移动端中自定义背景的input应该如何实现，避免窗口缩小导致文字溢出的问题？
社区干货
【MindStudio训练营第一季】基于U-Net网络的图像分割的MindStudio实践
它可以将开源框架的网络模型或Ascend IR定义的单算子描述文件(json格式)转换为昇腾AI处理器支持的.om格式离线模型。模型转换过程中可以实现算子调度的优化、权值数据重排、内存使用优化等,可以脱离设备完成模型的预... input_format:输入数据格式。 soc_version:模型转换时指定芯片版本。 log:显示日志的级别。 insert_op_conf:插入算子的配置文件路径与文件名,这里使用AIPP预处理配置文件,用于图像数据预处理。```输出...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型迭代。作者|字节跳动基础架构研发工程师-谢凯 **01****机器学习样本存储:背景与趋势**在字节跳动,机器学... 模型的大小也成为一个问题。为了解决这个问题,人们开始尝试模型小型化的方法。Chinchilla 就是一种模型小型化的尝试,相较于其前代模型,将模型参数缩小了 4 倍,但样本量却增大了 4 倍,这种方法试图在保持相对较小的...
一个不会绘画的我遇到AI绘画的年代 | 社区征文
至于细节如何实现,有兴趣可以去深究一下,没兴趣,了解这么多就够了。### 模型是什么学到这里,我不由就产生了新的问题,最基础的文生图,我输入的都是文字啊,何来图像之说,那有何来马赛克之说? 好问题,AI 怎... 上面三款应该足以满足大多数 AI 炼丹师的需求了,尤其是 C 站,那真的是繁荣,各类资源丰富,就是需要科学上网,如果综合考虑,我还是推荐 liblib,下载速度和模型数量都足够抗打,而且更偏向于国人的审美。 在推荐模...
LAS Spark 在 TPC-DS 的优化揭秘
我们可以进一步把这个 decimal 的 precision 缩小,进而可以覆盖更多 case。比如,tpc-ds 里 store_returns 的 sr_fee 的schema 定义是 Decimal(7,2),但是通过 analyze table 之后可以知道,这个列的最大值是 100,那我们就可以把这个 schema 变成 Decimal(5,2)。2. DecimalAggregates 规则的更优实现 a. 当前的规则是对 Sum 最外层的表达式把 Decimal 转成了 Long,比如对于 TPCDS Query4 来说,里面有一个 sum 如下: ...
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一个不会绘画的我遇到AI绘画的年代 | 社区征文
至于细节如何实现,有兴趣可以去深究一下,没兴趣,了解这么多就够了。### 模型是什么学到这里,我不由就产生了新的问题,最基础的文生图,我输入的都是文字啊,何来图像之说,那有何来马赛克之说? 好问题,AI 怎... 上面三款应该足以满足大多数 AI 炼丹师的需求了,尤其是 C 站,那真的是繁荣,各类资源丰富,就是需要科学上网,如果综合考虑,我还是推荐 liblib,下载速度和模型数量都足够抗打,而且更偏向于国人的审美。 在推荐模...
LAS Spark 在 TPC-DS 的优化揭秘
我们可以进一步把这个 decimal 的 precision 缩小,进而可以覆盖更多 case。比如,tpc-ds 里 store_returns 的 sr_fee 的schema 定义是 Decimal(7,2),但是通过 analyze table 之后可以知道,这个列的最大值是 100,那我们就可以把这个 schema 变成 Decimal(5,2)。2. DecimalAggregates 规则的更优实现 a. 当前的规则是对 Sum 最外层的表达式把 Decimal 转成了 Long,比如对于 TPCDS Query4 来说,里面有一个 sum 如下: ...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型迭代。**相关产品**:https://www.volcengine.com/product/flink # 机器学习样本存储:背景与趋势在字节跳动,机器学习模型的应用范围非常广泛。为了支持... 模型的大小也成为一个问题。为了解决这个问题,人们开始尝试模型小型化的方法。Chinchilla 就是一种模型小型化的尝试,相较于其前代模型,将模型参数缩小了 4 倍,但样本量却增大了 4 倍,这种方法试图在保持相对较小的...
LAS Spark 在 TPC-DS 的优化揭秘
我们可以进一步把这个 decimal 的 precision 缩小,进而可以覆盖更多 case。比如,tpc-ds 里 store_returns 的 sr_fee 的schema 定义是 Decimal(7,2),但是通过 analyze table 之后可以知道,这个列的最大值是 100,那我们就可以把这个 schema 变成 Decimal(5,2)。2. DecimalAggregates 规则的更优实现 a. 当前的规则是对 Sum 最外层的表达式把 Decimal 转成了 Long,比如对于 TPCDS Query4 来说,里面有一个 sum 如下````sum((...
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kMediaPlayerCustomSourceModePull 1 当播放来自内存的音频数据时,使用此选项。 MediaPlayerCustomSourceStreamType 类型: enum 自定义音频流类型 成员 属性 值 描述 kMediaPlayerCustomSourceStreamTypeRaw 0 当... source_type 类型: VirtualBackgroundSourceType undefined 虚拟背景类型 source_path 类型: string 自定义背景图片的绝对路径。支持的格式为 jpg、jpeg、png。图片分辨率超过 1080P 时,图片会被等比缩放至...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有广大前景的应用,应该属于下面这一类:**TinyML:** 是指超低功耗的机器学习在物联网各种终端微控制器中的应用。TinyML通常功耗为毫瓦(mW)级别甚至更低,因此可以支持各... input_data = torch.randn(10, 10).to(device) # 假设设备是边缘设备,例如手机或平板电脑 output_data = optimized_model(input_data)```# 边缘计算案例:实时视频流处理问题:传统的中央服务器处理方式在大规模...
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但又希望能够使用蓝牙耳机上自带的麦克风进行音频采集的场景。此场景可以兼顾外放/使用蓝牙耳机时的音频体验;并尽可能避免使用蓝牙耳机时音量类型切换导致的听感突变。音频采集播放设备和采集播放状态,到音量类型的... 自定义采集时必须设置,单位:kbps。默认值为 –1。设为 -1 即适配码率模式,系统将根据输入的分辨率和帧率自动计算适用的码率。设为 0 则不对视频流进行编码发送。3.44 及以上版本,内部采集时默认值为 -1,3.44 以前版...
基于E3PO平台设计的一种自适应360°视频传输方案|社区征文
# 前言随着VR/AR技术的迅速发展,360度视频正逐步成为主流的拓展现实内容形式。但是,如何在有限的网络条件下高效传输和流畅播放360度视频仍面临诸多挑战。特别是对于移动终端,网络状况波动严重,将传输效率最大限度... 在编码过程中,采用这样的分块策略可以提高可变分辨率编码的优势,支持不同块采用不同的分辨率来平衡画质和码率。```bash// 使用equirectangular projectionMat videoFrame = projectSphericalToEqui(inputFrame...
基本概念
被选中进入实验的用户会被赋予一个“身份信息”——ab_version(又称vid),这个id标记着流量究竟应该进入实验的哪一组中。 分流原理:分流服务的input&output分流服务的任务是对用户进行随机抽样,并均匀地分配到实验... 请求参数中的appkey标记了用户来源于哪个应用。 filter:实际上就是过滤条件。在开设实验时,实验者可能会为进入实验的流量增加一些限制条件,规定被实验命中的用户必须符合(或不符合)这些条件,进而达到缩小用户群体、...
