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论文源地址以下是从文档中提取的关于“基于对比学习的特征提取框架(CL-FEFA)”中正负样本对比学习实现的技术细节,包括详细的数学公式、特征提取过程以及特征表示方式的说明。1.正负样本的定义与构造在CL-FEFA框架中,正负样本的定义是动态且自适应的,基于特征提取的结果,而不是预先固定的。这种自适应性是CL-FEFA区别于传统对比学习(如SimCLR、SupCon)的一个关键点。定义方式:指示矩阵
- zynq设计学习笔记2——GPIO之MIO控制LED实验
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vivado软件操作步骤与学习笔记1——helloworld差不多,这里不再过多赘述,不同点是在zynq的设置中添加上GPIO的设置即可。进入SDK软件后,程序如下:#include"stdio.h"#include"xparameters.h"#include"xgpiops.h"#include"sleep.h"#defineGPIO_DEVICE_IDXPAR_XGPIOPS_0_DEVIC
- QGIS结合天地图API实现批量经纬度转地址的完整指南
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一、技术背景与工具选择地理编码(Geocoding)是将地址转换为地理坐标的过程,反向地理编码(ReverseGeocoding)则是将经纬度坐标转换为结构化地址。QGIS作为开源GIS平台,通过插件扩展可实现批量地理编码操作。天地图作为我国权威地理信息服务平台,其API提供高精度的地理编码服务。本文将以QGIS3.22+版本为基础,结合天地图Web服务API,实现5000条级数据的批量反向地理编
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SpringDataJPA的分页魔法:PageablevsPageRequest,谁才是真正的“分页王”?嘿,各位技术探险家!今天我们要解锁SpringDataJPA的分页秘籍,聊聊Pageable和PageRequest这对“分页双人组”的爱恨情仇!从它们的关系到使用场景,再到一个让我抓狂的参数陷阱,这篇博客带你从迷雾走向光明,还有流程图助阵,快跟我一起跳进这个技术冒险吧!第一幕:分页的“魔法钥
- 前端请求全面解析:AJAX、Axios 与 Fetch 的使用详解与代码示例
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- AutoImageProcessor代码分析
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以下是对AutoImageProcessor类的整理,按照类属性、类方法、静态方法、实例属性和实例方法分类,并对每个方法的功能进行了描述。类属性无显式定义的类属性。全局方法IMAGE_PROCESSOR_MAPPING_NAMES1.遍历IMAGE_PROCESSOR_MAPPING_NAMES字典formodel_type,image_processorsinIMAGE_PROCESSOR_MA
- When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches
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主要内容研究背景:大语言模型(LLMs)在自然语言处理领域取得显著进展,其与语音的融合具有广泛应用前景,但缺乏相关集成方法的综述。文章将语音与LLMs集成方法分为基于文本、基于潜在表示和基于音频令牌三大类。集成方法基于文本的集成:通过级联集成、LLM重打分和LLM生成式错误纠正等方式,利用文本作为LLMs的输入和输出,处理语音相关任务,但存在信息损失和准确性与多样性平衡的问题。基于潜在表示的集成:
- 基于Step-Mxo2-LCP的3-8译码器
城里有一颗星星
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译码器的基本概念:译码器的逻辑功能是将每个输入的二进制代码译成对应的输出高、低电平信号或另外一个代码。一般有二进制译码器、二-十进制译码器和显示译码器。二进制译码器:二进制译码器的输入是一组二进制代码,输出是一组与输入代码一一对应的高、低电平信号。Verilog代码1:每一个输入代码译成对应输出端的低电平信号,LED1~LED8,输出对应的LED灯为亮/*3-8译码器*/moduledecode3
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原文章:安装和使用Miniconda来管理Python环境-CSDN博客一、Miniconda的使用Miniconda没有GUI界面,只能通过conda命令对Python环境和软件包进行管理,所以这里主要介绍一下conda的常用命令。1.Conda相关(1)查询conda版本conda--version(2)更新conda版本condaupdateconda2.环境管理(1)查询已创建的虚拟环境c
- 大模型学习终极指南:从新手到专家的必经之路,全网最详尽解析,你敢挑战吗?
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随着人工智能技术的飞速发展,大模型(Large-ScaleModels)已经成为推动自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域进步的关键因素。本文将为您详细介绍从零开始学习大模型直至成为专家的全过程,包括所需掌握的知识点、学习资源以及实践建议等。无论您是初学者还是有一定基础的专业人士,都能从中获得有价值的指导。一、基础知识准备在开始学习大模型之前,需要先掌握一些基础知识,这些知识将为后续的学
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OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别)技术是一种将印刷体或手写文字转化为可编辑文本的技术。亦即将图像中的文字进行识别,并以文本的形式返回。做OCR有很多库可以使用。免费开源库有:Tesseract,PaddleOCR。商业付费OCR有:腾讯云OCR,阿里云OCR。下面分别介绍。准确识别的前提是找到正确的字体进行训练,字体很重要,要覆盖所有识别的场景。Tess
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一、前言Chroma是一个开源的AI原生向量数据库,旨在帮助开发者更加便捷地构建大模型应用,将知识、事实和技能等文档整合进大型语言模型(LLM)中。它提供了简单易用的API,支持存储嵌入及其元数据、嵌入文档和查询、搜索嵌入等功能。主要有以下特点:轻量级:Chroma是一个基于向量检索库实现的轻量级向量数据库,不需要复杂的配置和大规模基础设施支持,非常适合小型或中型项目。易用性:提供简单的API,易
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欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务等常用开发工具系列:常用的开发工具,IDEA,Mac,Alfred,Git,
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- 高频交易:当速度与智慧在金融市场中“飙车”(策略+算法)
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高频交易:当速度与智慧在金融市场中“飙车”高频交易(High-FrequencyTrading,HFT)就像金融市场的“闪电侠”,利用强大的计算机和复杂的算法,在毫秒甚至微秒内完成交易。它的目标是抓住市场中的微小机会,赚取“快钱”。以下是对高频交易策略和算法的详细介绍,带点幽默感,让你在了解金融科技的同时也能会心一笑。---一、高频交易策略:金融市场的“快闪族”1\.做市策略:买卖价差的“中间商”
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职场和发展经验分享性能优化软件推荐效率提升
你是否经历过这些崩溃瞬间?想给C盘扩容却怕误删文件,硬盘买回来发现系统不认大容量分区,或是想彻底清除隐私数据却担心被恢复软件找回……传统分区工具要么功能受限,要么操作风险高,稍有不慎就会导致数据灾难。MacroritPartitionExpert的出现,为普通用户和专业运维人员提供了一站式解决方案。作为兼容性极强的分区管理工具,它同时支持MBR和GPT分区表,轻松突破传统系统对2TB以上大硬盘的识
- C++ 地图 + 配对组合!3 分钟吃透 map 和 pair 的黄金搭档
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1.SSL(SecureSocketsLayer)定义:SSL(安全套接层)是一种早期的加密协议,用于在互联网通信中保障数据传输的安全性。它通过加密和身份验证机制,确保客户端(如浏览器)与服务器之间的通信不被窃听或篡改。版本:SSL1.0(未发布)、SSL2.0(1995年,已废弃)、SSL3.0(1996年,已淘汰)。问题:SSL3.0及早期版本存在严重安全漏洞(如POODLE攻击),目前已被现
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Agent和RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)是两种在自然语言处理(NLP)和人工智能领域中广泛使用的技术,它们在功能、目标和实现方式上既有区别又有联系。以下是它们的关系及其协同作用的详细分析。1.Agent和RAG的定义(1)Agent定义:Agent是一种智能体,能够感知环境并采取行动以完成特定任务。在NLP领域,Agent通常指一个基于大语言模型(LLM)的
- 国产模型能否挑战 GPT-4?一文拆解 DeepSeek-V3 架构与实战应用
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✳️一、引言✅1.1DeepSeek-V3发布背景与定位随着大模型技术的快速演进,从GPT-3到GPT-4,全球在通用人工智能方向取得了长足进展。但与此同时,开源社区始终缺乏一个真正兼顾性能、效率、中文能力和实用性的高质量大模型。DeepSeek-V3的推出正是在这个背景下的一次关键突破。DeepSeek-V3是由中国团队DeepSeek开发的第三代大语言模型,它具备以下几个核心特性:开源可商用:
- HarmonyOS Next 应用性能优化实战
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本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统(截止目前API12)中应用性能优化的技术细节,基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体,难免错漏,欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题,以便共同进步。本文为原创内容,任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、性能评估指标与工具(一)关键性能评估指标CPU使用率CPU使用率是衡量应用在运行过程中对CPU资源占用情况的重要指标。一个高效的Ha
- 插入表主键冲突做更新
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有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
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今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
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BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
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有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
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2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
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建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
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- Remove Duplicates from Sorted List
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remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
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在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
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printf("defa
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springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
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