解释器webassebly runtime wasm3
ArcGIS Runtime for Android 5 加载地图
经过前期的Android Studio软件部署、Gradle构建配置、项目认识、模拟调试等，本文才正式使用ArcGIS Runtime for Android的SDK，我们可以参考官网教程。 1、申请Key 注册一个ESRI账号，并申请一个开发者API Key（很长的字符串）。 Dashboard ......
Calibre规则名词解释
设计规则检查：Design Rule Check，DRC 版图 & 原理图一致性检查：Layout Versus Schematics，LVS 天线效应检查：Antenna effect，ANT 电学规则检查： Electrical Rule Checking，ERC 寄生参数提取 ：Layout ......
关于同源策略的解释
什么是同源策略 目前所有浏览器都在实行这个策略，它的含义是A网站设置的cookie，B网页不能够去访问，除非两个网页同源，所谓同源指的是三个相同，即协议相同，域名相同，端口相同，三个条件缺一不可，下面举例说明： 现有一个网站url为：http://www.baidu.com/1.html（http为 ......
iOS之Runtime - 常用的API
Runtime 常用的 API 1 - 类 ② 成员变量 ③ 属性 ④ 方法 ⑤ 其他 2 - 如何使用 ① 新建 Person 和 Animal 两个类，如下 ② 代码示例 1 #import <Foundation/Foundation.h> 2 #import "Person.h" 3 #im ......
一道题解释 js 的词法作用域
function foo(){ console.log(a) } function bar(){ var a = 2; foo(); } var a=1; bar(); 请说出上题最终会输出 a= ? 解析：词法作用域让 foo() 中的 a 通过 RHS 引用用到了全局作用域中的 a，因此会输出 ......
设计模式(二十七)----行为型模式之解释器模式
1 概述 如上图，设计一个软件用来进行加减计算。我们第一想法就是使用工具类，提供对应的加法和减法的工具方法。 //用于两个整数相加 public static int add(int a,int b){ return a + b; } //用于两个整数相加 public static int a ......
Optimum + ONNX Runtime: 更容易、更快地训练你的 Hugging Face 模型
介绍 基于语言、视觉和语音的 Transformer 模型越来越大，以支持终端用户复杂的多模态用例。增加模型大小直接影响训练这些模型所需的资源，并随着模型大小的增加而扩展它们。Hugging Face 和微软的 ONNX Runtime 团队正在一起努力，在微调大型语言、语音和视觉模型方面取得进步。 ......
elasticsearch中使用runtime fields
1、背景 在我们使用es的开发过程中可能会遇到这么一种情况，比如我们的线路名称字段lineName字段在设置mapping的时候使用的是text类型，但是后期发现需要使用这个字段来进行聚合操作，那么我们除了对索引进行reindex操作外，还有什么办法可以解决这个问题呢？此处我们通过runtime f ......
Openmp Runtime 库函数汇总（上）
在本篇文章当中主要给大家介绍了一些在 OpenMP 当中常用的动态库函数，这篇文章的动态库函数主要是关于并行域和线程状态的函数，在下篇文章当中我们主要是分析一些 OpenMP 当中的锁相关函数。希望大家有所收获！ ......
Openmp Runtime 库函数汇总（下）——深入剖析锁🔒原理与实现
在本篇文章当中主要给大家分析了 OpenMP 当中两种主要的锁的实现，分别是 omp_lock_t 和 omp_nest_lock_t，一种是简单的锁实现，另外一种是可重入锁的实现。其实 critical 子句在 OpenMP 内部的也是利用上面的锁实现的。整个锁的实现还是非常复杂的，里面有很多耐人... ......
全都会！预测蛋白质标注！创建讲义！解释数学公式！最懂科学的智能NLP模型Galactica尝鲜 ⛵
本文浅试Meta开源的大型AI语言模型『Galactica』，带大家体验安装与多场景使用。Galactica被称为“最懂科学的智能NLP模型”，能够预测蛋白质标注！创建讲义！解释数学公式！全都会！ ......
【机器学习】李宏毅——Explainable ML(可解释性的机器学习)
在前面的学习之中，我们已经学习了很多的模型，它能够针对特定的任务，接受我们的输入并产生目标的输出。但我们并不满足于此，我们甚至希望机器告诉我们，它是如何得到这个答案的，而这就是可解释的机器学习。 Why we need Explainable ML 首先我们要明确，即使我们训练出来的模型能够得到一个 ......