thằng lùa gà là giỏi, cái tính năng đầu tiên xuất hiện java 9 java 11 gì đó rồi

Anh cho em hỏi sao hông dùng post để nhập thông tin mới được ạ em chỉ chỉnh sử các cột trong bảng thôi

Phần 2 đâu người ae?

bài viết rất bổ ích luôn, mà tiện thể anh sinh năm bao nhiêu thế ạ =)

bài viết rất chi tiết

Route::get('datatables', [DatatablesController::class, 'anyData'])->name('datatables.data<); dạng này bạn nhé.

@lamchiai123 sorry bạn, hình như bạn cũng có hỏi vấn đề này ở 1 bài viết khác mà mình phản hồi hơi chậm do bận chút công việc

• Về phần PoseC3D mình đã dùng và confirm là tốc độ của PoseC3D nhanh, model cũng nhẹ (backbone nhẹ nhất X3D thậm chí chỉ có 2-3MB)
• PoseC3D nhanh ở đây là bàn đến vấn đề đã có sẵn input là pose
• Trong trường hợp của bạn, vấn đề inference lâu, có thể là do ảnh hưởng từ 1 task khác: pose estimation - cái này vẫn thường nặng rồi vì nó là segment. Phần này nếu cần check lại, bạn có thể tách riêng 2 phần pose estimation ra thực hiện trước - đo tốc độ xử lí, sau đó mới đưa phần pose detect được sang bên PoseC3D và đo tốc độ xử lí

==> Về giải pháp tăng tốc phần này, mình nghĩ bạn có thể thử

• Sử dụng máy có RAM + CPU mạnh hơn, vì mặc dù là bạn dùng GPU, nhưng GPU chỉ dùng duy nhất trong lúc inference PoseC3D, còn lại các phần khác như đọc video, xử lí, thậm chí là Pose Estimation (nếu bạn không set device) cũng dùng CPU
• Thử các library đọc video khác nhanh hơn opencv như mmcv, imutils, ...
• Thử 1 vài phương pháp prunning, quantization, .... cho pose estimation

hóng phần tiếp theo

Chào bạn, mình là tiền bối của bạn đây :v chúc mừng bạn đã pass được chứng chỉ Ruby Silver. Nhưng tình hình guide này cũng phải cập nhật nhé. Vì ngày bạn thi là trước version 3 nên giờ có outdate nặng lắm. Mình thì Gold 3 tạch mình biết :v

E đã thử inference mạng PoseConv3D trên MMaction (Use the Faster RCNN as the human detector, HRNetw32 as the pose estimator, PoseC3D as the skeleton-based action recognizer and the skeleton-based spatio temporal action detector. Making action detection predictions per 8 frames, and output 1 frame per 1 frame to the output video. The FPS of the output video is 24) nhưng tốc độ inference nó rất chậm (Trung bình 6 phút cho video 6s). E đã sử dụng GPU GTX 1080 Ti ạ. Vậy a có biết tại sao tốc độ inference của mạng lại chậm vậy không ạ? Và có cách nào có thể giải quyết vấn đề tốc đọo k ạ? E cảm ơn a nhiều ạ

mình chạy vps 8 core, 12 gb ram, ssd 160gb thì nên set ở mức bao nhiêu vậy bạn, website của mình https://simthanhdat.net chuyên về sim số, lượng người truy cập cũng nhiều, trung bình ngày khoảng 2000 visit.

Thank bạn nhé!

Khái niệm các thành phần kèm theo cơ chế hoạt động. Rất tường minh và dễ tiếp cận cho những người mới bắt đầu về K8s. Respect anh!

Các chú ý ở video đây https://www.youtube.com/watch?v=O9joe3oR0sI

Bản thân tiến hóa thì nỗi sợ cũng tiến hóa ))))

What doesn't kill you makes you stronger ha bro 💪

Bài viết hay, xử đẹp các nỗi sợ giúp ta trưởng thành hơn =)). Và nỗi sợ là không bao giờ hết

https://training.linuxfoundation.org/cyber-2022/#bundles Cyber Monday, hàng về cho anh em.

Chính những nỗi sợ này làm cho chúng ta trở nên tốt đẹp hơn

cảm ơn Hạnh đã xem nè ❤️