神经网络 精度 算法 模型
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 ......
网络编程与通信原理
应用层:HTTP超文本传输协议,基于TCP/IP通信协议来传递数据;传输层:TCP传输控制协议,采用三次握手的方式建立连接,形成数据传输通道;网络层:IP协议,作用是把各种传输的数据包发送给请求的接收方; ......
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; ......
Backbone 网络-DenseNet 论文解读
在 DenseNet 中,让网络中的每一层都直接与其前面层相连,实现特征的重复利用;同时把网络的每一层设计得特别“窄”(特征图/滤波器数量少),即只学习非常少的特征图(最极端情况就是每一层只学习一个特征图),达到降低冗余性的目的。 ......
二阶段目标检测网络-FPN 详解
FPN(feature pyramid networks) 是何凯明等作者提出的适用于多尺度目标检测算法。原来多数的 object detection 算法(比如 faster rcnn)都是只采用顶层特征做预测,但我们知道低层的特征语义信息比较少,但是目标位置准确;高层的特征语义信息比较丰富,但是... ......
二阶段目标检测网络-Faster RCNN 详解
backbone 为 vgg16 的 faster rcnn 网络结构如下图所示,可以清晰的看到该网络对于一副任意大小 PxQ 的图像,首先缩放至固定大小 MxN,然后将 MxN 图像送入网络。 ......
二阶段目标检测网络-Mask RCNN 详解
Mask RCNN 是作者 Kaiming He 于 2018 年发表的论文。Mask RCNN 继承自 Faster RCNN 主要有三个改进:
1,feature map 的提取采用了 FPN 的多尺度特征网络
2,ROI Pooling 改进为 ROI Align
3,在 RPN 后面,增加了... ......
二阶段目标检测网络-Cascade RCNN 详解
Cascade RCNN 是作者 Zhaowei Cai 于 2018 年发表的论文 Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection。Cascade R-CNN 来解决 IoU 选择的问题。它由一系列不断增加 IoU 阈值的检测器组... ......
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 ......
一文带你入木三分地理解字符串KMP算法(next指针解法)
1. KMP算法简介 温馨提示:在通篇阅读完并理解后再看简介效果更佳 以下简介由百度百科提供https://baike.baidu.com/item/KMP%E7%AE%97%E6%B3%95/10951804: KMP算法是一种改进的字符串匹配算法,由D.E.Knuth,J.H.Morris和V. ......
Graph Neural Network——图神经网络
本文是跟着李沐老师的论文精度系列进行GNN的学习的,详细链接请见:零基础多图详解图神经网络(GNN/GCN)【论文精读】 该论文的标题为《A Gentle Introduction to Graph Neural Networks》,是对GNN的简介。那么论文的第一张图呢把鼠标放上去某一个结点将会表 ......
【机器学习】李宏毅——类神经网络训练不起来怎么办
如何判断导数值为零的点的类型 当发现训练数据集误差不再下降的时候,不是只有卡在局部最小值的情况,还有另外一种情况是处于鞍点,鞍点位置处虽然其导函数为零,但是其既不是局部最大值也不是局部最小值,如图: 因此,我们把局部最小值和鞍点这种点统称为驻点(critical point),但这两种情况是截然不同 ......
【机器学习】李宏毅——Recurrent Neural Network(循环神经网络)
假设我们当前要做一个人工智能客服系统,那该系统就需要对用户输入的话语进行辨认,例如用户输入: I want to arrive Taipei on November 2nd 那么该系统就能够辨认出来Taipei是目的地,而后面是时间。那么我们可以用一个简单的前向网络来实现这个事情,输出为这个单词属于 ......
VmWare安装Centos后配置Net网络SSH链接问题看这一遍就够了
由于个人的阿里云Linux云服务器快要到期,之前购买了3年才280元的样子, 目前涨价到1700~2600元,实在不划算,想省些钱给娃买玩具更香,决定重新在个人电脑上使用虚拟机, 方便测试使用Linux和Docker等。 1:首先安装VmWare(网络上教材比较多,这里不说明了) 2:启动时在安装对 ......
深度学习-网络训练流程说明
1.背景 分类神经网络模型:Mobilenetv3。 深度学习框架:PyTorch。 Mobilenetv3简单的手写数字识别: 任务输入:一系列手写数字图片,其中每张图片都是28x28的像素矩阵。 任务输出:经过了大小归一化和居中处理,输出对应的0~9数字标签。 项目参考代码:https://gi ......
你真的了解 RSA 加密算法吗?
作者:小傅哥 博客:https://bugstack.cn 源码:https://github.com/fuzhengwei/java-algorithms 沉淀、分享、成长,让自己和他人都能有所收获!😄 记得那是我毕业🎓后的第一个秋天,申请了域名,搭建了论坛。可惜好景不长,没多久进入论坛后就出 ......
斐波那契散列算法和hashMap实践
斐波那契散列和hashMap实践 适合的场景:抽奖(游戏、轮盘、活动促销等等) 如果有不对的地方,欢迎指正! HashMap实现数据散列: 配置项目,引入pom.xml: <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>fastjson ......
搞定实体识别、关系抽取、事件抽取,我用指针网络
PointerNet_Chinese_Information_Extraction 代码地址:https://github.com/taishan1994/PointerNet_Chinese_Information_Extraction 利用指针网络进行信息抽取,包含命名实体识别、关系抽取、事件抽 ......
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... ......
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... ......
漫谈计算机网络:网络层 ------ 重点:IP协议与互联网路由选择协议
面试答不上?计网很枯燥? 听说你学习 计网 每次记了都会忘? 不妨抽时间和我一起多学学它👇 深入浅出,用你的空闲时间来探索计算机网络的硬核知识! 👇博主的上篇连载博客《初识图像处理技术》 图像处理技术:数字图像分割 图像分割、边界分割(边缘检测)、区域分割 - slowlydance2me - ......
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。 ......
漫谈计算机网络:物理层 ----- 双绞线&光纤?,从最底层开始了解计算机网络
计网很枯燥? 听说你学习 计网 每次记了都会忘? 不妨抽时间和我一起多学学它👇 深入浅出,用你的空闲时间来探索计算机网络的硬核知识! 👇博主的上篇连载博客《初识图像处理技术》 图像处理技术:数字图像分割 图像分割、边界分割(边缘检测)、区域分割 - slowlydance2me - 博客园 (c ......
【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 ......
[信息抽取]基于ERNIE3.0的多对多信息抽取算法:属性关系抽取
本项目讲解了基于ERNIE信息抽取技术,对属性和关系的抽取涉及多对多抽取,主要是使用可ERNIEKIT组件,整体效果非常不错,当然追求小样本学习的可以参考之前UIE项目或者去官网看看paddlenlp最新的更新,对训练和部署进行了提速。 ......
漫谈计算机网络:应用层 ----- 从DNS域名解析到WWW万维网再到P2P应用
2022-12-04 18:31:01 纪念一下博主的《漫谈计算机网络》连载博客 浏览量破500了! 今天更新完结篇! 面试答不上?计网很枯燥? 听说你学习 计网 每次记了都会忘? 不妨抽时间和我一起多学学它👇 深入浅出,用你的空闲时间来探索计算机网络的硬核知识! 👇博主的上篇连载博客《初识图像 ......
Android网络请求(3) 网络请求框架OkHttp
Android网络请求(3) 网络请求框架OkHttp 本节我们来讲解OkHtpp网络请求框架 什么是网络请求框架 在我的理解中,网络请求框架是为了方便我们更加便捷规范的进行网络请求所建的类,我们通过调用该类中的方法可以快速地进行网络请求,切帮我们封装好了一些数据的处理方法,方便我们用更少的代码去做 ......
Android网络请求(4) 网络请求框架Volley
Android网络请求(4) 网络请求框架Volley Volley是Google在2013年5月15日到17日在旧金山Moscone中心举办网络开发者年会中推出的Android异步网络加载框架和图片加载框架,它特别适合数据体量小且通讯频繁的网络操作场景,而Android开发中大多数场景都是这样的, ......
Android网络请求(终) 网络请求框架Retrofit
Android网络请求(终) 网络请求框架Retrofit Retrofit底层是由OkHttp封装的,Retrofit对于注解的使用十分频繁,所以不了解注解的同学们可以去查查资料什么的。 这里有一个小细节,要使用Retrofit至少需要jdk1.8以上和Android API 21以上 Andro ......