•策略即代码: 通过和 HashiCorp Sentinel 的集成，用于自动化治理、安全和基于合规性的策略配置。Sentinel 是一个可嵌入的策略及代码框架。...降低开发人员使用心智负担，开发人员从预定义的 IaC 模块构建配置；按需预配。...团队管理 △ 团队管理 成本预估 △ 成本预估 策略即代码 △ 策略即代码 配置设计器 △ 配置设计器 安全/合规/治理功能增强 •单点登录 （SSO）: 集成您的企业身份提供商，为您的团队成员提供无缝登录过程...目前，Terraform Cloud 支持以下身份提供程序：•Azure AD•Okta•SAML•审计日志: 对于在事件发生后甚至在解决问题时尝试深入研究时启用取证调查是绝对必要的。...5.自动创建预配置好 Terraform 的临时 VM 或 Pod 以在云服务上开箱即用地运行 Terraform, 而不需用户在本地运行 Terraform； 同时提供每次 Terraform Apply
有研究者将其和 Web UI「拼在」一起，两者组合成绘画工具，让没有系统学习过 UI 知识的小伙伴，也可以上手操作。...项目地址：https://github.com/divamgupta/stable-diffusion-tensorflow 总结来说，该项目的特点有 3 个：转换预训练模型；代码易于理解；代码量少。...Keras 的创造者 François Chollet 表示：它在 M1 MacBooPros GPU 上实现开箱即用，它还可以开箱即用地进行多 GPU 推理。...Chollet 还表示，除了GPU外，它还可以开箱即用地进行 TPU 推理：只需获取一个 TPU VM 并将 TPU strategy scope 添加到代码中。...摩天大楼上粉白的蜘蛛侠： 天堂中的景象： 有兴趣的小伙伴，可以上手一试。
在 8.9 版本发布时，多达 40% 的 Elastic 集成插件都发布了开箱即用的时间序列索引模式版本。...当使用启用 TSDS 版本的集成插件时，您可以实现以下优势： 磁盘空间减少高达 70%：通过在集成插件中无缝启用 TSDS，您的指标数据磁盘存储空间可显着减少 70%。...开箱即用的功能：由于和 TSDS 的原生集成，您可以利用其强大的功能，而无需任何用户输入或额外的配置。该集成无缝优化了指标数据的存储效率，使您能够专注于获取有意义的洞察。 ?...我们将继续为其它集成插件启用时间序列索引模式，并且这些将在 Elastic 发布周期之外发布，在准备就绪时就可以进行更新。...高效存储指标，节省 70% 当您使用启用了time_series索引模式的Elastic集成插件时，您的指标数据将得到高效存储，无需您管理存储配置，并且开箱即用地将存储指标的磁盘空间减少高达 70%。
我们知道，在处理计算机视觉中的复杂输出时，成功的主要标准不在于模型对训练目标的优化程度，而在于预测能力与任务的吻合程度，即模型在预期用途上的表现效果。...computer vision models with task rewards》中证明了，使用 REINFORCE 算法（Williams 于 1992 提出）来调整（Tuning）具有奖励函数的预训练模型可以开箱即用地用于各种计算机视觉任务...可以说 REINFORCE 算法是策略梯度乃至强化学习的典型代表。...推特网友对这篇文章给了一个比较全面的总结，即本文实现的功能是使用 RL 调整预训练视觉模型。研究的动因是受到 LLM 强化学习成功的启发；其效果是在目标检测、全景分割等方面性能大幅提升。...全面学习ChatGPT，机器之心准备了 89 篇文章合集 这是一份全面、系统且高质量的 ChatGPT 文章合集，我们筛选出来了 89 篇相关文章，设计了阅读框架与学习路径，大家可以根据自己的需求进行浏览与研读
接下来，我将向您展示如何开箱即用地使用 YOLO，以及如何训练您自己的自定义对象检测器。...如何开箱即用地运行预先训练好的 YOLO 并获得结果 查看repo的“快速入门”部分，您可以看到要启动并运行模型，我们只需将 YOLO 作为类对象导入并加载模型权重： from models...您可以通过此链接直接下载权重。 紧接着，该模型已完全准备好在推理模式下处理图像。只需将 predict() 方法用于您选择的图像。...如果您需要启用 GPU 支持，请查看NVIDIA 网站上的指南。您的目标是为您的操作系统安装最新版本的 CUDA Toolkit 和 cuDNN； 你可能想要组织一个独立的虚拟环境来工作。...在推理模式下训练的自定义模型 在推理模式下运行经过训练的模型类似于开箱即用地运行预训练模型。
restapi; Hoppscotch 是开源的postman的替代品，使用体验比较相同；今天简要记录一下，进行备忘； 项目地址：https://github.com/hoppscotch/hoppscotch 开箱即用地址...：https://hoppscotch.io/ 注意：为了解决跨站请求问题，需要安装浏览器插件： Chrome 使用界面： 单例部署：我们可以使用 docker 启用自己独立的单例使用 docker...请检查网络连接并重试 的问题； 添加的地址，就是我们部署的位置；之后重新刷新界面，即可以顺利使用了； 保持更新；
简而言之，Vite 是一种现代 JS 构建工具，为常见 Web 模式提供开箱即用的支持和构建优化，兼具 rollup 的自由度和成熟度。...Vite 为 TS、PostCSS、CSS 预处理器等提供开箱即用的支持，且可以通过不断增长的插件生态系统进行扩展，支持所有你喜欢的框架和工具。...Vite 的 HMR 速度惊人，可以让编辑器自动保存，并获得类似于在浏览器开发工具中修改 CSS 时的反馈循环。 Vite 还执行 依赖预构建（dependency pre-bundling）。...当你准备好部署时，Vite 将使用优化的 rollup 设置来构建你的应用程序。Vite 会执行 CSS 代码分割，添加预加载指令，并优化异步块的加载，无需任何配置。...另一个很好的例子是 Nitro，它是一个服务器工具包，用于创建功能齐全的 Web 服务器，开箱即用地支持每个主要部署平台。Nitro 是一个与框架无关的库 UnJS 的奇妙集合的一部分。
---- 在elasticsearch中，没有明确定义array类型，默认每个field都可以包含0个或者多个值。...Arrays不支持混合数据类型，比如: [10,"some string"] 一个array是可以包含null值的，他会被配置的null_value替代或者忽略，一个空的array([])，是被当作一个...为了在文档中使用数组，不需要进行任何预配置，开箱即用地支持它们： curl -X PUT "localhost:9200/my-index-000001/_doc/1?...-d' { "query": { "match": { "tags": "elasticsearch" } } } ' 多值字段和倒排索引 所有字段类型均支持开箱即用的多值字段
现在我们可以添加另一个区分点：向量搜索。...需要注意的是，faiss 还支持另一种算法 ivf，但由于它需要对数据集进行预训练，因此我们将重点放在 HNSW 上。HNSW 的核心思想是将数据组织成多个连接图层，每层表示数据集的不同粒度。...另一方面，Elasticsearch 开箱即用地并发搜索段，因此本文中的比较将考虑不同的向量引擎和向量类型，以及不同的配置：Elasticsearch ootb：Elasticsearch 开箱即用，并发段搜索...；OpenSearch ootb：未启用并发段搜索；OpenSearch css：启用并发段搜索现在，让我们深入了解每个测试向量数据集的详细结果：250 万向量，1536 维（openai_vector...凭借其经过验证的性能优势，Elasticsearch 准备好支持搜索领域的下一波创新。
由于String字符串的不可变性我们可以十分肯定常量池中一定不存在两个相同的字符串。 这里先去JVM给常量池里找，找到了就不用创建对象了，直接把对象的引用地址赋给a。...所以上面String a = “111”；表达的是变量a里保存了“111”这个对象的引用地址。变量是可以变的，不能变的是“111”。 String 为什么是不可变的？ ?...本质上是一回事，因为引用的值是一个地址，final要求值，即地址的值不发生变化。另外final修饰一个成员变量（属性），必须要显示初始化。...接触java后都知道可以new一个对象。所以 String b = new String("111");就是创建一个对象然后把对象引用地址赋给变量b。...之前，给大家发过三份Java面试宝典，这次新增了一份，目前总共是四份面试宝典，相信在跳槽前一个月按照面试宝典准备准备，基本没大问题。
然而，它们接受不同输入和执行不同任务的开箱即用能力，受到它们接受训练的模态和任务的数量（通常很少）的限制。...该研究建立在多模态掩码预训练方案的基础上，并通过在数十种高度多样化的模态上进行训练来提高模型能力。通过使用特定于模态的离散分词器对其进行编码，该研究实现了在不同模态上训练单个统一模型。...简单来说，该研究在几个关键维度上扩展了现有模型的功能： 模态：从现有最佳任意到任意模型的 7 种模态增加到 21 种不同模态，从而实现跨模态检索、可控生成和强大的开箱即用性能。...方法介绍 该研究采用 4M 预训练方案（该研究同样来自 EPFL 和苹果，在去年发布），其被证明是一种通用方法，可以有效扩展到多模态。...此外，4M-21 还可以组合多种模态来预测全局嵌入，从而更好地控制检索，如右图所示。 开箱即用 4M-21 能够开箱即用地执行一系列常见的视觉任务，如图 6 所示。
概述 KEDA 的触发器支持 Apache Pulsar，即根据 Pulsar 消息队列中的未消费的消息数量进行水平伸缩，用法参考 KEDA Scalers: Apache Pulsar。...保留网段的 IP，在任意 VPC 都可用）： 复制并记录一下这个 API 调用地址。...然后复制密钥，即 Pulsar 客户端所需的 JWT Token： 获取订阅名称 在 Topic 管理的的消费者页面，根据需要，查看已有的订阅，或者新建订阅，记录下需要使用的订阅名称： 部署生产者 准备生产者配置...- secretRef: name: producer-secret terminationGracePeriodSeconds: 1 部署消费者 准备消费者配置...消息堆积数/msgBacklogThreshold) activationMsgBacklogThreshold: "1" # 如果当前副本数为 0，只要队列里来新消息了，就将副本置为 1 并启用伸缩
我们知道，在处理计算机视觉中的复杂输出时，成功的主要标准不在于模型对训练目标的优化程度，而在于预测能力与任务的吻合程度，即模型在预期用途上的表现效果。...computer vision models with task rewards》中证明了，使用 REINFORCE 算法（Williams 于 1992 提出）来调整（Tuning）具有奖励函数的预训练模型可以开箱即用地用于各种计算机视觉任务...可以说 REINFORCE 算法是策略梯度乃至强化学习的典型代表。...RL 调整预训练视觉模型。...图像描述 表 3 结果表明，应用所提出的方法可以改进 MLE 模型，这与先前文献中的观察结果一致，证明了该方法针对特定任务风险进行 tuning 的有效性。
这时候，傍边的同事云淡风清的说了一句，“没事，小明，MySQL 有一套预写日志机制就是应对这种情况的。你的落库任务启用了事务没，启用了的话，就等来电重新跑一下任务就行了。”...“哦哦，我启用了事务，那我还是等周一来重新跑一遍”。回家的公交车上，小明默默的打开百度，搜索 MySQL 预写日志 ，写下了这篇文章 。本文思维导图 什么是预写日志机制？...在正常操作中，Redo log 记录了由 SQL 语句执行导致的表数据变更记录。...如果出现错误或者用户执行了 Rollback 语句，系统可以利用 Undo log 中的备份将数据恢复到事务操作前的状态。通过 Undo log 撤销修改，从而确保数据的原子性。...在提交事务的过程中，突然发生了断电，那么这个数据会丢吗？
虽然这世上已经有了神器Keras，能用几条语句就轻松组建一个神经网络，但一想到它是站在Tensorflow的肩膀上，就让人不禁想起江湖中的那句传说： PyTorch 真香！...在这张图中，灰色部分代表Lightning能自动完成的部分，而蓝色的部分则能够根据使用者的需求，被定义成任意底层模型，可以是你自己的新模型，也可以是预训练模型，fast.ai架构等等。...甚至是在1024个节点上以1024个GPU进行训练，也是开箱即用： trainer = Trainer(nb_gpu_nodes=128, gpus=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]）...想要训练闪电那么快的神经网络吗？Lightning简直为此量身定做。 此外，Lightning还和Tensorboard集成在了一起，可以轻松实现可视化学习。 ?...启用Lightning Model最简单的方法是根据下面这个最小示例（minimal example）进行局部修改: import os import torch from torch.nn import
今天有什么可以帮你的吗？"}] [{"role": "user", "content": "火烧赤壁 曹操为何不拨打 119 求救？"}...模型权重准备 为保证更好的微调效果，使用 BF16 权重进行微调。...如果你通过 --zero_cpu_offload 启用 CPU offload，硬件要求可以进一步降低，但会损失一定的训练速度。...由下图可以看到，即使是 3B 的模型，平均奖励与模型回复长度随着时间逐步增长。 随着训练的进行，我们可以看到一些有意思的例子。...例如随着训练迭代，模型开始了自我纠正： Colossal-AI：最佳后训练工具箱 Colossal-AI 在深耕大模型预训练降本增效的基础上，致力于进一步成为开发者开箱即用的最佳后训练工具，帮助用户基于开源模型
方法一、QPS = DQL(select)-per-second 使用这个计算方法的人，普遍认为 QPS 的 Query，中文意思是查询的意思，所以对应的就是所有 DQL 语句，即 select 打头的语句...包含 不包含 预准备语句，非文本SQL交互 COM_STMT_CLOSE 包含 不包含 预准备语句，非文本SQL交互 COM_STMT_RESET 包含 不包含 预准备语句，非文本SQL交互 因为...而我们这边由于几乎没有业务使用到存储过程和预准备语句，所以用哪一种方式都一样。 有趣的现象是，官方用的是第二种方法"Queries-per-second"。纳尼？不是说官方文档没定义和说明吗？...你不是说官方采用的是 Queries-per-second 方法吗，怎么用 Questions/Uptime 而不是 Queries/Uptime？...所以计算 commit、rollback 的总和，即计算com_commit+com_rollback ，也可以计算出 TPS，对吧？ 错错错!
如果没有准备好技术工作，可能会面临安全漏洞的风险，或者降低用户体验。 对于消费者来说,SaaS 技术在总体上能够满足用户即时需求。...因此，在享受着「开箱即用」便利的同时，企业用户还需要做一些售后组装。如果忽略这些步骤，可能会带来：用户 ID 重复、安全漏洞、数据访问问题。...定制化 SaaS 在几个范围里的表现： （1）展示层: 覆盖了 Web 前端界面，包括菜单结构、可选标签或组织想要规范和预填充的部分。...（3）数据库表格和字段: 数据库应用程序可以被标准化数据标签、字段、搜索词、甚至是复杂的查询语句来填充。...● 该应用程序支持配置模板、可以引导定制吗? 如果是这样, 它提供示例配置了吗? 如果不是, 为什么? 是 SaaS 应用程序提供的定制太少, 以至于几乎是没有详细配置的需要?
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