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- Omnissa Horizon 8 2412 (8.14) - 虚拟桌面基础架构 (VDI) 和应用软件
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- Java多线程与并发编程实战——从基础到进阶
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Python实战Java实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介互联网企业都在大力拓展自己的业务,而新的技术革命也带来了海量的数据量,因此,单机并发处理能力已经无法满足现代信息时代对高速数据的需求。大数据和云计算带来的分布式系统架构,让单台计算机不仅能够执行单个任务,而且可以横向扩展处理大量任务。在这种情况下,如何充分利用多核CPU、共享内存等资源并发地处理多项任务就成为现代系统设计者们必备技能之一。本书将以实操为导向,全面
- MobileMamba(2024 CV)
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- 智能化开发新时代:DeepSeek加持下的编程革命
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最新接入DeepSeek-V3模型,点击下载最新版本InsCodeAIIDE标题:智能化开发新时代:DeepSeek加持下的编程革命在当今快速发展的科技时代,软件开发已经成为推动社会进步的重要动力。然而,对于许多开发者而言,编写高质量的代码仍然是一项充满挑战的任务。从复杂的算法设计到繁琐的调试过程,每一个环节都需要耗费大量的时间和精力。而随着人工智能技术的迅猛发展,一种全新的编程方式正在悄然改变这
- 【杨乐昆何凯明AI论文】没有归一化的Transformer模型
东临碣石82
人工智能transformer深度学习
摘要:归一化层在现代神经网络中无处不在,长期以来一直被视为不可或缺的组成部分。本研究表明,通过使用一种极其简单的技术,没有归一化的Transformer模型可以达到相同或更好的性能。我们引入了动态Tanh(DyT),这是一种逐元素操作,表示为DyT(x)=tanh(alphax),作为Transformer中归一化层的即插即用替代品。DyT的灵感来源于这样一个观察:Transformer中的层归一
- 23章9节:分层随机抽样及其在R语言中的实现与验证
DAT|R科学与人工智能
用R探索医药数据科学r语言开发语言r-4.2.1机器学习人工智能算法
在统计学和数据科学的实际工作中,抽样方法始终扮演着至关重要的角色。如何从庞大的总体中获取具有代表性的样本,一直是数据分析过程中需要面对的核心问题之一。分层随机抽样作为一种常用的抽样方法,因其能够针对总体中的不同亚群体(层)进行有针对性的抽样,从而提高样本代表性、降低抽样误差,被广泛应用于社会调查、市场研究、医学试验等各个领域。本文旨在系统地阐述分层随机抽样的理论基础、抽样方法及其在R语言中的实现,
- JAVA从万级QPS到亿级吞吐,如何用非阻塞模型突破传统架构的性能瓶颈
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本人详解作者:王文峰,参加过CSDN2020年度博客之星,《Java王大师王天师》公众号:JAVA开发王大师,专注于天道酬勤的Java开发问题中国国学、传统文化和代码爱好者的程序人生,期待你的关注和支持!本人外号:神秘小峯山峯转载说明:务必注明来源(注明:作者:王文峰哦)JAVA从万级QPS到亿级吞吐,如何用非阻塞模型突破传统架构的性能瓶颈学习教程(传送门)引言:当线程池成为瓶颈——某视频平台春节
- YOLO V4(2020 CV)
刘若里
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论文标题YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection论文作者AlexeyBochkovskiy,Chien-YaoWang,Hong-YuanMarkLiao发表日期2020年04月01日GB引用>AlexeyBochkovskiy,Chien-YaoWang,Hong-YuanMarkLiao.YOLOv4:OptimalSpeedandAccu
- 罗丹明RB/四甲基罗丹明标记酰胺化果胶Amidated Pectin, Rhodamine B/TRITC labeled;Rhodamine B/TRITC-Amidated Pectin
齐岳hao
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- element audio 标签 不显示_BenQ 明基专业摄影显示器SW270C开箱评测体验
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前言继BenQSW271显示器(评测链接)之后,BenQ又推出了专业影像工作者的高效利器—SW270C(官网链接),搭配27英寸2K分辨率IPS屏,覆盖99%AdobeRGB、100%sRGB\Rec.709及97%P3广色域,并采用全新的色彩引擎实现亮度色温均匀性,使屏幕各个部分呈现均匀一致的色彩。新推出的16-bit3DLUT结合硬件校准让屏幕色彩更加准确,能够还原真实的色彩。另外,BenQS
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本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)#Role:知乎问题解答分类专家##Profile:你是一个知乎问题解答分类专家,主要帮助用户解答各类领域专业问题,包括但不限于金融领域、职场问题、互联网领域、科技领域、人工智能领域
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解释一下为什么会在java学习教程中放js的代码.1,最直接的肯定是我有时候会写js,而一些经典的逻辑,又不想新开前端文章,索性就放一起.2,java的面向对象太完善了,这也是我写文章的原因,导致写java代码很难学习到面向过程的编程思想,正好,原生js的代码,很大程度上写起来用的思维方式,很雷同面向过程的思考方式.算个补全,对写java代码,理解java代码,大有裨益.(这不是作者胡乱找补,写j
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
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在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
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- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
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- Mockito异常测试实例
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- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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