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smart-flow v1.1.3 发布 优化使用体验&适配 Nacos

1、smart-flow 简介 smart-flow 是一个轻量、灵活的业务流程编排框架,支持业务流程中常见的条件分支控制、子流程、业务组件异步和降级等功能。同时 smart-flow 也是一款具备可观测性的流程编排框架,流程结构拓扑、执行路径跟踪、链路分析等功能能帮助您洞察整个业务流程和执行。 smartboot 开源组织,一个容易被误认为是在 “重复造轮子” 的低调组织。曾获得2020 年度 OSC 中国开源项目「优秀 Gitee 组织 」荣誉。 该组织内的明星项目包括: smart-socket 历时 5 年精炼出 2 千多行代码,轻松实现百万级长连接的 AIO 通信框架。 smart-http 基于 smart-socket 实现的 HTTP/1.1 web 服务。 smart-servlet 基于 smart-http 实现的 Servlet 3.1 容器服务。 smart-mqtt 基于 smart-socket 实现的 MQTT 3.1.1/5.0 Broker&Client 服务。 smart-flow 一款具备可观测性的轻量级业务编排框架。 组织地址:http...

基于卷积神经网络的MAE自监督方法

本文分享自华为云社区《基于卷积神经网络的MAE自监督方法》,作者: Hint 。 图像自监督预训练算法是近年来的重要研究方向,MAE是其中基于ViT实现的代表性方法,学习到了鲁棒的视觉特征。MAE全称是Masked Autoencoders,是由何凯明提出的自监督预训练方法,借鉴了BERT的预训练任务,将输入图片的patch以较大的比例进行mask,并通过非对称的ViT编码解码器结构,进行masked patches的重建任务。该方法在性能上超过了以往的对比学习方法,如MoCo系列等。然而ViT的结构复杂,计算量庞大,基于CNN的类MAE方法具有极高研究价值,但受限于CNN的结构特性,常规的MAE方式无法直接在CNN上应用。本文介绍ICLR2023的方法Spark[1],实现了基于CNN的MAE。 如上图所示,对于一个masked的输入图片,对ViT输入和CNN的输入计算统计直方图,ViT的直方图是和未mask的图片分布一致的,而CNN的直方图发生了很大变化。这是由于ViT结构天然适合处理变长、不规则的输入,且不同的输入之间不会重叠计算。CNN的滑窗操作和规则的卷积核形状,导致模型会严...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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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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