平台 度数 模型 方式

Bigkey问题的解决思路与方式探索

在Redis运维过程中,由于bigkey的存在,会影响业务程序的响应速度,严重的还会造成可用性损失,DBA也一直和业务开发方强调bigkey的规避方法以及危害 ......
思路 方式 Bigkey 问题

推荐一款 .NET 编写的 嵌入式平台的开源仿真器--Renode

Renode 是一个开发框架,通过让你模拟物理硬件系统来加速物联网和嵌入式系统开发。 Renode 可以模拟 Cortex-M、RISC-V 等微控制器,不仅可以模拟 CPU指令,还可以模拟外设,甚至可以模拟板载的外设。 更强的是,它可以让你在你的 PC 上运行、调试和测试未经修改的嵌入式软件-从裸 ......
仿真器 嵌入式 Renode 平台 NET

NLP实践!文本语法纠错模型实战,搭建你的贴身语法修改小助手 ⛵

本文详细介绍 GECToR 这一优秀的文本纠错模型,使用 Transformer 编码器的序列标注器,以保证文本数据的质量,进而提升NLP模型的效果。 ......
语法 实战 助手 模型 文本

PGL图学习之图神经网络ERNIESage、UniMP进阶模型[系列八]

通过以上两个版本的模型代码简单的讲解,可以知道他们的不同点,其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上,在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息;而ERNIESageV2版本则作用在了边上,在Send阶段同时考虑了当前节点和... ......
神经网络 ERNIESage 模型 神经 UniMP

图神经网络之预训练大模型结合:ERNIESage在链接预测任务应用

通过以上两个版本的模型代码简单的讲解,我们可以知道他们的不同点,其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上,在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息;而ERNIESageV2版本则作用在了边上,在Send阶段同时考虑了当前节... ......
神经网络 ERNIESage 模型 神经 任务

【Java并发入门】02 Java内存模型:看Java如何解决可见性和有序性问题

如何解决其中的可见性和有序性导致的问题,这也就引出来了今天的主角——Java 内存模型。 一、什么是 Java 内存模型? 导致可见性的原因是缓存,导致有序性的原因是编译优化,那解决可见性、有序性最直接的办法就是禁用缓存和编译优化,但这样虽然解决了问题,但也导致带来的性能优化都没了。 因此,解决方案 ......
有序性 Java 模型 内存 问题

初始化一个ArrayList的多种方式

序言 本片文章用于归纳java中初始化一个ArrayList的几种方式 add方法添加 最基础的方式就是我们在new一个ArrayList之后使用add方法添加元素 /** * 第一种方式,通过add方法 * @return */ public List<String> initOne(){ Lis ......
ArrayList 多种 方式

使用python脚本传递参数:(三种方式可收藏)

背景:使用python脚本传递参数在实际工作过程中还是比较常用,以下提供了好几种的实现方式: 一、使用sys.argv的数组传入说明:使用sys.argv必须按照先后的顺序传入对应的参数;sys.argv则封装了传入的参数数据,作为数组的方式已经传入 import sys print("传入参数的总 ......
脚本 参数 方式 python

Spring Boot中@Import三种使用方式!

需要注意的是:ImportSelector、ImportBeanDefinitionRegistrar这两个接口都必须依赖于@Import一起使用,而@Import可以单独使用。 @Import是一个非常有用的注解,它的长处在于你可以通过配置来控制是否注入该Bean,也可以通过条件来控制注入哪些Be ......
方式 Spring Import Boot

机器学习分类模型评价指标之ROC 曲线、 ROC 的 AUC 、 ROI 和 KS

前文回顾: 机器学习模型评价指标之混淆矩阵 机器学习模型评价指标之Accuracy、Precision、Recall、F-Score、P-R Curve、AUC、AP 和 mAP 1. 基本指标 1.1 True Positive Rate(TPR) $TPR = \frac{TP}{TP+FN}$ ......
曲线 ROC 模型 机器 指标

Multipass,多平台本地轻量级Linux体验!

Multipass 是由Ubuntu官方提供,在Linux,MacOS和Windows上快速生成Ubuntu虚拟机的工具。它提供了一个简单但功能强大的CLI,可让我们在本地快速进入Ubuntu系统环境并使用Linux命令,亦可以在本地计算机创建自己的迷你型云服务器。总的来说就是在本地创建Ubuntu... ......
轻量 轻量级 Multipass Linux 平台

(四) 一文搞懂 JMM - 内存模型

4、JMM - 内存模型 1、JMM内存模型 JMM与happen-before 1、可见性问题产生原因 下图为x86架构下CPU缓存的布局,即在一个CPU 4核下,L1、L2、L3三级缓存与主内存的布局。 每个核上面有L1、L2缓存,L3缓存为所有核共用。 因为存在CPU缓存一致性协议,例如MES ......
模型 内存 JMM

label studio 结合 MMDetection 实现数据集自动标记、模型迭代训练的闭环

一个 AI 方向的朋友因为标数据集发了篇 SCI 论文,看着他标了两个多月的数据集这么辛苦,就想着人工智能都能站在围棋巅峰了,难道不能动动小手为自己标数据吗?查了一下还真有一些能够满足此需求的框架,比如 [cvat]、 [doccano] 、 [label studio]等,经过简单的对比后发现还... ......
闭环 MMDetection 标记 模型 数据

除了 filter 还有什么置灰网站的方式?

大家都知道,当一些重大事件发生的时候,我们的网站,可能需要置灰,像是这样: 当然,通常而言,全站置灰是非常简单的事情,大部分前端同学都知道,仅仅需要使用一行 CSS,就能实现全站置灰的方式。 像是这样,我们仅仅需要给 HTML 添加一个统一的滤镜即可: html { filter: grayscal ......
方式 filter 网站

京东零售大数据云原生平台化实践

导读: 今天为大家介绍京东零售大数据的云原生平台化实践,主要包括以下几大方面内容: 云原生的定义和理解 云原生相关技术的演化 京东大数据在云原生平台化上的实践 云原生应用平台的发展 分享嘉宾:刘仲伟 京东 架构师 编辑整理:张明宇 广州某银行 出品社区:DataFun 01/云原生的定义和理解 1. ......
数据 平台

go slice不同初始化方式性能&数组比较

go语言开发中,slice是我们常用的数据类型之一,也是因为它的灵活性,自己也很少使用数组,当然我也知道它的一些特性,不过没有真实的去验证它,因为大多数使用场景没必要对code太过苛刻,但是如果封装作为包为其他逻辑提供使用的时候,我觉得还是要在意这些事的,毕竟作为公共包使用时,也就证明了使用的频率的 ......
数组 性能 方式 slice amp

Flink SQL管理平台flink-streaming-platform-web安装搭建

文章都在个人博客网站:https://www.ikeguang.com/ 同步,欢迎访问。 最近看到有人在用flink sql的页面管理平台,大致看了下,尝试安装使用,比原生的flink sql界面确实好用多了,我们看下原生的,通过bin/sql-client.sh命令进入那个黑框,一只松鼠,对,就 ......

运用领域模型——DDD

模型被用来描述人们所关注的现实或想法的某个方面。模型是一种简化。它是对现实的解释 —— 把与解决问题密切相关的方面抽象出来,而忽略无关的细节。 每个软件程序是为了执行用户的某项活动,或是满足客户的某种需求。这些用户应用软件的问题区域就是软件的领域。 一些领域涉及物质世界,例如,机票预定程序的领域中包 ......
模型 领域 DDD

轻量级模型设计与部署总结

轻量级网络的手动设计目前还没用广泛通用的准则,只有一些指导思想,和针对不同芯片平台(不同芯片架构)的一些设计总结,建议大家从经典论文中吸取指导思想和建议,然后自己实际做各个硬件平台的部署和模型性能测试。 ......
轻量 轻量级 模型

神经网络模型复杂度分析

终端设备上运行深度学习算法需要考虑内存和算力的需求,因此需要进行模型复杂度分析,涉及到模型计算量(时间/计算复杂度)和模型参数量(空间复杂度)分析。 为了分析模型计算复杂度,一个广泛采用的度量方式是模型推断时浮点运算的次数 (FLOPs),即模型理论计算量,但是,它是一个间接的度量,是对我们真正关心... ......
复杂度 神经网络 模型 神经 网络

目标检测模型的评价标准-AP与mAP

为了了解模型的泛化能力,即判断模型的好坏,我们需要用某个指标来衡量,有了评价指标,就可以对比不同模型的优劣,并通过这个指标来进一步调参优化模型。对于分类和回归两类监督模型,分别有各自的评判标准,目标检测模型评价指标主要包含 f1、ap、map、roc计算公式及代码实现与auc曲线绘制等。 ......
模型 目标 标准 mAP AP

谈谈我的「数字文具盒」 - 运行平台

数字基建准备工作完成以后,就要准备搭建运行平台;简单来说运行平台是云服务器与应用服务的中间层起着承上启下的作用。例如操作系统的选择、运行模式的规划、数据存储的模式、系统安全的完善。 因为我只有一台性能有限的云服务器,所以运行平台达到的最终目的是应用服务高内聚,低耦合。 操作系统 Windows Se ......
文具盒 文具 数字 平台
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