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Python Web 框架三巨头:Flask、Django 和 FastAPI

JetBrains 公布 2022 Python 开发者调查结果。 完整报告地址:https://lp.jetbrains.com/zh-cn/python-developers-survey-2022/ 这是由 Python 软件基金会 (PSF) 和 JetBrains 共同开展的第六次官方年度 Python 开发者调查,回复于 2022 年 10 月至 12 月收集,来自近 200 个国家和地区的超过 23,000 名 Python 开发者和爱好者参与了调查,揭示了该语言及其生态系统的现状。 下面介绍部分值得关注的数据。 Python 3 与 Python 2 调查结果显示,7% 的 Python 开发者仍在使用 Python 2,93% 的开发者使用 Python 3。相比下在 2021 年度的调查中,95% 的开发者使用 Python 3,5% 的开发者使用 Python 2。 Python 2 已经在 2020 年结束了支持。仍然使用 Python 2 的开发者中有 29% 将其用于数据分析,24% 用于计算机图形,23% 用于 DevOps。 对于 Python 3 版本...

当尺度感知调制遇上 Transformer,会碰撞出怎样的火花?

作者 | AFzzz 1 文章介绍 近年来,基于Transformer和CNN的视觉基础模型取得巨大成功。有许多研究进一步地将Transformer结构与CNN架构结合,设计出了更为高效的hybrid CNN-Transformer Network,但它们的精度仍然不尽如意。本文介绍了一种新的基础模型SMT(Scale-Aware Modulation Transformer),它以更低的参数量(params)和计算量(flops)取得了大幅性能的提升。 不同于其他CNN-Transformer结合的方案,SMT基于卷积计算设计了一个新颖的轻量尺度感知调制单元Scale-Aware Modulation(SAM) ,它能够捕捉多尺度特征的同时扩展感受野,进一步增强卷积调制能力。此外,SMT提出了一种进化混合网络Evolutionary Hybrid Network(EHN) ,它能够有效地模拟网络从浅层变深时捕捉依赖关系从局部到全局的转变,从而实现更优异的性能。在ImagNet、COCO以及ADE20k等任务上都验证了该模型的有效性。值得一提的是,SMT在ImageNet-22k上预训...

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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。