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随着 Google 发布最新的Gemma 4系列模型，如何在个人消费级硬件（如 RTX 20系列显卡）上高效运行这类大规模参数模型成为了开发者关注的热点。本文将重点介绍如何利用LM Studio工具，通过架构的特性，实现显存与内存的混合计算，从而在有限的硬件条件下流畅运行 Gemma 4-26B 模型。通#深度学习 #模型部署 过本文的配置方案，我们成功实现了在 RTX 2080Ti 环境下运行
关键是把每个函数的返回值都当祖宗供着，宁可错杀一千也别放过一个异常状态。代码里到处都是if判断虽然看着啰嗦，但稳定性真是拿这个堆出来的。timeout()就像设备的呼吸节奏，没它整个协议栈直接憋死。曾经因为漏了这个函数，DHCP永远卡在获取状态。这里递归重试比while循环更安全，防止堆栈溢出。实测最多重试3次，超过就放弃治疗，避免设备变砖。这个喂狗策略让设备在异常时能挣扎着尝试恢复，实在没救再重
今天咱们用Python+OpenCV+Open3D，自己搭个能测距、能生成点云的实战系统。Python源码：基于OpenCV的图像处理，Open3D的点云处理，基于深度学习的立体匹配和视差计算方法。Python源码：基于OpenCV的图像处理，Open3D的点云处理，基于深度学习的立体匹配和视差计算方法。6、支持双目测距，误差在lcm内(鼠标点击图像即可获得其深度距离)，支持Open3D和PCL点
阿诺德arnold6以上支持gpu渲染的三维软件版本
先看整体架构，模型结构清爽得就像五线谱：电池包（Battery Pack）供电给电机控制器（Motor Controller），驱动电机（Traction Motor）带着减速器（Final Drive）给整车（Vehicle Dynamics）上劲。带学生做驱动系统设计时，让他们在现有模型上魔改——有个小组把永磁同步电机换成异步电机模型，通过对比两种电机在WLTC工况下的效率分布，作业直接达到了
读到这里，如果你已经认同「协议面收敛」比「追逐单个模型名字」更重要，下一步通常是去拿到一把可用的 Key，并把 base_url 指到聚合服务上。模型名请替换为你实际要试的条目，例如你同时在评估对话、代码与多模态路线时，不要在业务代码里写死供应商细节。这段代码的价值不在于它能跑，而在于它强迫你把「模型名」变成可配置项。把它当作工程清单里的一项：先完成账号与密钥，再继续写你的封装层。当你接入聚合 A
本项目基于YOLOv5 7.0版本构建，专注于钢轨表面缺陷检测任务，提供了完整的模型训练、推理、导出及性能评估工具链。项目包含47个核心文件，涵盖数据加载、模型构建、训练优化、推理部署等全流程功能，支持多种模型格式导出与跨平台部署，可高效实现钢轨表面缺陷的自动化检测。核心类：YOLOv5检测模型主类，负责构建网络结构、加载权重、前向传播Detect：检测头模块，实现特征图到检测框与类别概率的转换S
采样收放卷OPP膜的张力、车速、烘箱温度，高速AQ8xU/I HS输出磁粉的0-24V力矩——普通AI/AQ采样周期100ms左右，车速开到180m/min收卷直径到80cm的时候，张力波动能到±10N崩料，换成HS模块后硬件中断OB35设成1ms采样周期，波动瞬间压到±1N。这个逻辑里地址全是中文备注对应的（中文备注直接在变量表里加，威纶通里也对应中文地址就行，连翻译都省了），新手哪怕改断料传感
LMS的误差是平滑下降，RLS则是断崖式下跌——这就是用内存换速度的典型表现。今天咱们用代码实操LMS和RLS这两个经典算法，手把手教你改参数看效果。改order参数时注意，RLS的计算量是order的平方级增长，别随便调太大。注意这里用指针直接操作内存，比MATLAB快了不止一个量级，特别适合嵌入式系统。那个mu参数（0.01左右）就像老司机的油门，调大了容易翻车（发散），调小了收敛慢。rls,
Cortex-A系列SoC工程代码在嵌入式系统开发领域，Cortex - A系列SoC凭借其高性能，广泛应用于各类智能设备，从智能手机到工业控制终端。今天咱就唠唠围绕Cortex - A系列SoC的工程代码。
IMM 方法假设系统在不同时刻可能遵循不同的模型。在我们的场景中，使用 CV 匀速度模型和 CS 当前统计模型。CV 模型假设目标以恒定速度运动，而 CS 模型则考虑到目标加速度在一定范围内随机变化。
COMSOL压电复合材料阻抗曲线模型在压电材料的研究领域中，理解和分析阻抗曲线对于掌握材料的电学与力学性能至关重要。COMSOL作为一款强大的多物理场仿真软件，为我们构建压电复合材料阻抗曲线模型提供了便利的平台。
通过 MATLAB 结合 yalmip 和 cplex 搭建的这个含冰蓄冷空调的冷热电联供型微网多时间尺度优化调度模型，从日前计划到日内调度，全面且细致地考虑了系统运行中的各种因素。无论是应对可再生能源的不确定性，还是利用冷热电的相关性和互补性，都为提升微网能源调度的科学性和经济性提供了有效的方法。希望今天分享的这些内容，能给大家在相关领域的研究和实践带来一些启发。
关键点在谐振腔的ZVS实现，用PLECS的开关损耗分析功能验证，发现全负载范围内都能实现零电压开通。仿真时发现当负载突变时，谐振电流会出现约20%的过冲，得在PID参数里加个微分项压住。这算法参考了IEEE的LLC设计指南，注意k值别超过6，否则轻载时容易翻车。仿真模型里用PLECS搭的磁元件最靠谱，毕竟考虑到了实际绕组的寄生参数。先说说这拓扑的骚操作：把传统全桥拆成两个半桥，中间加箝位二极管搞三
3d建模，优化方案
信捷XD3 PLC驱动的六轴机器人项目，融合了梯形图的直观逻辑控制、C语言的复杂算法实现以及维纶通触摸屏的便捷人机交互，真的是一个非常有挑战性但又充满乐趣的项目。它需要我们对PLC编程、C语言以及人机交互都有深入的理解和掌握。希望我的分享能给正在研究类似项目的小伙伴们一些启发，大家一起交流进步！
渲染101云渲染平台为三维设计师提供高效渲染解决方案：支持3dsMax、Maya等主流软件及各类渲染器，采用高性能计算集群，渲染速度最高提升100倍
OctaneRender 2025开创GPU渲染新纪元，通过光子追踪引擎和AI材质工坊实现实时光子模拟，渲染速度提升8倍。配套云渲染平台提供多种硬件配置选择，助力创作者高效实现视觉创意。
按住Alt + 鼠标拖动，可旋转视角，方便在不同角度观察物体。
Cinema 4D是 Maxon 公司推出的一款 3D 建模、动画和渲染软件应用程序。Cinema 4D 的流行在于其易用性和灵活性。它具有直观且用户友好的用户界面。除此之外，C4D 还提供了各种用于建模、动画、模拟和渲染的高级工具，使您能够更轻松、更快速地创建高质量的图像和视觉效果。此外，该应用程序还包括尝试许多艺术领域的各种附加模块，例如动画、动作设计、建筑建模、角色创建、特效等。
1 持续集成说明 ● 首先,开发者每天向Git仓库提交代码。 ● Jenkins作为持续集成工具,使用Git工具将代码从Git仓库拉取到持续集成服务器,再配合JDK、Maven等软件完成代码的编译、测试、审核、打包。如果这个过程的每一步都有错误,整个过程会重新执行。 ● 最后,Jenkins 将生成的jar 包分发到测试服务器或生产服务器,测试人员或用户可以访问应用程序。 2服务器列表 ● Cen
微信公众号:运营发展故事,作者:双冬 持续集成(CI) CI,持续集成,是软件开发过程中非常重要的一个环节。在互联网敏捷开发过程中,通常使用持续集成进行日常编译和自动化测试,以保证及时发现提交的问题,避免影响项目进度。 一般来说,持续集成的过程包括: 提交(合并)代码 编译 测试 发布 不同的项目可能有不同的步骤。一些比较规范的公司的项目可能会增加静态代码检查,而很多小项目由于进度和QA的压力甚至
1、拉取镜像并发布应用 1.安装 Publish Over SSH 插件 Publish Over SSH插件可以远程发送Shell命令,安装后需要重启Jenkins 2.配置远程部署服务器 复制公钥并复制到Jenkins服务器上的生产服务器 [root@jenkins ~]# cd .ssh/ [root@jenkins .ssh]# ls id_rsa 是_rsa.pub known_host
介绍 超文本传输协议 HTTP 协议用于在 Web 浏览器和 Web 服务器之间传输信息。 HTTP 协议以明文形式发送内容,而不提供任何数据加密方式。如果攻击者截获 Web 浏览器和 Web 服务器之间的传输消息,他可以直接读取信息。为了解决 HTTP 协议的这个缺陷,需要给 HTTP 添加一个证书,将其升级为:Secure Socket Layer 超文本传输协议 HTTPS。为了数据传输的安
之前一般需要Jenkins来实现自动打包部署。不过Gitlab的CI/CD功能也可以自动部署,操作更简单。如果你也在使用 Gitlab 作为 Git 仓库,不妨试试它的 CI/CD 功能。 1、安装 通过Gitlab的CI/CD功能实现自动化部署,我们需要安装Gitlab、Gitlab Runner和Maven服务。 1.1安装Gitlab 首先,我们需要在自己的服务器上安装 Gitlab。不知道
对于这部分工作,在我的 GitHub 开源项目TextHTMLPress中应用了 CI(持续集成)管道。 一般来说,CI 是一种方法,每当有任何东西被推送到 repo 或发出新的拉取请求时,我们都会自动构建和运行我们的测试(即,将所有东西集成到我们的项目中)。通过这种方式,我们可以实现不允许任何开发人员破坏主分支的想法。 对于 GitHub 项目,GitHub 提供了自己的 CI 服务,称为Git
呼吁所有 Python 库维护者! 🐍 Python 3.11 处于测试阶段! 🎉 PEP 664定义了 Python 3.11.0 的发布时间表: 第二个测试版于 2022 年 5 月 31 日发布 第一个候选版本定于 2022 年 8 月 1 日 完整版本定于 2022 年 10 月 3 日发布 Python 3.10 和 3.11 的发布经理 Pablo Galindo Salgado
这篇文章介绍了一种使用 GitHub Actions 美化 Python 代码的方法。该方法使用了三个工具:autopep8、Black、isort。此外,包含格式化代码的拉取请求由 GitHub Actions 创建。 YAML 文件显示了自动代码格式化程序的配置。 name: Format Python Code on: push jobs: python-code-format: runs-
[](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--UmYjfts6--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_880/https://cdn-images-1. medium.com/max/300/1%2AJKrc7lJZGa3_R1jA8yXxuQ.png) 在这篇文章中,
大多数时候,当我开始一个项目时,我喜欢尝试在任何地方安装它来测试它。因为我有一个 Raspberry PI 集群,所以我喜欢在上面安装我的项目,看看它们是如何发展的,它们可以在哪里解决问题并解决问题。 为此,我尝试尽可能接近我的生产配置。所以我通常会放置一个 CI/CD 来测试、构建和部署我的项目。但是当谈到在常规 CI 上为 ARMv7 构建我的 Docker 映像时,它往往会变得有点复杂。您需
这篇文章最初出现在 Heroku 的工程博客. 容器,特别是 Docker,风靡一时。大多数 DevOps 设置都在 CI 管道中的某个位置使用 Docker。这可能意味着您看到的任何 build 环境都将使用容器解决方案,例如 Docker。这些构建环境需要获取_untrusted_ 用户提供的代码并执行它。尝试并安全地将其容器化以最大程度地降低风险是有意义的。 在这篇文章中,我们将探讨构建环境
[](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--krC99TWb--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_880/https ://thepracticaldev.s3.amazonaws.com/i/2sz1pxsnuzu89ypwspn8.png) 制作钻石固体工艺的最
最初发布于gdelgado.ca 在这篇文章中,我描述了我如何更新我的Pelican博客设置。 不久前,对我网站的 HTTP 请求由于某种原因停止工作。这是我的 CDN (cloudflare) 的错误。对我来说,这是来自众神的信号,表明是时候做一些不必要的复杂事情来解决问题了。 说真的;有些事情我想解决很长一段时间,但我一直没有去做。当前的 CDN 问题 + 一个长周末似乎是这样做的合适时机。
我最近为一个基于 Laravel 和 PostgreSQL 的项目搭建了一个基于 GitLab 的持续集成流程。花了一段时间才弄好,所以我在这里分享我的最终配置。 基本结构 主要的 GitLab CI 配置由项目根目录中的一个文件保存,该文件应名为.gitlab-ci.yml。从该文件可以调用其他 shell 脚本,但我试图将所有内容都放在一个地方。 然而,我们将管理名为.env.gitlab-c
这篇博文将带您了解通过 Dockerhub 和 Github 以及通过 Github Actions 构建 Docker 映像的持续集成的设置过程。它还包含文档中重要说明的简明摘要。 目标:了解 CI 并实际使用它来自动构建为我的数据科学工具箱构建的 docker 镜像。 本质上,我希望能够检查我正在维护的 docker 容器的状态。最终,我想设置一系列检查我使用的库和软件工具是否按预期工作。尽管
在某些情况下,您希望查找有关 Git 存储库中更改的信息,而无需克隆完整的存储库。这通常在您的自动构建环境中。当我使用 Jenkins、Travis 或 Circle CI 时,我可以访问克隆的 Git 存储库,并且可以毫无问题地使用git log、git ls-remote和git diff。 其他工具,我专门谈论 AWS CodeDeploy,采用不同的方法。 AWS CodeDeploy 没
这是微服务](https://www.gocd.org/tags/cd-for-microservices.html)系列[CD 中的第三篇文章。在之前的帖子中,我们谈到了在微服务架构上构建 CD 管道的测试策略。在这篇文章中,我们将深入了解 CI 实践。 持续集成 持续集成是成功的持续交付策略的关键实践。简而言之,这是一种要求开发人员每天多次将他们的代码集成到共享存储库中的做法。每次签入都通过自
Plek是ZEIT Now和 GitHub 等无服务器服务之间的粘合剂,可改善您的持续部署工作流程。无服务器和持续部署就像面包和黄油一样相辅相成,Plek 通过定义的流程和对 GitHub 的反馈强调了这一点。每个部署状态都会报告给 GitHub,并根据分支分配一个域。在主分支上,部署直接进入您的域,对于拉取请求,子域用于预览更改。导致快速反馈循环,参与项目的每个人都可以轻松查看更改。 [](ht
无服务器技术的采用肯定在增长,新兴产品公司在此基础上构建。 CloudZero 最近写了[详细 文章](https://www.cloudzero.com/blog/continuous-delivery-in-the-world-of-serverless) 关于他们为全无服务器系统实现持续交付的经验。 无服务器是一种新的范例,我们既不需要管理也不需要扩展运行我们代码的服务器。承诺是为客户提供价
上周我使用 Go 在gcp测试了谷歌功能,之后,我决定添加另一个我喜欢的服务gitlab。我非常喜欢它,所以我决定写这篇文章。 如果您知道如何添加帐户以在 GCP 上进行部署,或者您有帐户,则可以忽略此部分。 创建一个在 Gitlab 使用的帐户。 我将添加很多屏幕截图以使其清楚。 您需要访问 IAM & admin 然后是服务帐户。 [](https://res.cloudinary.com/p
通知 1: 与此博客相关的所有代码都可以在https://github.com/turjachaudhuri/aws-sam找到 因此,我非常喜欢在 AWS 中基于 AWS SAM 创建一个无服务器应用程序并将其部署到我的 AWS 账户。 您可以在 -https://dev.to/turjachaudhuri/my-first-application-in-aws-serverless-appli
最后,Golang 世界在生态系统中内置了一个传统的依赖管理器:Go Modules。 Go 1.11 开始作为选择加入功能已被社区广泛采用,当 Go Modules 将默认启用时,我们非常接近 Go 1.13。最终可以解决选择“最佳”工具这一令人愉快的困境。 我不得不提到两个非常贴近我心的功能: 没有更多的$GOPATH监禁!在我多年的经验中,我习惯于将我在~/Projects/中工作的所有内容
构建代码有时就像执行脚本一样简单。但是功能齐全的构建系统需要更多的支持基础设施来同时处理多个构建请求、管理计算资源、分发工件等。 在我们讨论构建事件的上一章之后,连续构建系列的下一个迭代将介绍如何在 Docker Swarm 中启动容器以运行构建并对其进行测试。 什么是 Docker Swarm 在Swarm mode下运行 Docker 引擎时,您可以有效地创建集群。 Docker 将管理许多计
照片由Moritz Kindler 拍摄/Unsplash 这篇文章继续我们在 F# 领域中静态检查 SQL 模式的旅程。我们仍在使用 SQLProvider,仍然在 .NET Core 3.1 上,并且仍然使用我们的控制台应用程序生活在 CLI 世界中。所有代码都位于公共GitLab 存储库中,此处为。这篇文章从这个 commit开始,所有的工作都包含在MR#3中。我的之前的帖子(GitLab
在本文中,我将分享我的团队在 BitBucket Pipelines 上设置基础设施以促进集成测试的经验。 我将讨论我们在将服务的外部依赖项编排为 docker 容器并使它们在本地和 CI 集成测试期间相互通信时所面临的挑战。 具体来说,我将概述 docker-in-docker 问题,如何在本地、本地在 docker & 在 CI 中解决它,以及如何通过 docker-compose.yml &
使您的依赖关系保持最新是我们许多人都在努力解决的问题。当然,我们想要最新最好的。我们想要最新的安全修复。但是,开发人员的时间最好花在更有用的事情上,而不是每天检查依赖项是否有更新,以及此更新是否不会破坏当前的构建。 自动化流程 要解决此问题,您可以使用外部服务,例如greenkeeper或renovate。但在撰写本文时,两者都只与 GitHub 合作,当您使用他们提供的服务时。在翻新的情况下,可
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