新作发布！！！云计算面试题全解析（Docker+Kubernetes）请关注我的博客专栏前言自从毕业后，当我背起行囊，离乡背井，远上沿海打工，年轻热血，总是对未来充满着期望，充满奋斗的想法。入职华为，有幸接触了云计算，第一次听到Kubernetes的概念时，非常陌生，蛤？后来工作多年有余，在工作中逐渐接触了Docker、OpenStack、Kubernetes、containerd等一系列云计算前沿技术，深感云计算为软件行业带来的极大便捷。云计算真的是每一个互联网从业者都应该学习的领域。一方面是对知识的总结，另一方面也是提供转行云计算从业者快速通过面试的宝典。于是有了这个系列——云计算面试题全
「唯一真正的探索之旅，不是去拜访陌生的土地，而是透过别人的眼睛来观察宇宙。」——马塞尔·普鲁斯特通过别人的眼睛来看世界，这个又科幻又诗意（又恐怖）的想法，已经成真了！《黑镜》第一季《你的全部历史》现在，我们只需利用眼睛的反光，就能三维重建这个人正在观察的物体。是的，这很黑镜。最近，来自马里兰大学的团队，提出一种全新的方法——通过利用包含眼睛反光的人像，来对摄像机没有拍到的场景进行三维重建。论文地址：https://arxiv.org/abs/2306.09348项目地址：https://world-from-eyes.github.io/经典科幻中的场景都成真了？用眼睛反射产生辐射场重建？这个
在AI绘画领域，阿里提出的Composer和斯坦福提出的基于Stablediffusion的ControlNet引领了可控图像生成的理论发展。但是，业界在可控视频生成上的探索依旧处于相对空白的状态。相比于图像生成，可控的视频更加复杂，因为除了视频内容的空间的可控性之外，还需要满足时间维度的可控性。基于此，阿里巴巴和蚂蚁集团的研究团队率先做出尝试并提出了VideoComposer，即通过组合式生成范式同时实现视频在时间和空间两个维度上的可控性。论文地址：https://arxiv.org/abs/2306.02018项目主页：https://videocomposer.github.io前段时间
终于拿到《鸿蒙HarmonyOS应用开发从入门到精通》这本书。迫不及待与大家分享书中的内容。拆书视频也可见B站：【老卫拆书】007期：《鸿蒙HarmonyOS应用开发从入门到精通》拆箱_哔哩哔哩_bilibili外观正如之前帖子里面所介绍的（华为开发者博客），外观是采用了全黑设计，富有科技感。背面是华为鸿蒙大佬们的推荐语。拆书接下来就是撕开封面，露出本体。内容提要封面勒口部分是作者柳伟卫简介。了解下整本书的大致内容。CPI数据可以看到是今年4月刚出版的。前言了解整本书的背景。这本书有开源本版，见 https://github.com/waylau/harmonyos-tutorial。了解
我正在使用MRJob在Amazon的EMR上运行一个迭代的hadoop程序。当我不使用“--pool-emr-job-flows”选项时，一切正常(但速度很慢)。当我使用这个选项时，Traceback(mostrecentcalllast):File"ic_bfs_eval.py",line297,inres=main()File"ic_bfs_eval.py",line262,inmainfrac,mr_rounds=bfs(db_name,T,samples,total_steps_cap)File"ic_bfs_eval.py",line183,inbfsrunner.run()
我们知道，OpenAI的GPT系列通过大规模和预训练的方式打开了人工智能的新时代，然而对于大多数研究者来说，语言大模型（LLM）因为体量和算力需求而显得高不可攀。在技术向上发展的同时，人们也一直在探索「最简」的GPT模式。近日，特斯拉前AI总监，刚刚回归OpenAI的AndrejKarpathy介绍了一种最简GPT的玩法，或许能为更多人了解这种流行AI模型背后的技术带来帮助。是的，这是一个带有两个token0/1和上下文长度为3的极简GPT，将其视为有限状态马尔可夫链。它在序列「111101111011110」上训练了50次迭代，Transformer的参数和架构修改了箭头上的概率。例如我们可
我们知道，OpenAI的GPT系列通过大规模和预训练的方式打开了人工智能的新时代，然而对于大多数研究者来说，语言大模型（LLM）因为体量和算力需求而显得高不可攀。在技术向上发展的同时，人们也一直在探索「最简」的GPT模式。近日，特斯拉前AI总监，刚刚回归OpenAI的AndrejKarpathy介绍了一种最简GPT的玩法，或许能为更多人了解这种流行AI模型背后的技术带来帮助。是的，这是一个带有两个token0/1和上下文长度为3的极简GPT，将其视为有限状态马尔可夫链。它在序列「111101111011110」上训练了50次迭代，Transformer的参数和架构修改了箭头上的概率。例如我们可
前言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv7，YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文，这个不论对于搞科研的同学或者已经工作的朋友来说，研究的价值和新颖度都不太够了，为与时俱进，以后改进算法以YOLOv7为基础，此前YOLOv5改进方法在YOLOv7同样适用，所以继续YOLOv5系列改进
前言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv7，YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文，这个不论对于搞科研的同学或者已经工作的朋友来说，研究的价值和新颖度都不太够了，为与时俱进，以后改进算法以YOLOv7为基础，此前YOLOv5改进方法在YOLOv7同样适用，所以继续YOLOv5系列改进
全文13100字，预计阅读时间15到20分钟。开篇：创新是AWS发展的最持久驱动力 云计算，新世纪以来最伟大的技术进步之一，从2006年 Amazon Web Service（以下简称AWS）初创时的小试牛刀，到如今成长为一个巨大的行业和生态，已经走过16年的风雨历程。 Java之父詹姆斯·高斯林 （JamesGosling）在一次针对AWSre:Invent峰会的采访中说道：“云计算概念的出现要远早于云计算的真正实现。在云计算发展早期，人们只是继续使用自己早已开发完成的普通应用程序，直接把它们运行在云服务商的设备上。后来，人们开始编写出专为云环境设计的应用程序。于是，行业中才陆续
