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Java 通用代码生成器光文明尝鲜版十五,秒速开发 Vue 前端图形报表

Java通用代码生成器光文明尝鲜版十五,秒速开发Vue前端图形报表 Java通用代码生成器光2.3.0 文明版本尝鲜版十五。请部署在Tomcat9或8.5的webapps目录下。 尝鲜版十五支持Echarts图形报表,可配置,一键生成。 本版本三个技术栈的均可跨域,经过详细测试,是比较完善的版本。修复了尝鲜版8以来所有已知的错误。独立前端经过仔细的开发和测试,可用性大大增强。您可以使用此Vue + ElementUI的前端。 最新版本最大特色是一键生成前端和后端,即一键生成双系统,共享一套登录权限系统,session,token等信息不需要人工设置,默认生成,前端是基于Vue的,您可以使用此独立Vue前端管理系统。等前端项目生成完成复杂版面和报表功能后,即可进入Beta阶段。 Java通用代码生成器光文明版本尝鲜版十四已公布。光乃是原型神器。可以瞬间将符合光的模板规范的Excel模板秒变为一套可以运行的双系统。非常神奇。它的基本理念是利用一种拥有超越高级语言抽象程度的超级语言SGS2来描绘双系统,这种语言很大程度是域对象驱动的。通过域对象和动词算子的结合描绘万事万物。光2.3.0文明新...

分布式训练硬核技术——通讯原语

作者:ZOMI酱 文章来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/465967735 针对分布式训练服务器的集群进行架构设计,是为了更好地解决机器学习中分布式训练中的通讯问题。目前机器学习中主要由两种分布式架构: 参数服务器架构(Parameter Server,PS) 去中心化架构(Decentralized Network) 其中,分布式训练通常在计算集群上进行,集群的每个节点分别执行一部分计算。不同节点的计算之间有数据依赖和共享,需要将数据在不同节点间传输,这就是通信。分布式的通信一般有两大类: 集合通信(Collective communication,CC):在一组节点内进行通信 点对点通信(Point to point communication,P2P):在两个节点之间进行通信 深度学习训练过程中因为需要传输大量的网络模型权重参数和训练过程中产生的大量临时变量等,因此主要使用集合通信的方式。可以理解为,机器学习/深度学习的分布式训练,主要是采用在PS架构下的集合通讯模式;而在大模型的分布式训练中,因为减少跟单点参数服务器统一更新,更多直接采用纯集合通讯...

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