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FastCFS V3.2.0 发布,全面支持 POSIX API

经过一个半月的研发和测试,FastCFS V3.2.0和大家见面了。这个版本主要改进: 1. 提供诸如 open/fopen、write/fwrite、read/fread、close/fclose、readv、writev 等全套POSIX API,应用程序可以通过这套API使用FastCFS存储; 2. 提供了LD_PRELOAD方式,在用户态实现虚拟mount point; 3. 为了支持POSIX API,fdir进行了调整和完善,比如 list/remove denry 和 get/list/remove xattr 支持flags;libfastcommon 和 fstore 支持 readv 和 writev; 4. fstore支持集群扩容后清除多余的binlog数据(启动 fs_serverd时带上参数 --migrate-clean)。 其他改进和 bugfix 如下: [fastcfs-csi] config optimization [fstore] read ahead support prefetch automatically [fuseclient] f...

高精度轻量级目标检测产业应用,实现多类通信塔识别

随着科技的发展,各种即时通讯早已是人类日常生活不可分割的一部分,而这一便捷服务的实现离不开各种通信塔。通信塔主要用于运营商、广播电视等部门架设信号发射天线或微波传输设备,对通信塔及时正确地维护是保障无线通信系统正常运行的必要手段。 在真实产业应用过程中,通信塔的外观会根据所处地貌、环境特点被设计成不同形态,比如上图中的仿生树、路灯杆等。不同类别塔的维护方式以及运营策略也均不相同,而传统的通信塔类别信息主要靠人工根据经验进行判断,这就会导致以下问题: 1、人工判断费时费力效率低下; 2、塔身外观种类多样,人工判断难免出错; 3、类别判断失误导致维修、运营策略不匹配,既耽误工时也影响企业信誉。 高效准确的塔型识别关乎国家每年高达数亿元的收入与支出,那如何利用AI技术赋能产业实践,实现智能化识别呢? 飞桨产业实践范例库开源通信塔识别场景应用,提供了从数据准备、技术方案、模型训练优化,到模型部署的全流程可复用方案,有效地解决了针对高长宽比目标物,在复杂场景中的准确实时识别问题。 ⭐项目链接⭐ https://github.com/PaddlePaddle/awesome-DeepLearnin...

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