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rtfd —— 构建文档的命令工具

rtfd是一个基于sphinx来构建文档的命令工具,用来生成并阅读文档。 类似于readthedocs.org提供的服务,当然功能是比不上的,只是作为备用工具使用。 它源于我在readthedocs上遇到的致命问题以及一直想造这么个轮子的想法,在一个脚本的基础上,快速地加了其他代码,形成的一个命令行工具~~ 只是,当你不想用或不能用readthedocs时,可以用它构建你的文档。 特性: 使用简单,依靠命令行、API 配置简单,rtfd配置依靠ini文件,构建文档时也支持直接写ini文件配置文档所需环境 支持https(HTTP2、TLS1.3),支持自定义域名(包含HTTPS的支持) 文档项目直接支持多语言(翻译)和多标签(版本),在页面右下角有按钮可以显示 支持webhook触发、文档构建状态的徽章、文档单一版本等 允许github公开仓库和私有仓库 目前相对于readthedocs不足的特性是: 仅支持github 不支持生成PDF、EPUB 不支持添加翻译版本(目前翻译版本要求直接包含在文档中才行) 不支持设置子项目、构建时环境变量等

开源公告|微信云端深度学习推理框架 WeChat TFCC 开源啦!

WeChat TFCC 是微信技术架构部后台团队研发的服务端深度学习通用推理框架,也是腾讯深度学习与加速Oteam云帆的开源协同成果,具有高性能、易用、通用的特点,已在微信视频号、微信开放平台推荐系统、微信画像、微信智聆语音识别、语音合成等业务广泛使用; 支持81个ONNX Operation和108个Tensorflow Operation,覆盖推荐、NLP、语音等场景的各种主流模型,同时更多的Operation在持续接入中。 特性 WeChat TFCC由Library、Runtime、Generator三大组件构成,通过层层抽象、互相配合的方式,在保证高性能的前提下,极大的提高了扩展性和通用性。 一、高性能 TFCC通过模型结构优化、常数跟踪、算子优化等多方面措施优化通用模型推理性能。下图是BERT(bert-base)模型下的QPS对比,可以看到TFCC在CPU/GPU的性能都处于较高水准。 模型结构优化 模型结构优化包含常数折叠、模型剪枝、算子融合等。常数折叠可以预先算好部分数据,减少线上运行时的计算量。模型剪枝是减少模型的无用分支,算子融合是将多个小算子融合成一个大算子,减...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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