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EasyCV 开源|开箱即用的视觉自监督+Transformer算法库

作者:谦言、临在 一 导读 近年来,自监督学习和Transformer在视觉领域大放异彩。图像自监督预训练极大降低了图像任务繁重的标注工作,节省大量人力成本,而transormer技术在NLP领域的巨大成功也为CV模型效果进一步提升提供了非常大的想象空间。为推进自监督学习和视觉Transformer在阿里集团、阿里云上的落地,阿里云机器学习平台PAI 打造了 EasyCV all-in-one视觉建模工具,搭建了丰富完善的自监督算法体系,提供了效果SOTA的视觉Transformer预训练模型,modelzoo覆盖图像自监督训练、图像分类、度量学习、物体检测、关键点检测等领域,并且面向开发者提供开箱即用的训练、推理能力,同时在训练/推理效率上也做了深度优化。此外,EasyCV对阿里灵杰系统做了全面兼容,用户可以非常方便的在阿里云环境下使用EasyCV的全部功能。 在经过阿里内部业务充分打磨以后,我们希望把EasyCV框架推向社区,进一步服务广大的CV算法开发者以及爱好者们,使其能够非常快速方便的体验最新的图像自监督以及transformer技术,并落地到自己的业务生产当中。 EasyC...

Karmada v1.3:更优雅 更精准 更高效

摘要:最新发布的1.3版本中,Karmada重新设计了应用跨集群故障迁移功能,实现了基于污点的故障驱逐机制,并提供平滑的故障迁移过程,可以有效保障服务迁移过程的连续性(不断服)。 本文分享自华为云社区《Karmada v1.3:更优雅 更精准 更高效》,作者:云容器大未来。 Karmada是开放的多云多集群容器编排引擎,旨在帮助用户在多云环境下部署和运维业务应用。凭借兼容Kubernetes原生API的能力,Karmada可以平滑迁移单集群工作负载,并且仍可保持与Kubernetes周边生态工具链协同。 在最新发布的1.3版本中,Karmada重新设计了应用跨集群故障迁移功能,实现了基于污点的故障驱逐机制,并提供平滑的故障迁移过程,可以有效保障服务迁移过程的连续性(不断服)。 本版本新增加的特性: 增加了面向多集群的资源代理新特性,通过该代理平台业务方可以在不感知多集群的情况下,以单集群访问姿势直接操纵部署在多集群的工作负载; 提供针对集群资源建模能力,通过自定义的集群资源模型,调度器可以更精准地进行资源调度; 提供基于Bootstrap令牌来注册Pull模式集群的能力,不仅可以简化集...

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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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