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eventuate源码 模型 领域

决战圣地玛丽乔亚Day39 -----GC、内存模型、类加载

内存模型： java内存模型定义了JVM虚拟机如何与计算机的内存进行交互。java内存模型把内存划分为两部分：主内存和工作内存。主内存共享，工作内存线程私有。 java内存模型的实现有两种：基于锁的同步和volatile、 基于锁的同步和synchronized 线程私有变量可以通过ThreadLo ......
模型 内存 Day 39 GC

【打怪升级】【rocketMq】producer源码分析

关于producer到comsuner全流程，可以参考文章：【打怪升级】【rocketMq】如何保证消息顺序消费 在rocket4.X版本中，其实所有的生产者都是client，对应的其实就是MQProducer具体的实现，主要分为DefaultMQProducer和TransactionMQProd ......
源码 rocketMq producer

弹性盒子模型

弹性盒子模型(flex box) 定义 弹性盒子是CSS3的一种新的布局模式 CSS3弹性盒子是一种当页面需要适应不同的屏幕大小以及设备类型时确保元素拥有恰当的行为的布局方式 引入弹性盒子布局模型的目的是提供一种更加有效的方式来对一个容器中的子元素进行排列.对齐和分配空白空间 CSS3弹性盒内容 弹 ......
盒子 弹性 模型

谣言检测模型

GCN简述：https://blog.csdn.net/qq_43787862/article/details/113830925 (1)bi-GCN（双向） （预处理）剪边 H传播特征 根特征增强（连接上一层根节点） mean池均值化(H->S) 合并两个方向的S 计算标签y（S->y） ......
谣言 模型

：）关于transformers模型的保存与加载-|

关于transformers模型的保存与加载 两种情况， 自定义模型训练后保存， transformers预训练模型保存。 参考代码 # -*- coding: utf-8 -*- import torch from transformers import GPT2LMHeadModel from ......
transformers 模型

深入理解 Python 虚拟机：字典（dict）的实现原理及源码剖析

在本篇文章当中主要给大家深入介绍一下在 cpython 当中字典的实现原理，在本篇文章当中主要介绍在早期 python3 当中的版本字典的实现，现在的字典做了部分优化，我们在后面的文章当中再介绍。 ......
字典 源码 原理 Python dict

HashMap底层源码分析

HashMap底层源码分析 今天先简单看看HashMap的底层源码，之后做详细的分析以及与其他集合的对比。 1.看源码之前需要了解的一些内容 Node<K,V>[] table 哈希表结构中数组的名字 DEFAULT_INITIAL_CAPACITY： 数组默认长度16 DEFAULT_LOAD_F ......
底层 源码 HashMap

长短记忆模型（LSTM，Long Short-Term Memory）

存稿 ......
长短 Short-Term 模型 记忆 Memory

一文读懂软件开发从瀑布模型到DevOps的三大阶段

DevOps这个热门概念，近年来频频出现在各大技术社区。目前，DevOps处于高速增长的阶段，尤其在大企业中，DevOps受到了广泛的欢迎。随着信息技术的迅速发展，人们对于软件的需求变大以及需求产生了变化，软件开发流程也在不断迭代更替。软件开发流程经历了瀑布式开发到DevOps的三个阶段，本文就来揭 ......
瀑布 软件开发 模型 阶段 三大

手机直播源码，倒计时功能实现

手机直播源码，倒计时功能实现 1、实现步骤 QuestionsDao.java public class QuestionActivity extends AppCompatActivity { private TextView time; private int myTime=2*60; priv ......
源码 功能 手机

02计算机网络模型tcp/ip

1.数据封装过程 从上到下：应用层 》传输层（进行封装，添加tcp头部） 》网络层（进行封装，添加ip头部） 》数据链路层（进行封装，添加mac头部） 》物理层（0,1） 2.数据解封装过程 从下到上：物理层（0,1） 》数据链路层（进行解封装，去掉mac头部） 》网络层（进行解封装，去掉ip头部） ......
计算机网络 模型 tcp ip

R语言主题模型LDA文本挖掘评估公司面临的风险领域与可视化|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=17996 最近我们被客户要求撰写关于主题模型LDA的研究报告，包括一些图形和统计输出。 随着越来越多的数据被数字化，获取信息变得越来越困难。我们在本文中重点关注的一个示例是评估公司面临的不同风险领域 介绍 为此，我们参考公司提交给证券交易委员会的年 ......
模型 文本 风险 领域 语言

Python互联网大数据爬虫的武汉市二手房价格数据采集分析：Linear Regression模型、XGBoost模型和LightGBM模型

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31958 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Yan Liu 我国有大量的资金都流入了房地产行业，同时与其他行业有着千丝万缕的联系，可以说房地产行业对推动我国深化改革、经济发展、工业化和城市化具有不可磨灭的作用。目前对于二手房交易价格的预测主要考 ......
模型 数据 爬虫 数据采集 Regression

NLP自然语言处理—主题模型LDA案例：挖掘人民网留言板文本数据|附代码数据

全文链接：tecdat.cn/?p=2155 最近我们被客户要求撰写关于主题模型LDA的研究报告，包括一些图形和统计输出。 随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充，也是民意凸显的地带。领导干部参与网络问政的制度化正在成为一种发展趋势，这种趋势与互联网发展的时代需求是分不开的 ▼ ......
自然语言 数据 模型 文本 留言板

阅读jdk源码和框架源码有什么好处？

感受一种优秀的编程思想：通过阅读JDK源码和框架源码，可以学习到Java编程中很多优秀的设计思想，例如面向对象编程、设计模式以及良好的编码风格等。 理解底层原理：深入学习JDK源码和框架源码可以帮助你更好地理清框架和工具背后的原理，这样可以帮助你更好地实现基于该技术的目标。 发现潜在的Bug：通过阅 ......
源码 框架 好处 jdk

交通信号标志识别软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）

交通信号标志识别软件用于交通信号标志的检测和识别，利用机器视觉和深度学习智能识别交通标志并可视化记录，以辅助无人驾驶等。本文详细介绍交通信号标志识别软件，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及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；可对图像中存在的多目标进行识别... ......
深度 模型 信号 界面 标志

机场航拍图像检测软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）

机场航拍图像检测软件使用深度学习技术检测机场航拍图像中的飞机目标等，识别航拍目标等结果并记录和保存，辅助机场智能管理运行。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。机场航拍检测系统主要检测飞机的数目、位置、预测置信度等；连接摄像头设备可开启实时检测功能，另... ......
深度 模型 图像 界面 机场

智能扑克牌识别软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）

智能扑克牌识别软件利用视觉方法检测和识别日常扑克牌具体花色与数字，快速识别牌型并标注结果，帮助计算机完成扑克牌对战的前期识别步骤。本文详细介绍基于深度学习的智能扑克牌识别软件，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对图像中存在的多目标进... ......
扑克牌 扑克 深度 模型 界面

智能火焰与烟雾检测系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）

智能火焰与烟雾检测系统用于智能日常火灾检测报警，利用摄像头画面实时识别火焰与烟雾，另外支持图片、视频火焰检测并进行结果可视化。本文详细介绍基于智能火焰与烟雾检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及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；可对图像中存在的多... ......
检测系统 烟雾 火焰 深度 模型

基于深度学习的瓶盖检测系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）

基于深度学习的瓶盖检测系统用于传送带或日常场景中瓶盖检测识别，提供实时瓶盖检测定位和计数，辅助瓶盖生产加工过程的自动化识别。本文详细介绍基于深度学习的瓶盖检测系统，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。基于YOLOv5算法实现对图像中存在的多目标进行识... ......
深度 检测系统 瓶盖 模型 界面

吸烟行为检测系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）

吸烟行为检测软件用于日常场景下吸烟行为监测，快速准确识别和定位吸烟位置、记录并显示检测结果，辅助公共场所吸烟安全报警等。本文详细介绍吸烟行为检测系统，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，基于YOLOv5算法实... ......
检测系统 深度 模型 界面 行为

智能零售柜商品检测软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）

智能零售柜商品检测软件用于识别零售柜常见商品，检测商品名和位置以了解销售情况，为零售柜商品智能检测和自动销售提供检测功能。本文详细智能零售柜商品检测软件，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。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... ......
深度 模型 界面 智能 商品

K8S实战集训第一课 Ansible自动化部署k8s、弹性伸缩、Helm包管理、k8s网络模型介绍

K8S实战集训第一课 Ansible自动化部署k8s、弹性伸缩、Helm包管理、k8s网络模型介绍 Ansible自动化部署K8S集群 一、Ansible自动化部署K8S集群 1.1 Ansible介绍 Ansible是一种IT自动化工具。它可以配置系统，部署软件以及协调更高级的IT任务，例如持续部 ......
弹性 实战 k8s 模型 Ansible

Kubernetes集群Kubernetes实战与源码剖析体系进阶

Kubernetes集群Kubernetes实战与源码剖析体系进阶 学习路线指南 欢迎大家来到jiangxl~的《Kubernetes集群方方面面进阶之路》专栏，本文给大家详细列出Kubernetes集群方方面面每一章节文章指南，大家可以根据自己的需求阅读想要学习的文章。 本专栏涵盖Kubernet ......
Kubernetes 集群 实战 源码 体系

云原生服务网格Istio：原理、实践、架构与源码解析

华为云原生团队600多页的Istio实战精华总结，云原生服务网格Istio：原理、实践、架构与源码解析的电子书。 图书介绍 《云原生服务网格Istio：原理、实践、架构与源码解析》分为原理篇、实践篇、架构篇和源码篇，由浅入深地将Istio项目庖丁解牛并呈现给读者。 原理篇介绍了服务网格技术与Isti ......
网格 架构 源码 原理 Istio

扩展用户模型注意事项

1、AbstractUser from django.contrib.auth.models import AbstractUserfrom django.db import models# Create your models here.class MyUser(AbstractUser): ph ......
注意事项 模型 事项 用户

爬取的数据，存到mysql中、爬虫和下载中间件、加代理，cookie，header，加入selenium、去重规则源码分析（布隆过滤器）、scrapy-redis实现分布式爬虫

# 1 scrapy架构 -爬虫：写的一个个类 -引擎： -调度器：排队，去重 -下载器 -pipline -下载中间件 -爬虫中间件 # 2 命令 -scrapy startproject 项目名 -scrapy gensipder 爬虫名 网址 -scrapy crawl 爬虫名字 -run.p ......
爬虫 分布式 中间件 过滤器 scrapy-redis

ASP.NET Core API模型绑定和Action数据返回格式

参考文档：https://www.cnblogs.com/FlyLolo/p/ASPNETCore2_20.html 模型绑定 [FromQuery] - 从URL中取值。 [FromRoute] - 从路由中取值。 [FromForm] - 从表单中取值。Postman使用form-data或x- ......
模型 格式 数据 Action Core

django模型models常用字段以及参数简要说明

一、常用字段 1、models.AutoField 自增列 = int(11) 如果没有的话，默认会生成一个名称为 id 的列，如果要显式的自定义一个自增列，必须设置primary_key=True 2、models.CharField 字符串字段，必须设置max_length参数 3、models ......
字段 简要 模型 常用 参数

【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 ......
HuggingFace Transformer 模型 过程 结构
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