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关于在安装caffe2环境中遇到的坑整理（欢迎入坑讨论）

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运筹优化问题有时候极其复杂，我们可以使用运筹优化工具库帮助数学建模，解决复杂的最优化问题，本文介绍几个常见的运筹优化工具库。

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Langchain因其简化大型语言模型(llm)的交互方面的到关注。凭借其高级的API可以简化将llm集成到各种应用程序中的过程。

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本文以 BERT-base 的为例，介绍2种常用的推理加速方案：ONNX 和 TorchScript，并实测对比这两种加速方案与原始Pytorch模型格式的inference性能。

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本文整理自 2019 年 4 月 13 日在深圳举行的 Flink Meetup 会议，分享嘉宾张俊，目前担任 OPPO 大数据平台研发负责人，也是 Apache Flink contributor。

2017年4月11日晚，在西安举行的架构体系的顶级会议ASPLOS（面向编程语言和操作系统的架构支持会议，Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems）公布了最佳论文、最有影响力论文和 Test of Time 几项大奖。

作者简介：   　　范伦挺 　　阿里巴巴 基础架构事业群-技术专家 　　花名萧一，2010年加入阿里巴巴，现任阿里巴巴集团大数据计算平台运维负责人。团队主要负责阿里巴巴各类离在线大数据计算平台（如MaxCompute、AnalyticDB、StreamComput

本文介绍了高效使用电商平台API的关键步骤。首先，深入理解API文档，明确功能权限与参数格式要求；其次，选择合适的接入方式，如HTTP/HTTPS协议和RESTful API；接着，实施身份验证与授权机制，确保数据安全传输；此外，还需关注性能优化、安全防护、监控与日志记录，以提升系统稳定性和响应速度；最后，进行充分测试与调试，并关注API版本更新，确保长期兼容性。

本文将详细介绍如何通过扩展PyTorch的 ``` LRScheduler ``` 类来实现一个具有预热阶段的余弦衰减调度器。我们将分五个关键步骤来完成这个过程。

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【8月更文第29天】在深度学习中，数据的质量和数量对于模型的性能至关重要。数据增强是一种常用的技术，它通过对原始数据进行变换（如旋转、缩放、裁剪等）来生成额外的训练样本，从而增加训练集的多样性和规模。这有助于提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险。同时，`DataLoader` 是 PyTorch 中一个强大的工具，可以有效地加载和预处理数据，并支持并行读取数据，这对于加速训练过程非常有帮助。

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【8月更文第8天】随着元宇宙概念的兴起，金融行业正在探索如何利用这项新兴技术来创新服务和产品。区块链技术因其去中心化、不可篡改的特点，在元宇宙中构建可信的金融体系中发挥着关键作用。本文将探讨区块链如何支持元宇宙中的虚拟经济，并通过一个简单的示例来展示基于区块链的交易机制。

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