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FuYao 开源项目使用教程
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openFuyao的来历
openFuyao以“云原生+AI”为基础,聚焦多样化生产场景,打造面向多样化算力亲和与调度的差异化能力,推出算力创新组件及面向生产的社区发行版与创新版,为开发者与企业提供一站式服务。openFuyao是面向通算和智算集群软件技术创新的开源社区名称,其名称源自中文名“ 扶摇 ”的拼音字母组合。该名称体现了社区以开放协作汇聚伙伴与开发者,共同打造多样化算力集群生态的核心理念,旨在通过开放标准推动算力集群的系统级协同创新,释放智能价值。。
Halcon VariableInspect (变量检查拓展)安装指南
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scannet数据集下载文件
scannet数据集下载文件 由于大家会申请scannet数据集,审批比较慢,我将下载的文件里面的内容贴出来,大家可以复制放进py文件中,运行就可以下载 ps:别再私信要数据集了,这个自己下载,如果光三维数据的话,还是很快的,当然如果路由器翻了墙的话,下载会更快。 #!/usr/bin/env python # Downloads ScanNet public data release # Run with ./download-scannet.py (or python download-scannet.
openFuyao亮相KubeCon China 2025 | 迈向人工智能集群云时代,开源生态引领技术革命价值跃迁
为此,openFuyao打造多样化算力互联的集群管理与调度体系,促进AI和大数据场景有效算力的高效释放,构筑算力亲和的高性能应用生态社区,为开发者和伙伴提供创新解决方案。带来“Towards Clouds of AI Clusters:迈向人工智能集群云”主题演讲,探讨AI原生时代的算力集群技术演进趋势、分享华为在异构集群管理、云边协同AI、超大规模调度等领域的应用实践及openEuler、Volcano、openFuyao等开源项目的社区建设成果。同时,openFuyao社区已于5月对外发布。
高通GAIA V3命令参考手册的研读学习(15):自定制命令的详细工作描述
里的示例一样,手机APP发出这个GetManuFacturer的命令发0x0000,那么耳机回复:0x8000, 同时在回复的playload部分,用最多15个字节的ACSII码来表达制造商信息(因此最多15个字母)。那么这个APP在通过GAIA协议控制这个耳机时,不仅可以通过前面讲过的vendor ID来识别,也可以更进一步通过这个命令来识别这个耳机,到底是不是本公司的。通过这个可变长度的playload,真的是可以传达极多的事先约定的信息,相当的灵活,真是不错!这个命令用来得到设备的制造商信息。
openFuyao 容器平台快速入门:Nginx 应用部署全流程实操
在算力多样化的当下,企业对容器化集群管理的需求日益凸显,既要满足基础运维的稳定性,又要具备灵活扩展与智能调度的能力。openFuyao 社区发行版采用“核心平台+可插拔组件”架构,基于开源 Kubernetes 深度优化,提供资源编排、弹性伸缩、多维度监控等基础功能,同时通过内置应用市场整合产业级高价值组件,完美适配智算/通算混合调度、异构资源管理等复杂场景。
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ArduPilot简介
一,什么是ArduPilot? ArduPilot是一个可信的,多用途的,开源的自动驾驶系统。该系统支持了非常多的交通工具类型,包括多旋翼无人机,传统直升机,固定翼飞行器,船,潜艇,巡逻车等。源码由大型开发者社区的专家和爱好者共同开发和维护。也欢迎更多的开发者加入源码的迭代演进,最好的“打开”方式就是加入开发者团队论坛。该论坛对所有人开放,在这里可以深入感受到开发者们对ArduPilot的热爱。 论坛链接:ArduPilot Discourse 开发者指南:Welcome to the ArduPil
深度解析openFuyao:算力释放创新组件引领的算力效能革命全景
openFuyao开源算力生态三层架构实现算力高效释放
基于STM32L4XX、HAL库的ICP-10111压力传感器驱动程序设计
define ICP10111_CMD_MEAS_ULN 0x7866 // 超低噪声模式。#define ICP10111_CMD_MEAS_LP 0x609C // 低功耗模式。#define ICP10111_CMD_MEAS_LN 0x70DF // 低噪声模式。#define ICP10111_CMD_MEAS_N 0x6825 // 正常模式。ICP10111_MODE_LN, // 低噪声。// 等待测量完成(根据模式不同等待时间不同)
从愿景到落地:openFuyao 的技术定位与演进路线
openFuyao 的价值,在于让多样化算力加复杂场景重新变得可预测、可复制、可治理。与其把时间耗在一遍遍体力活上,不如把工程化能力沉淀成货架,把调度策略做成开关,让算力释放回归业务本身。下一步选一条你最迫切的主线,推理加速、大数据亲和、多算力池化,用一周时间做一个小闭环,感知收益、形成模板、再规模化推广。到时候openFuyao 就不只是一套概念框架了,而是你生产环境里最耐打的底座。
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openFuyao 容器平台部署实测:从安装到调度的全流程教程
① 安装便捷:一键安装脚本大幅简化部署流程,主从节点配置无需复杂手动操作,新手也能快速上手;② 监控清晰:Web 控制台提供直观的资源监控、任务状态和日志查询功能,运维成本低;③ 调度智能:支持负载均衡、故障自愈等调度策略,能根据节点资源情况动态分配任务,保障服务稳定性;④ 兼容性强:支持主流 Linux 系统和 Docker 容器,适配不同规格的服务器,满足多样化算力场景需求。openFuyao 作为一款轻量级容器平台,在多样化算力管理场景中表现突出。
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
一文读懂openFuyao:聚焦AI云原生,促进算力极致释放
为解决技术生态碎片化困局,构建产学研协同的集群软件生态体系,openFuyao社区于2023年由华为主导启动孵化,于2025年5月23日,由华为、中国工商银行、中国移动云能力中心、联通数字科技有限公司、四川华鲲振宇智能科技有限责任公司、江苏博云科技股份有限公司等七家单位共同宣布开源发布,并于9月18日完成代码仓全面开源。社区基于Kubernetes构建容器集群管理平台,提供资源管理、认证鉴权、安装部署、多集群管理及告警监控等基础能力,更致力于多样化算力使能,重点构建AI与大数据推理场景的能力。
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
智能调度与精细化隔离:openFuyao 如何赋能高效AI推理
随着生成式AI的广泛应用,云原生环境下部署AI推理服务面临延迟敏感、资源利用率低等挑战。openFuyao作为云原生调度引擎,通过三级QoS服务质量模型实现精准资源隔离,为关键推理任务提供低延迟保障;其硬件感知能力优化NPU和CPU拓扑调度,提升异构算力效率;同时通过openFuyaoRay组件增强分布式推理集群的可观测性。实践表明,该方案能在混部环境下提升40%资源利用率,并保持毫秒级延迟稳定性,为AI推理提供高效可靠的基础设施支撑。
openFuyao容器平台:企业级云原生全生命周期管理实践指南
openFuyao是一款面向企业级的开源容器管理平台,基于云原生技术构建,具有轻量核心+生态赋能的设计理念。平台提供应用全生命周期管理、多集群统一管理、可观测性、资源精细化控制等核心功能,并支持可插拔扩展架构。相比传统平台,openFuyao更轻量、开放、易用且企业级,兼容所有Kubernetes发行版。通过应用市场可快速部署应用,支持多种工作负载类型和配置管理。多集群管理采用"中心-边缘"架构,支持跨地域跨云部署。观测中心提供三层监控架构和告警管理。开发者可基于React和Go/Pyt
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openFuyao AI推理加速方案深度解析
摘要:openFuyao推出AI推理加速方案,针对大模型时代面临的算力挑战提供创新解决方案。通过智能路由(降低延迟40%)、全局KVCache(提升命中率45%)、PD分离(提高吞吐量55%)三大核心技术,结合NPU自动化管理(缩短部署时间80%),实现端到端性能优化。该方案支持昇腾NPU/GPU异构算力,具备开箱即用特性,9分钟完成NPU集群部署,并集成DeepSeek等主流模型。典型场景测试显示,7B参数模型优化后P88延迟降低64%至170ms,KVCache命中率提升45个百分点,为AI推理提供高效
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openFuyao × 华鲲振宇:以openFuyao为底座的多样化算力AI一体机方案
⭕ 通过平台的建设一方面使大模型项目更容易管理、部署和维护,大幅提高了资源的利用效率,为大模型研发与应用提供了可靠的管理基础平台;客户为开展大模型的建设,保障训练质量与应用,需进行能够支撑大模型开发训练的人工智能平台建设,涵盖业务包括大规模数据采集接入及管理、数据标注,全流程AI模型训练及优化开发,并能够支撑智能应用在垂直领域的适配。⭕ 人工智能平台体系为客户提供了端到端全流程专业化AI模型生产工具,并且能够高效支撑AI大模型部署、微调应用。
一文了解 openFuyao“低底噪容器底座”
openFuyao采用从编排系统、容器运行时、操作系统多层次入手,消减容器环境底噪和提升容器环境性能,打造业界首个单节点部署1000+Pod容器环境。
openFuyao v25.06 版本正式发布!众核高密调度新特性发布,两大存量特性重磅更新
openFuyao社区发布v25.06版本,重点推出众核高密调度特性,优化256核以上场景的容器部署密度10%。同时增强在离线混部功能,新增三级QoS保障,实现资源利用率提升40%+;改进Cluster-API工具,安装耗时缩减40%并扩展操作系统兼容性。该版本还新增Ray监控面板和NPUOperator离线支持,持续优化异构算力管理能力,为AI/大数据场景提供更高效的云原生解决方案。
openFuyao 总体定位和解决方案
OpenFuyao是一个面向多样化算力集群的开放云原生平台,致力于解决企业数字化转型中的算力管理难题。其核心价值在于:1)轻量化架构设计,提供开箱即用的容器化集群管理能力;2)强大的异构融合能力,支持CPU/GPU/NPU等硬件统一管理;3)智能调度引擎,通过AI驱动优化使资源利用率提升30%-50%;4)场景化适配,特别针对AI推理场景优化实现吞吐量提升55%、时延降低40%。平台采用模块化可插拔架构,兼容主流云原生工具链,通过社区共建持续演进,为企业提供高效、弹性、智能的算力基础设施解决方案。
深入 openFuyao 内核:在离线混部调度器的设计与实现
openFuyao的技术生态:构建了覆盖“硬件-内核-调度-运维”的全链路协同技术生态。底层依托openEuler等支持cgroup v2的操作系统,结合Intel RDT/ARM MPAM硬件特性奠定隔离基础;调度层集成Volcano调度器,实现优先级排序、资源抢占与重调度;单机层通过rubik引擎、colocation-agent等组件实现精细化管控;上层无缝适配K8s生态,支持NRI无侵入式Pod管理,搭配完善的运维配置与监控工具,可灵活支撑AI推理、在线服务、离线计算等多元业务场景。

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