NVIDIA 的 Triton Inference Server.
把模型文件 (支持主流格式) 放在 model repo, 由 inference server 调度, 根据模型配置的推理引擎 (ONNX, TensorRT 等) 输出结果.
下面以在 CPU 上部署 ONNX 模型为例.
NVIDIA 的 Triton Inference Server.
把模型文件 (支持主流格式) 放在 model repo, 由 inference server 调度, 根据模型配置的推理引擎 (ONNX, TensorRT 等) 输出结果.
下面以在 CPU 上部署 ONNX 模型为例.
狮子与基督徒问题 一头狮子和一个基督徒在古罗马圆形竞技场中以相同的最大速度移动. 狮子能在有限时间内抓到基督徒吗? (为什么牵扯到基督徒可以参考 这里.)
上个世纪 30 年代德裔英国数学家 Richard Rado 提出了上述问题, 称为狮子与人问题 (Lion and Man problem). 把这个问题当做数学问题, 作以下假设:
回顾经典, 仔细写一下.
原论文
条件随机场 (conditional random field, CRF) 是一种判别式无向概率图模型, 在机器学习中最常见的应用是序列标注.
Why did Docker decide to go with a whale for their logo? Apparently to express its product’s values of expedition, automation, encapsulation and simplification. As they explain “the whale is carrying a stack of containers on its way to deliver those to you”.
下面改编自 官方教程. 总得来说, Dockerfile 类似脚本, 记录了构建镜像 (文件) 的指令. 运行着的镜像称为容器 (类似进程). 而 docker-compose.yml 记录了运行镜像的参数配置 (类似用 shell 脚本记录命令行).
先看微信小程序「暖房直租」上的避坑指南, 下文是一些自己补充的 checklist.
想象一些关键生活场景, 比如洗漱, 工作, 睡觉, 做饭, 锻炼, 购物等, 然后制定 checklist.
Gayle Laakmann McDowell & Jackie Bavaro. (2013). Cracking the PM Interview: How to Land a Product Manager Job in Technology. CareerCup.
主要挑了和产品经理无关的通用章节阅读.
一些摘抄.
什么条件下才能从没有集权的利己主义者中产生合作? 本书在重复囚徒困境博弈的假设下, 用中学生都能懂的数学和模型推断出整个系统的行为结果. “一报还一报” 在该设定下是稳健策略, 它的收益总是不高于博弈的对手, 但能通过促成合作 (不需要参与者利他主义), 在作者组织的算法竞赛中得到最高的收益.
“没有集权的利己主义者” 这个假设的局限性很小. 本书提出的合作理论基于追求自身利益的个体. 这些个体中没有中心权威强迫他们合作, 彼此的合作不是完全基于关心他人或者考虑群体利益.
看过其他类似的版本, 其他地方也零碎看过很多, 现在重新整理一遍. 很多对我而言的常识就不写了. 2022 版暂时白嫖不到, 据说加入了食物存储指南.
最初是看到姚泽源分享的 编写可读代码的艺术, 然后读了 The Art of Readable Code. 一本很薄的小书, 姚基本上把大致要点都整理出来了. 现在再整理一遍, 覆盖面有所不同, 很基础的就略过了.
Code should be written to minimize the time it would take for someone else to understand it.