MMS 架构部署实例(3)
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SpringDataJPA basiert auf der JPA-Architektur und interagiert mit der Datenbank über Mapping, ORM und Transaktionsmanagement. Sein Repository bietet CRUD-Operationen und abgeleitete Abfragen vereinfachen den Datenbankzugriff. Darüber hinaus nutzt es Lazy Loading, um Daten nur bei Bedarf abzurufen und so die Leistung zu verbessern.

Papieradresse: https://arxiv.org/abs/2307.09283 Codeadresse: https://github.com/THU-MIG/RepViTRepViT funktioniert gut in der mobilen ViT-Architektur und zeigt erhebliche Vorteile. Als nächstes untersuchen wir die Beiträge dieser Studie. In dem Artikel wird erwähnt, dass Lightweight-ViTs bei visuellen Aufgaben im Allgemeinen eine bessere Leistung erbringen als Lightweight-CNNs, hauptsächlich aufgrund ihres Multi-Head-Selbstaufmerksamkeitsmoduls (MSHA), das es dem Modell ermöglicht, globale Darstellungen zu lernen. Allerdings wurden die architektonischen Unterschiede zwischen Lightweight-ViTs und Lightweight-CNNs noch nicht vollständig untersucht. In dieser Studie integrierten die Autoren leichte ViTs in die effektiven

1. Einleitung In den letzten Jahren haben sich YOLOs aufgrund ihres effektiven Gleichgewichts zwischen Rechenkosten und Erkennungsleistung zum vorherrschenden Paradigma im Bereich der Echtzeit-Objekterkennung entwickelt. Forscher haben das Architekturdesign, die Optimierungsziele, Datenerweiterungsstrategien usw. von YOLO untersucht und erhebliche Fortschritte erzielt. Gleichzeitig behindert die Verwendung von Non-Maximum Suppression (NMS) bei der Nachbearbeitung die End-to-End-Bereitstellung von YOLO und wirkt sich negativ auf die Inferenzlatenz aus. In YOLOs fehlt dem Design verschiedener Komponenten eine umfassende und gründliche Prüfung, was zu erheblicher Rechenredundanz führt und die Fähigkeiten des Modells einschränkt. Es bietet eine suboptimale Effizienz und ein relativ großes Potenzial zur Leistungsverbesserung. Ziel dieser Arbeit ist es, die Leistungseffizienzgrenze von YOLO sowohl in der Nachbearbeitung als auch in der Modellarchitektur weiter zu verbessern. zu diesem Zweck

Die Lernkurve der Go-Framework-Architektur hängt von der Vertrautheit mit der Go-Sprache und der Backend-Entwicklung sowie der Komplexität des gewählten Frameworks ab: einem guten Verständnis der Grundlagen der Go-Sprache. Es ist hilfreich, Erfahrung in der Backend-Entwicklung zu haben. Frameworks mit unterschiedlicher Komplexität führen zu unterschiedlichen Lernkurven.

Um das Problem zu lösen, dass Tomcat nach der Bereitstellung nicht erfolgreich auf das Kriegspaket zugreifen kann, sind bestimmte Codebeispiele erforderlich. Als weit verbreiteter Java-Webserver ermöglicht Tomcat Entwicklern, ihre eigenen entwickelten Webanwendungen zur Bereitstellung in Kriegsdateien zu packen. Manchmal kann es jedoch vorkommen, dass wir nach der Bereitstellung des Kriegspakets nicht erfolgreich darauf zugreifen können. Dies kann an einer falschen Konfiguration oder aus anderen Gründen liegen. In diesem Artikel stellen wir einige konkrete Codebeispiele bereit, die dieses Dilemma angehen. 1. Überprüfen Sie den Tomcat-Dienst

Wie stellt man die Flask-Anwendung mit Gunicorn bereit? Flask ist ein leichtes Python-Web-Framework, das häufig zur Entwicklung verschiedener Arten von Webanwendungen verwendet wird. Gunicorn (GreenUnicorn) ist ein Python-basierter HTTP-Server, der zum Ausführen von WSGI-Anwendungen (WebServerGatewayInterface) verwendet wird. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Gunicorn Flask-Anwendungen bereitstellen

Die Lösung des Problems, dass auf Tomcat nach der Bereitstellung des Kriegspakets nicht zugegriffen werden kann, erfordert spezifische Codebeispiele. Einführung: In der Webentwicklung ist Tomcat einer der am häufigsten verwendeten Java-Webserver. Manchmal tritt jedoch nach der Bereitstellung des Kriegspakets auf Tomcat ein unzugängliches Problem auf. In diesem Artikel werden verschiedene Situationen vorgestellt, die zu Unzugänglichkeit führen können, und entsprechende Lösungen und Codebeispiele bereitgestellt. 1. Stellen Sie sicher, dass das Kriegspaket korrekt bereitgestellt wurde. Der erste Schritt besteht darin, sicherzustellen, dass das Kriegspaket korrekt in der Tomcat-Webanwendung bereitgestellt wurde.

1. Architektur von Llama3 In dieser Artikelserie implementieren wir llama3 von Grund auf. Die Gesamtarchitektur von Llama3: Stellen Sie sich die Modellparameter von Llama3 vor: Werfen wir einen Blick auf die tatsächlichen Werte dieser Parameter im Llama3-Modell. Bild [1] Kontextfenster (Kontextfenster) Beim Instanziieren der LlaMa-Klasse definiert die Variable max_seq_len das Kontextfenster. Es gibt andere Parameter in der Klasse, aber dieser Parameter steht in direktem Zusammenhang mit dem Transformatormodell. Die max_seq_len beträgt hier 8K. Bild [2] Wortschatzgröße und AufmerksamkeitL
