《基于深度学习的视频结构化实践》 七牛云 AI实验室首席架构师／姚唐仁� • 围绕海量数据提供创新的云服务，帮助客户缩短想法到产品的距离 • 创立6年，每年超过300%的业绩增长 • 已完成5轮融资，累计超过20亿 • 长期服务70多万企业用户和开发者 • 文件数超过2000亿，每日新增文件20亿 • 覆盖全球300个节点 • 覆盖金融、公安、广电媒体、互联网等行业 视觉-最重要的信息感知 2017中国网络视频用户情况 ����2017������������� 传统视频摘要 vs AI视频结构化 内容不完整 依赖经验 实时性差 时效性差 识别范围广 效率高 可迭代 创新基础 传统手工摘要 AI视频结构化 视频结构化场景 视频分解 基础模型要素 ��1�01:02:03-01:10:05� ��1����� �� �� 2 ������ ��PA� ������ 3 4 5 6 ���L ������ ��PA� ����� ���L ��������� ������L 大规模视频训练框架 结构化策略 ���� ������ ���� ���� 主题分类-特征提取 DPN SENet ResNeXt NASNet 主题分类-模型训练 模型融合 a) Early

Qwen Qwen Team 2024 年 05 月 11 日 快速开始 1 文档 3 i ii Qwen Qwen is the large language model and large multimodal model series of the Qwen Team, Alibaba Group. Now the large language models have been ModelScope • Qwen1.5 Collection 加入社区，加入 Discord 和 微信群 。很期待见到你们！ 快速开始 1 Qwen 2 快速开始 CHAPTER1 文档 1.1 安装 要快速上手 Qwen1.5，您可以从 Hugging Face 安装 transformers 库，并使用 Qwen1.5 Collection 中的模型。 我们建议您安装最新版本的 generate() 配合 tokenizer 中的 apply_chat_template() 方法。 如果你想使用 Flash Attention 2，你可以用下面这种方式读取模型： 4 Chapter 1. 文档 Qwen model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "Qwen/Qwen1.5-7B-Chat", torch_dtype="auto", device_map="auto"

石墨文档GO在K8S上微服务的实践 彭友顺 石墨文档 基础设施负责人 目 录 1 架构演进 01 2 微服务的生命周期 02 3 如何管理好微服务 03 架构演进 第一部分 架构演进 单体应用时期 垂直应用时期 微服务时期 快速、简单 耦合强 隔离、稳定 复制多 隔离、稳定 复用高 架构演进 组件增多 架构复杂 维护困难 架构演进 传统模式 K8S模式 统一采用gRPC协议和protobuf编解码 CI check 阶段 • 主要做 pb 的 format、lint、breaking 检查。 CI build 阶段 • 会基于 pb 的注释自动产生文档，并推送至内部的微服务管理系统接口平台中 • 会生成 Go/PHP/Node/Java 桩代码和错误码，推送到指定的仓库 开发阶段 • go get 客户端、服务端的gRPC和错误码的代码 配置 Is来判断根因。 • errors.Is(eerrors.FromError(err), UserErrNotFound()) 微服务的开发阶段 • protobuf lint的注释，利于阅读文档 • 调试gRPC，服务中注入reflection.Register的方法 • 通过K8S API，选择环境、应用、pod， 配置 对接 Debug • 配置驱动 • 配置补齐 • 配置工具

the OpenStack community. All other trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供有关安装、配置和使用 OpenShift Logging 的说明，该 Logging 将汇总多个 OpenShift Container Platform 服务的日志。 . . . . . . CONTAINER PLATFORM 卸载 OPENSHIFT LOGGING 第 第 14 章 章 日志 日志记录 记录字段 字段 第 第 15 章 章 MESSAGE 第 第 16 章 章 结构 结构化 化 第 第 17 章 章 @TIMESTAMP 第 第 18 章 章 HOSTNAME 第 第 19 章 章 IPADDR4 第 第 20 章 章 IPADDR6 第 第 21 章 章 Container Platform 4.7 日志 日志记录 记录 6 第 1 章 RED HAT OPENSHIFT LOGGING 发行注记 1.1. 使开源包含更多 红帽承诺替换我们的代码、文档和网页属性中存在问题的语言。我们从这四个术语开始： master、 slave、blacklist 和 whitelist。这些更改将在即将发行的几个发行本中逐渐实施。详情请查看 Red Hat CTO

the OpenStack community. All other trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供有关安装、配置和使用 OpenShift Logging 的说明，该 Logging 将汇总多个 OpenShift Container Platform 服务的日志。 . . . . . . CONTAINER PLATFORM 卸载 OPENSHIFT LOGGING 第 第 14 章 章 日志 日志记录 记录字段 字段 第 第 15 章 章 MESSAGE 第 第 16 章 章 结构 结构化 化 第 第 17 章 章 @TIMESTAMP 第 第 18 章 章 主机名 主机名 第 第 19 章 章 IPADDR4 第 第 20 章 章 IPADDR6 第 第 21 章 章 在此次更新之前，FluentdNodeDown 警报无法正确在 message 部分中提供实例标签。在这个版 本中，通过修复警报规则来在部分实例失败时提供实例标签，从而解决了这个问题。(LOG- 2607) 在此次更新之前，在文档中声明支持的几个日志级别（如`critical`）实际并不支持。在这个版本 中，相关的日志级别已被支持。(LOG-2033) 1.7.2. CVE 例 例 1.2. 点 点击 击以展开 以展开 CVE

OIDC for GitHub Actions 8. 使用 Terraform 创建监控和告警 9. ReAct 提示工程 10. 检索增强生成 11. 基于风险的故障建模 12. 大语言模型半结构化自然语言输入 13. 追踪健康债务状况 14. 对告警规则的单元测试 15. CI/CD 的零信任保护 评估 16. 通过依赖健康检查化解包幻觉风险 17. 设计系统决策记录 18. GitOps 试验 46. AWS Control Tower 47. Bloc 48. cdk-nag 49. Checkov 50. Chromatic 51. Cilium 52. 云服务的碳足迹 53. 容器结构测试 54. Devbox 55. DX DevEx 360 56. GitHub Copilot 57. Insomnia 58. IntelliJ HTTP 客户端插件 59. KEDA 60. OIDC for GitHub Actions 8. 使用 Terraform 创建监控和告警 9. ReAct 提示工程 10. 检索增强生成 11. 基于风险的故障建模 12. 大语言模型半结构化自然语言输入 13. 追踪健康债务状况 14. 对告警规则的单元测试 15. CI/CD 的零信任保护 评估 16. 通过依赖健康检查化解包幻觉风险 17. 设计系统决策记录 18. GitOps

的逻辑组件关系如下图所示： 这些逻辑组件包括：  数据源：数据源包括关系型数据库、日志文件、实时消息等。  数据存储：面向海量数据存储的分布式文件存储服务，支持 结构化数据和非结构数据数据存 储，我们也常称之为数据湖。如 HDFS、对象存储服务等。  批处理：由于大数据场景必须处理大规模的数据集，批处理往往需要从数据存储中读取大量 数据进 行长 时间 处理 分析 Streaming、Storm 等。  机器学习：满足机器学习工作负载的服务。如当前流行的 Spark MLib/ML、Tensorflow 等。  分析型数据存储：对数据进行处理加工后，面向应用场景，将数据以结构化的方式进行存储， 以便分析工具或分析应用能够获取数据。如利用 MPP 数据仓库、Spark SQL 等支持 BI 工具 访问，利用 Hbase 实现低延迟的在线服务等  分析与报表：对数据进行分析和展现以获取洞察。如 级别。同一个 MaxCompute 项目支持企业从创业团队发展到独角兽的 数据规模需求； 数据分布式存储，多副本冗余，数据存储对外仅开放表的 操作接口，不提供文件系统访问接口 自研数据存储结构，表数据列式存储，默认高度压缩，后 D k n e P y l w s o u ) ( ( f I w s A n t S B M / ) g p L K n T i Q w s

便本地查阅，下载最新 PDF 版本请访问: https://github.com/wanzhenchn/keras-docs-zh。 感谢 keras-team 所做的中文翻译工作，本文档制作基于此处。 严正声明：本文档可免费用于学习和科学研究，可自由传播，但切勿擅自用于商业用途，由 此引发一切后果贡献者概不负责。 The main reason of organizing PDF version . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.3.6.1 保存/加载整个模型（结构 + 权重 + 优化器状态） . . . . . . . . . 28 3.3.6.2 只保存/加载模型的结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.3.6.3 只保存/加载模型的权重 Keras： • 允许简单而快速的原型设计（由于用户友好，高度模块化，可扩展性）。 • 同时支持卷积神经网络和循环神经网络，以及两者的组合。 • 在 CPU 和 GPU 上无缝运行。 查看文档，请访问 Keras.io。 Keras 兼容的 Python 版本: Python 2.7-3.6。 1.2 指导原则 • 用户友好。Keras 是为人类而不是为机器设计的 API。它把用户体验放在首要和中心位置。

2.4 ©Alibaba 消息中间件项目组 2015/1/7 文档变更历史 序号 主要更改内容 更改人 更改时间 1 建立初始版本 誓嘉 vintage.wang@gmail.com 2013/5/18 2 3.0 版本补充文档 誓嘉 vintage.wang@gmail.com 2013/8/16 3 补充与规范区别 补充与规范区别 誓嘉 vintage.wang@gmail.com 2014/1/4 4 合并文档 誓嘉 vintage.wang@gmail.com 2014/11/17 5 6 7 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ I 目录 1 前言 .............. 10 5.2 RocketMQ 物理部署结构 ............................................................................................................................... 11 5.3 RocketMQ 逡辑部署结构 .....................

构建参数 VOLUME 定义匿名卷 EXPOSE 暴露端口 WORKDIR 指定工作目录 USER 指定当前用户 HEALTHCHECK 健康检查 ONBUILD 为他人作嫁衣裳 参考文档 Dockerfile 多阶段构建 其它制作镜像的方式 实现原理 操作容器 启动 守护态运行 终止 进入容器 导出和导入 删除 访问仓库 Docker Hub 私有仓库 私有仓库高级配置 ls 替换 docker images 命令为 docker image ls 修改 安装 Docker 一节中部分文字表述 移除历史遗留文件和错误的文件 优化文字排版 调整目录结构 修复内容逻辑错误 修复 404 链接 0.9.0-rc1: 2017-11-29 根据最新版本（v17.09）修订内容 增加 Dockerfile 多阶段构建( multistage 添加对常见仓库和镜像的介绍 修订记录 11 添加 Dockerfile 的介绍 重新校订中英文混排格式 修订文字表达 发布繁体版本分支：zh-Hant 0.2.0: 2014-09-18 对照官方文档重写介绍、基本概念、安装、镜像、容器、仓库、数据管理、网络等 章节 添加底层实现章节 添加命令查询和资源链接章节 其它修正 0.1.0: 2014-09-05 添加基本内容 修正错别字和表达不通顺的地方