随想录 括号 队列 训练营
消息队列之流量削峰
消息队列之流量削峰 应用场景： 每天 0:00 到 12:00，A 系统风平浪静，每秒并发请求数量就 50 个。结果每次一到 12:00 ~ 13:00 ，每秒并发请求数量突然会暴增到 5k+ 条。但是系统是直接基于 MySQL 的，大量的请求涌入 MySQL，每秒钟对 MySQL 执行约 5k 条 ......
消息队列之异步处理
消息队列之异步处理 一般互联网类的企业，对于用户直接的操作，一般要求是每个请求都必须在 200 ms 以内完成，对用户几乎是无感知的。 应用场景： A 系统接收一个请求，需要在自己本地写库，还需要在 BCD 三个系统写库，自己本地写库要 3ms，BCD 三个系统分别写库要 300ms、450ms、2 ......
消息队列之系统解耦
消息队列之系统解耦 A 系统产生一条数据，发送到 MQ 里面去，哪个系统需要数据自己去 MQ 里面消费。如果新系统需要数据，直接从 MQ 里消费即可；如果某个系统不需要这条数据了，就取消对 MQ 消息的消费即可。这样下来，A 系统压根儿不需要去考虑要给谁发送数据，不需要维护这个代码，也不需要考虑人家 ......
Huggingface微调BART的代码示例：WMT16数据集训练新的标记进行翻译
BART模型是用来预训练seq-to-seq模型的降噪自动编码器（autoencoder）。它是一个序列到序列的模型，具有对损坏文本的双向编码器和一个从左到右的自回归解码器，所以它可以完美的执行翻译任务。 如果你想在翻译任务上测试一个新的体系结构，比如在自定义数据集上训练一个新的标记，那么处理起来会 ......
深入消息队列MQ，看这篇就够了！
大厂面试爱问消息队列 MQ。因为消息队列MQ，既是大型分布式系统不可缺少的中间件，也是高并发系统的基石中间件。如果你想要快速掌握消息队列 MQ 最内核的知识，以及消息队列MQ的主流应用场景、主流产品与选型、设计一个消息队列MQ方法......推荐查看并收藏本篇，基本上都讲齐全了。下面我将通过图文并茂 ......
代码随想录 669. 修剪二叉搜索树 | 108.将有序数组转换为二叉搜索树 | 538.把二叉搜索树转换为累加树
669 修剪二叉搜索树给定一个二叉搜索树，同时给定最小边界L 和最大边界 R。通过修剪二叉搜索树，使得所有节点的值在[L, R]中 (R>=L) 。你可能需要改变树的根节点，所以结果应当返回修剪好的二叉搜索树的新的根节点。 修剪的操作并不是在终止条件上进行的，所以就是遇到空节点返回就可以了。 如果r ......
多线程(阻塞队列)
阻塞队列(BlockingQueue) 体系 阻塞队列是collection单列集合体系下的一个接口有两个实现类 ArrayBlockingQueue(数组,有界)和LinkedBlockingQueue(链表,无界,最大值未int最大值) 常用方法 put(anObject)将参数放入队列,如果放 ......
水果新鲜程度检测系统（UI界面+YOLOv5+训练数据集）
水果新鲜程度检测软件用于检测水果新鲜程度，利用深度学习技术识别腐败或损坏的水果，以辅助挑拣出新鲜水果，支持实时在线检测。本文详细介绍水果新鲜程度检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图像中存在的... ......
代码随想录算法训练营Day50 动态规划
#代码随想录算法训练营 代码随想录算法训练营Day50 动态规划| 123.买卖股票的最佳时机III 188.买卖股票的最佳时机IV 123.买卖股票的最佳时机III 题目链接:123.买卖股票的最佳时机III 给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格。 设计一个算法来计算 ......
【HuggingFace】Transformer结构的大模型训练过程最消耗算力的操作
在消耗算力上，Transformers 结构包括三部分的操作符，了解这些知识可以帮助分析性能瓶颈。 一、张量缩并 Tensor Contractions 线性层和多头注意力组件都要进行批量矩阵-矩阵乘法。这些操作是训练Transformer中最compute-intensive的部分。 二、统计归一 ......
fcitx 输入法不能使用中括号 [ 和 ] 翻页的原因
在使用 fcitx 输入法时，如果不能使用中括号 [ 和 ] 翻页，可能是因为这两个键位已经被 fcitx 套用了其他功能。 默认情况下，fcitx 中括号 [ 和 ] 用于输入全角、半角字符和表情等功能。若要在 fcitx 中括号键绑定翻页功能，需要进行相应的配置。 以下是设置 fcitx 中括号 ......
如何防止队列中的信息丢失？
如何防止队列中的信息丢失？ 我们先用两个名词来概括往队列中放入消息的行为和处理队列中消息的行为，称之为生产者与消费者。 应用场景： 订单请求过来，为了快速的响应给前端，需要把相关订单信息直接放入消息队列也就是生产者，然后直接响应前端。 关于消息队列的订单信息，我们后端的业务会给予它们处理。（无论是保 ......
基于深度学习的瓶子检测软件（UI界面+YOLOv5+训练数据集）
基于深度学习的瓶子检测软件用于自动化瓶子检测与识别，对于各种场景下的塑料瓶、玻璃瓶等进行检测并计数，辅助计算机瓶子生产回收等工序。本文详细介绍深度学习的瓶子检测软件，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5算法实现对图像中存在的多个目标进... ......
基于YOLOv5的停车位检测系统（清新UI+深度学习+训练数据集）
基于YOLOv5的停车位检测系统用于露天停车场车位检测，应用深度学习技术检测停车位是否占用，以辅助停车场对车位进行智能化管理。在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集以及PyQt的UI界面。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文... ......
智能生活垃圾检测与分类系统（UI界面+YOLOv5+训练数据集）
智能生活垃圾检测与分类系统用于日常生活垃圾的智能监测与分类，通过图片、视频和摄像头识别生活垃圾，对常见的可降解、纸板、玻璃、金属、纸质和塑料等类别垃圾进行检测和计数，以协助垃圾环保分类处理。本文详细介绍基于YOLOv5算法的智能生活垃圾检测与分类系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码... ......
基于深度学习的人群密度检测系统（UI界面+YOLOv5+训练数据集）
人群密度检测系统用于检测行人数目，从图片、视频、摄像设备等图像中分析，对路口、商场等场所的人流量进行自动化检测。在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、PyQt的UI界面以及训练数据集。人群密度检测系统主要用于日常商场、路口等需要控制人流量的场所，利用深度学习YOLOv5检测行人数目，并计... ......
Graph Classification mini-batch 训练方法
参考资料 colab教程 PyTorch Geometric opts for another approach to achieve parallelization across a number of examples. Here, adjacency matrices are stacked ......
数组模拟栈和队列
https://www.acwing.com/problem/content/830/https://www.acwing.com/problem/content/831/ 相比数组模拟链表要简单的多,要注意的是tt的初始值,看个人习惯设置,栈一般为0,队列一般为1 //栈 #include<ios ......
代码随想录Day 22 235. 二叉搜索树的最近公共祖先 | 701.二叉搜索树中的插入操作 | 450.删除二叉搜索树中的节点
235 二叉搜索树的最近公共祖先给定一个二叉搜索树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。 百度百科中最近公共祖先的定义为：“对于有根树 T 的两个结点 p、q，最近公共祖先表示为一个结点 x，满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大（一个节点也可以是它自己的祖先）。” 例如，给定如下二 ......
Java实现统计字符串中各字母出现的次数（含有括号）。
写一个函数用来统计字符串中各字母出现的次数。
示例：
输入：X2Y3XZ，输出：X3Y3Z1；
输入：Z3X(XY)2，输出：X3Y2Z3；
输入：Z4(Y2(XZ2)3)2X2，输出：X8Y4Z16； ......
代码随想录算法训练营Day49 动态规划
#代码随想录算法训练营 代码随想录算法训练营Day49 动态规划| 121. 买卖股票的最佳时机 122.买卖股票的最佳时机II 121. 买卖股票的最佳时机 题目链接： 121. 买卖股票的最佳时机 给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的 ......
为什么不建议用redis做消息队列
redis的list做队列其实还是很爽的，简单，一个读一个写即可，而且基本每个系统都会使用redis，接入没有附加成本，也没有额外的学习成本。 如果需要订阅模型，写三个队列，然后三个消费者分别读自己的那个即可。 但是，也有一些问题： 无法回放，消费了即消失，没有记录。 消息体如果很大，会占用很多内存 ......
基于GPT-2预训练模型chat 演示-代码说明
基于GPT-2预训练模型chat 演示-代码说明 代码路径：shibing624/gpt2-dialogbot-base-chinese · Hugging Face 代码说明：4.MMI模型训练与生成_哔哩哔哩_bilibili 1 文本预处理 下载语料 2 train 1 dataset 2 d ......
代码随想录21 530.二叉搜索树的最小绝对差 | 501.二叉搜索树中的众数 | 236. 二叉树的最近公共祖先
530. 二叉搜索树的最小绝对差 给你一个二叉搜索树的根节点 root ，返回 树中任意两不同节点值之间的最小差值 。 差值是一个正数，其数值等于两值之差的绝对值。 class Solution { TreeNode pre; int result = Integer.MAX_VALUE; publ ......
消息队列
消息队列，顾名思义，就是传递消息的队列 消息队列有哪些应用 系统解耦 设计模式中有一个开闭原则，指的是软件实体应该对扩展开放、对修改关闭，尽量保持系统之间的独立，这里面蕴含的是解耦思想。而消息队列的使用，可以认为是在系统中隐含地加入了一个对外的扩展接口，能够方便地对业务进行解耦，调用方只需要发送消息 ......
RabbitMQ消息队列搭建以及迁移
一、RabbitMQ框架 rabbitmq系统架构图 通过路由将交换机和队列进行绑定，从而实现消息的发送和接收 rabbitmq基本概念 1、Message（消息） 消息是不具名的，它由消息头和消息体组成。消息体是不透明的，而消息头则由一系列的可选属性组成，这些属性包括routing-key（路由键 ......
Yolov5——训练目标检测模型详解（含完整源码）
项目的克隆 打开yolov5官网（GitHub - ultralytics/yolov5 at v5.0），下载yolov5的项目： 环境的安装（免额外安装CUDA和cudnn） 打开anaconda的终端，创建新的名为yolov5的环境（python选择3.8版本）： conda create - ......
基于深度学习的农作物叶片病害检测系统（UI界面+YOLOv5+训练数据集）
农作物叶片病害检测系统用于智能检测常见农作物叶片病害情况，自动化标注、记录和保存病害位置和类型，辅助作物病害防治以增加产值。本文详细介绍基于YOLOv5深度学习模型的农作物叶片病害检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、PyQt的UI界面以及训练数据集。在界面中可以选择各种图片、... ......