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javaEE Web(Tomcat)深度理解 和 Servlet的本质

javaEE Web(Tomcat)深度理解 和 Servlet的本质 每博一文案 我所有的进步,只为更接近你。 上天没有给予人们公平的人生,有人拥有出奇的才能,便有人只能不辞辛苦的攀登阶梯,我默默地守望着一缕光芒,小心翼翼,如掬如束,可若长久凝望,一点会让自己,也受烫灼。 平凡的人生或是悲惨的际遇 ......
深度 本质 Servlet javaEE Tomcat

EF7创建模型入门篇

在EF7中,创建一个模型是非常重要的步骤。本文将使用微软官方文档中的指南,来学习EF7中的创建模型篇,外加一点点个人理解。 实体类型 在 EF7 中,你需要使用 modelBuilder.Entity() 方法来告诉 EF7 你要包含哪些类型。默认情况下,EF7 会将实体类型的名称设置为表的名称。但 ......
模型 EF7 EF

EF7创建模型继承映射篇

Entity Framework 7 (EF7)中的继承映射允许您将类层次结构映射到数据库中的表层次结构。具体而言,这意味着您可以创建一个基类,然后从该基类派生多个子类,并将这些子类映射到不同的数据库表。这使得在数据库中存储不同类型的数据变得更加方便,同时还能保持面向对象编程的优雅性。 EF7提供了 ......
模型 EF7 EF

EF7创建模型值生成篇

在 EF7 中,生成的值是非常重要的,因为它们决定了数据库表中的数据。在本文中,我们将以人员为例,使用 Fluent API 展示所有 EF7 生成值的功能。 我们先来看一下人员表的属性: public class Person { public Guid Id { get; set; } publ ......
模型 EF7 EF

C++ 深度优先搜索(DFS) 讲解

1 DFS初步概念 DFS是一种深度搜索算法,它的特点是"不撞南墙不回头",运用递归对不同方向的结果进行搜索。 2 DFS例题-迷宫游戏 2.1 题目描述 这是一个迷宫游戏,有一个$n \times n$的矩阵,矩阵内只能有#或.这两种字符,如果是#则是墙,如果是.则是可以走的路。起点是左上角,终点 ......
深度 DFS

取出预训练模型中间层的输出(pytorch)

1 遍历子模块直接提取 对于简单的模型,可以采用直接遍历子模块的方法,取出相应name模块的输出,不对模型做任何改动。该方法的缺点在于,只能得到其子模块的输出,而对于使用nn.Sequensial()中包含很多层的模型,无法获得其指定层的输出。 示例 resnet18取出layer1的输出 from ......
中间层 模型 pytorch

搭个ChatGPT算法模型,离Java程序员有多远?

这一篇文章先给我自己以及大家对 ChatGPT 开个门,让对此感兴趣的编程爱好者可以参与进去学习。在我感觉 ChatGPT 的出现会打破某些平衡,对一些事项进行秩序重置。因此也让更多的人获得了大量的机会。 ......
程序员 算法 模型 ChatGPT 程序

深度优先搜索算法-dfs讲解

迷宫问题 有一个迷宫: S**. .... ***T (其中字符S表示起点,字符T表示终点,字符*表示墙壁,字符.表示平地。你需要从S出发走到T,每次只能向上下左右相邻的位置移动,不能走出地图,也不能穿过墙壁,每个点只能通过一次。) 现在需要你求出是否可以走出这个迷宫 我们将这个走迷宫过程称为dfs ......
算法 深度 dfs

C4模型,架构设计图的脚手架,你值得拥有

hi,我是熵减,见字如面。 对于软件开发团队来说,写软件设计文档,花架构图,是日常工作中的关键一项。 而其中,如何画好系统设计的架构图呢? Simon Brown 就 提出 C4 模型,来解决这个问题。 基于C4模型的脚手架,架构师们就可以统一团队内的不同层级的视角,交付一个成体系的架构设计。 下面 ......
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模型预处理层介绍(1) - Discretization

预处理的作用主要在于将难以表达的string或者数组转换成模型容易训练的向量表示,其中转化过程大多是形成一张查询表用来查询。 常见的预处理方式包括: class Discretization: Buckets data into discrete ranges. class Hashing: Imp ......
Discretization 模型

基于深度学习的表格检测与识别技术的优势

引言: 信息时代的高速发展导致数据的大量产生与频繁传输,单单依靠人力很难处理这些数据。依托于人工智能的兴起与发展,数据的利用变得更加高效。表格作为数据的一种重要载体,是人们为了让数据的组织形式更加标准和结构化而使用的一种数据类型。 表格的特点: 信息高度精炼集中,方便信息的检索和比较。表格被广泛用于 ......
表格 深度 优势 技术

Java 调用 PaddleDetection 模型

文章地址 介绍 训练好的模型要给业务调用,deepjavalibrary/djl:Java 中与引擎无关的深度学习框架 (github.com) 可以完成这件事,它支持使用 Java 调用 PyTorch、TensorFlow、MXNet、ONNX、PaddlePaddle 等引擎的模型(也支持部分 ......
PaddleDetection 模型 Java

室内单目深度估计-3

注: 研究方向为depth estimation,欢迎同一个方向的加入QQ群(602708168)交流。 1. 论文简介 论文题目:MonoIndoor: Towards Good Practice of Self-Supervised Monocular Depth Estimation for ......
深度

slate源码解析(二)- 基本框架与数据模型

源码架构 首先来看下最核心的slate包下的目录: 可以看到,作为一个开源富文本库,其源码是相当之少。在第一篇文章中说过,Slate没有任何开箱即用的功能,只提供给开发者用于构建富文本所需的最基本的一套schema及操作API。因此源码的体量自然就要少许多。 我们来预览上图中各个目录下文件所负责的功 ......
源码 框架 模型 数据 slate

Python绘制神经网络模型图

本文介绍基于Python语言,对神经网络模型的结构进行可视化绘图的方法。 最近需要进行神经网络结构模型的可视化绘图工作。查阅多种方法后,看到很多方法都比较麻烦,例如单纯利用graphviz模块,就需要手动用DOT语言进行图片描述,比较花时间;最终,发现利用第三方的ann_visualizer模块,可 ......
神经网络 模型 神经 Python 网络

随机森林RF模型超参数的优化:Python实现

本文介绍基于Python的随机森林(Random Forest,RF)回归代码,以及模型超参数(包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等)自动优化的代码~ ......
模型 森林 参数 Python

生产者消费者模型

生产者消费者模型 什么是生产者消费者模型 我们可以把这个模型想象成工厂里的两条流水线,我们管他们叫生产者流水线和消费者流水线,生产者流水线生产出来的产品给消费者流水线使用,其中生产者流水线先把生产出来的产品放在仓库,然后消费者流水线再去仓库拿。这个仓库就叫做阻塞队列。 那么,这个仓库的实现有什么要求 ......
生产者 模型 消费者

深度学习基础-优化算法详解

所谓深度神经网络的优化算法,即用来更新神经网络参数,并使损失函数最小化的算法。优化算法对于深度学习非常重要,网络参数初始化决定模型是否收敛,而优化算法的性能则直接影响模型的训练效率。 ......
算法 深度 基础

模型压缩-剪枝算法详解

近年来主流的模型压缩方法包括:数值量化(Data Quantization,也叫模型量化),模型稀疏化(Model sparsification,也叫模型剪枝 Model Pruning),知识蒸馏(Knowledge Distillation), 轻量化网络设计(Lightweight Netwo... ......
算法 模型

基于pytorch实现模型剪枝

所谓模型剪枝,其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差(weigths/bias)的模型压缩技术。本文深入描述了 pytorch 框架的几种剪枝 API,包括函数功能和参数定义,并给出示例代码。 ......
模型 pytorch

Java 文本检索神器 "正则表达式"

Java 文本检索神器 "正则表达式" 每博一文案 在我们短促而又漫长的一生中,我们在苦苦地寻找人生的幸福,可幸福往往又与我们失之交臂, 当我们为此而耗尽宝贵的。青春年华,皱纹也悄悄地爬上了眼角的时候,我们或许才能悄悄懂得生活实际上意味 着什么。 —————— 《平凡的世界》 叶赛宁的诗,不惋惜,不 ......
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Java 优化:读取配置文件 "万能方式" 跨平台,动态获取文件的绝对路径

Java 优化:读取配置文件 "万能方式" 跨平台,动态获取文件的绝对路径 每博一文案 往事不会像烟雾似的飘散,将永远像铅一般沉重地浇铸在心灵的深处。 不过,日常生活的纷繁不会让人专注地沉湎于自己的痛苦 不幸,即使人的心灵伤痕累累,也还得要去为现实中的生存和发展而挣扎。 —————— 《平凡世界》 ......
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深度学习-RNN

I.前言 介绍RNN的概念和应用 RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络)是一类能够处理序列数据的神经网络,它在处理时考虑了之前的状态,因此能够对序列数据中的每个元素进行建模和预测。 RNN的应用非常广泛,特别是在自然语言处理和时间序列分析方面。以下是RNN在各个领域 ......
深度 RNN

深度学习-LSTM

前言 神经网络的历史和背景 神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型,它由大量简单的神经元单元组成,通过它们之间的连接和传递信息来模拟人脑的学习和推理过程。神经网络起源于上世纪40年代,当时Warren McCulloch和Walter Pitts提出了一种可模拟生物神经元的数学模型,这是第一个神经 ......
深度 LSTM

【Oculus Interaction SDK】(九)使用控制器时显示手的模型

前言 前段时间 Oculus 的 SDK 频繁更新,很多已有的教程都不再适用于现在的版本了。本系列文章的主要目的是记录现版本常见功能的实现方法,便于自己后续开发。当然,不排除我文章刚写完 SDK 又变了的可能性,所以如果有人发现文章的内容已经不适用于新版本了,也可以留评论或者私信我,我会持续更新文章 ......
控制器 Interaction 模型 Oculus SDK

用户行为分析模型实践(三)——H5通用分析模型

本文从提升用户行为分析效率角度出发,详细介绍了H5埋点方案规划,埋点数据采集流程,提供可借鉴的用户行为数据采集方案;且完整呈现了针对页面分析,留存分析的数仓模型规划方案。 ......
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面试官:什么是双亲委派模型?

双亲委派模型是 Java 类加载器的一种工作模式,通过这种工作模式,Java 虚拟机将类文件加载到内存中,这样就保证了 Java 程序能够正常的运行起来。那么双亲委派模型究竟说的是啥呢?接下来我们一起来看。 1.类加载器 双亲委派模型针对的是 Java 虚拟机中三个类加载器的,这三个类加载器分别是: ......
双亲 模型

深度复盘-重启 etcd 引发的异常

作者信息: 唐聪、王超凡,腾讯云原生产品中心技术专家,负责腾讯云大规模 TKE 集群和 etcd 控制面稳定性、性能和成本优化工作。 王子勇,腾讯云专家级工程师, 腾讯云计算产品技术服务专家团队负责人。 概况 作为当前中国广泛使用的云视频会议产品,腾讯会议已服务超过 3 亿用户,能高并发支撑千万级用 ......
深度 etcd

Python 发展趋势:与 Rust 深度融合、更易于编写 Web 应用

大家好,我是猫哥,好久不见!2022 年末的时候,我不可避免地阳了,借着身体不舒服就停更了,接踵而至的是元旦和春节假期,又给自己放了假,连年终总结也鸽了,一懈怠就到了 2 月中旬…… 现在是我家娃出生的第三个月,全家人大部分的时间和精力都在他身上,结果是幸福与疲累共存。新生儿是那么的可爱,又是那么的 ......
深度 趋势 Python Rust Web

室内单目深度估计-2

注: 研究方向为depth estimation,欢迎同一个方向的加入QQ群(602708168)交流。 1. 论文简介 论文题目:Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation Paper地址:https://openaccess.t ......
深度