Публикации по теме 'graalvm'
Оптимизация взаимодействия Polyglot в Graal.js с помощью прототипов
GraalVM обеспечивает бесшовную совместимость с полиглотами. Это позволяет движку JavaScript GraalVM (Graal.js) получать доступ к чужим объектам, созданным другим языком программирования, как если бы они были созданы на JavaScript. В нашем недавнем выпуске GraalVM 22.2 мы включили функцию по умолчанию для дальнейшего расширения этой поддержки: чтобы внешние объекты использовали прототипы JavaScript, чтобы внешние объекты вели себя еще больше в соответствии с тем, что ожидает..
GraalVM в Facebook
Facebook использует GraalVM для ускорения рабочих нагрузок Spark и уменьшения использования памяти и ЦП. Продолжайте читать, чтобы узнать об их истории миграции, результатах повышения производительности и планах на будущее.
Эта запись в блоге написана в сотрудничестве с Чен Ли и Сянъян Го из команды разработчиков Facebook.
Технологии Facebook
Facebook - одна из самых посещаемых платформ в мире с 2,8 миллиардами активных пользователей в месяц. Чтобы обеспечить надежность и..
Эффективная работа с собственным изображением
GraalVM Native Image компилирует приложение Java в двоичный исполняемый файл. Скомпилированное таким образом приложение запускается мгновенно и обычно использует меньше памяти во время выполнения, что делает его мощным вариантом развертывания для облачных сервисов, где характеристики производительности важны для эффективного масштабирования. В этом сообщении в блоге рассказывается о некоторых полезных приемах, позволяющих сделать процесс настройки и переход от оперативного (JIT) к..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..