vivo 目前在国内和印度分别有 35 条和 8 条自动化 SMT 产线，用来生产手机核心的主板，由于高度的自动化，M8 车间的员工很少，每条复杂的 SMT 产线只有大概 3 名工人，在遇到少数异常情况时进行人工处理。华为很少公布其工厂的生产视频，但是其自动化产线，其效率和智能化程度还是相当高的。在华为云 IoT 平台快速构建设备资产模型和模型的属性、分析任务的基础上，借由图扑可视化实现界面化动态配置产线模型。 SMT 数字化工厂平台已实现智能化、无代码、可配置的工厂数字化管理。不仅能参数化建模和执行分析任务，并且极大降低了开发门槛，缩短开发周期。
随着《中国制造2025》的提出，制造业迎来了全新的发展机遇。更多的企业将制造业信息化技术进行广泛的应用，如 MES 系统、数字孪生以及生产管理可视化等技术的研究应用，已经成为社会各界共同关注的热点。
每年都会开发出更深的模型来执行各种任务，例如对象检测，图像分割等，这些任务始终能够击败最新模型。但是，人们越来越关注使模型更轻便，更高效，以便它们可以在边缘设备和移动设备上运行。这对于弥合机器学习的研究和生产价值之间的差距非常重要。
虚拟化技术是实现云计算的基石，虚拟化技术主要由三项关键技术构成：CPU 虚拟化、内存虚拟化和 I/O 虚拟化。I/O 虚拟化作为计算、网络与存储的技术交织点，其重要性与复杂性不言而喻。
近日，帆软举办了第四届FineBI数据分析大赛，让来自各个领域的业务人员，用帆软的BI产品来进行自助式数据分析，产生了大量的优秀分析案例。
Guava是Google的开源项目，它包含了Google工程师经常使用的内部核心库，例如集合、缓存、原语支持、并发库、通用注释、字符串处理、哈希、反射、I/O等，github：https://github.com/google/guava。
量化是广范采用的模型压缩算法之一，但量化网络的优化难点在于如何对离散的量化函数求梯度。目前大多数量化算法都是在2013年Bengio 提出的STE的直通导数拟合的基础上改变前向传播函数，而对于反向求导函数STE的研究少之又少。 这篇文章创新性地从概率量化的角度分析了STE的推导过程，从而拓展STE从一次性直通所有量化区间，变成每个量化区间各自计算直通函数，得出了更合理更适合量化函数的反向拟合方法，大大增加了量化函数的设计灵活度。 基于此，作者设计了量化区间可学量化输出均匀固定的量化器(Nonuniform-
在演示代码前，我们不妨先看一段Button按钮的Click路由事件源码，从源码中学习一下如何定义路由事件。
在前面的文章中，我们介绍了Double Lift的手法进化过程，以及相应的步骤总结和数学模型描述，这也是我自己的学习旅程，分享出来希望对大家的魔术学习，思维锻炼有所帮助。而谈到手法，最重要的特性是自然，要有一个真实的动作与之相似和对应。希望大家能从前一篇分析中以小见大，能用更合理实用的方式看待和练习魔术手法。相关内容回顾见：
visionOS是苹果Vision Pro的操作系统。将visionOS与熟悉的工具和技术一起使用，为空间计算构建沉浸式应用程序和游戏。
室内空间最直观的定义是被墙面、地板面和屋顶面围合而成的有界空间。与室外空间相比，[ThingJS平台]的室内空间的三维可视化要求更加精细，如果不能很好地表达容易对用户造成误导！
2.5D 是通过二维的元素来呈现出三维的效果。其实在国外并没有 2.5D 这样的称呼，标准说法是 Isometric 风格，翻译过来就是等距设计，在中国称之为 2.5D。
在推理时以低精度操作运行的深度网络比高精度具有功耗和存储优势，但需要克服随着精度降低而保持高精度的挑战。在这里，本文提出了一种训练此类网络的方法，即 Learned Step Size Quantization，当使用来自各种架构的模型时，该方法在 ImageNet 数据集上实现了 SOTA 的精度，其权重和激活量化为2、3或4 bit 精度，并且可以训练达到全精度基线精度的3 bit 模型。本文的方法建立在现有的量化网络中学习权重的方法基础上，通过改进量化器本身的配置方式。具体来说，本文引入了一种新的手段来估计和扩展每个权重和激活层的量化器步长大小的任务损失梯度，这样它就可以与其他网络参数一起学习。这种方法可以根据给定系统的需要使用不同的精度水平工作，并且只需要对现有的训练代码进行简单的修改。
下次分享中，有研究者提出了YOLO-S，一个简单、快速、高效的网络。它利用了一个小的特征提取器，以及通过旁路和级联的跳过连接，以及一个重塑直通层来促进跨网络的特征重用，并将低级位置信息与更有意义的高级信息相结合。
为了让大家了解不同应用场景下的GPU云服务器选型 我们邀请腾讯云大茹姐姐创作了这篇深度好文 要看完呐~~↓↓↓ 随着云计算、大数据和人工智能技术的飞速发展，算法越来越复杂，待处理的数据量呈指数级增长，当前的X86处理器的数据处理速度，已经不足以满足深度学习、视频转码的海量数据处理需求，大数据时代对计算速度提出了更高的要求，至此，GPU处理器应运而生。 腾讯云根据GPU的应用场景，已推出多款GPU实例，如GN10X/GN10Xp（NVIDIA Tesla V100）、GN7（NVIDIA Tesla
对知识系统（eg.博客）而言，良好的组织结构是极为重要的，尤其是当内容增多，关联复杂后显得尤为重要。传统的“分类(Categories)+标签(Tags)”的二级模式虽足以应付大部分用户的需求，但本质上其还是需要用户对已有分类和标签有良好的组织，这对很多用户来说是根本做不到，因为我们往往缺的就是这种“纵览全局”的能力。
上海6月1日起全面恢复正常生产生活秩序，坚持“动态清零”总方针不动摇，全面实施疫情防控常态化管理。上海市内地面公交、轨道交通全网恢复基本运行，轮渡恢复17条航线运营。上海三大火车站也全部恢复运行，从上海出发的运行班次在有序增加，运力也逐步恢复。
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阻抗是评测电路、元件以及制作元件材料的重要参数。那么什么是阻抗呢？让我们先来看一下阻抗的定义。
对于多盘位的黑群使用者，经常会遇到一件事，就是在存储管理员看到的硬盘顺序，不是按照12345678...这样的顺序排列，对于有强迫症的用户非常痛苦。本文针对黑群晖引导文件grub.cfg中一些参数进行修改，测试在不同的参数下对硬盘排序的影响。
1.Paint3D: Paint Anything 3D with Lighting-Less Texture Diffusion Models
AI 研习社的“竞赛”板块运营至今，一共积累了 18 场涵盖计算机视觉、自然语言等领域的 AI 赛事，这些赛事获得众多社友的踊跃参与，留下丰富的代码、文章、视频资源。
我对点云模块了解得也不算深入，此处单纯地想和大家分享一下这几天我所学习到的点云滤波知识，如有不到之处，还请后台留言多多指正。
点云分割是根据空间，几何和纹理等特征对点云进行划分，使得同一划分内的点云拥有相似的特征，点云的有效分割往往是许多应用的前提，例如逆向工作，CAD领域对零件的不同扫描表面进行分割，然后才能更好的进行空洞修复曲面重建，特征描述和提取，进而进行基于3D内容的检索，组合重用等。
SMT（Surface Mounted Technology，表面贴片技术）指的是在印刷电路板 （Printed Circuit Board，PCB）基础上进行加工的系列工艺流程的简称，是电子组装行业里最流行的一种技术和工艺。SMT 目前发展已有 40 多年的历史，现已广泛的应用于通信、计算机、家电等行业。并在向高密度、高性能、高可靠性和低成本的方向发展。
上周点云公众号开启了学习模式，由博主分配任务，半个月甚至一个月参与学习小伙伴的反馈给群主，并在微信交流群中进行学术交流，加强大家的阅读文献能力，并提高公众号的分享效果。在此期待更多的同学能参与进来！（目前已经有成员反馈，还有需要小伙伴没有发过来哦，下周开始会将分享整理出来，定期分享，并将文档上传至github组群，已经有部分分享上传至github组群中，供大家下载查看，并且有问题可以在github的issues中提问，大家可以相互提问并解答）
当控制器处理完请求时，通常会将包含视图名称或视图对象以及一些模型属性的ModelAndView对象返回到DispatcherServlet。 因此，经常需要在控制器中构造ModelAndView对象。ModelAndView类提供了几个重载的构造器和一些方便的方法， 让你可以根据自己的喜好来构造ModelAndView对象。这些构造器和方法以类似的方式支持视图名称和视图对象。 当你只有一个模型属性要返回时，可以在构造器中指定该属性来构造ModelAndView对象.通过ModelAndView构造方法可以指定返回的页面名称，也可以通过setViewName()方法跳转到指定的页面 , 使用addObject()设置需要返回的值，addObject()有几个不同参数的方法，可以默认和指定返回对象的名字。 调用addObject()方法将值设置到一个名为ModelMap的类属性，ModelMap是LinkedHashMap的子类， 具体请看类。 ModelAndView 包括Model 和View ，下面是他的构造方法中的两个
王家卫说，“我昨天遇到一个人，感觉他非常有意思，印象深刻。但后来就再也碰不上了，人生就是这样。” 在现实世界里，如果真的遇到，你会后悔放他走吗？ 鹅厂人用实际行动回答了这道题...... 你可能想不到，一碗面，一张工卡，能引发数万人围观。 今天是520，我们邀请插画师，用条漫的方式为大家呈现发生在腾讯自己的乐享平台上的真实故事：以一碗面为抓手，以乐问为载体，从心动到勇敢行动的完整表白链路。 鹅厂人，一起创造了表白的新模式，让这个520显得有那么一点不一样了。 *如果你想打通表
在使用卷积神经网络（CNNs）解决计算机视觉任务的时候，视角的改变（角度、位置、剪应力等等）很大程度上会造成网络表现的剧烈波动，从而限制了模型的泛化能力。有鉴于此，一般 CNN 网络都会有海量参数，辅以大规模数据和超强算力来勉强应对。
随着互联网+概念不断发展，越来越多的商家进入这一市场。为了在竞争中拉取新用户，培养用户的消费习惯，各种类型的营销和补贴活动层出不穷。为正常用户带来福利的同时，也催生了一批“羊毛党”。目前，羊毛党的行为越发专业化、团伙化和地域化，同套利黑产团伙的斗争，是一场永无止境的攻防战。
大家知道Layer Normalization是Transformer模型的重要组成之一，它的用法有PostLN和PreLN两种，论文《On Layer Normalization in the Transformer Architecture》中有对两者比较详细的分析。简单来说，就是PreLN对梯度下降更加友好，收敛更快，对训练时的超参数如学习率等更加鲁棒等，反正一切都好但就有一点硬伤：PreLN的性能似乎总略差于PostLN。实际上大家都用相同的参数，学习相同的步数，最终PreLN的效果是要优于PostLN的，但是将两者各自调试到最优的情况下，PostLN的效果通常好些
在很久以前，有一个老爷爷，种下了一棵葫芦，变成了七个各有绝学的葫芦娃。可惜葫芦变成的七个葫芦娃为了保卫和平，救出爷爷，逐一被蛇精和蝎子精抓到了。蛇精和蝎子精想把七个葫芦娃炼成七心丹，没想到七个葫芦娃合体成为了葫芦小金刚，踢碎了炼丹炉，经过艰苦的战斗，最后打败了各路妖魔鬼怪，让山谷恢复了往日的和平。
中国联通聚焦“大联接、大计算、大数据、大应用、大安全”五大主责主业，全面升级了新一代的云计算平台“联通云”，形成了“安全可靠、云网一体、专属定制、经济实用、多云协同”的特色优势。为进一步提升联通云原生平台上所承载业务系统的高效性、连续性，联通数科云计算团队，历时5个月，圆满完成4大数据中心、9大可用区云原生网络架构演进工作，实现联通云原生平台技术架构的全面升级！
最近有一个有很多输入框的JSP页面，在页面上 input name 都是有规律的命名，在提交到后台时，通过JAVA反射机制可以减少不少代码量，特此记录一下实现！
前言 在前面说了一下，计算机网络的大概内容，没有去深刻的去了解它，这篇文章给大家分享一下物理层！ 我们知道ISO模型是七层，TCP/IP模型是五层，而tcp/ip协议只将七层概括为4层，我们将
飞桨时序模型库PaddleTS具备统一的时序数据结构、全面的基础模型功能、丰富的数据处理和分析算子以及领先的深度时序算法，可以帮助开发者实现时序数据处理、分析、建模、预测全流程，在预测性维护、能耗分析、价格销量预估等场景中有重要应用价值。
本文介绍了HT for Web中3D流动效果的实现与应用，通过控制模型的贴图参数实现流动效果，并给出了具体的例子。该技术可用于数据中心散热、监控等领域，同时也可用于企业资源管理、安全监控等场景。
摘要 关于epoll的问题很早就像写文章讲讲自己的看法，但是由于ffrpc一直没有完工，所以也就拖下来了。Epoll主要在服务器编程中使用，本文主要探讨服务器程序中epoll的使用技巧。Epoll一般和异步io结合使用，故本文讨论基于以下应用场合： 主要讨论服务器程序中epoll的使用，主要涉及tcp socket的相关api。 Tcp socket 为异步模式，包括socket的异步读写，以及监听的异步操作。 本文不会过多讨论API的细节，而是专注流程与设计。 Epoll 的io模型 Epol
来自Transformer家族的预训练生成模型，通常被称为GPT或OPT，已经在复杂语言建模任务中取得了突破性的性能，引起了广泛的学术和实际兴趣。它们的一个主要障碍是计算和存储成本，这些成本在已知模型中排名最高。例如，性能最好的模型变种，例如GPT3-175B，具有约1750亿参数，需要数十到数百个GPU年进行训练。甚至在作者本文中，对预训练模型进行推理的更简单任务也非常具有挑战性：例如，以紧凑的FP16格式存储时，GPT3-175B的参数占用326GB的内存。这超出了甚至最高端的单个GPU的容量，因此推理必须使用更复杂和昂贵的设置，如多GPU部署。
可故障转移群集创建完毕后，接下来在群集中启用分布式存储（Storage Space Direct），来作为群集存储使用。
基于HTML5实现3D监控应用流动效果
作者 | Brian Schmidt 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 此博客文章中的代码可以在此github仓库中找到。 https://github.com/schmidtbri/
流动效果在3D领域有着广泛的应用场景，如上图中医学领域可通过3D的流动直观的观察人体血液的流动，燃气领域可用于监控管道内流动的液体或气体的流向、流速和温度等指标。 http://www.hightop
流动效果在3D领域有着广泛的应用场景，如上图中医学领域可通过3D的流动直观的观察人体血液的流动，燃气领域可用于监控管道内流动的液体或气体的流向、流速和温度等指标。 如今企业数据中心机房普遍面临着设备散热的问题，采用冷热通道方案可大大提高数据中心的散热能力，充分有效利用机柜和机房的空间，因此在电信的3D机房监控领域，也常需要借助流动的效果，对机房冷热通道系统进行监控。 Hightopo的HT for Web作为3D客户端呈现解决方案，今天介绍的重点不在于采集这些指标，而在于如何应用HT的预定于3D元素来
JVM中内存通常划分为两个部分，分别为堆内存与栈内存， 栈内存主要用执行线程方法,存放本地临时变量与线程中方法执行时候需要的引用对象地址。
/vmfs/volumes/5fb14c74-5da1723a-c6a0-00e15a680bd8 （是第二步复制备用的路径）
研究者提出了YOLO-S，一个简单、快速、高效的网络。它利用了一个小的特征提取器，以及通过旁路和级联的跳过连接，以及一个重塑直通层来促进跨网络的特征重用，并将低级位置信息与更有意义的高级信息相结合。
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