Node 8.16.2 发布,服务器端的 JavaScript 运行环境
Node 8.16.2 发布了,内容有:
- deps: 将 OpenSSL 源升级到 1.0.2s
Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行时。 Node.js 使用高效、轻量级的事件驱动、非阻塞 I/O 模型。Node.js 的生态系统是目前最大的开源包管理系统。
发布说明:
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PyTorch 1.3 发布
PyTorch 1.3已经发布了,新的版本不仅能支持 Android/iOS 移动端部署,甚至还能让用户去对手 Google 的 Colab 上调用云 TPU。此外还有一大波新工具,涉及可解释性、加密、以及关于图像语音的诸多功能。PyTorch 1.3 带来了三个实验性的新功能: 命名张量 允许用户给张量维度命名,从而让张量更易用,这样就可以直接喊他们的名字,不用根据位置来跟踪张量维度。 升级之前,你需要在代码里写注释来给张量命名: # Tensor[N, C, H, W] images = torch.randn(32, 3, 56, 56) images.sum(dim=1) images.select(dim=1, index=0) 升级之后,就直接能在代码里写了,这样可读性大大提高: NCHW = [‘N’, ‘C’, ‘H’, ‘W’] images = torch.randn(32, 3, 56, 56, names=NCHW) images.sum('C') images.select('C', index=0) 另外,这项功能还能自动检查 API 是...
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OpenCV 4.1.2 发布,Intel 开源的计算机视觉库
OpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。4.1.2版本内容如下: DNN module: Intel® Inference Engine backend (OpenVINO™): 支持2019R3 支持现代IE Core API 自定义层管理的新方法。现在,所有的 OpenCV 层回退都被实现为 IE 自定义层,这有助于提高效率,因为减少了图的分区 高级 API,它引入了 dnn::Model 类和一组特定于任务的类,如 dnn::ClassificationModel,dnn::DetectionModel,dnn::SegmentationModel。它支持深度学习网络的自动前、后处理。 性能改进和平台支持: MIPS平台的MSA SIMD实现 OpenCV.js 优化(线程化和 SIMD 作为 GSOC 项目的一部分) 修复Cascade Lake CPU的检测 发布说明: https://github.com/opencv/opencv/wiki/ChangeLog
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