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1.因为是本地模拟sso环境,而sso的环境测试需要域名,所以需要虚拟几个域名出来,步骤如下: 2.进入目录C:\Windows\System32\drivers\etc 需要源码点击这里 ​ 3.修改hosts文件 127.0.0.1 jeesz.cn 127.0.0.1 sso1.jeesz.cn 127.0.0.1 sso2.jeesz.cn 4.生成认证证书 注意:我们可以根据sso单点登录的架构图可以看到,在客户端和服务端进行交互的时候,是需要认证的,在这里我们使用jdk中的keytool方案生成证书(一般正式环境,使用正规机构颁发的证书,可以去购买) (一)创建一个caskey目录,如:D:\sso-cas\caskey (二)打开cmd的命令窗口: ​ (三)进入jdk bin的安装目录 ​ (四)使用keytool -genkey -alias mycacerts -keyalg RSA -keystore D:/sso-cas/caskey/keycard 生成key ​ ​ 注意:输入相关信息用于生成证书. 其中名字与姓氏使用你的域名,保持和C:\Windows\...

深度学习框架量化感知训练的思考及OneFlow的解决方案

作者 | BBuf 原文首发于公众号GiantPandaCV 0x0.总览 相信不少小伙伴都了解或者使用了一些深度学习框架比如PyTorch,TensorFlow,OneFlow(也是笔者目前正在参与开发的)。但当大家使用深度学习框架的训练量化方案时如果第一感觉是太复杂了,那么你可能会对这篇文章感兴趣!因为我在2个月前开始接触这个项目前,对量化感知训练的知识积累也非常少,并且我也会认为各个框架的量化感知训练方案很复杂,甚至不想研究这些API。 这篇文章我会以PyTorch的两代量化方案开始切入谈一谈他们的好处和坏处,然后我会讲讲我在吸收PyTorch的部分优秀成果(FX模块)并加上一些自己的想法后把OneFlow的量化感知训练方案做成了什么样。这里先罗列一下这篇文章中涉及到的知识点: PyTorch FX模块 Eager Pass 量化感知训练 Conv+BN的融合 OneFlow的动静转换(nn.Graph) ONNX TensorRT 如果你对上面的任意一个知识点不熟悉,那也完全没有关系。实际上即使你只会用PyTorch搭建模型,也可以快速把本文的量化感知训练方案用起来。因为量化感...

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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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