练等多个模块，以提升用户体验，大幅降低框架的学习门槛...实验室网站：http://www.sysu-hcp.net

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中山大学HCP Lab团队：AI解题新突破，神经网络推开数学推理大门

机器之心专栏机器之心编辑部本文对中山大学人机物智能融合实验室（HCP Lab）在数学解题领域的一系列研究进行了简要介绍，这些工作主要由 HCP 实验室秦景辉博士等人完成。...实验室简介中山大学人机物智能融合实验室(HCP Lab)由林倞教授于2010年创办，围绕人工智能前沿技术布局研究课题，获得中国图像图形学会科技一等奖、吴文俊自然科学奖、省级自然科学一等奖等荣誉；培养了梁小丹

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Cordova 实现热更新

将www里面的内容拷贝到 projectName/platforms/android/assets/www 为了chcp.json文件生成的方便，我们需要在项目的根目录下新建一个文件cordova-hcp.json...三、服务器端配置 服务器端就比较简单了，我们修改项目根目录下的www目录之后，在根目录下执行cordova-hcp build. 直接把根目录下的www目录拷贝到服务器中，注意地址不要写错。

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多标签图像分类

HCP: A Flexible CNN Framework for Multi-Label Image Classification PAMI 2016 本文提出了一个 CNN 网络 HCP 不需要真值训练数据的情况下可以完成对多标签图像分类问题...HCP 是怎么处理一幅图像的了？ ?...HCP 的框架示意图： ? ? 性能提升对比： ? ? ?

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Cerebral Cortex:基因和环境对大脑功能连接的影响

为了确定估价值的任何差异是由于两个样本之间的真实差异造成的，我们比较了HCP样本中6分钟到30分钟的数据。这一分析使我们相信LTS和HCP样本之间的差异与样本差异有关，而不是与数据量有关。...当比较6到30分钟HCP数据,估计遗传改变大小,但仍相似模式(即,与另一个)。...我们分析了平均轮廓分数的聚类解决方案(例如,k值)从2到20,如图4所示的LTS样本(见补充图S5a HCP示例版本),并发现LTS样本稳定的解决方案k值为3，7和18，HCP样本k值为3,7，18。...补充图S5b为HCP结果。图5提供了每个LTS超聚类(a-c)中区域的空间位置的概述，以及这些超聚类的组成(根据先验网络的区域分配(最右边的列))。补充图S6为HCP示例提供了相同的信息。...LTS样本的k = 3的解决方案映射HCP样本的k = 3的解决方案：只有一个显著的区别: HCP样本超聚类2中包含许多SSM区域，LTS样本中该区域是超聚类1的一部分。

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中山大学HCP实验室新突破：用因果范式再升级多模态大模型

机器之心专栏机器之心编辑部中山大学人机物智能融合实验室（HCP）在 AIGC 及多模态大模型方面成果丰硕，在近期的 AAAI 2023、CVPR 2023 先后入选了十余篇，位列全球研究机构的第一梯队...中山大学 HCP 团队自 Transformer 机制问世起，从事大模型技术范式研究多年，致力于提升大模型的训练效率和引入因果模型来解决大模型的 “可控性” 问题。...团队简介中山大学人机物智能融合实验室 (HCP Lab) 在多模态认知计算、机器人与嵌入式系统、元宇宙与数字人、可控内容生成等领域开展体系化研究，并深入应用场景打造产品原型，输出大量原创技术及孵化创业团队

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IOCP一：AcceptEx「建议收藏」

还原故事发生的大体情节：用 HANDLE hcp = CreateIoCompletionPort(INVALID_HANDLE_VALUE, NULL, 0, 0); if(hcp == NULL..., (DWORD)pphd, 0); 将s关联到完成端口hcp，同时带一整数pphd。...DWORD dwNum = 0; LPPER_HANDLE_DATA pphd; LPPER_IO_DATA ppiod; bool ret = GetQueuedCompletionStatus(hcp...IO传输字节数， pphd为指针，GetQueuedCompletionStatus中再取地址，是为指针地址，目的为指针赋值，所赋值为CreateIoCompletionPort((HANDLE)s, hcp...dwFlags, &ppiod->overlapped, NULL); return true; } 处理完成的请求 bool ret = GetQueuedCompletionStatus(hcp

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NeuroImage：多任务共激活模式揭示一个鲁棒性的反相关功能网络

我们检查了HCP（N=680）中47个任务对比的脑活动，发现网络间鲁棒的对抗互联。默认网络的脑区表现出最高的皮层相关的负连接度。...生成随机选择HCP图和HCP队列总体图，个体相关图在所有受试者间平均。群体图在个体水平进行r-z转化，生成组平均z图，然后转化回r，生成相关图。...计算sgACC与每一个左侧DLPFC（静息态和HCP任务态数据）的群体水平相关系数。对静息数据，计算每个25个左侧DLPFC与sgACC的FC，然后在HCP中平均。...1.5 可视化 HCP的Connectome Workbench display tool进行可视化。...计算HCP样本中用来自于DN和DAN的两组种子计算全脑相关。发现每个种子在三种条件都呈现反相关（图2A），说明不同认知条件网络间的对抗关系。

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人类眶额皮层、vmPFC和前扣带回的有效连接：情绪、记忆和行动

重点是使用有效的连接、功能连接和扩散束造影使用相同的172名被试在人类连接体项目（HCP）的7T成像和使用HCP的多模态分割图谱（MMP-MMP），其识别了360个不同的皮层区域通过使用皮层结构、功能连接...关于7T rs-fMRI采集协议的进一步细节在HCP参考手册中给出。...HCP进行的预处理还包括EPI和T1w图像之间基于边界的配准，以及基于freesurfer分割的大脑掩蔽。本研究使用了HCP S1200版本提供的“最小预处理”rsfMRI数据。...预处理数据在HCP灰度标准空间中，并为每个被试的基于表面的CIFTI文件中提供。从上面可以明显看出，HCP在准备时间序列时非常小心，以尽量减少由头部运动产生的任何不必要的噪音等。...如图2、3和S4所示，这些HCP区域彼此之间的有效连接非常相似。

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JavaWeb中导入导出Excel数据

（一般指明列头）利用文件上传的技术，将需要导入的Excel表上传至服务器上。利用POI技术读取刚上传的文件，将数据封装至List集合。将List集合转为实体类，进行持久化操作。...//输出 OutputStream out = new FileOutputStream("d://test.xls"); excel.exportExcel("hcp

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中山大学HCP实验室提出RobustDet，性能直升17%｜ECCV2022 Oral

中山大学HCP实验室入选ECCV 2022 Oral的最新论文教你提升模型鲁棒性！...实验室简介中山大学人机物智能融合实验室（Human Cyber Physical Intelligence Integration Lab，简称HCP实验室）在图像视频处理和分析、自然语言理解、机器学习和认知推理等学术领域进行长期深入的科研探索...更多介绍见HCP实验室主页：https://www.sysu-hcp.net/ 参考资料： https://arxiv.org/abs/2207.06202 https://github.com/7eu7d7

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AAAI 2020 | 中山大学HCP实验室：基于树状结构策略的渐进强化学习，代码已开源！

本文对中山大学、北京航空航天大学、DMAI合作完成，被AAAI2020录用的一篇关于多模态视频理解的论文《Tree-Structured Policy base...

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以前所未有的原子数量进行量子力学模拟，机器学习发现新的高压固体氢

实验确定结构为 HCP，但六角对称性在 150 GPa 以上被破坏。在模拟和实验中，c/a 比随着压力的增加而降低。当 c/a 比偏离封闭堆积极限时，分子取向会出现各向异性。...在 HCP 结构中，第二层的分子中心位于第一层三个分子中心形成的等边三角形的中心之上，而在 Fmmm-4 中，第二层的分子中心位于该三角形的边缘之上。对于 T ≤ 400 K，分子在基面上定向。...当 T < 200 K，结构为 C2/c-24，这也是具有定向分子的分子中心的 HCP 晶格；有 4 个不同的层，每个晶胞共有 12 个分子。...除了 HCP 和 C2/c-24 相外，还发现了两个新的稳定相，它们的分子中心都在 Fmmm-4 结构中，通过分子取向随温度的转变而分开。

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fMRI时变功能连接的数据和模型考虑

方法简述2.1 数据和参数我们使用了来自人类连接组项目S1200的前200名参与者的静息状态EPI扫描(HCP)。我们这里只使用了来自每个参与者的第一个静息状态扫描会话的数据。...数据按照HCP预处理管道进行预处理，用于静息态fMRI。...Group ICA分区和相应的时间序列可以从HCP存储库(https://db.humanconnectome.org)公开获得。...为了能够测试不同级别的个体之间和会话内的可变性，我们基于HCP数据模拟了新的数据集，在那里我们将不同数量的个体之间和会话内可变性引入生成模型。...然后，我们关注了用于从HCP静息状态数据中提取时间序列的分区对FC相似性、模型停滞期以及它们之间关系的影响(第3.1.2节)。

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图神经网络 | BrainGNN: 用于功能磁共振成像分析的可解释性脑图神经网络

Ra-GNN层中的节点聚类模式研究人员根据Ra-GNN第一层的核参数嵌入图像(在Eq.(3)中学习)对所有ROI进行聚类，分别在下图a和图b中显示了Biopoint和HCP数据的节点聚类结果。...在HCP数据集中也观察到类似的模式。在该项研究中，研究人员提出了一种用于fMRI分析的可解释图神经网络BrainGNN。BrainGNN将神经图像构建的图形作为输入，然后输出预测结果和解释结果。...研究者将BrainGNN应用于生物点和HCP fMRI数据集发现由于其内置的可解释性，BrainGNN不仅在预测方面比其他方法表现得更好，而且还能检测出与预测相关的显著大脑区域，并发现大脑社区模式。

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Cell Reports : 人脑中的湍流状动力学

我们使用了HCP数据库中1003名健康人类参与者的静止状态数据(见图1D)，从细粒度Schaefer分区中的每1000个分区中提取时间序列（图1 e)。...根据HCP协议对数据进行最低限度的预处理，随后在0.008 ~ 0.08 Hz的狭窄相关频带内进行过滤，然后去趋势化并进行Z评分。...在这里,我们使用变量u表示从我们的整个大脑动力学HCP静息状态的数据的分析时空fMRI BOLD信号，取节点和时间的空间位置的平均值。...为了解决这个问题，我们研究了七个HCP任务，并将这些结果与休息进行对比。首先，我们建立了静息状态下最显著相关关系的空间图，以作为任务分析的参考。...作为一个代表性的例子,图5 d显示了HCP相关任务(红色)和静止状态(灰色)之间的对比,阴影误差显示跨节点分散,也就是说,所有参与者的所有配对。

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金属晶体ccp与hcp

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动态 | HCP Lab 12篇论文入选世界顶级计算机视觉会议CVPR 2019

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