近些年来，深度学习在图像识别，自然语言处理等领域快速发展。各种网络模型，需要越来越多的计算力来进行训练。以典型的中等规模的图像分类网络Resnet50为例，基准的训练精度为Top-1 76%， Top-5 为 93%，为达到此精度，一般需要将整个Imagenet数据集的128万张图片，训练90次(90 epoch). 这样的计算量，以单张P100的计算力需要6天才能训练完毕，而最近的NLP 领域取得突破的Bert 模型以及GPT-2的预训练，如果在单机上进行则需要数月甚至按年计。因此在实际的生产环境，引入分布式训练，大大降低模型训练所需的时间，提高模型迭代的速度成为紧迫的需求。基于这样的需求，各大深度学习框架，基本都实现了分布式训练的支持。点击查看
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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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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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