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网络 性能 方法linux

Scrum敏捷开发方法实践

前言 作者所在的公司在项目开发的过程中采用着当下互联网公司中流行的小步快跑开发策略，特别借鉴了敏捷开发中的迭代递增思想来指导项目的开发。我们经过对相关敏捷开发方法的调查研究，最终采用了Scrum敏捷开发方法来管理项目。敏捷开发思想和相关方法的应用降低了项目的风险，极大地提升了项目团队对需求变更的响应 ......
方法 Scrum

Django框架：10、Ajax补充说明、多对多三种创建方法、Django内置序列化组件、批量操作数据方法、分页器思路

Django框架 一、Ajax补充说明 1、针对前端回调函数接受值的说明 主要针对回调函数args接收到的响应数据 1、后端如何判断请求发出方式 关键词：is_ajax() 通过request点的方式可以判断请求是否由Ajax发出 def home(request): print(request.i ......
方法 Django 序列 组件 框架

带你读AI论文丨针对文字识别的多模态半监督方法

摘要：本文提出了一种针对文字识别的多模态半监督方法，具体来说，作者首先使用teacher-student网络进行半监督学习，然后在视觉、语义以及视觉和语义的融合特征上，都进行了一致性约束。 本文分享自华为云社区《一种针对文字识别的多模态半监督方法》，作者： Hint 。 摘要 直到最近，公开的真实场 ......
模态 文字 方法 论文

一次TiDB GC阻塞引发的性能问题分析

背景 前不久从项目一线同学得到某集群的告警信息，某个时间段 TiDB duration 突然异常升高，持续时间6小时左右，需要定位到具体原因。 分析过程 第一招，初步判断 由于项目条件苛刻，历经苦难才拿到监控，在此之前只能靠现场同学的口述排查，oncall人太难了。。 既然是duration升高，那 ......
性能 问题 TiDB

痞子衡嵌入式：低功耗&高性能边缘人工智能应用的新答案 - MCXN947

大家好，我是痞子衡，是正经搞技术的痞子。今天痞子衡给大家介绍的是恩智浦MCX系列MCU的新品MCXN947。 自 2015 年恩智浦和飞思卡尔合并成新恩智浦之后，关于它们各自的 Arm Cortex-M 内核通用微控制器代表作系列 LPC 和 Kinetis 接下来怎么发展一直没有定论（两个系列都在 ......
人工智能 功耗 痞子 高性能 嵌入式

ubuntu1804搭建FTP服务器的方法

搭建FTP服务器 FTP的工作原理： FTP：File Transfer Protocol ，文件传输协议。属于NAS存储的一种协议，基于CS结构。 ftp采用的是双端口模式，分为命令端口和数据端口，命令端口对应命令通道，数据端口对应数据通道。 命令端口：FTP服务器的命令端口默认是tcp/21 数 ......
服务器 方法 ubuntu 1804 FTP

Linux NTP工具的基本使用

NTP 时间同步 NTP（Network Time Protocol）协议，网络时间协议。利用ntp协议可以实现网络中的计算机时间同步。 实现NTP协议的工具： ntpdate：只能同步一次时间 ntp：持久同步时间 chrony：持久同步时间，精度比上面的ntp更好，速度更快。 使用ntpdate ......
工具 Linux NTP

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； ......
网络编程 原理 网络

JAVA中生成随机数Random VS ThreadLocalRandom性能比较

前言 大家项目中如果有生成随机数的需求，我想大多都会选择使用Random来实现，它内部使用了CAS来实现。 实际上，JDK1.7之后，提供了另外一个生成随机数的类ThreadLocalRandom，那么他们二者之间的性能是怎么样的呢？ Random的使用 Random类是JDK提供的生成随机数的类， ......
随机数 ThreadLocalRandom 性能 Random JAVA

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。 ......
Backbone DenseNet 论文 网络

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... ......
阶段 目标 网络 FPN

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。 ......
阶段 目标 Faster 网络 RCNN

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... ......
阶段 目标 网络 Mask RCNN

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... ......
阶段 目标 Cascade 网络 RCNN

使用C# 11的静态接口方法改进 面向约定 的设计

C# 11带来了一个我期待已久的特性——接口方法。我们知道接口是针对契约的定义，但是一直以来它只能定义一组“实例”的契约，而不能定义类型（的静态成员）的契约，因为定义在接口中的方法只能是实例方法。由于缺乏针对“类型契约”的支持，我们在设计一些框架或者类库的时候，只能采用“按照约定”的设计，比如ASP... ......
静态 接口 方法

数据驱动测试-从方法探研到最佳实践

作者：刘红妍 导读 在自动化测试实践中，测试数据是制造测试场景的必要条件，本文主要讲述了在沟通自动化框架如何分层，数据如何存储，以及基于单元测试pytest下如何执行。并通过实践案例分享，提供数据驱动测试的具体落地方案。 基本概念 数据驱动测试（DDT）是一种方法，其中在数据源的帮助下重复执行相同顺 ......
方法 数据

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 ......
神经网络 神经 Network Neural Graph

【机器学习】李宏毅——生成式对抗网络GAN

本文非常详细的介绍什么是生成式对抗网络GAN，以及GAN内部的实现原理，包括各种GAN的训练技巧和变形等等内容。 ......
机器 网络 GAN

【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 ......
神经网络 神经 机器 怎么办 网络

【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 ......
神经网络 Recurrent 神经 机器 Network

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 ......
链接 VmWare Centos 问题 网络

对Java Web中WEB-INF目录的理解以及访问方法

事情发生 在上个暑假第一次写Java web大项目的时候，对于目录管理及分配没有任何经验，就想着清晰明了。 后端servlet是用maven进行构建的，所以在目录上没有碰到什么大问题。 用idea进行Java Web项目构建的时候，会自动生成这样一个前端目录 当时对拦截器以及安全目录什么的完全没有概 ......
WEB-INF 目录 方法 Java INF

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 ......
深度 流程 网络

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 ......
指针 实体 事件 网络

CAP 7.0 版本发布通告 - 支持延迟消息，性能炸了？

前言 今天，我们很高兴宣布 CAP 发布 7.0 版本正式版，我们在这个版本中带来了大批新特性以及对性能的优化和改进。 自从今年 1月份发布 6.0 版本以来，已经过去了快1年的时间。在过去的将近1年的时间里，我们也发布了几个次要版本和小版本(6.0.1, 6.1.0, 6.2.0, 6.2.1)， ......
通告 性能 版本 消息 CAP

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 - ......
路由 计算机网络 重点 互联网 网络

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 ......
计算机网络 物理层 双绞线 最底层 光纤

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... ......
神经网络 ERNIESage 模型 神经 UniMP

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... ......
神经网络 ERNIESage 模型 神经 任务

异常值检测！最佳统计方法实践（代码实现）！⛵

数据集中的异常值，对于数据分布、建模等都有影响。本文讲解两大类异常值的检测方法及其Python实现：可视化方法（箱线图&直方图）、统计方法（z分数&四分位距）。 ......
代码 方法
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