软考 系统架构设计师系列知识点之云原生架构设计理论与实践（2）
接前一篇文章：软考 系统架构设计师系列知识点之云原生架构设计理论与实践（1） 所属章节： 第14章. 云原生架构设计理论与实践 第1节 云原生架构产生背景 云原生（Cloud Native）是近几年云计算领域炙手可热的话题，云原生技术已成为驱动业务增长的重要引擎。同时，作为新型基础设施的重要支撑技术，云原生也逐渐在人工智能、大数据、边缘计算、5G等新兴领域崭露头角。伴随着各行业上云...
Docker架构
容器类似于 VM，但是它们具有被放宽的隔离属性，可以在应用程序之间共享操作系统（OS）。 因此，容器被认为是轻量级的。容器与 VM 类似，具有自己的文件系统、CPU、内存、进程空间等。 由于它们与基础架构分离，因此可以跨云和 OS 发行版本进行移植。 容器因具有许多优势而变得流行起来。下面列出的是容器的一些好处： 敏捷应用程序的创建和部署：与使用 VM 镜像相比，提高了容器镜像创建的简便性和效率。...
工商银行ECOS系统应用架构
el），C 代表“以客户为中心”（Customer-centred），O 代表“开放融合”（Open），S 代表“智慧智能”（Smart）。ECOS承载实现智慧银行战略目标的重任，从2015年启动IT架构转型，2017年开始全面实施“智慧银行ECOS工程”建设，经过历时5年、举全行之力的集中攻关，在2019年正式发布阶段成果。 中国工商银行智慧银行生态建设工程（ECOS）荣获中国人民银行2020年度金...
软考 系统架构设计师之回归及知识点回顾（8）
接前一篇文章：软考 系统架构设计师之回归及知识点回顾（7） 12. 大数据 大数据和云计算已成为IT领域的两种主流技术。“数据是重要资产”这一概念已成为大家的共识，众多公司争相分析、挖掘大数据背后的重要财富。同时学术界、产业界和政府都对云计算产生了浓厚的兴趣：全球范围内讨论云计算技术学术活动如火如荼；谷歌、亚马逊、IBM、微软等IT巨头大力推动云计算的宣传和产品的普及。各国政府斥巨资纷纷打造大规模数据...
NVIDIA最新 Blackwell架构简介
NVIDIA Blackwell架构简介 在AI和大型语言模型（LLMs）迅速发展的领域中，追求实时性能和可扩展性至关重要。从医疗保健到汽车行业，组织正深入探索生成性AI和加速计算解决方案的领域。对生成性AI解决方案的需求激增，促使企业需要适应不断增长的模型规模和复杂性。 请进入NVIDIA Blackwell GPU架构，这是世界上最大GPU，专为处理数据中心规模的生成性AI工作流程而设计，其能效...
模型部署 - onnx的导出和分析 - onnx 的架构和 onnx helper 的使用 - 学习记录
onnx 的架构和 onnx helper 的使用 简介一、onnx 的架构二、onnx 实践2.1、 create - linear.onnx2.1.1、要点一：创建节点2.1.2、要点二：创建张量2.1.3、要点三：创建图 2.2、 create - onnx.convnet2.3、使用 onnx helper 导出的基本流程总结 三、parse onnx3.1、案例一3.2、案例二（带有权重的...
软考 系统架构设计师系列知识点之系统性能（2）
接前一篇文章：软考 系统架构设计师系列知识点之系统性能（1） 所属章节： 第2章. 计算机系统基础知识 第9节. 系统性能 2.9.2 性能计算 性能指标计算的主要方法有定义法、公式法、程序检测法和仪器检测法。 常用的性能指标的经计算过程（Millions of Instructionss Per Second，MIPS）的计算方法、峰值计算、等效指令速度（吉普森（Gibson）法）。...
【JACS】：用于稳定单原子分散的催化剂架构可对吸附到 Pt 原子、氧化 Pt 簇和 TiO2上金属 Pt 簇的 CO 进行特定位点光谱和反应性测量
Introduction 负载型铂族金属催化剂因其在广泛的化学转换技术中的应用而具有至关重要的重要性，其中对金属质量需求最高的是汽车三元催化转化器。由于铂族金属在地壳中的天然稀缺性，大量努力已经被投入到开发最大化金属利用效率的方法中，从而降低成本并促进可持续性。最大化金属利用效率的主要方法是通过减小纳米级粒子的大小来增加金属表面积与体积比率，使得更大比例的总金属原子在催化剂中可用于推动化学反应。在极...
【第三章】神经网络的架构-前馈神经网络
架构 在下一部分，我将介绍一个能够相当不错地对手写数字进行分类的神经网络。为了做好准备，有必要解释一些术语，这些术语让我们能够给网络的不同部分命名。假设我们有以下网络： 如前所述，这个网络中最左边的层被称为输入层，层内的神经元被称为输入神经元。最右边或输出层包含输出神经元，或者在这种情况下，一个单独的输出神经元。中间层被称为隐藏层，因为这一层中的神经元既不是输入也不是输出。术语"隐藏"可能听起来有点...
政安晨：【深度学习处理实践】（九）—— Transformer架构
理实践】（八）—— 表示单词组的两种方法：集合和序列https://blog.csdn.net/snowdenkeke/article/details/136762323 Transformer是一种架构，用于在自然语言处理（NLP）和其他任务中进行序列到序列（seq2seq）学习。它于2017年由Vaswani等人提出，成为深度学习领域的重要里程碑。 编码器部分由多个相同的层组成，每层都包含一个多头...