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ffmpeg实现mvk到mp4的格式转换

本文记录在使用ffmpeg转换mkv格式的文件到mp4时的一些问题.

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Docker镜像优化 - 多阶段构建

多阶段构建是版本中引入的一个特性,它允许你在一个Dockerfile中使用多个FROM指令,每个FROM指令可以定义一个独立的构建阶段。这样做的主要目的是为了将构建和运行环境分开,从而优化最终生成的镜像大小。

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#docker#容器#运维
docker image分析利器之dive

dive是一个用于研究 Docker 镜像、层内容以及发现缩小 Docker/OCI 镜像大小方法的开源工具.开源地址: dive github为了有个直观的印象, 可以先看一下repo文档中的gif图:在Ubuntu/Debian系统下,可以使用deb包安装:可能会遇到下载的问题,可以在repo的release中,找到适合当前os及arch的安装包,然后执行 .其他系统的安装请参照仓库文档.di

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#docker#容器
SGM(Score-Based Generative Model)扩散模型简介

扩散模型(Diffusion Models)近年来在生成建模中获得了广泛关注。特别是Score-Based Generative Model(SGM),在图像生成等任务上表现出色。本文将介绍SGM的原理,并结合代码示例,帮助您更好地理解这一强大的生成模型。扩散模型是一类生成模型,其核心思想是从一个简单的分布(如高斯噪声)逐渐演变成复杂的目标分布。这个过程可以看作是从无序到有序的反向扩散(Rever

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#人工智能#AIGC
【Machine Learning Q and AI 读书笔记】- 02 自监督学习

自监督学习是一个预训练过程, 能让神经网络在监督学习的方式下,学习大规模的无标签数据集

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#机器学习#人工智能
【LLM应用开发101】初探RAG

大语言模型(LLMs)的应用开发可以被视为一种实现人工智能(AI)和自然语言处理(NLP)技术的方式。这种类型的模型,比如GPT-3或GPT-4(但其实一些不那么大的模型例如BERT及其变种, 在很多应用中也非常有用),能够生成与人类语言类似的文本,使其在各种应用上具有广泛的可能性。以下是一些大语言模型应用开发的主要应用领域:内容生成与编辑:语言模型可以生成文章、报告、电子邮件等,也可以提供写作建

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#python#人工智能
解决前端项目从codeload.github.com下载依赖慢的问题

最近接到反馈,CI服务器上一个前端项目打包总是失败,打开task的日志发现是flot这个依赖需要从codeload.github.com下载,但是网络连接总是超时,超过yarn的重试次数限制后,直接报错。在网上找到的方案是,修改服务器的hosts文件,直接指定这个地址的IP,IP怎么确定,从这个网址查询:https://www.ipaddress.com笔者维护的CI是gitlab ce,安装于C

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#devops
RAD-NeRF数字人模型训练详解

RAD-NeRF是实现数字人的一个非常优秀的模型,在发布时达到本文记录RAD-NeRF模型训练的详细过程,包括系统环境介绍,训练环境搭建及完整训练流程.

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#python#AIGC
docker容器中uv的使用

uv是用rust编写的一个python包管理器,特点是速度快,且功能强大,目标是替代pip,不仅能管理python项目的依赖,还能很容易的切换python版本(venv的方式). 更详细的介绍可以参考笔者的另一篇博客uv: 一个统一的Python包管理工具uv。

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#docker#uv#容器
Docker日志管理:深入理解docker logs命令

命令用于查看Docker容器的日志输出。它可以显示容器内部应用程序的标准输出(stdout)和标准错误(stderr)。其中,CONTAINER是容器的名称或ID。命令是管理Docker容器日志的利器。通过灵活运用其各种选项和高级用法,你可以更好地查看、过滤和存储容器日志,从而提高问题定位和调试的效率。同时,选择合适的日志驱动也很重要,特别是在大规模Docker环境中。希望本文能够帮助你全面了解命

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#docker#容器
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