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谷歌开源 TensorFlow 的简化库 JAX

谷歌开源了一个 TensorFlow 的简化库 JAX。 JAX 结合了 Autograd 和 XLA,专门用于高性能机器学习研究。 凭借 Autograd,JAX 可以求导循环、分支、递归和闭包函数,并且它可以进行三阶求导。通过 grad,它支持自动模式反向求导(反向传播)和正向求导,且二者可以任何顺序任意组合。 得力于 XLA,可以在 GPU 和 TPU 上编译和运行 NumPy 程序。默认情况下,编译发生在底层,库调用实时编译和执行。但是 JAX 还允许使用单一函数API jit 将 Python 函数及时编译为 XLA 优化的内核。编译和自动求导可以任意组合,因此可以在 Python 环境下实现复杂的算法并获得最大的性能。 demo: importjax.numpyasnp fromjaximportgrad,jit,vmap fromfunctoolsimportpartial defpredict(params,inputs): forW,binparams: outputs=np.dot(inputs,W)+b inputs=np.tanh(outputs...

TARS 斩获 2018 年最佳原创开源软件奖

最近在开源中国举办的开源年终盛典上,开源项目 TARS 获得了年度最佳原创开源软件奖。 谈到微服务,人们往往会提起Spring Cloud和Service Mesh。 目前带服务治理的微服务框架中,Spring Cloud对JAVA开发者在微服务系统开发过程的各个环节不断丰富,使其在JAVA开发领域有广泛的应用。 另外,近年Service Mesh 作为后起之秀,也得到了较为广泛的关注。它在 Sidecar 的基础上,强调了各个代理之间形成的有机网络,可以做到语言无关、功能可扩展,目前社区处于发展阶段。 Spring Cloud 与 Service Mesh 这两种模式,一个作为JAVA开发领域的翘楚,一个被誉为开启下一代微服务架构的基础,那么 TARS 的突破口在哪里?又何以戴上“最佳原创”的皇冠?笔者深挖了 TARS 这个项目开源以来的一些信息,并采访了项目相关负责人,整理出此文供读者参考。 据悉,TARS是腾讯去年 4 月份开源的一款微服务框架,它集可扩展协议编解码、高性能 RPC 通信框架、名字路由与发现、发布监控、日志统计、配置管理等于一体,是涉及到微服务架构系统开发和运维的...

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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。

Rocky Linux

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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。