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TLv8 IDE v2.2.1 已经发布,基于 Eclipse 的快速开发工具

TLv8 IDE v2.2.1 已经发布,此版本更新内容包括: 1、解决报表设计器(ureport)兼容问题: Windows系统下使用Edge浏览器内核在win10以下系统不支持,改为chromium存在无法初始化的问题; Linux和macOS下使用swt自带的浏览器。 2、优化页面设计器右键菜单方法; 3、基础插件的jdk兼容到1.6; 4、解决流程设计器model类型转换问题; 5、添加js编辑器功能部件【可选】; 6、解决页面设计器在低版本的Linux系统下无法显示的问题; 7、修改移动版页面设计器资源引用及屏幕适应问题; 8、插件和功能部件重新梳理,按照用途重新组装; 9、修改项目结构,集成了平台必要的插件(tern和chromium-swt); 10、添加【数据库】功能部件描述,数据库插件可以单独安装; 11、补充了各个插件的说明; 12、补充了插件的汉化文件。 ---测试完善v2.2.0修改的内容---

开源 | dl_inference 更新:增加 TensorRT、MKL 集成,提高深度学习模型推理速度

01背 景 dl_inference是58同城推出的通用深度学习推理服务,可在生产环境中快速上线由TensorFlow、PyTorch、Caffe等框架训练出来的深度学习模型。dl_inference于2020年3月26号发布,可参见《开源|dl_inference:通用深度学习推理服务》。 我们在2021年11月对dl_inference再次进行更新,从发布至今新增如下Features: 1、集成TensorRT加速深度学习推理,支持将TensorFlow-SavedModel模型、PyTorch-Pth模型进行自动优化,转换为TensorRT模型后部署,提高模型在GPU上的推理速度。 2、集成Intel Math Kernel Library库的TensorFlow Serving推理框架,加速TensorFlow模型CPU上推理。 3、支持Caffe模型推理,提供丰富的模型应用示例。 02使用TensorRT加速深度学习推理 深度学习模型推理阶段对算力和时延具有很高的要求,如果将训练好的神经网络直接部署到推理端,很有可能出现算力不足无法运行或者推理时间较长等问题,因此我们需要对训...

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