数据调试

function原理ftrace graph

深度学习的原理详解

最近ChatGPT很火，让更多的人意识到未来利用机器的深度学习来完成事情，做出一些决策，将会成为未来的一个趋势。基于深度学习的数据训练这些技能将成为程序员必备的专业技能之一。所以我们有理由持续的关注深度学习与机器训练这个领域，今天给大家说明白目前主流深度学习的一些基本的流程原理,以及目前深度学习的一 ......
深度 原理

Volcano 原理、源码分析（二）

0. 总结前置 1. 概述 2. 寻找调度器中的 PodGroup 2.1 从 PodGroup 到 JobInfo 的封装 2.2 从 Pod 到 TaskInfo 的封装 3. 控制器中 PodGroup 和 Pod 的创建逻辑 3.1 从 main 开始寻找 SyncJob 的踪迹 3.2 S ......
源码 原理 Volcano

“深度学习”能非常智能的本质原理是什么

在开始学习”AI深度学习”之前，我们要先搞明白AI深度学习能非常智能的本质原因是什么，只有搞懂了本质，才能作为你学习与掌握 “AI深度学习”的基石，为后续的学习打下坚实的基础。所以搞懂今天这边文章非常的重要，我接下来将用一个例子，来说明”AI深度学习”，能使我们的计算机程序非常智能的本质原因是什么。 ......
深度 本质 原理 智能

Solution 1.1-《Sets, Functions, and Logic》

(1) (a). \(0<\pi<10\) (b). \(3<4\) (c). \(-3<e<3\) (d). \(\pi>0\) (e). \(\pi\neq0\) (2) (a). T (b). T (c). T (d). F (e). F (f). F (g). T (h). T (i). T ......
Functions Solution Logic Sets 1.1

Solution 1.2 -《Sets, Functions, and Logic》

(1) (a) 34159 is not a prime number. (b) Not all roses are red or not all vialets are blue. (c) If there are no hamburgers, I'll not have a hot dog. ( ......
Functions Solution Logic Sets 1.2

概率霍夫变换（Progressive Probabilistic Hough Transform）原理详解

概率霍夫变换（Progressive Probabilistic Hough Transform）的原理很简单，如下所述： 1.随机获取边缘图像上的前景点，映射到极坐标系画曲线； 2.当极坐标系里面有交点达到最小投票数，将该点对应x-y坐标系的直线L找出来； 3.搜索边缘图像上前景点，在直线L上的点 ......
Probabilistic 概率 Progressive Transform 原理

面试官喜欢问Nacos原理？直接把这篇文章甩给他！

大家好，我是三友~~ 今天就应某位小伙伴的要求，来讲一讲Nacos作为服务注册中心底层的实现原理 不知你是否跟我一样，在使用Nacos时有以下几点疑问： 临时实例和永久实例是什么？有什么区别？服务实例是如何注册到服务端的？服务实例和服务端之间是如何保活的？服务订阅是如何实现的？集群间数据是如何同步的 ......
篇文章 原理 Nacos

Warning: [antd: Modal] Static function can not consume context like dynamic theme. Please use 'App' component instead.

react 的model.confirm报错，它意味着你在使用动态主题（Dynamic Theme）时不能在静态函数中使用上下文，需要使用contextHolder const [modal, contextHolder] = Modal.useModal(); React.useEffect(() ......
component function Warning consume context

Unity3D Shader Graph 使用 DDXY 节点达到抗锯齿的原理详解

Unity3D是一款非常强大的游戏开发引擎，而Shader Graph是Unity3D中用于制作和编辑着色器的工具。在游戏开发中，抗锯齿是一个非常重要的技术，它可以使得游戏画面更加平滑，减少锯齿感。在本文中，我们将详细介绍如何使用Unity3D Shader Graph中的DDXY节点实现抗锯齿效果 ......
锯齿 节点 原理 Unity3D Shader

混合运算-scanf读取标准输入原理

1.混合运算 强制类型转换实际上是运算符的一种，例如将整型变量i转换为浮点型的表达式：(float) i。 这种运算的作用是当我们在进行除法运算时，如下所示： int i = 5; float j = i / 2; //j的值是5 float k = (float)i / 2; //k的值是2.5， ......
原理 标准 scanf

《A Novel Table-to-Graph Generation Approach for Document-Level Joint Entity and Relation Extraction》阅读笔记

代码 原文地址 文档级关系抽取（DocRE）的目的是从文档中提取实体之间的关系，这对于知识图谱构建等应用非常重要。然而，现有的方法通常需要预先识别出文档中的实体及其提及，这与实际应用场景不一致。为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的表格到图生成模型（TAG），它能够在文档级别上同时抽取实体和关系。T ......
Document-Level Table-to-Graph Generation Extraction Approach

SciTech-BigDataAIML-Tensorflow-Introduction to graphs and tf.function

Graphs are data structures that contain: a set of tf.Operation objects, which representing units of computation; and tf.Tensor objects, which represen ......
SciTech-BigDataAIML-Tensorflow-In BigDataAIML Tensorflow troduction function

JavaWeb - Day14 - SpringBoot原理、bean的管理

01. SpringBoot-配置优先级 在我们前面的课程当中，我们已经讲解了SpringBoot项目当中支持的三类配置文件： application.properties application.yml application.yaml 在SpringBoot项目当中，我们要想配置一个属性，可以通 ......
SpringBoot 原理 JavaWeb bean Day

一文带你深入理解K8s-Pod的意义和原理

本文分享自华为云社区《深入理解K8s-Pod的意义和原理》，作者：breakDawn。 在Kubernetes概念中，有以下五种概念： 容器container：镜像管理的最小单位 生产任务Pod：容器组，资源调度最小单位 节点Node：对应集群中的单台机器，是硬件单元的最小单位 集群Cluster： ......
原理 意义 K8s-Pod Pod K8

污点分析技术的原理和实践应用

摘抄一篇论文，原文的标题：污点分析技术的原理和实践应用 原文作者：王 蕾 1,2, 李 丰 1, 李 炼 1, 冯晓兵 11(计算机系统结构国家重点实验室(中国科学院 计算技术研究所),北京 100190) 2(中国科学院大学,北京 100190) 软件学报 ISSN 1000-9825, CODE ......
污点 原理 技术

分页原理、cookie

推导分页原理 分页：当我们要展示的数据特别多的时候，一页展示不完，这个时候我们需要把要展示的数据分成多页展示 分页中需要的几个参数： 1. 总数据有多少条 2. 每页展示多少条数据(自己规定的20) 3. 一共展示多少页 4. 总页数 = 总数据量 / 每页展示多少条数据 5. 当前第几页(前端传过 ......
原理 cookie

差分隐私的原理、优势和应用案例

由于声誉受损或受到法规罚款等因素，数据隐私的侵犯对组织来说代价高昂。根据IBM的2022年数据泄露成本报告，数据泄露的平均总成本接近450万美元。但是许多重要的业务问题仍然需要访问私人信息，这就需要隐私保护，本文介绍2023年被重点关注的隐私保护技术——差分隐私。 ......
隐私 原理 优势 案例

KubeEdge介绍和设计原理

http://bingerambo.com/posts/2021/05/kubeedge%E4%BB%8B%E7%BB%8D%E5%92%8C%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E5%8E%9F%E7%90%86/#edgecore KubeEdge介绍和设计原理 Binge 收录于 K8S 20 ......
KubeEdge 原理

大模型prompt与function calling的区别

大模型prompt与function calling的区别 当我们让大模型深入理解我们的想法或者给大模型加入我们自己的知识，就提前告诉给大模型，那么在openai没有放开function calling这个功能的时候，只能通过构造prompt来提示给大模型，这种方法比较比较麻烦，一是需要将promp ......
function 模型 calling prompt

StarRocks 技术内幕：查询原理浅析

一条查询 SQL 在关系型分布式数据库中的处理，通常需要经过 3 大步骤： 1. 将 SQL 文本转换成一个 “最佳的”分布式物理执行计划 2. 将执行计划调度到计算节点 3. 计算节点执行具体的物理执行计划 本文将详细解释在 StarRocks 中如何完成一条查询 SQL 的处理。 首先来了解 S ......
内幕 StarRocks 原理 技术

python3报错 'function' object has no attribute 'func_name'解决

python3与python2命名规则不同 参加python3官方文档： The function attributes named func_X have been renamed to use the __X__ form, freeing up these names in the funct ......
39 attribute func_name function python3

文心一言大模型-function Calling的应用

"大模型的函数调用"（Large Model Function Calling）是一个涉及到在大型人工智能模型，如 GPT-4 或类似的高级深度学习模型中使用函数调用的概念。在这种情况下，函数调用可以有两种含义： 内部函数调用： 这指的是大型模型在其内部运行时执行的函数调用。这些函数调用是模型的一部 ......
文心 function 模型 Calling

2023CANN训练营第2季————Ascend C算子Tiling切分原理与实战

使用Ascend C进行昇腾AI芯片算子开发，开发者仅需要把关注点放在数据切分和计算逻辑实现上。固定shape算子切分相对简单，动态shape的算子需要如何去实现呢？本篇笔记从复习切分的基本概念出发，讲述了一种动态shape的切分方法，并编程进行了验证。 ......
算子 训练营 实战 原理 Ascend

垃圾回收原理和算法

垃圾回收原理和算法 内存管理Java的内存管理很大程度就是：堆中对象的管理，其中包括对象空间的分配和释放对象空间的分配：使用new关键字创建对象即可对象空间的释放：将对象赋值null即可 垃圾回收过程：任何一种垃圾回收算法一般要做两件基本事情：1. 发现无用的对象2. 回收无用对象占用的内存空间垃圾 ......
算法 原理 垃圾

DNS原理及解析过程详解

相信大家在平时工作中都离不开DNS解析，DNS解析是互联网访问的第一步，无论是使用笔记本浏览器访问网络还是打开手机APP的时候，访问网络资源的第一步必然要经过DNS解析流程。下面我们将详细的给大家讲解DNS的相关知识。 什么是DNS DNS就是域名系统，是因特网中的一项核心服务，是用于实现域名和IP ......
原理 过程 DNS

SpringBoot原理学习

一、IoC/DI相关 1. 如何进行依赖注入？ ①依赖注入的三种方式 Ⅰ. 属性注入 /** * Field 注入/属性注入 * */ // @Resource(name = "mySQLDbServiceImpl") // @Autowired @Qualifier(value = "mySQLD ......
SpringBoot 原理

【Redis】一文掌握Redis原理及常见问题

Redis是基于内存数据库，操作效率高，提供丰富的数据结构（Redis底层对数据结构还做了优化），可用作数据库，缓存，消息中间件等。如今广泛用于互联网大厂，面试必考点之一，本文从数据结构，到集群，到常见问题逐步深入了解Redis，看完再也不怕面试官提问！ ......
Redis 常见问题 原理 常见 问题

Volcano 原理、源码分析（一）

0. 总结前置 1. 概述 2. Volcano 核心概念 2.1 认识 Queue、PodGroup 和 VolcanoJob 2.2. Queue、PodGroup 和 VolcanoJob 的关系 3. Volcano 调度框架概览 4. 源码分析 4.1 Action 实现在哪里？ 4.2 ......
源码 原理 Volcano

[Codeforces] CF1538F Interesting Function

CF1538F Interesting Function 题目传送门 题意 给定两个正整数 \(l, r\)（\(l < r\)），将 \(l\) 不断加 \(1\) 直到 \(l = r\)，求出这一过程中 \(l\) 发生变化的位数总数。 位数变化指： \(l=909\)，将 \(l+1\) 后 ......
Interesting Codeforces Function 1538F 1538

MMGCN: Multi-modal Graph Convolution Network for Personalized Recommendation of Micro-video

目录概符号说明MMGCN代码 Wei Y., Wang X., Nie L., He X., Hong R. and Chua T. MMGCN: Multi-modal graph convolution network for personalized recommendation of mic ......
Recommendation Personalized Convolution Multi-modal Micro-video
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