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Taro 社区发布:贡献者晋级指南

Taro 贡献者晋级制度 为了建立更加完善、更加可持续的 Taro 开源生态,突出贡献者价值,我们参照成熟开源社区运行机制制定了《 Taro 贡献者晋级制度》,为热爱和喜欢 Taro 技术的开发者和贡献者提供更清晰的参与机制和荣誉激励机制。 晋升角色 如图包含 4 个晋升角色:个人贡献者&生态个人贡献者、助手、合作者&生态合作者、技术委员会委员,晋升机制通过提名+投票的方式进行共识决策,晋升路径如下: 个人贡献者 → 助手 → 合作者 → 技术委员会委员 个人贡献者 → 合作者 → 技术委员会委员 生态个人贡献者 → 生态合作者 → 技术委员会委员 对于一年内不活跃者,会进行自动进行降级,贡献突出者可申请荣休。 个人贡献者&生态个人贡献者(Individual Committer) 任何同意《 Taro 行为准则》的个人开发者,都可以基于《贡献者指南》进行 pull request 提交, bug 反馈&修复、新特性提议或 PR 均可,会在Taro 官方文档中列为个人贡献者。当贡献者的有价值工作被其他合作者注意到后,可以被提名为合作者。 任何基于或围绕 ...

TPAT —— TensorRT 插件自动生成工具

TPAT 是由腾讯联合英伟达开发的 TensorRT 插件自动生成工具。 TensorRT 是当前应用最广的 GPU 推理框架,但由于支持的算子数量有限,用户面临手写插件以支持算子的痛点。而TPAT 能够支持开放神经网络交换 (ONNX) 格式所有的算子,端到端生成 TensorRT 插件,在解放人力成本的同时,性能对比手写毫不逊色。 TPAT 实现了 TensorRT 插件的全自动生成,TensorRT 的部署和上线能基本流程化不再需要人工参与。手写插件的步骤将由 TPAT 代替,TPAT 全自动生成一个算子插件耗时仅需要 30-60 分钟的时间(该时间用于搜索算子的高性能 CUDA Kernel)。 架构设计 TPAT 接受用户输入的 ONNX-Model,指定需要生成 TensorRT Plugin 的算子和 batch size,基于 TVM 深度学习编译器,对固定形状的算子进行 AutoTune,自动生成高性能的 CUDA Kernel. 将 CUDA Kernel 和 Runtime 必要的参数填充进 TensorRT Plugin 模板,生成动态链接库,可以直接加载到 T...

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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