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Snack3 v3.2.54 发布(支持 kotlin data 类反序化)

Snack3,一个高性能的 JsonPath 框架 借鉴了 Javascript 所有变量由 var 申明,及 Xml dom 一切都是 Node 的设计。其下一切数据都以ONode表示,ONode也即 One node 之意,代表任何类型,也可以转换为任何类型。 强调文档树的操控和构建能力 高性能Json path查询(顶级的兼容性和性能) 顺带支持序列化、反序列化 基于 无参构造函数 + 字段 操作实现(反序列化时不会有触发危险动作的风险) <dependency> <groupId>org.noear</groupId> <artifactId>snack3</artifactId> <version>3.2.54</version> </dependency> 本次累计更新: 增加 kotlin data 类反序列化支持 简单演示: ONode o = ONode.loadStr(json); //将json String 转为 ONode ONode o = O...

PGLBox全面解决图训练速度、成本、稳定性、复杂算法四大问题!

图神经网络(Graph Neural Network,GNN)是近年来出现的一种利用深度学习直接对图结构数据进行学习的方法,通过在图中的节点和边上制定聚合的策略,GNN能够学习到图结构数据中节点以及边内在规律和更加深层次的语义特征。图神经网络不仅成为学术界研究热点,而且已经在工业界广泛应用落地。特别在搜索、推荐、地图等领域,采用大规模分布式图引擎对异构图结构进行建模,已经成为技术发展的新趋势。 目前,分布式图学习框架通常在CPU集群上部署分布式图服务以及参数服务器,来支持大规模图结构的存储以及特征的更新。然而,基于CPU算力的图学习框架在建设成本、训练速度、稳定性以及复杂算法支持等方面都存在不足。 因此,百度飞桨推出了能够同时支持复杂图学习算法+超大图+超大离散模型的GPU大规模图学习训练框架PGLBox。该框架结合了百度移动生态模型团队在大规模业务技术的深耕,凝聚飞桨图学习PGL丰富的算法能力与应用经验,并依托飞桨深度学习平台通用的训练框架能力与灵活组网能力,不仅继承了飞桨前期开源的Graph4Rec[1]超大规模、灵活易用和适用性广的优点[2],更是在训练性能、图算法能...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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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