双亲 模型 好处 机制

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

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

python进阶(28)import导入机制原理

前言 在Python中,一个.py文件代表一个Module。在Module中可以是任何的符合Python文件格式的Python脚本。了解Module导入机制大有用处。 1. Module组成 一个.py文件就是一个module。Module中包括attribute, function等。 这里说的a ......
原理 机制 python import

(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

基于LSM树的存储机制简述

下午听了关于MyRocks-PASV的研究讲座,很有意思所以学习了一下LSM树的一些简单的底层原理。现在整理一下 我们都知道目前Key:Value型的数据库普遍较之关系型数据库有着更好的表现,为什么会有这样的一个差异呢?关键就在于存储形式和读写机制的不同。 Key:Value型数据库可以通过LSM ......
机制 LSM

痞子衡嵌入式:MCUXpresso IDE下高度灵活的FreeMarker链接文件模板机制

大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子。今天痞子衡给大家分享的是MCUXpresso IDE下高度灵活的FreeMarker链接文件模板机制。 痞子衡之前写过一篇文章 《MCUXpresso IDE下工程链接文件配置管理与自动生成机制》,这篇文章介绍了 MCUXpresso IDE 在链接文件管理设 ......

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
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