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Java 开源开发平台 O2OA V7.2.0 发布,新增系统配置图形化模块和企业文件模块!

O2OA V7.2.0 发布,新增了平台配置中的【系统配置图形化模块】和企业网盘【企业文件模块】。 O2OA V7.2.0中,新增了【系统配置图形化模块】,在系统配置中点击界面配置,可以对系统界面进行个性化的更改,比如选择进入系统时的状态,以及系统皮肤的更换等。 ​ 在O2OA V7.2.0新版本系统配置中,新增服务器配置,可以更直观地看到服务器信息。 ​ 在O2OA V7.2.0系统配置中,点击资源部署,就能部署您自定义开发的O2OA组件(从官方获取的组件也可直接进行部署)。 ​ 在O2OA V7.2.0系统配置中,点击系统信息,可以更直观地看到每个模块的运行情况,集群情况。 ​ 在资源部署中,可以用前端来部署web资源和自定义程序。 ​ 选择数据库配置,可以看到该版本现已支持在前端直接进行数据库配置,操作更为便捷。 ​ 在消息配置中,新版本支持前端配置消息类型、消息模板,并通过脚本对消息进行过滤发送。 ​ O2OA V7.2.0中,在原有的企业网盘功能基础上,新增了企业网盘中的【企业文件模块】。 企业文件分为我的收藏(关联某个共享区,可以有多个共享工作区的收藏)和共享工作区(共享工...

阿里云机器学习 PAI 开源中文 NLP 算法框架 EasyNLP,助力 NLP 大模型落地

作者:临在、岑鸣、熊兮 一 导读 随着 BERT、Megatron、GPT-3 等预训练模型在NLP领域取得瞩目的成果,越来越多团队投身到超大规模训练中,这使得训练模型的规模从亿级别发展到了千亿甚至万亿的规模。然而,这类超大规模的模型运用于实际场景中仍然有一些挑战。首先,模型参数量过大使得训练和推理速度过慢且部署成本极高;其次在很多实际场景中数据量不足的问题仍然制约着大模型在小样本场景中的应用,提高预训练模型在小样本场景的泛化性依然存在挑战。为了应对以上问题,PAI 团队推出了 EasyNLP 中文 NLP 算法框架,助力大模型快速且高效的落地。 EasyNLP 背后的技术框架如何设计?未来有哪些规划?今天一起来深入了解。 二 EasyNLP简介 EasyNLP 是 PAI 算法团队基于 PyTorch 开发的易用且丰富的中文NLP算法框架,支持常用的中文预训练模型和大模型落地技术,并且提供了从训练到部署的一站式 NLP 开发体验。EasyNLP 提供了简洁的接口供用户开发 NLP 模型,包括NLP应用 AppZoo 和预训练 ModelZoo,同时提供技术帮助用户高效的落地超大预训练...

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