Slint首頁、文檔和下載- Rust 原生GUI 工具包- 程式开发

Slint 是一個用於為桌面和嵌入式設備構建原生GUI 的綜合工具包,基於Rust 實現。 使用Slint,可以為各種操作系統和處理器架構開發UI: Linux(桌面和嵌入式)、macOS、Windows、WebAssembly、Blackberry QNX,甚至裸機(沒有任何操作系統) ARM Cortex-M 和Cortex-A、Intel x86、RISC-V、Cadence Tensilica 等。 軟件渲染或硬件加速圖形API,例如OpenGL ES。 在瀏覽器中查看 DEMO (通過WebAssembly ) Slint 支持多種編程語言,例如Rust、C++ 和JavaScript。 輕量級 使用Slint 構建的圖形應用程序可以在內存小於300 kB …

DolphinScheduler 發布3.1.6 版本,支持SeaTunnel Zeta 引擎- 程式开发

近日,Apache DolphinScheduler 發布了3.1.6 版本。值得注意的是,此版本除了基於3.1.5 版本進行了bug 修復、Doc 完善外, 還進行了SeaTunnel Zeta 引擎的支持。 其中較為重要的為: 修復依賴任務不正確的超時警報#13822 修復替換時間變量參數#13975 修復流程實例DAG 無法顯示依賴任務的問題#13823 master server 循環拋出空指針異常#13878 支持SeaTunnel Zeta引擎,flink-v2, spark-v2 (#13086) 全部Changelog:https://github.com/apache/dolphinscheduler/releases/tag/3.1.6 下載3.1.6 版本:https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/download/3.1.6 01 Bug修復 [修复 13928][UI] 修復CustomParams …

低代碼平台PandaX

PandaX 快速開發平台,基於Gin前後端分離架構,代碼精簡,開箱即用,前端緊隨前沿Vue3 + TypeScript + vite3 + Element-plus技術。 :rainbow:平台簡介採用前後端分離的模式,後端採用GO語言,後端集成框架gin和go-restful(k8s使用的api框架)通過對GIn和go-restful自封裝框架ginx,restfulx,代碼更簡潔,邏輯更清晰。另外擁抱雲原生後期更新會採用go-restful框架做主要開髮根據不同分支選擇使用的框架gin分支go-restful分支… #低代碼平台PandaX

RedisInsight首頁、文檔和下載- Redis 可視化GUI 客戶端- 程式开发

RedisInsight 是一種可視化工具,可提供設計、開發和優化Redis 應用程序的功能。查詢、分析你的Redis 數據並與之交互。 RedisInsight 為Redis 和Redis Stack 提供了直觀高效的UI,並支持在功能齊全的桌面UI 客戶端中進行CLI 交互。 RedisInsight 是用於Redis 的直觀且高效的GUI,允許你與數據庫交互並管理數據- 內置對Redis 模塊的支持。 亮點: 瀏覽、過濾、可視化你的鍵值Redis 數據結構並查看不同格式的鍵值(包括JSON、十六進制、ASCII 等) 對列表、哈希、字符串、集合、有序集合和流的CRUD 支持 對RedisJSON的CRUD 支持 Profiler – …

PerfMPL 國產高性能數學計算庫的進展- 程式开发 – 中文開源技術交流社區

作者:王軍輝 前言 數學計算庫是使能處理器在數值計算領域的基礎軟件庫,是工程計算、科學計算、AI計算的基石。大部分物理、工程問題都能轉化成線性方程組求解問題,而高效的數學計算庫是發揮硬件算力的基石。 以BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms,基本線性代數運算函數庫的標準)為例。 BLAS最早是由美國能源部(Department of Energy)於1979年發布的。在此之前,每個應用程序都需要手動實現線性代數算法,而這些算法又需要不同的數據結構和運算方式。 為了解決這個問題,美國能源部創建了BLAS標準,通過為常見操作(如向量乘法、矩陣乘法、向量加法等)定義通用接口,使得用戶可以在不同的平台和計算機架構上重用相同的代碼。最初的BLAS標準包含40個Fortran語言函數,用於執行常見的線性代數運算。 隨著時間的推移,標準還進行了更新和擴充,增加了更多的函數和特性。 BLAS已經成為一個廣泛使用的標準,能夠提供高效的線性代數運算,同時也是很多高性能庫的基礎,如OpenBLAS、MKL等。 隨著計算機技術的發展和日益廣泛的應用,數學計算庫也不斷演進,常用函數已經達到一萬個,版本多種多樣,也成為國際巨頭掌控軟件生態的關鍵手段。 Intel MKL數學計算庫發展時間軸 高性能數學計算庫的現狀 數學計算庫主要包括線性代數庫、信號處理、向量數學庫、基本數學函數庫(Libm)、PDE各種Solver,其大致範圍參見“附件1”。 軟件版本也多種多樣,有專注於領域的數學計算軟件,也有服務於某類處理器的數學計算軟件,其他差異性還表現在以下幾個方面: 服務於處理器的基礎數學計算庫版本。 Intel的MKL數學計算庫,只支持x86,源代碼不開源,並優先支持Intel處理器,同時在x86生態,MKL庫的使用也最為廣泛,原因主要是發展早,以及Intel處理器在高性能計算領域的市場佔有率極高有關。華為的KML數學計算庫支持華為鯤鵬ARM處理器,不開源,按照“鯤鵬應用使能套件BoostKit許可協議”描述,僅面向簽署該協議或者在鯤鵬硬件授權使用該軟件包。澎峰科技的PerfMPL已經支持了多種主流指令集,如RISC-V、x86、ARM、RISC-V等指令集,並面向領域提供定向優化版本,商業版本不開源。還有CUDA這類的GPU並行數學計算庫(cuBLAS、cuFFT等),用於NVIDA的GPU卡編程,其他公司是否可以使用CUDA計算庫,法律授權存疑。 服務於領域的數學計算軟件。例如,世界知名的開源項目OpenBLAS提供BLAS運算能力;FFTW實現快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform);LAPACK(Linear Algebra Package)提供高級線性代數算法,如矩陣分解、特徵值和特徵向量計算等;VSIPL主要用於向量、信號和圖像處理庫;PETSc則提供更豐富一些的功能,如非線性求解、最優化、離散事件模擬和信號處理等。實際上,可以稱之為數學計算庫或者計算中間件的軟件還有許多。 其他需要關注的差異性: 各種數學計算庫軟件存在開源、閉源的差異性。處理器公司自主開發的數學計算庫通常是閉源,即使是可以使用,也隨時面臨版權擁有方授權協議的變化和製約。某些開源庫協議商用不友好(例如FFTW是GPL協議,使用會導致產品所有代碼被感染,將面臨被迫開源)。 計算性能和計算精度問題,這兩點在高性能計算領域尤其關注。所以,在使用開源軟件作為商業服務的一部分時,需要重視。 支持的編程語言存在差異。 …

圖文轉3D 模型Shap-E

Shap-E 是OpenAI 推出的一個用於3D 資產的條件生成模型。與最近關於三維生成模型的工作不同的是,Shap-E 直接生成隱式函數的參數,這些參數可以被渲染成紋理網格和神經輻射場。開發團隊分兩個階段訓練Shap-E:首先,訓練一個編碼器,該編碼器確定性地將3D 資產映射到隱式函數的參數;其次,在編碼器的輸出上訓練條件擴散模型。當在配對的3D 和文本數據的大型數據集上進行訓練時,生成的模型能夠在幾秒鐘內生成複雜多樣的… #圖文轉3D #模型ShapE