KMS,是 Key Management System 的缩写,也就是密钥管理系统。这里所说的 KMS,毋庸置疑就是用来激活 VOL 版本的 Windows 和 Office 的 KMS 啦。经常能在网上看到有人提供的 KMS 服务器地址,那么你有没有想过自己也来搞一个这样的服务呢?而这样的服务在 Github 上已经有开源代码实现了。 本文就是在这个开源代码的基础上,开发了适用于三大 Linux 发行版的一键安装 KMS 服务的脚本。
微信平台提供开放平台相关的接口API,企业用户或者开发者可以使用开放接口API定制开发业务应用,并且可以绑定开发应用的链接地址到微信公众号菜单中,微信终端用户可以通过关注公众号订阅或分享内容、通过公众号提供的菜单链接使用定制的业务应用。
它融合了传统数据库、云计算和新硬件技术的优势,100%兼容 MySQL,为用户提供具有极致弹性、高性能、高可用性、高可靠性和安全性的数据库服务。
从reddit/hackernews/lobsters/meetingcpp摘抄一些c++动态
1.1 入站未放通ICMP会导致客户端不能ping通服务器 1.2 出站未放通ICMP会导致服务器不能ping通其他IP(提示一般故障)
在此期间,ncnn收到perfxlab和腾讯犀牛鸟开源人才的学生有关riscv vector的优化
装修甲醛怎么办?很多人想要购买甲醛检测仪,但在电商平台面对纷繁杂乱的商品列表还是有点手足无措。大家最关心的还是甲醛检测准不准,而单凭商家的广告实在难以判断。
roc,腾讯高级工程师,Kubernetes Contributor,热爱开源,专注云原生领域。目前主要负责腾讯云TKE 的售中、售后的技术支持,根据客户需求输出合理技术方案与最佳实践,为客户业务保驾护航。 背景 当 TKE 集群配置了节点池并启用了弹性伸缩,在节点资源不够时可以触发节点的自动扩容 (自动买机器并加入集群),但这个扩容流程需要一定的时间才能完成,在一些流量突高的场景,这个扩容速度可能会显得太慢,影响业务。tke-autoscaling-placeholder 可以用于在 TKE 上实现秒级
哈喽,大家好,我是袁小威,好久没给大家分享好东西了,今天袁小威给大家带来一个实用小功能,那就是获取腾讯视频真实播放url,当然这个小功能还是有些许局限性,经本人实测,目前支持腾讯视频娱乐、音乐、新闻、搞笑、游戏、原创、时尚、生活、汽车、科技、财经、房产、育儿、旅游等分类栏目,对于电影、电视剧、动漫、韩剧、微电影、体育、NBA、直播、精品课等还无法获取,好了,下面进入正题吧。
我们从腾讯视频网站上找到一个视频网页的连接,具体步骤就是打开视频点击分享,那个分享的链接就是我们要的
本教程采用此开源项目: https://github.com/dakkidaze/one-key-kms 由于 Microsoft KMS 服务器会占用1688端口,博主不建议使用中国大陆以外的服务器部署KMS服务。 否则,会像博主一样遭到IDC商家的Abuse投诉,这里博主使用腾讯轻量云服务器部署。
---- layout: default title: KMS激活工具 category: [技术, 破解] comments: true --- 工具介绍 KMS_VL_ALL,国外MDL论坛的一款KMS激活工具,可自动识别需要激活的Windows以及Office的VL版本,无需联网即可全自动检测激活,支持创建自动续期计划,相比于国外的同类工具,体积小、代码开源/简洁、操作简单、无残留文件经众多网友测试推荐,此脚本激活成功率非常高。版本更新只v7.0 功能简介 支持激活Windows、Office
该文档只作为功能实践,让读者对trtc直播,页面渲染,以及云直播有个大致直观的了解,不作为生产环境使用。
Reaver 是一个模块化的深度强化学习框架,可提供比大多数开源解决方案更快的单机并行化能力,支持星际争霸 2、OpenAI Gym、Atari、MuJoCo 等常见环境,其网络被定义为简单的 Keras 模型,易于配置和共享设置。在示例中,Reaver 在不到 10 秒钟内通过了 CartPole-v0 游戏,在 4 核 CPU 笔记本上每秒采样率为 5000 左右。
抗击疫情,腾讯云在行动。Serverless(无服务架构)被誉为下一代云计算技术,自概念推出以来,因为能带来研发交付速度提升与成本的降低在业内异常火爆。将随着 Serverless 生态的不断成熟,越来越多开发者使用 Serverless 架构构建自己的业务,Serverless 的典型适用场景有哪些?怎样借助工具,更快更好的部署自己的 Serverless 应用? 本次课程将带你深入了解这些Serverless的最佳实战应用。
多模态大型语言模型(MLLMs)的高速发展彰显了其在处理图文信息方面的强大潜力。然而,目前的多模态模型和方法主要集中于处理基础视觉问答(VQA)任务,这些任务通常只涉及与问题强相关的有限图片和文本信息。在实际应用中,尤其是文档理解领域,模型经常需要处理更为复杂的图文混合输入,这些输入不仅长度更长,而且可能包含冗余甚至误导性的信息。现有的主流MLLMs在处理此类复杂任务时表现不佳,且缺乏相应的Benchmark来评估模型在这些任务上的性能。
相对于智子引擎前代的ChatImg序列模型,Awaker 1.0采用全新的MOE架构并具备自主更新能力,是业界首个实现「真正」自主更新的多模态大模型。
Docker越来越成熟,功能也越来越强大。使用Dokcer Stack做服务集群也是非常的方便,docker 自己就提供了负载功能,感觉很方便,就想给大家分享一下,做一个简单的教程。 环境 我是用了两台centos7的虚拟机来做这个教程他们的ip分别是 主服务器:192.168.0.105 // 也是私有仓库服务器 服务器2: 192.168.0.49 这篇帖子中所有的代码 github地址:https://github.com/lpxxn/godockerswarm 设置Docker Swa
搜索关键词可以很容易的找到发包的位置,解析json数据,搜索mp4或m3u8之类的后缀关键词找到下面的字段,看数据应该是需要的,提取出来解析一下看详细的数据
一、简介 随着网络的发展,多模态数据(文本、图片、语单、视频等)越来越多,如何从大数据中挖掘出知识显得越来越重要。网络存储的数据种类繁多,有文本、图片、语音、视频等,如何将这些信息关联起来,更好地理解数据并从中挖掘知识非常关键。其中,图片与文本的匹配模型,研究得越来越多[1-4]。图文匹配模型对于其它多模态领域(包括:Image caption、Image synthesis、VQA等,图1)有着非常大的帮助,因为它可以计算图片与文本之间的相似度。 图1【图文匹配模型对于多模态领域的重要
这是我在云服务器Windows Server2019系统的基础上用WinNTSetup安装的三合一系统
采用940nm垂直腔面发射激光器(Vertical-Cavity Surface-Emitting Laser,简称VCSEL)发射出激光,激光碰到障碍物后反射回来被VL53L0X接收到,测量激光在空气中的传播时间,进而得到距离。VCSEL相关知识
在 4 月 27 日召开的中关村论坛通用人工智能平行论坛上,人大系初创公司智子引擎隆重发布全新的多模态大模型 Awaker 1.0,向 AGI 迈出至关重要的一步。
最近学习stm32单片机,用VL53L0X这个传感器进行开发,花了不少时间和精力,写这个博客一个是为了记录自己的学习过程另外一个是感谢网上各位网友的帮助。我一直秉持分享的精神同时取之大众馈之大众。谨用这篇博客感谢各位的帮助。
很早就买了一个云服务器,在腾讯云上面买的,当时买了好几年,用了几百块吧。具体的配置如下
加入DC项目之前,笔者从没有使用过VL04这个事务代码。在项目中,笔者有注意到项目上的同行有使用VL04去为公司间STO单据创建外向交货单。而笔者之前一直使用VL10B这个事务代码来创建外向交货单的,所以VL04这个事务代码,引起了笔者的关注。
本文介绍了如何利用C++和Python实现KWIC-C/C++的索引系统,通过分析其实现原理和代码实现,可以加深对KWIC-C/C++的理解,同时也可以学习到如何通过C++和Python实现一些算法题目。
今天介绍中国科学技术大学和微软亚洲研究院朱西洲老师团队在ICLR2020的论文,该研究提出了一种新的图形神经网络的几何聚合方式,其核心思想是:在bert的基础上为视觉-语言相关任务做预训练。
作者唐文,腾讯高级工程师,十年从业经验,在腾讯主导过海量数据处理和分析系统的设计和研发工作,参与过多个自动化测试框架和研发管理平台的研发,在后台框架设计、研发效能工具开发等方面有丰富的经验,近期专注于AI能力的评测方法研究以及相关系统的研发。
前言: 谈到U2L,顾名思义,就是UNIX to X86Linux。那么,我们为什么要做这件事呢?技术考量?成本考量?还是别的因素。本文将为您进行详细讲述。 谈到U2L,顾名思义,就是UNIX
北大联手腾讯提出LanguageBind | 更直接的多模态对齐框架,刷新多个榜单!
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a、 A Unified VL Formulation and Architecture GLIPv2的关键是classification-to-matching技巧,它将任何task-specific fixed-vocab分类问题重新表述为task-agnostic open-vocabulary视觉语言匹配问题,例如CLIP中将图像分类重新表述为图像-文本匹配,使模型可以直接从原始的大量的图像-文本对数据中学习,实现了强大的zero-shot效果。在GLIPv2中,将传统视觉模型中的语义分类线性层替换为视觉语言匹配点积层。 如图1,GLIPv2由一个双编码器
模型名为Yi Vision Language(Yi-VL),现已正式面向全球开源。
公有云的 Host vSwitch 由于涉及的业务场景复杂(几乎所有的业务场景都跟 vSwitch 有关,例如:VPC、Nat、EIP、LB、NFV、容器场景等等),配置变更频繁,性能要求极高。同时由于国内公有云业务极其内卷,Iaas 服务基本上就是比拼价格,事实上已经沦为卖铁。VM 超卖严重,分配给 Host 用于网络处理的 CPU 与内存资源极其有限。
这是我有关DICOM标准的系列文章的一部分。在我们开始本教程之前,请快速浏览一下我之前的文章“ DICOM标准简介”,以简短,快速地介绍该标准。请注意,本教程假定您知道Java(或任何等效的面向对象的语言,如C#或C ++)。
从 GPT-3 开始,一种新的范式开始引起大家的关注:prompt。这段时间,我们可以看到大量有关 prompt 的论文出现,但多数还是以 NLP 为主。那么,除了 NLP,prompt 还能用到其他领域吗?对此,清华大学计算机系副教授刘知远给出的答案是:当然可以。
在SAP MM模块的流程中,公司间STO或者公司内STO都是非常常见的流程。在这些流程里,笔者习惯于使用事务代码VL10B去为STO单据创建外向交货单。
通信管理包含用于建立、维护和释放 IB 可靠连接、不可靠连接和可靠数据报传输服务类型的通道的协议和机制。 服务 ID 解析协议(参见第 12.11 节)使不可靠数据报服务的用户能够找到支持其所需服务的队列对。 通过本文描述的协议,在每个系统上的通信管理器(CM)之间通过除了用于连接的队列对之外的队列对来管理连接。 (参见图 131)CM 使用管理数据报 (MAD) 进行通信,通常通过每个系统上的通用服务接口 (GSI)
早在去年年底,LMDeploy 已经悄悄地支持了多模态(视觉)模型(下文简称 VLM)推理,只不过它静静地躺在仓库的 examples/vl 角落里,未曾与大家正式照面。
1.VL-PET: Vision-and-Language Parameter-Efficient Tuning via Granularity Control(ICCV 2023)
---- 新智元报道 编辑:LRS 好困 【新智元导读】最近的多模态(对话)大模型将基于文本的ChatGPT的强大能力扩展到了多模态输入,实现强大的多模态语义理解,比如GPT-4、BLIP-2、Flamingo等。但咱们普通玩家训练一个多模态GPT代价非常昂贵。来自于新加坡国立大学和清华大学的研究工作提出一个VPGTrans框架,帮助小伙伴们实现极低成本训练一个高性能多模态大模型。 今年是AI技术爆发式发展的一年,以ChatGPT为代表的大语言模型(LLM)大火。 语言模型除了在自然语言领域显示出
本文分享论文『CPT: Colorful Prompt Tuning for Pre-trained Vision-Language Models』,由清华刘知远团队提出跨模态预训练 Prompt Tuning(CPT)刷爆少样本REC任务!
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2206.05836.pdf 代码地址:https://github.com/microsoft/GLIP 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 提出了GLIPv2,一种基于VL的理解模型,它服务于localization任务(例如,目标检测、实例分割)和视觉语言(VL)理解任务(例如,VQA、图像字幕)。 01 概
铺货与结算: (1)市区零售客户 家的全面上货 (2)餐饮娱乐场所 客户之全面铺货 (3)重点学校区域的全系列加 家客户 (4)市区居民 家客户的全系列铺货加强 (5)风景区火车站汽车站机场等重要口岸的全面铺货 铺货到到经销商、连锁商超、卖场,一般有账期,就是卖场先把你的货拿来去销售,然后过一段时间再给你结账,这种业务,客户不会根据每单发货来付款,而是根据协议按账期结算。 据说当年国内某家电老大找到的发财秘诀就是这个模式,连锁超市拿到货,先卖钱,后结账,中间有一段时间差,在这段时间差中供应商的货款
过账后系统自动生成上架TO单,将其中的部分TO单据确认,其它保持open的状态。如下图示:
最近的多模态(对话)大模型将基于文本的ChatGPT的强大能力扩展到了多模态输入,实现强大的多模态语义理解,比如GPT-4、BLIP-2、Flamingo等。但咱们普通玩家训练一个多模态GPT代价非常昂贵。来自于新加坡国立大学和清华大学的研究工作提出一个VPGTrans框架,帮助小伙伴们实现极低成本训练一个高性能多模态大模型。
拓扑排序 AOE网 在一个表示工程的带权有向图中,用顶点表示事件,用有向边表示活动,边上的权值表示活动的持续时间,称这样的有向图叫做边表示活动的网,简称AOE网。AOE网中没有入边的顶点称为始点(或源
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