政策解读
BOSHIDA DC电源模块的关键参数解读
BOSHIDA DC电源模块的关键参数解读 BOSHIDA DC电源模块是一种电子设备，用于将交流电（AC）转换为直流电（DC）供电给其他电子设备。关键参数对于了解电源模块的性能和适用范围非常重要。以下是一些常见的关键参数及其解读： 1. 输出电压（Output Voltage）：指电源模块输出的直 ......
R155法规解读
1.车型的网络安全认证申请应当由车辆制造商或其正式授权的代表提交 可能的攻击影响： safe operation of vehicle affected 受影响车辆的安全操作 Vehcile functions stop working 车辆功能停止工作 software modified，perf ......
深入理解HTTP协议状态码的应用场景和准确解读方法
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
从像素到洞见：图像分类技术的全方位解读
在本文中，我们深入探讨了图像分类技术的发展历程、核心技术、实际代码实现以及通过MNIST和CIFAR-10数据集的案例实战。文章不仅提供了技术细节和实际操作的指南，还展望了图像分类技术未来的发展趋势和挑战。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、 ......
如何解读Linux系统中htop命令所显示的Load average参数
建议去看原贴，原贴还有图例帮助理解，这里更多用于个人记录用！原贴地址: https://www.emengweb.com/p/linux-%E4%BD%BF%E7%94%A8Htop%E6%9F%A5%E7%9C%8B%E5%B9%B3%E5%9D%87%E8%B4%9F%E8%BD%BD-load ......
软件分身：解读现代科技中的黑科技
软件分身：解读现代科技中的黑科技 导语： 随着科技的飞速发展，人类创造了许多令人惊叹的黑科技。其中之一就是软件分身技术。这项技术的问世引起了广泛的关注和研究，它对我们的生活和工作方式产生了深远的影响。本文将解读软件分身技术，并探讨其在现代科技中的应用。 一、什么是软件分身技术？ 软件分身技术是一种利 ......
中小学今秋开设劳动课，都有哪些内容？专家解读
中小学今秋开设劳动课，都有哪些内容？专家解读 光明日报2022-05-10 01:32 近日，教育部发布《义务教育劳动课程标准（2022年版）》。从今年秋季开学起，劳动课将正式成为中小学的一门独立课程。劳动课有哪些内容？会与升学挂钩吗？来看解读↓↓↓ 劳动课程设置了哪些内容？ 劳动课程内容分为日常生 ......
NeurIPS 2023 | 腾讯 AI Lab 18 篇入选论文解读
前言 NeurIPS 2023（Neural Information Processing Systems）神经信息处理系统大会是当前全球最负盛名的 AI 学术会议之一，将于 12 月 10 日在美国新奥尔良召开。官方信息显示，本届会议共有 12343 篇有效论文投稿，接收率为 26.1％，略高于 ......
数据分享|用户消费行为分析预测模型、重庆市的政策数据分析
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34754 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Xingyu Lan 企业想要发展必须掌握政策的动向。本次研究把握政策的核心要点，利用Python强大的计算生态(pandas,Matplotlib,DataFrame,request_html.B ......
关于若依里面线程池的配置解读
1.线程池配置：只有配置了才可以进行使用 /** * 线程池配置 * * @author ruoyi **/@Configurationpublic class ThreadPoolConfig{ // 核心线程池大小 private int corePoolSize = 50; // 最大可创建的 ......
R语言指数平滑预测法分析南京出租车打车软件空载率时间序列补贴政策可行性
报告链接：http://tecdat.cn/?p=32161 原文出处：拓端数据部落公众号 本文通过建立空载率的数学模型，帮助客户来分析出租车的空载率，从而对出租车补贴政策能否提高高峰期的实载率，缓解打车难问题进行了说明。 分析思路 1.利用这么多天的数据，按照算法先算出每天的日平今年空载率，绘制成 ......
解读logback-spring.xml文件
来源：今日头条（作者-小心程序猿QAQ） logback的maven配置 <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-api</artifactId> <version>2.0.3</version> </dependenc ......
InstructGPT《InstructGPT: Training language models to follow instructions with human feedback》解读
背景 GPT-3 虽然在各大 NLP 任务以及文本生成的能力上令人惊艳，但是他仍然还是会生成一些带有偏见的，不真实的，有害的造成负面社会影响的信息，而且很多时候，他并不按人类喜欢的表达方式去说话。在这个背景下，OpenAI 提出了一个概念“Alignment”，意思是模型输出与人类真实意图对齐，符合 ......
深度解读：阿里云全球首发的容器计算服务 ACS 诞生背景、核心技术与应用场景
容器计算服务 ACS 自从在云栖大会发布并开启邀测后，引起了开发者和企业客户的广泛关注，并收到了大量的产品试用申请。本文整理自容器计算服务 ACS 首席架构师懿川的分享，包含了产品的诞生背景、核心特性、关键技术和典型应用场景，帮助大家更加全面、更加立体的了解 ACS，旨在还原 ACS 帮助客户更好的... ......
12.26《程序员的修炼之道》的第二章解读
第二章的题目是《注重实效的方法》，该章节又分为七小节，每一小节都有一个原则，节节相扣，步步深入，为我们深入的介绍了一些注重实效的方法，我们只要在编程过程中记住这些基本原则，我们就能编写出更快、更好、更强健的代码，甚至可以让这些看起来很容易。 （7）第二章中的第七小节，为我们讲述的是重复的危害，提醒我 ......
GPT-3《Language Models are Few-Shot Learners》解读
GPT-3 和 GPT-2差别 1. 效果上，超出 GPT-2 非常多，能生成人类难以区分的新闻文章；2. 主推 few-shot，相比于 GPT-2 的 zero-shot，具有很强的创新性；3. 模型结构略微变化，采用 sparse attention 模块；4. 海量训练语料 45TB（清洗后 ......
GPT-2 《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》解读
背景 GPT1采用了pre-train + fine-tuning训练方式，也就是说为了适应不同的训练任务，模型还是需要在特定任务的数据集上微调，仍然存在较多人工干预的成本。GPT-2 想彻底解决这个问题，通过 zero-shot，在迁移到其他任务上的时候不需要额外的标注数据，也不需要额外的模型训练 ......
GPT-1论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》解读
背景 GPT-1 采用了两阶段训练的方式： 1. 第一阶段 pre-training，在海量文本上训练，无需label，根据前k-1个词预测第k个单词是什么，第一阶段的训练让模型拥有了很多的先验知识，模型具有非常强的泛化性 2. 第二阶段在特定任务上fine-tuning，让模型能适应不同的任务，提 ......
12.24《程序员的修炼之道》的第一章解读
《程序员的修炼之道》的第一章主要着重介绍了作为一个优秀程序员所需要具备的基本素质和态度。以下是对第一章内容的详细解读： 专业素养：作者强调了学习新技术的重要性，因为技术在不断发展，作为程序员需要不断学习和更新自己的知识。同时，保持开放的思维和态度也是重要的，要能够接受和适应变化，不固步自封。 编程能 ......
C++/is_integral_v 实现解读 折叠表达式
C++ 标准17 折叠表达式的学习 源码如下：其中调用了 _Is_any_of_v _EXPORT_STD template <class _Ty> _INLINE_VAR constexpr bool is_integral_v = _Is_any_of_v<remove_cv_t<_Ty>, b ......
独立游戏 - 隐私政策生成器
作为独立游戏开发者，生存空间，可以说是越来越苛刻了（当然了，越来越规范是好事情） 最近参加AR的比赛，提交程序，需要隐私政策，经过一番折腾，找到了解决方案。 https://privacy.1ts.fun/ 这是一个隐私政策生成器，根据自己的需要，选择选项，然后生成，并导出txt。 然后用word简 ......
文档理解的新时代：LayOutLM模型的全方位解读
一、引言 在现代文档处理和信息提取领域，机器学习模型的作用日益凸显。特别是在自然语言处理（NLP）技术快速发展的背景下，如何让机器更加精准地理解和处理复杂文档成为了一个挑战。文档不仅包含文本信息，还包括布局、图像等非文本元素，这些元素在传递信息时起着至关重要的作用。传统的NLP模型通常忽略了这些视觉 ......
Nginx配置文件解读
Nginx安装完毕后，会产生相应的安装目录，根据前面的安装路径，Nginx的配置文件路径为 /usr/local/nginx/conf 其中 nginx.conf 为Nginx的主配置文件 这里重点介绍下 nginx.conf 这个配置文件。 Nginx配置文件默认有五个部分组成：分别是main、e ......
隐私政策网址URL
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一文解读BIM
建筑信息模型（BuildingInformation Modeling）以建筑工程项目的信息数据作为模型的基础，通过数字信息仿真模拟建筑物的真实状态，包括三维几何形状信息，如建筑构件的材料、性能、价格、重量、位置、进度等，使建筑工程在整个进程中显著提高效率、降低风险，以支持项目全生命周期的建设、运营 ......
【论文解读】System 2 Attention提高大语言模型客观性和事实性
本文简要介绍了论文“System 2 Attention (is something you might need too) ”的相关工作。基于transformer的大语言模型（LLM）中的软注意很容易将上下文中的不相关信息合并到其潜在的表征中，这将对下一token的生成产生不利影响。为了帮助纠正... ......
数据标注质量&算法效果评估的要点解读
算法质量保障要点解读 算法质量保障流程 数据标注事项 ● 明确数据标注目的和需求：如明确是训练模型、测试模型、评估模型等 ● 制定标注计划：范围、进度、人员、工具等 ● 选择合适的标注人员：专业知识、背景、能力等 ● 提供标注培训/指导：标注目的/需求的介绍、标注标准的讲解、标注方法的演示、练习 ● ......
Guardrails for Amazon Bedrock 基于具体使用案例与负责任 AI 政策实现定制式安全保障（预览版）
作为负责任的人工智能（AI）战略的一部分，您现在可以使用 Guardrails for Amazon Bedrock（预览版），实施专为您的用例和负责任的人工智能政策而定制的保障措施，以此促进用户与生成式人工智能应用程序之间的安全交互。 ......
硬盘SMART信息解读
目录 一、SMART概述 4 二、SMART的ID代码 4 三、SMART的描述（Description） 5 四、SMART的值 5 1、临界值（Threshold） 5 2、当前值（Normalized value） 5 3、最差值（Worst） 5 4、数据值（Data或Raw value） ......