新版本发布经过社区开发者们两个月来的不断努力，昇思MindSpore1.8版本现已发布。在此版本中，我们发布了MindSpore Golden Stick，提供丰富的模型压缩算法；开源大模型训练套件MindSpore Transformer、推荐网络训练套件MindSpore Recommender，帮助开发者实现高性能的模型并行训练和推荐网络大模型训练；持续升级自定义算子能力，实现多平台的统一算
看了不少的相关博客，感觉写的都有遗漏的地方，我来尝试着把细节都记录下来，解决一些新手可能遇到的问题。已准备好的：java开发环境 + IDEA + Tomcat 9 。Java的环境变量如JAVA_HOME等需要配置好，这个网上有很多教程。1.打开IDEA创建新项目 在Application Server如果没有自动找到你的Tomcat，点击New-TomcatServer 选择你的T
1.大部分jvm是基于栈的，而Dalvik是基于寄存器的。
基于栈的机器必须使用指令来载入栈上数据，或是用指令来操纵数据，因此指令集更为庞大。但是对于寄存器指令而言，又必须指定源地址和目的地址，因此，基于寄存器的jvm单个指令更大。
2.Dalvik一些特点：
a，常量池32位索引
b，默认栈12kb，3个页，每页4kb
c，默认启动堆2MB，
Python的深度学习框架有哪些？。中公教育联合中科院专家打造的深度学习分八个阶段进行学习：第一阶段AI概述及前沿应用成果介绍深度学习的最新应用成果单层/深度学习与机器学习人工智能的关系及发展简第二阶段神经网络原理及TensorFlow实战梯度下降优化方法前馈神经网络的基本结构和训练过程反向传播算法TensorFlow开发环境安装“计算图”编程模型深度学习中图像识别的操作原理第三阶段循环神经网络原
使用场景利用estimator进行完模型训练后，我们需要将模型导出成pb文件，以便日后服务部署。在部署serving之前，我们需要先将模型导出成 standard SavedModel format。利用estimator 进行模型导出，只需要指明模型的输入和输出，然后导出即可。主要涉及到的方法为：serving_input_receiver_fn(), export_outputs, tf.es
如何将 Grafana 部署到 Docker
随着数据监控和可视化的需求日益增加，Grafana 成为众多企业和开发者的首选工具。部署 Grafana 到 Docker 环境中，不仅能够简化安装过程，还能提高应用的可移植性。本文将从多个角度分析如何将 Grafana 部署到 Docker。
### 问题背景
在现代数据分析环境中，企业需要频繁监控各类数据源，如数据库的性能监控、API响应时间
# 如何将深度学习自训练模型部署到开发板
随着人工智能技术的迅速发展，深度学习已经成为了众多应用中的关键组成部分。实现深度学习模型在开发板（如 Raspberry Pi、NVIDIA Jetson 等）上的优化和部署，是让人工智能算法落地的重要一步。本文将详细讨论如何将深度学习自训练模型部署到开发板，并提供相应的代码示例。
## 一、前期准备
在将深度学习模型部署到开发板之前，需要进行一些准
原创
2024-10-10 06:50:05
921阅读
## 项目方案：将程序部署到Docker上
### 概述
本项目方案旨在提供一个详细的步骤，以便将程序成功地部署到Docker容器上。Docker是一个流行的容器化平台，可以实现轻松部署、运行和管理应用程序。通过使用Docker，我们可以摆脱传统部署方式的复杂性，并提供一个可移植且一致的环境。
### 步骤
#### 步骤1：安装Docker
首先，需要在部署程序的机器上安装Docker
原创
2023-12-19 12:53:21
114阅读
用windows先的MyEclipse很方便，但是要把MyEclipse的web项目移植到Debian下，稍微有一点麻烦。当然，如果是ubuntu的话，直接装MyEclipse就可以了。这里只将针对于无图形界面的Debian的移植过程。1.配环境（jdk+apache+tomcat+mysql）(当然，不需要数据库的就用配了)2.把原来的项目移植到Linux下。主要分为以上两个部分讲述。=====
对于数据科学项目来说，我们一直都很关注模型的训练和表现，但是在实际工作中如何启动和运行我们的模型是模型上线的最后一步也是最重要的工作。今天我将通过一个简单的案例：部署一个PyTorch图像分类模型，介绍这个最重要的步骤。我们这里使用PyTorch和Flask。可以使用pip install torch和pip install flask安装这些包。web应用为Flask创建一个文件app.py和一
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2023-09-06 19:22:32
404阅读
# 如何将Java项目部署到Docker
## 问题描述
我们的Java项目需要部署到Docker容器中，以便于更好地管理和部署应用。在没有Docker的情况下，我们每次部署都需要手动配置服务器环境，这样既繁琐又容易出错。而使用Docker，我们可以将应用和其所需的依赖项打包成一个镜像，然后在任何支持Docker的环境中运行。
## 解决方案
### 1. 安装Docker
首先，我们需
原创
2023-11-03 14:45:54
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执行启动迁移DJANGO_ENV='test' python manage.py makemigrations --settings=iCrawler.settings_test main # main 为应用名 DJANGO_ENV='test' 为设置环境变量执行迁移提交到数据库DJANGO_ENV='test' python manage.py migrate main --databa
可以对比我自己的项目，思考一下~让我们返璞归真，从原始的前端开发讲起。上图是一个“可爱”的index.html页面和它的样式文件a.css，用文本编辑器写代码，无需编译，本地预览，确认OK，丢到服务器，等待用户访问。前端就是这么简单，好好玩啊，门槛好低啊，分分钟学会有木有！然后我们访问页面，看到效果，再查看一下网络请求，200！不错，太™完美了！那么，研发完成。。。。了么？等等，这还没完呢！对于大
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx本文记录下如何使用docker部署pytorch文本检测模型到服务器，。镜像文件也...
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2022-04-22 12:40:17
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx本文记录下如何使用docker部署pytorch文本检测模型到服务器，。镜像文件也...
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2021-10-25 17:38:56
403阅读
Docker实战练习【初学】 - 打印nvidia硬件信息，使用cuda计算张量对比cpu计算时间配置环境安装Docker & 创建镜像仓库账号登录镜像仓库1.启动软件2.登录账户3.安装完成安装过程中可能遇到的问题（wsl缺失）1.缺少 wsl (Windows Subsystem for Linux) 环境2.安装 wsl 时连接不上 raw.githubusercontent.co
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2024-09-26 14:20:19
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Grafana 安装使用官方网址：https://grafana.com/官方文档：http://docs.grafana.org/安装 grafana基于 RPM 的系统（CentOS,Fedora,OpenSuse,RedHat）最新稳定版 CentOS / Fedora / OpenSuse / Redhat Linux
grafana-4.4.3 (x86-64 rpm) 直接使用 yu
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2024-01-27 19:09:06
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效果展示：主要功能：使用vue-cli构建一个项目并上传到GitHub，生成在线预览地址GitHub地址如下：（若加载较慢建议刷新后耐心等待一会~）步骤如下：一、安装 node -v
vue -V 二、构建一个项目语法： vue init <template-name> <project-name> <template-name>：模板名
# 如何将模型复制到Docker容器
## 问题描述
在使用Linux系统和Docker容器时，我们经常会遇到将模型复制到Docker容器的需求。例如，我们可能需要在Docker容器中运行一个使用机器学习模型的应用程序。本文将介绍如何通过代码示例解决此问题。
## 解决方案
要将模型复制到Docker容器中，我们可以使用Docker的文件复制功能。以下是一个示例解决方案，包括了复制模型文件
原创
2023-12-16 04:03:20
273阅读
文章目录写在前面开箱 README`tf1.md` 和 `tf1_detection_zoo.md``tf1.md``tf1_detection_zoo.md``tf1_training_and_evaluation.md`Local TraingTensorboard`model_main.py` 和 pipeline config先说 pipeline config再说 `model_mai
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2024-03-19 12:18:28
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