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Drupal 9.4.0 发布,界面焕然一新

Drupal 是一个开源的内容管理系统 (CMS) 平台,主要用于构造提供多种功能和服务的动态网站,这些功能包括用户管理 (UserAdministration)、发布工作流 (Publishing Workflow)、讨论、新闻聚合 (NewsAggregation)、元数据 (Metadata) 操作和用于内容共享的 XML 发布。 目前 Drupal 9.4.0 已发布,Drupal 9 的第四个功能版本带来了全新的前端外观:默认使用 Olivero 主题,并使用 Claro 主题更新了后端界面。此外还有一个新的 starterkit 主题生成器,提供更强的图像加载性能和更简单的权限管理。 默认使用 Olivero 前端主题 Drupal 9.4.0 使用了新的现代 Olivero 前端主题。主题很漂亮,也有友好的可访问性,可以很好地自适应各种显示尺寸。 默认使用 Claro 后端主题 Claro 后端主题开发了很长一段时间,目前已稳定并成为 Drupal 9.4.0 中的默认管理主题,新主题为 Drupal 的后端界面带来了现代感: 新的实验性 Starterkit 主题和主题...

训练千亿参数大模型,离不开四种GPU并行策略

作者|Lilian Weng、Greg Brockman 翻译|董文文 AI领域的许多最新进展都围绕大规模神经网络展开,但训练大规模神经网络是一项艰巨的工程和研究挑战,需要协调GPU集群来执行单个同步计算。 随着集群数和模型规模的增长,机器学习从业者开发了多项技术,在多个GPU上进行并行模型训练。 乍一看,这些并行技术令人生畏,但只需对计算结构进行一些假设,这些技术就会变得清晰——在这一点上,就像数据包在网络交换机之间传递一样,那也只是从A到B传递并不透明的位(bits)。 三层模型中的并行策略。每种颜色代表一层,虚线分隔不同的 GPU。 训练神经网络是一个迭代的过程。在一次迭代过程中,训练数据通过模型的layer(层)进行前向传递,对一批数据中的训练样本进行计算得到输出。然后再通过layer进行反向传递,其中,通过计算参数的梯度,可以得到各个参数对最终输出的影响程度。 批量平均梯度、参数和每个参数的优化状态会传递给优化算法,如Adam,优化算法会计算下一次迭代的参数 ( 性能更佳)并更新每个参数的优化状态。随着对数据进行多次迭代训练,训练模型会不断优化,得到更加精确的输...

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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。

Rocky Linux

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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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