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使用Docker和Codeship来装运Node.js应用

本文翻译自RisingStack网站Gergely Nemeth撰写的《Shipping Node.js Applications with Docker and Codeship》一文,感谢景庄对该文章的翻译。

如今设置Node.js应用持续部署环境已经变得比以前简单多了。我们有Jenkis, Strider, Travis或者Codeship这样的工具。 在本文中我们将要讨论的是使用Codeship和Docker来部署我们的Node.js应用。

在深入讨论之前,有一点原则是我想要声明的——不可变的基础结构(infrastructures),那么它具体指的是什么? 以及它是如何让你的生活变得更加简单的?

Smolagents :打造优秀的LLM Agent

Smolagents 是一个库,使您能够用几行代码运行强大的代理!

该库提供:

深度学习怎么快速检验自己的idea有效呢?

[一] 先从小规模实验入手大家的第一反应可能是做个大规模的实验,其实这样做很可能拉胯,因为如果你的想法有缺陷,浪费的资源太多。所以,先做一个小规模的验证。现在可以直接用预训练模型做快速验证,比如在BERT-base或者ViT-small上测试你的想法,几个小时就能看出效果。[二] 对比已有方法,看差距有个很简单的方法,就是对比已有的模型和方法。现在有了Hugging Face Hub和OpenAI API,你可以直接调用最新的基础模型作为baseline。特别是现在流行的多模态大模型,如果你的idea在最新的模型上还能有提升,那基本可以认为你的思路是对的。[三] 找到最核心的架构假设并验证每个深度学习的模型,背后都有一个或者几个核心的架构假设。比如,你提出一个新的注意力机制,核心假设是"局部-全局混合注意力比纯自注意力更高效"。那你可以先在小规模Transformer上验证这个假设,看看注意力权重分布是否符合预期,计算复杂度是否真的降低了。[四]快速实现并迭代很多时候,深度学习的研究和实现都很复杂,这让很多人想太多,导致原型一直做不出来。其实,你可以采取一种快速实现,快速迭代的策略。现在有了PyTorch Lightning、Transformers库这些工具,你可以几行代码就搭建出原型。先把核心部分实现出来,哪怕初步效果不好,至少能发现模型的潜在问题。[五]使用现代可解释性工具有时候,我们觉得模型有效,但却没办法解释为什么有效,这时候可以使用一些现代的可解释性工具。比如,Captum、Integrated Gradients、LIME这些工具,还有最新的机械可解释性方法。如果你能通过这些工具发现模型是基于合理的特征做出判断,甚至能看到模型学到了什么概念,那么很大程度上,你的idea就已经有了一定的基础。[六]多数据集交叉验证,提升鲁棒性比较常见的验证方法就是多数据集交叉验证,现在特别要关注分布外泛化能力。通过在不同领域、不同模态的数据集上验证,你能更好地判断模型的泛化能力。现在还要特别注意对抗样本的鲁棒性,可以用AutoAttack这些工具快速测试。[七] 计算效率与基础模型兼容性验证最后,现在的验证还要考虑计算效率和基础模型兼容性。你可以测试你的方法在不同规模的模型上的表现,从小模型到大模型,看看scaling law是否成立。#深度学习 #论文辅导 #sci #机器学习 #计算机视觉 #一对一指导#复现#跑通#代码定制#调参

PyTorch的Dataset 和TorchData API的比较

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。

AI代理性能提升:LangChain+LangGraph内存管理与上下文优化指南

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。

史上最完整的飞书与E签宝集成对接方案

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。

保姆级教程:部署你的AI桌面助手(ai手机桌面)

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。

谷歌地图API的三大开源替代品(谷歌地图api国内可用了吗)

CSDN移动将持续为您优选移动开发的精华内容,共同探讨移动开发的技术热点话题,涵盖移动应用、开发工具、移动游戏及引擎、智能硬件、物联网等方方面面。如果您想投稿、寻求《近匠》报道,或给文章挑错,欢迎发送邮件至tangxy#csdn.net(请把#改成@)。

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。

Dotgo推出RBMHub,扩大了CPaaS提供商的覆盖范围和功能


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。

Mozilla推出Firefox Hub API: Android版首页可华丽变身资讯中心

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。

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