MMS 架构部署实例(3)
下面来看看MMS典型部署架构图： 最小部署 中度部署 完整部署 原文地址：MMS 架构部署实例(3), 感谢原作者分享。
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中度部署
完整部署
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Spring Data JPA의 아키텍처와 작동 원리는 무엇입니까?
Apr 17, 2024 pm 02:48 PM
SpringDataJPA는 JPA 아키텍처를 기반으로 하며 매핑, ORM 및 트랜잭션 관리를 통해 데이터베이스와 상호 작용합니다. 해당 리포지토리는 CRUD 작업을 제공하고 파생 쿼리는 데이터베이스 액세스를 단순화합니다. 또한 지연 로딩을 사용하여 필요한 경우에만 데이터를 검색하므로 성능이 향상됩니다.
1.3ms는 1.3ms가 걸립니다! Tsinghua의 최신 오픈 소스 모바일 신경망 아키텍처 RepViT
Mar 11, 2024 pm 12:07 PM
논문 주소: https://arxiv.org/abs/2307.09283 코드 주소: https://github.com/THU-MIG/RepViTRepViT는 모바일 ViT 아키텍처에서 잘 작동하며 상당한 이점을 보여줍니다. 다음으로, 본 연구의 기여를 살펴보겠습니다. 기사에서는 경량 ViT가 일반적으로 시각적 작업에서 경량 CNN보다 더 나은 성능을 발휘한다고 언급했는데, 그 이유는 주로 모델이 전역 표현을 학습할 수 있는 MSHA(Multi-Head Self-Attention 모듈) 때문입니다. 그러나 경량 ViT와 경량 CNN 간의 아키텍처 차이점은 완전히 연구되지 않았습니다. 본 연구에서 저자는 경량 ViT를 효과적인
Yolov10: 자세한 설명, 배포, 적용이 모두 한곳에!
Jun 07, 2024 pm 12:05 PM
1. 소개 지난 몇 년 동안 YOLO는 계산 비용과 감지 성능 간의 효과적인 균형으로 인해 실시간 객체 감지 분야에서 지배적인 패러다임이 되었습니다. 연구원들은 YOLO의 아키텍처 설계, 최적화 목표, 데이터 확장 전략 등을 탐색하여 상당한 진전을 이루었습니다. 동시에 사후 처리를 위해 NMS(비최대 억제)에 의존하면 YOLO의 엔드투엔드 배포가 방해되고 추론 대기 시간에 부정적인 영향을 미칩니다. YOLO에서는 다양한 구성 요소의 설계에 포괄적이고 철저한 검사가 부족하여 상당한 계산 중복이 발생하고 모델 기능이 제한됩니다. 이는 최적이 아닌 효율성을 제공하며 성능 향상을 위한 상대적으로 큰 잠재력을 제공합니다. 이 작업의 목표는 사후 처리와 모델 아키텍처 모두에서 YOLO의 성능 효율성 경계를 더욱 향상시키는 것입니다. 이를 위해
golang 프레임워크 아키텍처의 학습 곡선은 얼마나 가파르나요?
Jun 05, 2024 pm 06:59 PM
Go 프레임워크 아키텍처의 학습 곡선은 Go 언어 및 백엔드 개발에 대한 친숙도와 선택한 프레임워크의 복잡성, 즉 Go 언어의 기본 사항에 대한 올바른 이해에 따라 달라집니다. 백엔드 개발 경험이 있으면 도움이 됩니다. 다양한 복잡성의 프레임워크는 다양한 학습 곡선으로 이어집니다.
Tomcat이 war 패키지를 배포한 후 접근성 문제를 해결하는 방법
Jan 13, 2024 pm 12:07 PM
Tomcat이 배포 후 war 패키지에 성공적으로 액세스할 수 없는 문제를 해결하려면 특정 코드 예제가 필요합니다. 널리 사용되는 Java 웹 서버인 Tomcat을 사용하면 개발자가 자신이 개발한 웹 애플리케이션을 배포용 war 파일로 패키징할 수 있습니다. 그러나 때로는 잘못된 구성이나 다른 이유로 인해 war 패키지에 성공적으로 액세스할 수 없는 문제가 발생할 수 있습니다. 이 기사에서는 이 딜레마를 해결하는 몇 가지 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 1. Tomcat 서비스 확인
Flask 애플리케이션용 Gunicorn 배포 가이드
Jan 17, 2024 am 08:13 AM
Gunicorn을 사용하여 Flask 애플리케이션을 배포하는 방법은 무엇입니까? Flask는 다양한 유형의 웹 애플리케이션을 개발하는 데 널리 사용되는 경량 Python 웹 프레임워크입니다. Gunicorn(GreenUnicorn)은 WSGI(WebServerGatewayInterface) 애플리케이션을 실행하는 데 사용되는 Python 기반 HTTP 서버입니다. 이 기사에서는 Gunicorn을 사용하여 Flask 애플리케이션을 배포하는 방법을 소개합니다.
손으로 찢기 Llama3 레이어 1: 처음부터 llama3 구현
Jun 01, 2024 pm 05:45 PM
1. Llama3의 아키텍처 이 기사 시리즈에서는 llama3을 처음부터 구현합니다. Llama3의 전체 아키텍처: Llama3의 모델 매개변수 그림: Llama3 모델에서 이러한 매개변수의 실제 값을 살펴보겠습니다. 그림 [1] 컨텍스트 윈도우(context-window) LlaMa 클래스를 인스턴스화할 때 max_seq_len 변수는 context-window를 정의한다. 클래스에는 다른 매개변수도 있지만 이 매개변수는 변환기 모델과 가장 직접적으로 관련됩니다. 여기서 max_seq_len은 8K입니다. 그림 [2] 어휘의 크기와 주의력L
검토! 자율주행 촉진을 위한 기본 모델의 중요한 역할을 종합적으로 요약
Jun 11, 2024 pm 05:29 PM
위 작성 및 저자 개인 이해: 최근 딥러닝 기술의 발전과 획기적인 발전으로 대규모 기반 모델(Foundation Models)이 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 상당한 성과를 거두었습니다. 자율주행에 기본 모델을 적용하는 것도 시나리오에 대한 이해와 추론을 향상시킬 수 있는 큰 발전 전망을 가지고 있습니다. 풍부한 언어와 시각적 데이터에 대한 사전 학습을 통해 기본 모델은 자율주행 시나리오의 다양한 요소를 이해하고 해석하고 추론을 수행할 수 있으며, 의사 결정 및 계획을 추진하기 위한 언어 및 동작 명령을 제공합니다. 기본 모델은 일상적인 운전 및 데이터 수집 중에 발생할 가능성이 없는 롱테일 분포에서 드물게 실행 가능한 기능을 제공하기 위해 운전 시나리오에 대한 이해를 통해 데이터를 보강할 수 있습니다.
