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【官宣】支付开发包 Payment Spring Boot 加入 Dromara 开源社区

1. 项目介绍 Payment Spring Boot 是微信支付 V3 版本的 Java 实现,经过三年的持续迭代,目前已经支持微信优惠券,代金券、商家券、智慧商圈、商家转账到零钱、公众号支付、微信小程序支付、分账、微信支付分、商家券、合单支付、先享卡、电商收付通等几乎全部微信支付以及营销功能 API,近200个接口。 它可以让开发者快速、优雅地为 Spring Boot 应用接入微信支付,并且屏蔽了签名、验签的复杂流程,开发者成功配置后即可进行业务开发,支持多租户,动态证书刷新。本项目除了Spring Boot内置依赖外,无额外的第三方类库,非常清爽。 目前已经有几十家企业接入,并形成了良好的社区生态,欢迎各位开发者使用和提出建议。 Gitee项目地址:https://gitee.com/dromara/payment-spring-boot Github项目地址: https://github.com/NotFound403/payment-spring-boot 2. Maven 中央仓库 截止本稿,最新的Maven坐标是: <dependency> <...

GPU推理服务性能优化之路 | 得物技术

1背景 随着CV算法在业务场景中使用越来越多,给我们带来了新的挑战,需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究Python GPU推理服务的工作原理,推理模型优化的方法。最终通过两项关键的技术: 1.Python的GPU与CPU进程分离,2.使用TensorRT对模型进行加速,使得线上大部分模型服务QPS提升5-10倍左右,大量节约了线上GPU推理服务的成本。 针对上面的两项关键技术,我们还自研了相关框架与工具进行沉淀。包括基于Python的CPU与GPU进程自动隔离的推理服务框架,以及对推理模型进行转TensorRT优化的调试工具。 此外针对不同的推理服务性能瓶颈,我们还梳理了各种实战优化技巧,比如CPU与GPU分离,TensorRT开启半精度优化,同模型混合部署,GPU数据传输与推理并行等。 下面从理论,框架与工具,实战优化技巧三个方面介绍下推理服务性能优化的方法。 2理论篇 2.1 CUDA架构 CUDA 是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型。它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力,可大幅提升计算性能。 CUDA的架构中引入了主机...

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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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