存储器 处理器 模型riscv
深入探索JVM：理解Java程序在虚拟机中的存储和管理
大家好，我是大圣，很高兴又和大家见面。 今天给大家带来图解 JVM 系列的第四篇文章，我们写的 Java 程序是怎么在JVM 里面存储的。本次大纲如下： 前面知识回顾 上一篇 图解JVM系列：揭秘运行时数据区的设计与实现 文章说了JVM 运行时数据区的设计理念，我们是通过 冯·诺依曼结构 来类比引出 ......
cleaning of llm corpus 大模型语料清洗
cleaning of llm corpus 大模型语料清洗 数据是人工智能领域发展的基础要素之一。随着大规模预训练模型及相关技术不断取得突破，在相应研究中使用高效数据处理工具提升数据质量变得越来越重要。llm_corpus_quality集成了包含清洗、敏感词过滤、广告词过滤、语料质量自动评估等功 ......
Eloquent 模型使用详解 Has One Through 远程一对一
远程一对一也好，经过型，穿过型一对一也好，都能表示这种模型的关联方式：一种非直接的关系定义 这里使用官方的例子：👩🔧修理工，🚗车，👨💼车主来说明 上下文解释 👩🔧修理工 mechanics 负责维修 👨💼车主 owners 的 🚗车 cars，这里假设一个车主只有一张车， ......
（坚持每天写算法）基础算法复习与学习part1基础算法1-7——高精度减法（处理t=1和t>1代码的写法，t为操作次数）
题目： 思路：这一道题其实和高精度加法的思路是差不多的，都是使用算式进行模拟。 重点：关于代码怎么写，在高精度加法那里还看不太出来（我也没有写），但是在高精度减法这里就完全可以看出来了。我们在加法算式里面，一般是A[i]+B[i]+t，但是也可以这么写：t+A[i]+B[i]，我们可以先写进位，然后 ......
从Bitcask存储模型谈超轻量级KV系统设计与实现
本文从从Bitcask存储模型讲起，谈轻量级KV系统设计与实现。从来没有最好的K-V系统，只有最适合应用业务实际场景的系统，做任何的方案选择，要结合业务当前的实际情况综合权衡，有所取有所舍。 ......
开发篇1：使用原生api和Langchain调用大模型
对大模型的调用通常有以下几种方式：方式一、大模型厂商都会定义http风格的请求接口，在代码中可以直接发起http请求调用；方式二、在开发环境中使用大模型厂商提供的api；方式三、使用开发框架Langchain调用，这个就像java对数据库的调用一样，可以直接用jdbc也可以使用第三方框架，第三方框架 ......
OpenCV计算机视觉学习（15）——浅谈图像处理的饱和运算和取模运算
如果需要其他图像处理的文章及代码，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 本来在前面博客 OpenCV计算机视觉学习（2）——图像算术运算 &图像阈值（数值计算，掩膜ma ......
Spring事务状态处理
Spring事务提交后执行：深入理解和实践 在Java开发中，Spring框架的事务管理是一个核心概念，尤其是在企业级应用中。理解和正确使用Spring事务对于保证应用的数据一致性和稳定性至关重要。本文将深入探讨在Spring中事务提交后的执行逻辑，这是一个经常被忽视但又极为重要的部分。 事务的基础 ......
darknet-yolov4训练自己的模型记录
最近又整了一块jetson nano的板子，就拿过来正好用一下，这个跑yolo还是很有用的，这里也记录一下过程。 1、jetson nano变化 之前也玩过jetson nano，但是最近却发现这个nano和之前的不一样了，是这样的 就是原来都是sd卡烧录，但是这个是emmc了 最大的区别就是原来使 ......
扩散模型
有不少介绍扩散模型的资料，其中"Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective"论文是我读到的解释最详细也是最易于理解的一个。 数学符号 用粗体字母表示向量, 如\( \mathbf{x}, \mathbf{z}\) 用字母\(\mathb ......
Java日期时间处理详解
Java中SimpleDateFormat、LocalDateTime和DateTimeFormatter的区别及使用 在Java的世界里，处理日期和时间是常见的任务。尤其在Java 8之前，SimpleDateFormat是处理日期和时间的主要方式。然而，Java 8引入了新的日期时间API，其中 ......
机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33
目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注：参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较 ......
浏览器页面实现读取和存储文件到c盘，是否能实现?
浏览器页面实现读取和存储文件到c盘，是否能实现? vue 浏览器页面实现读取c盘判断是否有制定文件目录，如果没有就创建，有就把从后端请求的视频地址下载到制定目录里，是否能实现？ https://www.zhihu.com/question/639174474 你的思路是错误的，在用户没有授权的 ......
fish和pacman：“error: Unable to read input file: 是一个目录”报错的处理
问题描述 依照Arch Linux Wiki中，此页面介绍的方法，通过保持默认 shell 为 Bash 不变，然后添加exec fish到合适的 Bash 配置文件中，比如.bashrc，可以使得 Bash 会正常执行/etc/profile和/etc/profile.d中的所有配置文件。然而，注 ......
Dating Java8系列之并行数据处理
翎野君/文 分支合并框架 分支合并框架介绍 分支/合并框架的目的是以递归的方式将可以并行的任务拆分成更小的任务，然后将每个子任务的结果合并起来生成整体结果。 它是ExecutorService接口的一个实现，它把子任务分配给线程池(称为ForkJoinPool)中的工作线程。把任务提交到这个池，必须 ......
[Maven] 02 - POM模型与常见插件
POM 模型 1 依赖关系 Maven 一个核心的特性就是依赖管理。当我们处理多模块的项目（包含成百上千个模块或者子项目），模块间的依赖关系就变得非常复杂，管理也变得很困难。针对此种情形，Maven 提供了一种高度控制的方法。 通俗理解： 依赖谁就是将谁的 jar 包添加到本项目中。可以依赖中央仓库 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型选择与构建？
开发医疗保险欺诈识别监测模型时，选择合适的模型和构建有效的模型是至关重要的。以下是一些建议： 模型选择： 逻辑回归： 适用于线性关系，简单、快速，容易解释。 决策树和随机森林： 能够处理非线性关系，对异常值和噪声相对鲁棒，易于解释。 支持向量机（SVM）： 在高维空间中表现良好，对于复杂的非线性关系 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型训练与调优？
医疗保险欺诈识别模型的训练与调优是一个关键的步骤，它直接影响模型的性能。以下是一些建议： 1. 数据准备与预处理： 数据清理： 处理缺失值、异常值，确保数据的质量。 特征工程： 提取有助于欺诈检测的特征，可能需要与领域专家一起进行。 数据平衡： 处理正负样本不平衡，可以考虑欠采样、过采样或使用权重调 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的特征工程？
在开发医疗保险欺诈识别监测模型时，特征工程是一个关键的步骤，它有助于提取、转换和选择最相关的特征，以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议： 基本特征提取： 提取基本的医疗保险相关特征，如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征： 如果数据包含时间信 ......
开发医疗保险欺诈识别监测模型如何进行数据集分析与预处理
数据集加载： 使用工具如Pandas库加载数据。使用pd.read_csv()等函数加载数据集到DataFrame。 初步数据探索： 使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。 使用shape属性获取数据集的大小。 处理缺失值： 使用isnull ......
医疗保险欺诈识别监测模型分析
以下是开发医疗保险欺诈识别监测模型的一般性步骤： 数据集分析与预处理： 对给定的16000条数据集进行初步分析，了解数据的结构、特征。 进行数据清洗，处理缺失值、异常值等。 进行多维特征信息分析，以了解医疗保险欺诈的潜在特征。 特征工程： 提取能够描述医疗保险欺诈的特征因子集合。这可能需要领域专业知 ......
1.12_redis 的存取在最后 晚上_浙江本地环境的header不能用线上的_header中host和refer分别代表什么意思?_模型的save()参数是数组怎么理解?
方便点1： 问题: 为什么这个浙江的这个线上的header用到本地就不行,而熊师爷的这个却可以? 线上的 header中的host 本地的 header中的host 根据上面弄得对照关系 header中host和refer分别代表什么意思? 活1: 分析如下： 上面分析出现的问题：既然只统计：开业状 ......
基于SkyEye仿真6678处理器：实现国产操作系统ReWorks仿真运行
信号处理的数据量以及实时性的要求随着嵌入式技术的发展不断提高，众多厂商和研究所选择多核DSP处理器芯片去替代原有的单核DSP，并运行嵌入式操作系统来保证信号处理的实时性以及精确性。然而受到硬件资源或者项目实施周期限制，软件工程师调试软件程序经常受阻。基于数字仿真平台搭建仿真系统便是这一问题的解决方 ......
POT超阈值模型和极值理论EVT分析|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=16845 最近我们被客户要求撰写关于极值理论的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模，尤其是POT建模，对于许多金融和环境应用至关重要 POT模型其主要动机是为高洪水流量的概率模型提供实用工具。但是，E ......
人工智能应用的“繁花时代”，各大企业何以破局AI模型挑战
AI技术的崛起，为各行业发展带来巨大变革和超强的创新潜力。然而，各大企业在拥抱AI的进程中并非一路坦途，“繁花盛开”的背后隐藏着AI模型生产与管理环节的诸多痛点。 先来看看部分金融企业在人工智能技术的应用现状：工商银行运用超过2200个智能模型，通过OCR技术实现支票、业务委托书等业务凭证要素的 ......
dremio jdbc 插件时间增量处理的一些问题
dremio 支持一些增量数据处理能力，同时可以选择增量字段，目前dremio 是提供了一些实现，比如反射数据基于iceberg对于增量 可以是不同的数据源（jdbc 的，文件系统的，iceberg 的），日常大家可能选择基于时间戳的（尤其业务系统是基于时间标识的append 类型的） 对于时间类型 ......
MySQL如何快速获取存储过程的定义
1. show create procedure 2. 两个系统表 information_schema.routines 可查询出存储过程的内容，但是入参和出参没包含 information_schema.PARAMETERS 可查询入参和出参 select concat(p1,ifnull(p2 ......
【OpenVINO】基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型
RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的，一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器，它通过使用一系列新的技术和算法，实现了更高效的训练和推理，我们将将在Python、C++、C# 三个平台实现OpenVINO 部署RT-DETR模型实现深度学习推理加速， 在本文中，我们将首先介绍基于 Ope... ......
使用WPF开发自定义用户控件，以及实现相关自定义事件的处理
在前面随笔《使用Winform开发自定义用户控件，以及实现相关自定义事件的处理》中介绍了Winform用户自定义控件的处理，对于Winform自定义的用户控件来说，它的呈现方式主要就是基于GDI+进行渲染的，对于数量不多的控件呈现，一般不会觉察性能有太多的问题，随着控件的数量大量的增加，就会产生性能... ......