场景for

OPENMP FOR CONSTRUCT GUIDED 调度方式实现原理和源码分析

OPENMP FOR CONSTRUCT GUIDED 调度方式实现原理和源码分析 前言 在本篇文章当中主要给大家介绍在 OpenMP 当中 guided 调度方式的实现原理。这个调度方式其实和 dynamic 调度方式非常相似的,从编译器角度来说基本上是一样的,在本篇文章当中就不介绍一些相关的必备 ......
CONSTRUCT 源码 原理 方式 OPENMP

Educational Codeforces Round 143 (Rated for Div. 2) A-E

比赛链接 A 题意 有两座塔由红蓝方块组成,分别有 $n,m$ 个方块,一次操作可以把一座塔塔顶的方块移动到另一座塔的塔顶,问通过操作是否能使每座塔中没有颜色相同的相邻方块。 题解 知识点:贪心。 注意到,操作最多能拆掉一对相邻的方块,因此统计两座塔不合法的对数。 如果超过 $1$ 对,那么无解。 ......
Educational Codeforces Round Rated 143

在日报、读后感、小说、公文模版、编程等场景体验了一把chatGPT

相比传统的搜索引擎,它省去了“搜”的时间,只剩下“索”的结果。——题记 总结/朱季谦 昨晚经过一顿操作猛如虎的捣鼓,终于将chatGPT的访问环境在Mac笔记本上搭建了起来。 基于日报、读后感、短文、公文模版、编程这五个场景,我进行了一下简单的体验。 一、让chatGPT写日报 在网上随便找到一个日 ......
读后 读后感 模版 公文 场景

【Redis场景3】缓存穿透、击穿问题

【Redis场景3】缓存穿透、击穿问题,涉及缓存穿透、缓存击穿问题的原因分析及解决方案,并进行压测实践;每1~2周学习整理redis中的知识点和场景实现,希望有所输入输出,每天进步一点点。 ......
缓存 场景 问题 Redis

【Redis场景4】单机环境下秒杀问题

【Redis场景4】单机环境下秒杀问题;涉及到全局唯一ID的生成,并发问题,库存超卖问题,一人一单秒杀问题等,相关场景进行压测,不局限于文字,注重实操。 ......
单机 场景 环境 问题 Redis

【Azure Cache for Redis】Python Django-Redis连接Azure Redis服务遇上(104, 'Connection reset by peer')

问题描述 使用Python连接Azure Redis服务,因为在代码中使用的是Django-redis组件,所以通过如下的配置连接到Azure Redis服务: CACHES = { "default": { "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache", " ......
Redis Azure Django-Redis Connection Python

Redis - 介绍与使用场景

Redis 每秒可以处理超过 10 万次读写操作,是已知性能最快的 key-value 数据库,称得上是必须要学会的知识。 ......
场景 Redis

论文翻译:2022_Time-Shift Modeling-Based Hear-Through System for In-Ear Headphones

论文地址:基于时移建模的入耳式耳机透听系统 引用格式: 摘要 透传(hear-through,HT)技术是通过增强耳机佩戴者对环境声音的感知来主动补偿被动隔离的。耳机中的材料会减少声音 500Hz以上的高频成分。HT算法利用麦克风和用户耳朵之间的相对传递函数(RTF)产生人造声音,从而弥补环境声音的 ......

论文翻译:2022_2022_TEA-PSE 2.0:Sub-Band Network For Real-Time Personalized Speech Enhancement

论文地址:TEA-PSE 2.0:用于实时个性化语音增强的子带网络 论文代码: 引用: 摘要 个性化语音增强(Personalized speech enhancement,PSE)利用额外的线索,如说话人embeddings来去除背景噪声和干扰语音,并从目标说话人提取语音。此前,Tencent - ......

论文翻译:2022_腾讯DNS 1th TEA-PSE: Tencent-ethereal-audio-lab personalized speech enhancement system for ICASSP 2022 DNS CHALLENGE

论文地址:TEA-PSE: 用于ICASSP 2022 DNS挑战赛的Tencent-ethereal-audio-lab 个性化语音增强系统 论文代码: 引用格式:Ju Y, Rao W, Yan X, et al. TEA-PSE: Tencent-ethereal-audio-lab pers ......

论文翻译:2022_PercepNet+: A Phase and SNR Aware PercepNet for Real-Time Speech Enhancement

博客地址:凌逆战 (转载请注明出处) 论文地址:PercepNet+: 用于实时语音增强的相位和信噪比感知 PercepNet 引用格式: Ge X, Han J, Long Y, et al. PercepNet+: A Phase and SNR Aware PercepNet for Real ......

OpenMP For Construct dynamic 调度方式实现原理和源码分析

在本篇文章当中主要给大家介绍 OpenMp for construct 的实现原理,以及与他相关的动态库函数分析,与 for construct 非常相关的是循环的调度方式,在 OpenMP 当中一共有四种调调方式,auto, dynamic, guided, runtime, 在本篇文章当中主要是... ......
Construct 源码 原理 dynamic 方式

一看就会的 Anaconda 搭建 OpenCV for Python 环境(全平台通用)

OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,几乎可以在所有市面上的主流系统上运行,也有很多的语言接口。但是安装过程漫长、花式报错已成为常态。 ......
Anaconda 环境 OpenCV Python 平台

【LeetCode字符串#03】图解翻转字符串中的单词,以及对于for使用的说明

翻转字符串中的单词 力扣题目链接(opens new window) 给定一个字符串,逐个翻转字符串中的每个单词。 示例 1: 输入: "the sky is blue" 输出: "blue is sky the" 示例 2: 输入: " hello world! " 输出: "world! hel ......
字符串 字符 单词 LeetCode for

Redis缓存何以一枝独秀?——从百变应用场景与热门面试题中感受下Redis的核心特性与使用注意点

在分布式盛行的今天,本地缓存明显无法满足分布式场景的缓存诉求。作为应对之法,集中式缓存被广泛的使用在各中分布式系统中,而使用最广泛的莫过于大家耳熟能详的Redis了,本篇开始聊一聊Redis相关的内容。 ......
一枝独秀 Redis 缓存 场景 特性

琐碎的想法(五)for 的前世今生

for 的前世今生 起因 记得大学上C语言的课,第一次遇到的问题就是循环结构里面的 for。 在此之前,选择结构的 if 非常易懂,和日常生活的判断没有区别。 循环结构的 while 同样比较好理解。 本质上是一个判断 如果为真,继续循环。 如果不假,则退出循环。 而 for 会不好理解一些。 fo ......
想法 for

Cesium for Unreal加载倾斜摄影

本文介绍UE4中通过Cesium插架加载本地倾斜摄影模型。Cesium for Unreal插件运行在UE环境何总运行Cesium,这样方便做一个GIS应用。 安装Cesium for Unreal插件 在UE 虚幻商城中,搜索 “Cesium for Unreal”, 然后下载插件,下载完成后,可 ......
Cesium Unreal for

迁移学习(DIFEX)《Domain-invariant Feature Exploration for Domain Generalization》【已复现迁移】

论文信息 论文标题:Domain-invariant Feature Exploration for Domain Generalization论文作者:Wang Lu, Jindong Wang, Haoliang Li, Yiqiang Chen, Xing Xie论文来源:TMLR 2022论 ......

迁移学习(JDDA) 《Joint domain alignment and discriminative feature learning for unsupervised deep domain adaptation》

论文信息 论文标题:Joint domain alignment and discriminative feature learning for unsupervised deep domain adaptation论文作者:Chao Chen , Zhihong Chen , Boyuan Jia ......

【Surface Detection】Segmentation-Based Deep-Learning Approach for Surface-Defect Detection

物体表面缺陷检测现状 传统机器学习局限性 传统机器学习方法对于特定的算法只能解决特定的问题,不够灵活,无法快速适应新产品; 不同的问题有不同的特征,当需要解决新问题时,需要重新设计特征,开发周期长; 深度学习遇到的问题 训练数据数量需求大; 标注精度、耗时需求严格; 计算能力需求高。 该篇paper ......

Redis set数据类型命令使用及应用场景使用总结

转载请注明出处: 目录 1.sadd 集合添加元素 2.srem移除元素 3.smembers 获取key的所有元素 4.scard 获取key的个数 5.sismember 判断member元素是否存在集合key中 6.srandmember key count 从集合key中随机选出count个 ......
场景 命令 类型 数据 Redis

Redis 中ZSET数据类型命令使用及对应场景总结

转载请注明出处: 目录 1.zadd添加元素 2.zrem 从有序集合key中删除元素 3.zscore 返回有序集合key中元素member的分值 4.zincrby 为有序集合key中元素增加分值 5.zcard获取有序集合key中元素总个数 6.zrange 正序获取分值范围内的元素 7.zr ......
场景 命令 类型 数据 Redis

【Redis场景2】缓存更新策略(双写一致)

【Redis场景2】缓存更新策略(双写一致),涉及缓存更新策略,数据库缓存不一致方案,异步重试等;每1~2周学习整理redis中的知识点和场景实现,希望有所输入输出,每天进步一点点。 ......
缓存 场景 策略 Redis

Springboot整合策略模式概念->使用场景->优缺点->企业级实战

一、前言 策略模式可能是在工作中使用最多的,也是在面试中最常提到的,代码重构和优化的必备! 小编之前也是一直说,其实没有真正的实战;最近有了机会实战了一下,来分享一下使用心得和在企业级的使用! 二、策略模式 1. 什么是策略模式 策略模式,英文全称是 Strategy Design Pattern。 ......
优缺点 Springboot 实战 场景 概念

论文解读(CAN)《Contrastive Adaptation Network for Unsupervised Domain Adaptation》

论文信息 论文标题:Contrastive Adaptation Network for Unsupervised Domain Adaptation论文作者:Guoliang Kang, Lu Jiang, Yi Yang, Alexander G Hauptmann论文来源:CVPR 2019论 ......

虚假新闻检测-迁移学习(CADM)《Unsupervised Domain Adaptation for COVID-19 Information Service with Contrastive Adversarial Domain Mixup》

论文信息 论文标题:Unsupervised Domain Adaptation for COVID-19 Information Service with Contrastive Adversarial Domain Mixup论文作者:Huimin Zeng, Zhenrui Yue, Ziyi ......

【Redis场景1】用户登录注册

【Redis场景实践1】用户登录注册实现,每1~2周学习整理redis中的知识点和场景实现,希望有所输入输出,每天进步一点点。 ......
场景 用户 Redis

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。 ......

TIE: A Framework for Embedding-based Incremental Temporal Knowledge Graph Completion 增量时序知识图谱补全论文解读

论文网址:https://dl.acm.org/doi/10.1145/3404835.3462961 Arxiv:https://arxiv.org/abs/2104.08419 论文提出一种用增量学习思想做时序知识图谱补全(Temporal Knowledge Graph Completion, ......

Relational Learning with Gated and Attentive Neighbor Aggregator for Few-Shot Knowledge Graph Completion 小样本知识图谱补全论文解读

小样本知识图补全——关系学习。论文利用三元组的邻域信息,提升模型的关系表示学习,来实现小样本的链接预测。主要应用的思想和模型包括:GAT(图注意力神经网络)、TransH、SLTM、Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)。 论文地址:https://arxiv.org ......
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