研究论文 模型 语言 论文
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 ......
9.4语言是一种实践2
人类符号媒介系统的发展都是尝试性的。开始是为了一些具体有限的目的，人们自觉不自觉地尝试一些媒介工具与方法，方法的有效性会强化与延伸所用的工具与方法，反之则会放弃所用的工具与方法。形成系列的工具与方法，就会固化出一个媒介系统，发展出相应的语言类型。本书对语言机器的构想，把符号媒介系统的发展更多变成了技 ......
用Redis实现延迟队列，我研究了两种方案，发现并不简单
大家好，我是三友~~ 背景 前段时间有个小项目需要使用延迟任务，谈到延迟任务，我脑子第一时间一闪而过的就是使用消息队列来做，比如RabbitMQ的死信队列又或者RocketMQ的延迟队列，但是奈何这是一个小项目，并没有引入MQ，我也不太想因为一个延迟任务就引入MQ，增加系统复杂度，所以这个方案直接就 ......
图解 paxos 论文《The Part-Time Parliament》
本文以图文并茂的方式重新演绎 Paxos 开山之作 《The Part-Time Parliament》[1]，并尝试解释原论文中语焉不详的地方。 背景 在 Paxos 小岛上，施行着一种 Parliament(议会) 政治。小岛上执行的所有 decree(法令) 都需要先由 Parliament ......
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。 ......
研究c#异步操作async await状态机的总结
前言 前一段时间得闲的时候优化了一下我之前的轮子[DotNetCoreRpc]小框架，其中主要的优化点主要是关于RPC异步契约调用的相关逻辑。在此过程中进一步了解了关于async和await异步操作相关的知识点，加深了异步操作的理解，因此总结一下。关于async和await每个人都有自己的理解，甚至 ......
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 ......
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 ......
一文详解ATK Loss论文复现与代码实战
摘要：该方法的主要思想是使用数值较大的排在前面的梯度进行反向传播，可以认为是一种在线难例挖掘方法，该方法使模型讲注意力放在较难学习的样本上，以此让模型产生更好的效果。 本文分享自华为云社区《ATK Loss论文复现与代码实战》，作者：李长安。 损失是一种非常通用的聚合损失，其可以和很多现有的定义在单 ......
SQLSERVER 语句交错引发的死锁研究
一：背景 1. 讲故事 相信大家在使用 SQLSERVER 的过程中经常会遇到 阻塞 和 死锁，尤其是 死锁，比如下面的输出： (1 row affected) Msg 1205, Level 13, State 51, Line 5 Transaction (Process ID 62) was ......
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 ......
基于昇腾计算语言AscendCL开发AI推理应用
摘要：本文介绍了昇腾计算语言AscendCL的基本概念，并以示例代码的形式介绍了如何基于AscendCL开发AI推理应用，最后配以实际的操作演示说明如何编译运行应用。 本文分享自华为云社区《基于昇腾计算语言AscendCL开发AI推理应用》，作者：昇腾CANN。 初始AscendCL AscendC ......
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 ......
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 ......
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~ ......
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 ......
DIVFusion_ Darkness-free infrared and visible image fusion 论文解读
研究 背景： 当前图像融合方法都是针对正常照明的红外与可见光图像设计的，无法有效处理夜景下的情况。 而针对夜景下的融合可以分为以下两个步骤，1 可见光图像增强，2 可见光图像与红外图像融合。但是现存的弱光增强算法与融合算 法存在严重不兼容，简单的组合会导致一系列问题。如何建模消除两种算法的不 ......
Backbone 网络-ResNet 论文解读
残差网络(ResNet)的提出是为了解决深度神经网络的“退化”（优化）问题。ResNet 通过设计残差块结构，调整模型结构，让更深的模型能够有效训练更训练。 ......
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... ......
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。 ......
c语言以及高级语言中的float到底是什么以及IEEE754
对内存里float4字节的好奇 初学计算机都要学那个什么二进制十进制什么补码 反码那些玩意儿哈，由于最近要做一个单片机往另外一个单片机发数据的需求，直接c语言指针 然后float4字节传过去不就得了吗，麻烦就麻烦在这里 另一端编程机是个啥鸟lua 麻烦的一逼，integer这种我们就不说了哈因为实在 ......
【论文笔记】UNet
【深度学习】总目录 语义分割的U-Net网络是2015年诞生的模型，它几乎是当前segmentation项目中应用最广的模型。Unet能从更少的训练图像中进行学习，当它在少于40张图的生物医学数据集上训练时，IOU值仍能达到92%。Unet网络非常简单，前半部分作用是特征提取，后半部分是上采样。在一 ......
go语言面试
go面试 基础 = 和 := 的区别？ **Go语言中，= 操作符用于赋值，而 := 操作符可以用于声明及赋值。 Go 语言支持短变量声明（针对局部变量），以 := 为标志，这里要注意的是，Go 语言中会优先选择 :=，而不是 =，但在赋值的情况下，两者的效果是相同的。 ** Go语言中， = 和 ......
【论文笔记】FCN全卷积网络
全卷积网络（FCN）是用于图片语义分割的一种卷积神经网络（CNN），由Jonathan Long，Evan Shelhamer 和Trevor Darrell提出，由此开启了深度学习在语义分割中的应用。语义分割是计算机视觉领域很重要的一个分支，在自动驾驶、地面检测等方面都起到很重要作用。与简单区分前 ......
【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 ......
用户行为分析模型实践（三）——H5通用分析模型
本文从提升用户行为分析效率角度出发，详细介绍了H5埋点方案规划，埋点数据采集流程，提供可借鉴的用户行为数据采集方案；且完整呈现了针对页面分析，留存分析的数仓模型规划方案。 ......
面试官：什么是双亲委派模型？
双亲委派模型是 Java 类加载器的一种工作模式，通过这种工作模式，Java 虚拟机将类文件加载到内存中，这样就保证了 Java 程序能够正常的运行起来。那么双亲委派模型究竟说的是啥呢？接下来我们一起来看。 1.类加载器 双亲委派模型针对的是 Java 虚拟机中三个类加载器的，这三个类加载器分别是： ......
.NET 团队 更新了 .NET 语言策略
2023年2月6日 ，.NET团队在官方博客上发布了.NET 语言策略的更新文章，具体参见 https://devblogs.microsoft.com/dotnet/update-to-the-dotnet-language-strategy/。微软在.NET平台上提供3种语言 - C#，F#和V ......
五种传统IO模型
五种传统I/O模型 作者:tsing 本文地址:https://www.cnblogs.com/TssiNG-Z/p/17089759.html 简介 提起I/O模型, 就会说到同步/异步/阻塞/非阻塞乱七八糟一大堆, 这里简单整理一下, 做个备忘. 正文 传统I/O模型一共有5种 : 阻塞I/O, ......