商品价格 模型 机器 商品

终于弄明白了 RocketMQ 的存储模型

RocketMQ 优异的性能表现,必然绕不开其优秀的存储模型 。 这篇文章,笔者按照自己的理解 , 尝试分析 RocketMQ 的存储模型,希望对大家有所启发。 1 整体概览 首先温习下 RocketMQ 架构。 整体架构中包含四种角色 : Producer :消息发布的角色,Producer 通过 ......
RocketMQ 模型

机器学习--起手式

几个贯穿始终的概念 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 当我们把人类学习简单事物的过程抽象为几个阶段,再将这些阶段通过不同的方法具体化为代码,依靠通过计算机的基础能力--计算。我们就可以让机器能够“学会”一些简单的事物。 我们首先将视线聚焦在最简单的判断 ......
机器

机器学习--要学点什么

前言 可以说掌握了机器学习,你就具备了与机器对话,充分利用机器为人类服务的能力。在人工智能时代,这将成为一项必备技能,就好比十年前你是编程大牛,二十年前你英语超好一样。因此,无论你是什么专业的学生,学一点机器学习的知识绝对只有好处,没有坏处. 但是由于目前学习机器学习是为了准备美赛,所以我并不打算死 ......
机器

Redis网络模型究竟有多强

高效的网络模型是Redis实现高吞吐量的重要底层支撑,是“高性能”的重要原因,却不是“快”的直接理由。本文将从BIO开始介绍,经过NIO、多路复用,最终说回Redis的Reactor模型,力求详尽。 ......
模型 Redis 网络

万字长文解析Scaled YOLOv4模型(YOLO变体模型)

Scaled YOLOv4 模型最主要的贡献在于通过理论系统分析和实验证了模型缩放的原则,进一步拓展了 CSPNet 方法,并基于此设计了一个全新的 Scaled-YOLOv4,Scaled-YOLOv4 网络的卷积模块都有使用 CSP。总的感觉就是针对不同的 GPU 平台,根据作者分析出来的模型缩... ......
模型 长文 变体 Scaled YOLOv4

Django模型层

模型层与ORM 一、初步认识ORM 1.什么是ORM 对象关系映射 能够让不会SQL语句的python程序员 使用python面向对象的语法来操作数据库 优势>>>:简单方便快捷 劣势>>>:效率可能会低 2.概念对接 类 表 对象 一条条数据 对象点名字 数据获取字段对应值 3.基本操作(增删改查 ......
模型 Django

模型驱动设计的构造块(下)——DDD

3. 领域对象的生命周期 每个对象都有生命周期,如下图所示。对象自创建后,可能会经历各种不同的状态,直至最终消亡——要么存档,要么删除。当然很多对象是简单的临时对象,仅通过调用构造函数来创建,用来做一些计算,然后由垃圾收集器回收。这类对象没必要搞得那么复杂。但有些对象具有更长的生命周期,其中一部分时 ......
模型 DDD

万字长文详解 YOLOv1-v5 系列模型

yolov1 作者提出了一种新的目标检测方法 YOLO,之前的目标检测工作都是重新利用分类器来执行检测。作者的神经网络模型是端到端的检测,一次运行即可同时得到所有目标的边界框和类别概率。YOLO 架构的速度是非常快的,base 版本实时帧率为 45 帧,smaller 版本能达到每秒 155 帧,性... ......
长文 YOLOv1-v 模型 YOLOv1 YOLOv

【机器学习】李宏毅——Domain Adaptation(领域自适应)

本文介绍了Domain Adaptation(领域自适应)的相关知识,包括现在出现的具体问题、问题如何解决、所面对的各种情况等等。 ......
Adaptation 机器 领域 Domain

OpenVINO计算机视觉模型加速

OpenVINO计算机视觉模型加速 OpenVINO介绍 计算机视觉部署框架,支持多种边缘硬件平台 Intel开发并开源使用的计算机视觉库 支持多个场景视觉任务场景的快速演示 四个主要模块: 1、开发环境搭建 安装cmake、Miniconda3、Notepad++、PyCharm、VisualSt ......
OpenVINO 模型 视觉 计算机

把盏言欢,款款而谈,ChatGPT结合钉钉机器人(outgoing回调)打造人工智能群聊/单聊场景,基于Python3.10

就像黑火药时代里突然诞生的核弹一样,OpenAI的ChatGPT语言模型的横空出世,是人工智能技术发展史上的一个重要里程碑。这是一款无与伦比、超凡绝伦的模型,能够进行自然语言推理和对话,并且具有出色的语言生成能力。 ......

使用.NET开发搭建OpenAI模型的中间服务端

前言:前不久微信上大家玩ChatGPT聊天机器人玩的不亦乐乎;不过随着ChatGPT被封杀,所以用微信聊天机器人有可能导致封号的风险。那如果自己不想每次都去OpenAI官网上进行对话【PS:官网上面聊天对话有局限性,例如回复的内容比较长,AI回答是一个一个字写的,就可能导致超过一定时间以后,变成请求 ......
模型 OpenAI NET

实用!7个强大的Python机器学习库!⛵

本文整理了7个非常有效的机器学习Python库:Prophet、Deep Lake、Optuna、pycm、NannyML、ColossalAI、emcee,用简单的方式编写复杂且耗时的代码,大大提升工作效率! ......
机器 Python

就离谱!使用机器学习预测2022世界杯:小组赛挺准,但冠亚季军都错了 ⛵

本文使用机器学习建模对 FIFA 2022世界杯结果进行了预测,赛后将其与真实结果进行比较,可以看出:小组赛到1/4决赛的预测准确率很高,半决赛和决赛的预测准确率为0,冠亚季军无一预测准确。 ......
季军 小组赛 小组 机器 世界

全都会!预测蛋白质标注!创建讲义!解释数学公式!最懂科学的智能NLP模型Galactica尝鲜 ⛵

本文浅试Meta开源的大型AI语言模型『Galactica』,带大家体验安装与多场景使用。Galactica被称为“最懂科学的智能NLP模型”,能够预测蛋白质标注!创建讲义!解释数学公式!全都会! ......
讲义 蛋白质 公式 蛋白 Galactica

详解redis网络IO模型

前言 "redis是单线程的" 这句话我们耳熟能详。但它有一定的前提,redis整个服务不可能只用到一个线程完成所有工作,它还有持久化、key过期删除、集群管理等其它模块,redis会通过fork子进程或开启额外的线程去处理。所谓的单线程是指从网络连接(accept) -> 读取请求内容(read) ......
模型 redis 网络

详解视频中动作识别模型与代码实践

摘要:本案例将为大家介绍视频动作识别领域的经典模型并进行代码实践。 本文分享自华为云社区《视频动作识别》,作者:HWCloudAI。实验目标 通过本案例的学习: 掌握 C3D 模型训练和模型推理、I3D 模型推理的方法; 注意事项 本案例推荐使用TensorFlow-1.13.1,需使用 GPU 运 ......
模型 动作 代码 视频

MongoDB - 数据模型的设计模式

在实际开发中,大多数性能问题都可以追溯到糟糕的模型设计。官方也提供分享过文档模型设计的进阶技巧,这里简单翻译记录一下。 ......
设计模式 模型 MongoDB 模式 数据

小技巧 EntityFrameworkCore 实现 CodeFirst 通过模型生成数据库表时自动携带模型及字段注释信息

今天分享自己在项目中用到的一个小技巧,就是使用 EntityFrameworkCore 时我们在通过代码去 Update-Database 生成数据库时如何自动将代码模型上的注释和字段上的注释携带到数据库中,方便后续在数据库直接查看各个表和各个字段的含义。 实现效果如下: 可以看到我们每张表都有明确 ......

看完这篇,还不懂JAVA内存模型(JMM)算我输

欢迎关注专栏【JAVA并发】 前言 开篇一个例子,我看看都有谁会?如果不会的,或者不知道原理的,还是老老实实看完这篇文章吧。 @Slf4j(topic = "c.VolatileTest") public class VolatileTest { static boolean run = true; ......
模型 内存 JAVA JMM

模型驱动设计的构造块(上)——DDD

为了保证软件实践得简洁并且与模型保持一致,不管实际情况如何复杂,必须运用建模和设计的实践。 某些设计决策能够使模型和程序紧密结合在一起,互相促进对方的效用。这种结合要求我们注意每个元素的细节,对细节问题的精雕细琢能够打造一个稳定的平台。 本部分主要将一些模式,说明细微的模型差别和设计决策如何影响领域 ......
模型 DDD

【机器学习】李宏毅——机器学习任务攻略

【机器学习】李宏毅——机器学习任务攻略,主要内容是讲解了如果出现了测试集误差较大的情况应该如何进行判断以及解决 ......
机器 任务攻略 任务 攻略

【机器学习】李宏毅——Explainable ML(可解释性的机器学习)

在前面的学习之中,我们已经学习了很多的模型,它能够针对特定的任务,接受我们的输入并产生目标的输出。但我们并不满足于此,我们甚至希望机器告诉我们,它是如何得到这个答案的,而这就是可解释的机器学习。 Why we need Explainable ML 首先我们要明确,即使我们训练出来的模型能够得到一个 ......
解释性 机器 Explainable ML

机器学习——人脸性别识别

一、选题背景 人脸识别技术是模式识别和计算机视觉领域最富挑战性的研究课题之一,也是近年来的研究热点,人脸性别识别作为人脸识别技术的重要组成部分也受到了广泛地关注。人脸性别识别就是向计算机输入人脸图像,经过某种方法或运算,得出其性别。这种识别对人眼来说很简单,但对计算机却并不是一件容易的事情。 二、机 ......
人脸 性别 机器

【机器学习】李宏毅——Transformer

本文详细地介绍了Transformer算法,介绍了其内部重要的Encoder和Decoder,以及具体的实现过程和原理,还介绍了其训练过程以及训练过程中应该注意的种种问题。 ......
Transformer 机器

【机器学习】李宏毅——线性降维

降维,可以用下面这张图来很简单的描述,就是将不同的、复杂的多种树都抽象成最简单的树的描述,也就是我们不关心这棵树长什么样子有什么特别的特征,我们只需要降维,知道它是一棵树即可。 维度下降实际上就是找到一个function,使得输入x得到输出z,而输出z的维度要比输入x的维度小。具体有几种方面,下面就 ......
线性 机器

【机器学习】李宏毅——自监督式学习

本文介绍了近几年比较火热的自监督式学习,并介绍了其中最具有代表性的BERT算法和GPT算法,其中对BERT算法进行了详细叙述。 ......
机器

【机器学习】李宏毅——Unsupervised Learning

读这篇文章之间欢迎各位先阅读我之前写过的线性降维的文章。这篇文章应该也是属于Unsupervised Learning的内容的。 Neighbor Embedding Manifold Learning(流形学习) 在实际的数据中,很可能会存在这一种分布: 左边这个分布可以看成原先在二维平面上的分布 ......
Unsupervised Learning 机器

【机器学习】李宏毅——生成式对抗网络GAN

本文非常详细的介绍什么是生成式对抗网络GAN,以及GAN内部的实现原理,包括各种GAN的训练技巧和变形等等内容。 ......
机器 网络 GAN

【机器学习】李宏毅——Anomaly Detection(异常检测)

本篇文章主要介绍了Anomaly Detection(异常检测)的思路具体实现方法,以及可能在实际应用中遇到的各种情况。 ......
Detection 机器 Anomaly