关于飞冰 特性 生态 常见问题 使用飞冰是否需要具备一定的前端基础？ 资深前端同学是否适合使用飞冰？ 飞冰（ICE）的浏览器兼容策略是怎样的？ 飞冰官方的 React 组件为什么使用 Fusion，而不是 antd？ 谁在使用 联系我们 关于飞冰 简单而友好的前端研发体系 特性 可视化开发 ：通过 IDE 简化前端工程...

目标和愿景 初心 物料体系 联系我们 来源(书栈小编注)：https://alibaba.github.io/ice/ 目标和愿景 飞冰是一套基于 React 的中后台应用解决方案，在阿里巴巴内部，已经有 270 多个来自几乎所有 BU 的项目在使用。经过 2 年的发展，飞冰已经是中后台 2.0 体系，这个阶段中我们的目标是赋能企业、...

关于飞冰 特性 生态 常见问题 使用飞冰是否需要具备一定的前端基础？ 资深前端同学是否适合使用飞冰？ 飞冰（ICE）的浏览器兼容策略是怎样的？ 飞冰官方的 React 组件为什么使用 Fusion，而不是 antd？ icejs 与 Next.js 有什么区别? icejs 与脚手架有什么区别？ 谁在使用 联系我们 关于飞冰 ...

初始化项目 引入组件 自定义按需引入 使用 babel-plugin-import 实现按需加载 使用 webpack-plugin-import 实现样式自动引入 配置 sass-loader 和 ice-skin-loader 使用组件 如何通过 Iceworks 生成 create-react-app 项目 初始化项目 预览 添加区块...

飞马（FEMAS） 如何加载 相关字段 获取账号 飞马（FEMAS） 如何加载 先从gateway上调用FemasGateway类；然后通过add_gateway()函数添加到main_engine上。 from vnpy . gateway . femas import FemasGateway main_engine . a...

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飞桨开源深度学习平台 飞桨开源深度学习平台全景 本地模型开发和部署：数据保存在本地服务器，模型选择灵活度高 云端模型开发和部署：数据保存在云端，提供可视化GUI界面，安全高效 - 模型开发 - 预测部署 在线教育平台AI Studio 飞桨技术优势 多领域产业级模型达到业界领先水平 支持多端多平台的部署，适配多种类型硬件芯片 飞桨在各行业的...

昆仑XPU芯片运行飞桨 昆仑XPU芯片运行飞桨 百度昆仑AI计算处理器（Baidu KUNLUN AI Computing Processor）是百度集十年AI产业技术实践于2019年推出的全功能AI芯片。基于自主研发的先进XPU架构，为云端和边缘端的人工智能业务而设计。 百度昆仑与飞桨及其他国产软硬件强强组合，打造一个全面领先的国产化AI技术生态，...

飞桨产品硬件支持表 PaddlePaddle Paddle Inference Paddle Lite 飞桨产品硬件支持表 飞桨各个产品支持的硬件信息如下: PaddlePaddle 分类 架构 公司 型号 安装 源码编译 完全支持训练 支持部分模型 服务端CPU x86 Intel 常见CPU型号如Xeon、Core全系列 安装 源码...

使用飞桨探索电影推荐 数据集介绍 如何实现推荐 如何获得有效特征 从原始特征到特征向量之间是怎样设计的？ 使用飞桨探索电影推荐 本章我们探讨基于深度学习模型实现电影推荐系统，同时利用用户特征、电影特征和用户对电影的评分数据。 在开始动手实践之前，我们先来分析一下数据集和模型设计方案。 数据集介绍 个性化推荐算法的数据大多是文本和...