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定位器viewmodellocator视图 模型

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

Django之视图层

视图函数 视图层介绍 一个视图函数，简称视图，是一个简单的 Python 函数，它接受 Web 请求并且返回 Web 响应。 响应可以是一个 HTML 页面、一个 404 错误页面、重定向页面、XML 文档、或者一张图片… 每个视图函数都负责返回一个 HttpResponse 对象，对象中包含生成的 ......
视图 Django

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 ......
模型 EntityFrameworkCore 字段 注释 CodeFirst

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

NLP实践！文本语法纠错模型实战，搭建你的贴身语法修改小助手 ⛵

本文详细介绍 GECToR 这一优秀的文本纠错模型，使用 Transformer 编码器的序列标注器，以保证文本数据的质量，进而提升NLP模型的效果。 ......
语法 实战 助手 模型 文本

PGL图学习之图神经网络ERNIESage、UniMP进阶模型[系列八]

通过以上两个版本的模型代码简单的讲解，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点和... ......
神经网络 ERNIESage 模型 神经 UniMP

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

MySQL进阶实战6，缓存表、视图、计数器表

一、缓存表和汇总表 有时提升性能最好的方法是在同一张表中保存衍生的冗余数据，有时候还需要创建一张完全独立的汇总表或缓存表。 缓存表用来存储那些获取很简单，但速度较慢的数据； 汇总表用来保存使用group by语句聚合查询的数据； 对于缓存表，如果主表使用InnoDB，用MyISAM作为缓存表的引擎将 ......
视图 缓存 计数器 实战 MySQL

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

(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

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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