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事件领域模型 kaka-core 5.0 预览版发布

kaka-core 是一项服务于 Java 后端的事件领域模型,全局事件通知框架。 kaka-core 已移至 https://gitee.com/zkpursuit/kaka-core , 并支持 maven 直接安装。 本次更新新增与第三方消息队列对接的功能 1、稍加编码就能对接市面上所有第三方消息队列。 2、通过消息队列派发和消费事件可由远程事件处理器处理并返回处理结果。 3、返回处理结果与本地执行事件完全相同(注:SyncResult消费处理远程事件时不可用)。 4、事件保证一次消费处理,不会多次重复处理。 5、稳定性完全由第三方消息队列决定。 原理:每个事件调度中心为消息的发布者亦为消息的订阅者,派发事件即将事件发布到消息队列,订阅者消费到事件后本地化处理事件,处理完成后再次将事件发布到消息队列,根据事件ID在发送方找到缓存在内存的原始事件对象并进行结果赋值或回调。 原理执行流程图(感谢用户 微信名:碧涛 提供此图): 基本范例: Facade facade = FacadeFactory.getFacade(); //以下通过ActiveMQ消息队列消费处理事件,并获...

每日一博 | 基于 OneFlow 实现量化感知训练

本文介绍了量化感知训练的原理,基于OneFlow实现了一个量化感知训练Demo,并介绍了在具体实现中的各种细节。 1 后量化以及量化感知训练原理 这里说的量化一般都是指的Google TFLite的量化方案,对应的是Google 的论文Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference。虽然TfLite这套量化方案并不是很难,但在实际处理的时候细节还是比较多,一时是很难说清楚的。 所以,这里推荐一系列讲解TFLite后量化和量化感知训练原理的文章,看一下这几篇文章阅读本文就没有任何问题了。 神经网络量化入门--基本原理 神经网络量化入门--后训练量化 神经网络量化入门--量化感知训练 神经网络量化入门--Folding BN ReLU代码实现 这里简单总结一下,无论是TFLite的量化方案还是TensorRT的后量化方案,他们都会基于原始数据和量化数据的数值范围算出一个缩放系数scale和零点zero_point,这个zero_point有可能是0(对应...

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