深度优化JDK性能的秘密武器（续篇）

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• 【摩尔线程+Colossal-AI强强联手】MusaBert登上CLUE榜单TOP10：技术细节揭秘 - 技术实力：摩尔线程凭借"软硬兼备"的技术底蕴，让MusaBert得以从底层优化到顶层。其内置多功能GPU配备AI加速和并行计算模块，提供了全面的AI与科学计算支持，为AI推理和低资源条件下的大模型训练等场景带来了高效、经济且环保的算力。 - 算法层面亮点：依托Colossal-AI AI大模型开发系统，MusaBert在训练过程中展现出了卓越的并行性能与易用性，特别在预处理阶段对DataLoader进行了优化，适应低资源环境高效处理海量数据。同时，通过精细的建模优化、领域内数据增强以及Adan优化器等手段，挖掘和展示了预训练语言模型出色的语义理解潜力。基于MusaBert，摩尔线程自主研发的MusaSim通过对比学习方法微调，结合百万对标注数据，MusaSim在多个任务如语义相似度、意图识别和情绪分析中均表现出色。 - 数据资源丰富：MusaBert除了自家高质量语义相似数据外，还融合了悟道开源200GB数据、CLUE社区80GB数据，以及浪潮公司提供的1TB高质量数据，保证模型即便在较小规模下仍具备良好性能。 当前，MusaBert已成功应用于摩尔线程的智能客服与数字人项目，并广泛服务于语义相似度、情绪识别、阅读理解与声韵识别等领域。为了降低大模型开发和应用难度，MusaBert及其相关高质量模型代码已在Colossal-AI仓库开源，可快速训练优质中文BERT模型。同时，通过摩尔线程与潞晨科技的深度合作，仅需一张多功能GPU单卡便能高效训练MusaBert或更大规模的GPT2模型，显著降低预训练成本，进一步推动双方在低资源大模型训练领域的共享目标。 MusaBert荣登CLUE榜单TOP10，象征着摩尔线程与潞晨科技联合研发团队在中文预训练研究领域的领先地位。展望未来，双方将携手探索更大规模的自然语言模型研究，充分运用上游数据资源，产出更为强大的模型并开源。持续强化在摩尔线程多功能GPU上的大模型训练能力，特别是在消费级显卡等低资源环境下，致力于降低使用大模型训练的门槛与成本，推动人工智能更加普惠。而潞晨科技作为重要合作伙伴，将继续发挥关键作用。

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• openEuler郑州用户组成立！openEuler与hyperfusion携手共建河南地区用户生态 - 开幕致辞 超融合操作系统业务总经理、openEuler委员会成员蒋振华先生为本次活动致辞。 在本次活动的致辞中，他提到，作为openEuler社区早期的成员，超融合见证了openEuler从成立到在各行业商业落地，再到跨越生态拐点的过程，感谢openEuler提供了一个全产业链共同创新的平台，共同推动创新技术的商业落地。 同时，本次活动得到了郑州市郑东新区大数据管理局、郑州中原科技城投资服务局的大力支持。 郑东新区大数据管理局曹光远 在活动致辞中表示，openEuler的应用和*应用设施的深度优化，为郑东新区数字化转型提供了安全、可靠、高性能的技术基础；郑州中原科技城招商服务局王林表示，郑东新区欢迎所有openEuler生态相关企业扎根当地，围绕openEuler社区共同发展，形成合力。 openEuler社区及运维功能介绍 openEuler技术委员会委员胡峰 openEuler技术委员会委员胡峰先生在本次活动中介绍了openEuler社区目前发展的整体情况，并重点从技术层面介绍了openEuler的运维功能。 openEuler 晚会 胡峰先生介绍智能运维工具 A-Ops 和 openEuler gala、 阿波罗 Apollo、智能漏洞管理解决方案等新功能，以及涵盖各种运维场景的精品运维组件。在*交流环节，许多用户就目前使用的 openEuler 在*交流环节，许多用户就自己在使用openEuler过程中遇到的一些问题与胡峰先生进行了进一步的交流。 软硬结合，构建多样化算力操作系统 Hyperfusion 基于 openEuler 的基础上，结合自身软硬件技术积累，推出了富讯服务器操作系统 FusionOS FusionOS. FusionOS 首席架构师张海亮 分享了 FusionOS FusionOS首席架构师张海亮分享了FusionOS的软硬件协同优势、卓越的性能和可靠性，以及FusionOS在金融、运营商、*、互联网等行业的实践案例，引起了众多用户的兴趣，分享结束后，不少参会者就FusionOS的特点向讲师提问并进行了交流。

• [姿势估计] 实践记录：使用 Dlib 和 mediapipe 进行人脸姿势估计 - 本文重点介绍方法 2）：方法 1：基于深度学习的方法：。 基于深度学习的方法：基于深度学习的方法利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或递归神经网络（RNN），直接从人脸图像中学习姿势估计。这些方法能够学习更复杂的特征表征，并在大规模数据集上取得优异的性能。方法二：基于二维校准信息估计三维姿态信息（计算机视觉 PnP 问题）。 特征点定位：人脸姿态估计的第一步是通过特征点定位来检测和定位人脸的关键点，如眼睛、鼻子和嘴巴。这些关键点提供了人脸的局部结构信息，可用于后续的姿势估计。 旋转表示：常见的旋转表示方法包括欧拉角和旋转矩阵。欧拉角通过三个旋转角度（通常是俯仰、偏航和滚动）描述头部的旋转姿态。旋转矩阵是一个 3x3 矩阵，表示头部从一个坐标系到另一个坐标系的变换。 三维模型重建：根据特征点的定位结果，三维人脸模型可用于姿势估计。通过将人脸的二维图像映射到三维模型上，可以估算出人脸的旋转和平移信息。这就需要建立人脸的三维模型，然后通过优化方法将模型与特征点对齐，从而获得姿势估计结果。 特征点定位 特征点定位是用于检测人脸关键部位的五官基础部分，还有其他更多的特征点表示方法，大家可以参考我上一篇文章中介绍的特征点检测方案实践：人脸校正二次定位操作来解决人脸校正的问题，客户在检测关键点的代码上略有修改，坐标转换部分客户见上图 def get_face_info(image). img_copy = image.copy image.flags.writeable = False image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = face_detection.process(image) # 在图像上绘制人脸检测注释。 image.flags.writeable = True image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) box_info, facial = None, None if results.detections： for detection in results. for detection in results.detections: mp_drawing.Drawing.detection = 无 mp_drawing.draw_detection(image, detection) 面部 = detection.location_data.relative_keypoints 返回面部 在上述代码中，返回的数据是五官（6 个关键点的坐标），这是用 mediapipe 库实现的，下面我们可以尝试用另一个库：dlib 来实现。 使用 dlib 使用 Dlib 库在 Python 中实现人脸关键点检测的步骤如下： 确保已安装 Dlib 库，可使用以下命令： pip install dlib 导入必要的库： 加载 Dlib 的人脸检测器和关键点检测器模型： 读取图像并将其灰度化： 使用人脸检测器检测图像中的人脸： 对检测到的人脸进行遍历，并使用关键点检测器检测人脸关键点： 显示绘制了关键点的图像： 以下代码将参数 landmarks_part 添加到要返回的关键点坐标中。

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