分布式计算：Python 的实践与应用

Horovod 加速深度学习。 3. 异步任务处理 使用 Celery 实现电子商务网站的订单处理。 利用 RabbitMQ 和 Celery 构建异步消息系统。 4. 实时数据流处理 通过 Kafka 和 PySpark Streaming 实现实时日志分析。 使用 Flink 和 Python

【云驻共创】Python工程师速成之路

个新目标，可以从性能、效率、开发、稳定性和复杂度这几个方面来入手，提高自己:   就效率方面来看，是否能够快速的响应，需要用到例如Redis缓存，能够更高效的传输，需要socket编程； 就并发方面来看，资源能否实现有效的共享和竞争，会涉及到分布式锁的应用； 就稳定性

MindSpore新版本v0.3.0-alpha正式上线！

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Python OpenCV 图片模糊操作 blur 与 medianBlur

borderType]]]]) -> dst 1 参数说明： src：待处理的输入图像；ddepth：表示目标图像深度，输入值为-1 时，目标图像和原图像深度保持一致；kernel:：卷积核（或者是相关核）,一个单通道浮点型矩阵。修改 kernel 矩阵即可实现不同的模糊；a

【2月04日 AI 快讯】Papers With Code新增数据集检索功能：3000+经典数据集，具备多种过滤功能

1/02/03 15:07原文链接其他MIT喊你来上课，深度学习课程，免费的那种 | 资源课程代码6.S1912021-02-03 15:57:42原文链接陈国良、孙永强教授获中国计算机学会“终身成就奖”，为国内并行算法和编译技术先驱一人曾推动神经网络研究2021-02-03 1

《性能工程实战课》学习所推荐的知识点

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推荐系统[八]算法实践总结V2：排序学习框架(特征提取标签获取方式)以及京东推荐算法精排技术实战

首页feeds和“我的京东”就是典型的购买前的场景，我们主要去优化点击以及浏览深度；购物车和商品详情页是购买中的场景，主要优化点击率以及转化率；而订单页就是用户购买后的主要场景，会重点优化跨品点击和转化。 2.1 业务&场景 召回主要是包括主流的i2i和u2i召回，它

讲解pytorch可视化 resnet50特征图

MobileNet：MobileNet主要用于移动设备和嵌入式系统，它采用了深度可分离卷积来减少模型的参数量和计算量，从而使得模型更加轻量化和高效。 EfficientNet：EfficientNet是一系列相对高效和准确的模型，它通过对网络的宽度、深度和分辨率进行均衡调整，以达到更好的性能和计算效率，同时还兼顾了模型大小和复杂度。

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昇思MindSpore TechDay倒计时0天！3月26日~27日带你了解全新的昇思MindSpore！

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行人检测算法的比较和选择行人检测是后续跟踪的必要前提，检测算法的性能对跟踪影响较大。目前，行人检测算法一般依赖于通用目标检测框架，或在其基础上做优化。基于深度学习的目标检测算法是目前的主流。作为开创了使用深度学习进行目标检测的先河的R-CNN算法，是第一个能达到工业级应用的解决方

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《web前端全栈成长计划》Vue第三章学习笔记（上）

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在Modelarts上训练太慢啦，监控GPU利用率和显卡占用都为0

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