深度神经网络需要很长时间来训练。训练速度受模型的复杂性、批大小、GPU、训练数据集的大小等因素的影响。

在PyTorch中，torch.utils.data.Dataset和
torch.utils.data.DataLoader通常用于加载数据集和生成批处理。但是从版本1.11开始，PyTorch引入了TorchData库，它实现了一种不同的加载数据集的方法。

在本文中，我们将比较数据集比较大的情况下这两两种方法是如何工作的。我们以CelebA和DigiFace1M的面部图像为例。表1显示了它们的比较特征。我们训练使用ResNet-50模型。然后进行1轮的训练来进行使用方法和时间的比较。

在AI代理系统的开发过程中，上下文工程已成为决定系统性能的关键技术。上下文工程本质上是在为AI系统分配任务之前建立合适的执行环境，这个环境需要包含明确的行为指令（如配置AI充当专业的预算旅行顾问）、来自数据库、文档或实时数据源的有用信息访问权限、对历史对话的记忆能力以避免信息重复或遗忘、可供AI调用的工具集（计算器、搜索引擎等功能组件），以及用户的个性化信息（偏好设置、地理位置等关键细节）。

当前AI工程领域正在经历从提示工程向上下文工程的重要转变，这种转变的核心驱动力在于上下文工程能够为AI系统提供更恰当的背景信息和工具支持，从而显著提升其回应的智能化程度和实用价值。

1概述

飞书和E签宝在各自领域都属于领先的产品，但因为E签宝与钉钉的特殊关系，一直以来E签宝都只实现了与钉钉的深度集成，一家企业如果想同时使用飞书和E签宝，则需要通过S-HUB这样的产品来进行桥接，用户在飞书端审批，审批通过后把附件或表单信息同步到E签宝进行签署，签署完的结果回传飞书审批流。

S-HUB电子签章集成对接方案支持附件审批对接、模板审批对接、静默方式、单方电子签、多方电子签、文档水印等复杂场景对接。

凌晨 2 点 25 分，作者顶着熊猫眼，把智谱最新开源的 GLM-4.5V 大模型狠狠测了一遍,结论是——这 106B 参数的多模态“怪兽”不仅看得懂、算得快，还干得漂亮。保姆级教程、安装包、API 白嫖指南全打包，5 分钟让你的电脑也长出 AI 眼睛和大脑。

我真是有点服，智谱又又又发布了新模型。

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随着数据挖掘、移动应用和社交媒体等领域的风生水起，极大地改变了GIS（地理信息系统）的面貌以及地位，并由此催生了一大批适用于不同用途的工具，其中最为常见的当属谷歌地图API支持的网页地图GIS。

然而，在11月19日正值GIS日之际，Jason Baker在opensource.com上发文推荐了三大开源API，这绝对够得着谷歌的高标准。

据telecompaper网7月15日报道，用于商业消息传递的RichCommunicationServices（RCS）解决方案的领先提供商Dotgo宣布推出RBMHub。RBMHub的推出扩大了CPaaS提供商（通常称为聚合器）的覆盖范围和功能，以通过RCS与超过3亿移动用户互动。RBMHub可实现与全球领先的RCS平台的互连，从而提供对增强型分析和高级API的访问。使用DotgoRBMHub，CPaaS提供商可以通过包括视频和语音在内的引人入胜且直观的富媒体移动消息传递解决方案，使更多的全球企业能够接触到更广泛的客户群。

在最新的Firefox for Android测试版的某个分支中，人们若打开了“Firefox Hub”，就可以把浏览器的主页变成资讯中心。在Firefox 31 for Android中，提供了可以放置新的附加组件(add-ons)的地方。从某种程度上来说，桌面版Firefox不太可能会迎来类似功能。

Firefox Hub的API使得开发人员能够将附加组件，添加到Firefox的主页上。除了上图所示的Instagram，你还可以添加Pocket、Wikipedia和Cat Facts等组件。

一、什么是Feign?

Feign makes writing java http clients easier，这是官方给出的一个说明，本意翻译是：Feign使编写Java http客户端更容易，Feign是一个http请求调用的轻量级框架，可以以Java接口注解的方式调用Http请求，Feign可以通过处理注解，将请求模板化，当实际调用的时候，传入参数，根据参数再应用到请求上，进而转化成真正的请求。

deepseek-v3介绍

DeepSeek-V3 是由深度求索（DeepSeek）公司开发的一款先进的开源大语言模型，采用混合专家（MoE）架构，拥有 671B 总参数，其中每 token 激活 37B 参数。模型在 14.8 万亿高质量 token 上进行预训练，并通过监督微调和强化学习进一步优化。

Claude 3.7 Sonnet 介绍

Claude 3.7 Sonnet是Anthropic公司推出的第三代Claude系列AI模型中的中规模版本（2024年发布），在性能与效率间实现平衡。该模型基于改进的Transformer架构，支持128K上下文窗口，擅长复杂推理、数学计算和创意写作，在GSM8K数学基准测试中准确率达92%。其采用”宪法AI”伦理框架，通过多轮对抗训练减少有害输出，同时新增多模态理解能力（可解析图片/图表内容）。