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模型 原理mpc代码

从源码级深入剖析Tomcat类加载原理

众所周知，Java中默认的类加载器是以父子关系存在的，实现了双亲委派机制进行类的加载，在前文中，我们提到了，双亲委派机制的设计是为了保证类的唯一性，这意味着在同一个JVM中是不能加载相同类库的不同版本的类。然而与许多服务器应用程序一样，Tomcat 允许容器的不同部分以及在容器上运行的不同Web应用 ......
源码 原理 Tomcat

代码随想录Day24｜回溯算法+JAVA大作战

今日任务 39. 组合总和 40.组合总和II 131.分割回文串 93.复原IP地址 78.子集 90.子集II 39. 组合总和 class Solution { List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>(); LinkedList<Integer> n ......
随想录 随想 算法 代码 JAVA

JUC同步锁原理源码解析三----CountDownLatch、CyclicBarrier

# JUC同步锁原理源码解析三 CountDownLatch、CyclicBarrier ## CountDownLatch、CyclicBarrier的来源 ### 1.CountDownLatch的来源 ```java A synchronization aid that allows one ......
CountDownLatch CyclicBarrier 源码 原理 JUC

Python常见的PEP8代码规范问题及解决办法

最近换成 PyCharm 写代码总是会出现波浪号，这才了解到 Python 的 PEP8 代码规范，所以将常见的 PEP8 代码规范问题和解决方法记录一下，养成良好的习惯，编写规范的代码！ PEP 8: no newline at end of file解决方法：代码末尾需要另起一行，光标移到最后回 ......
常见 代码 办法 Python 问题

JUC同步锁原理源码解析三----CountDownLatch、CyclicBarrier

# JUC同步锁原理源码解析三 CountDownLatch、CyclicBarrier ## CountDownLatch、CyclicBarrier的来源 ### 1.CountDownLatch的来源 ```java A synchronization aid that allows one ......
CountDownLatch CyclicBarrier 源码 原理 JUC

IO模型

一、IO基本概念 在平常开发过程中接触最多的就是 磁盘 IO（读写文件） 和 网络 IO（网络请求和响应）。 用户进程想要执行 IO 操作的话，必须通过 系统调用 来间接访问内核空间。 当应用程序发起IO调用后，会经历两个步骤： 1、内核等待IO设备准备好数据 2、内核将数据从内核空间拷贝到用户空间 ......
模型

Reactive Extensions 响应式扩展 用于事件驱动编程的库，具有可组合的声明性模型

响应式扩展 这个存储库包含四个库，它们在概念上是相关的，因为它们都与 LINQ over of things 序列有关： Reactive Extensions for .NET又名 Rx.NET 或 Rx ( System.Reactive )：一个用于事件驱动编程的库，具有可组合的声明性模型 A ......
Extensions Reactive 模型 事件

联合变更代码实现

【参考】 https://blog.csdn.net/qq_40859492/article/details/124428555 【主要原理】 1）写EntryConfChangeV2 2）apply时，进入联合共识阶段，用Cold_new决策，创建一个空EntryConfChangeV2日志Ent ......
代码

软件重构--代码的坏味道（更新中）

# 1.重复代码 > 如何做 - 把相同的部分抽取为一个方法 - 兄弟类：方法放在父类中 - 不相关的类：将重复代码提到一个独立的类中 # 2.过长的函数 > 如何做 - 把复杂的业务拆分成简单的业务，并封装为方法放在本类中 - 分析方法的临时变量，修改变量名为见名知意的名字，然后消除不必要的临时变 ......
味道 代码 软件

1.TCP/IP网络模型

1.四层TCP/IP网络模型 1.1 为什么要有TCP/IP网络模型 对于同一设备间的进程通信，可以通过管道、消息队列、共享内存、信号等方式进行通信；在Java中的线程通信中，可以使用管道流（字节流（PipedInputStream、PipedInputStream）、字符流（PipedReader ......
模型 网络 TCP IP

代码随想录day08

第四章 字符串part01 344.反转字符串 541. 反转字符串II 剑指Offer 05.替换空格 151.翻转字符串里的单词 剑指Offer58-II.左旋转字符串 344.反转字符串 class Solution { public void reverseString(char[] s) ......
随想录 随想 代码 day 08

了解ASEMI代理光宝光耦LTV-6314的工作原理和应用领域

编辑-Z 本文将详细介绍光耦LTV-6314的工作原理和应用领域。首先，我们将介绍光耦的基本概念和工作原理。然后，我们将详细解析LTV-6314的特点和性能参数。接下来，我们将探讨LTV-6314在电力控制、通信设备和工业自动化等领域的应用。最后，我们将总结光耦LTV-6314的优势和适用性。 1、 ......
应用领域 原理 领域 ASEMI 6314

GPT 模型的工作原理 你知道吗？

动动发财的小手，点个赞吧！ [Source]("https://towardsdatascience.com/how-gpt-models-work-b5f4517d5b5" "Source") ## 简介 当我使用 GPT 模型编写我的前几行代码时是 2021 年，那一刻我意识到文本生成已经到了一 ......
模型 原理 GPT

《编译原理》实验四：自下而上的语法分析（SLR分析法）

本实验采用SLR分析法，对PL/0语言的算术运算进行语法分析。 本程序由我个人独立完成，代码为C++98，因此可能较丑陋，且不能保证完全正确，还请见谅 （￣□￣；） 一． 设计思想 1. 文法 因实验二、三中的文法均不是LR(0)文法，所以本次实验采用了实验三中的文法进行SLR分析。 （1）EBNF ......
自下而上 分析法 语法 原理 SLR

MySQL高可用MHA原理及测试

2020年03月22日 00:06 · 阅读 5810 MySQL高可用MHA原理及测试 文章来源: 陶老师运维笔记- 微信公众号 1. MHA 简介 MHA 架构介绍：github.com/yoshinorim/… github下载地址：github.com/yoshinorim/… MHA 简介 ......
原理 MySQL MHA

开源大型语言模型(llm)总结

大型语言模型（LLM）是人工智能领域中的一个重要研究方向，在ChatGPT之后，它经历了快速的发展。这些发展主要涉及以下几个方面： 模型规模的增长：LLM的规模越来越大，参数数量显著增加。这种扩展使得模型能够处理更复杂、更长的输入序列，并生成更准确、更具连贯性的输出。同时，更大规模的模型还能够涵盖更 ......
模型 语言 llm

深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用

[toc] 深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用 随着人工智能技术的不断发展，深度学习神经网络在自然语言处理领域中的应用越来越广泛。文本分类是深度学习神经网络的一个重要应用之一，其目的是将文本分类到不同的类别中，以便进行相应的处理和分析。本文将介绍深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用，包括技 ......
神经网络 深度 模型 文本 神经

基于神经网络的大模型在图像识别中的应用

[toc] 随着深度学习技术的不断发展，特别是在计算机视觉领域，基于神经网络的大模型在图像识别中的应用越来越广泛。这些模型能够在处理大量图像数据的同时，准确地识别出各种物体和场景，取得了令人瞩目的成果。本文将介绍基于神经网络的大模型在图像识别中的应用，包括技术原理、实现步骤、示例和应用等方面的内容， ......
神经网络 模型 图像 神经 网络

语言模型在智能问答中的应用

[toc] 《20.《语言模型在智能问答中的应用》》 随着人工智能技术的不断发展，智能问答领域也逐渐受到了越来越多的关注。语言模型作为近年来备受关注的技术之一，在智能问答中的应用也越来越广泛。本文将介绍语言模型在智能问答中的应用，以及实现步骤与流程、应用示例与代码实现讲解、优化与改进等内容，旨在为读 ......
模型 语言 智能

文本生成技术综述：基于语言模型的文本生成技术

[toc] 6. 文本生成技术综述：基于语言模型的文本生成技术 随着人工智能和自然语言处理技术的快速发展，文本生成技术越来越受到关注。文本生成技术可以用于多种应用场景，如智能客服、自动摘要、机器翻译等。本文将综述基于语言模型的文本生成技术，并深入探讨其实现原理、概念、实现步骤和示例应用等方面。 ## ......
文本 技术 模型 语言

文本分类与情感分析：基于深度学习的大型语言模型应用

[toc] 文本分类和情感分析是人工智能领域中非常重要的技术，其应用广泛，包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉等多个领域。本文将介绍基于深度学习的大型语言模型应用文本分类和情感分析的技术原理及实现步骤，并探讨相关应用场景和优化改进的方法。 ## 1. 引言 随着人工智能的不断发展，文本分类和情感分 ......
深度 模型 文本 语言 情感

对话系统与知识图谱：大型语言模型在对话系统中的应用

[toc] 19. 对话系统与知识图谱：大型语言模型在对话系统中的应用 随着人工智能技术的不断发展，对话系统作为其中的一个重要应用领域，已经被广泛应用于人机交互、智能客服、智能助手等领域。而其中，大型语言模型作为对话系统的重要组成部分，在对话系统中发挥着至关重要的作用。本文将详细介绍大型语言模型在对 ......
系统 图谱 模型 语言 知识

让AI支持游戏AI模型：从经典AI算法到最新技术的应用

[toc] # 20. 让 AI 支持游戏AI模型：从经典 AI 算法到最新技术的应用 ## 1. 引言 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的游戏开发者开始将人工智能技术应用到游戏AI模型中。本文将介绍游戏AI模型中使用的人工智能技术，包括经典 AI 算法和最新技术的应用。 ## 2. 技术原理及 ......
最新技术 算法 模型 经典 技术

GPT3：人工智能时代的新型语言模型

[toc] 1. GPT-3：人工智能时代的新型语言模型 随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理领域也迎来了新的里程碑。GPT-3 是当前最具代表性的语言模型之一，它具有如下特点： - GPT-3 是一种全新的语言模型，基于深度学习技术，使用了大量的预训练数据和先进的自然语言处理算法，能够模拟人类 ......
人工智能 人工 模型 语言 智能

随着人工智能和大数据技术的不断发展，大模型与工业机器人的结合逐渐成为了一个热门话题。这种结合不仅可以提高机器人

[toc] 随着人工智能和大数据技术的不断发展，大模型与工业机器人的结合逐渐成为了一个热门话题。这种结合不仅可以提高机器人的工作效率，还可以提高模型的性能和准确度，为工业自动化领域带来巨大的变革和发展空间。本文将介绍大模型与工业机器人的结合技术原理、实现步骤和应用场景，并分析优化和改进的必要性。 # ......
机器人 机器 人工智能 热门话题 人工

FPGA加速技术详解：从原理到应用

[toc] 1. FPGA加速技术详解：从原理到应用 背景介绍： 随着计算机性能的不断提高和运算能力的增强，GPU、CPU等高性能计算硬件已经可以满足大部分计算任务的需求。然而，对于大规模、复杂的实时数据处理和高性能计算任务，传统的GPU和CPU等高性能计算硬件仍然存在一些限制。这时候，FPGA(F ......
原理 技术 FPGA

NoSQL数据库系统原理：从概念到实现

[toc] 1. NoSQL 数据库系统原理：从概念到实现 随着大数据和云计算的兴起， NoSQL 数据库系统成为了企业级数据库的主流选择。NoSQL 数据库系统是由一组非关系型数据库管理系统(NoSQLDBMS)组成的数据库家族，具有非结构化、高度可扩展性、灵活性和可移植性等特点，可以应对各种应用 ......
原理 概念 数据库 数据 系统

ResNet模型：在计算机视觉任务中实现深度学习

[toc] 文章：ResNet模型：在计算机视觉任务中实现深度学习 ## 1. 引言 深度学习是一种革命性的机器学习技术，自推出以来，已经被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。在计算机视觉领域，深度学习中的 ResNet 模型成为了一个经典的例子，被广泛用于图像分类、目标检测、图像分 ......
深度 模型 视觉 任务 计算机

编译器设计与实现：使用多线程编程模型优化编译器性能

[toc] 《编译器设计与实现：使用多线程编程模型优化编译器性能》 编译器是计算机程序的入口点，是将高级编程语言(如C、C++等)转化为机器语言的工具。编译器的性能直接影响着程序的运行效率和效率。为了提高编译器的性能，人们一直在探索新的编译技术。本文将介绍如何使用多线程编程模型优化编译器性能。 一、 ......
编译器 线程 模型 性能

编译器设计与实现：Java编译器并发编程模型实现多核CPU和Web应用程序

[toc] 编译器设计与实现：Java编译器并发编程模型实现多核CPU和Web应用程序 摘要： 本文将介绍Java编译器的并发编程模型，并介绍如何将其应用于实现多核CPU和Web应用程序。本文将介绍Java编译器的核心原理和实现步骤，并探讨如何优化和改进编译器的性能、可扩展性和安全性。通过实际示例和 ......
编译器 应用程序 模型 程序 Java
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