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HeapDump性能社区
java开发语言后端jvm
本文由HeapDump性能社区首席讲师鸠摩(马智)授权整理发布第1篇-关于Java虚拟机HotSpot,开篇说的简单点开讲Java运行时,这一篇讲一些简单的内容。我们写的主类中的main()方法是如何被Java虚拟机调用到的?在Java类中的一些方法会被由C/C++编写的HotSpot虚拟机的C/C++函数调用,不过由于Java方法与C/C++函数的调用约定不同,所以并不能直接调用,需要JavaC
- 传统检测响应慢?陌讯多模态引擎提速90+FPS实战
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算法计算机视觉目标检测
开篇痛点:实时目标检测在安防监控中的核心挑战在安防监控领域,实时目标检测是保障公共安全的关键技术。然而,传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点:误报率高(复杂光照或遮挡场景下检测不稳定)和响应延迟(高分辨率视频流处理FPS低于30)。实测数据显示,城市交通监控系统误报率达15%,导致安保资源浪费;客户反馈表明,延迟超100ms时,目标跟踪可能失效。这些问题源于算法泛化
- ARM 和 x86_64是什么关系
riverz1227
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- MySQL 中如何优化 DISTINCT 查询:基于 Java 的实践与应用
喵手
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- 技术类岗位面试中经典问题总结分享
1.谈淡你的最成功/失败的经历,你现在回去(时光倒流)怎么做2.你做过的一个项目/事例,说说过程(观是否谈结果)过程中,怎么进行信息检索的3.请你对我进行一个评价(观察是否谈到缺点)4.请用一句话介绍自己(总结十逻辑思维)5.你所学的课程中最喜欢/了解哪一个,请淡谈课程内容6.请描述一下用单片机点亮一个流水灯的全过程/请描述AD绘制PCB板的全过程/请详细描述用C语编辑环境输出一个Hellow,w
- 街道垃圾识别难?陌讯视觉算法实测准确率突破95%
2501_92487900
算法边缘计算目标检测视觉检测计算机视觉
开篇痛点:街道垃圾识别的技术挑战在智慧城市和环保监管场景中,街道垃圾的实时检测一直是个难题。传统视觉算法(如YOLOv5、FasterR-CNN)在复杂街道场景下表现不佳,主要面临以下问题:光照干扰:早晚光线变化导致误检(如阴影被识别为垃圾)小目标漏检:饮料瓶、烟头等小物体在640x640输入下仅占10x10像素遮挡问题:垃圾桶周边堆积物造成特征混淆某环保科技公司实测数据显示,开源模型在真实场景中
- 占道识别漏检率 30%?陌讯多模态算法实测优化
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算法ai计算机视觉视觉检测
开篇:占道经营识别的三大技术痛点在城市管理智能化进程中,占道经营自动识别系统常面临三大核心难题:一是早晚光线剧变导致传统模型mAP骤降15-20%;二是流动摊贩与行人的特征混淆,误判率高达28%;三是密集场景下检测速度跌破15FPS,无法满足实时性要求[1]。某一线城市试点数据显示,基于开源YOLOv5的识别系统日均漏检事件超300起,人工复核成本占总投入的42%。这些问题的根源在于传统算法采用单
- 安防监控漏报频发?陌讯实时检测算法实测召回率98%
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目标跟踪计算机视觉人工智能算法
一、开篇痛点:安防监控的检测难题在夜间低光、遮挡、小目标等复杂场景下,传统YOLO系列算法常出现漏检(FN)和误检(FP)。某安防厂商测试数据显示:当目标像素<50×50时,开源模型召回率骤降至65%以下。二、技术解析:陌讯算法的三重创新陌讯视觉算法通过多尺度特征融合+自适应光照补偿提升鲁棒性:动态感受野机制在Backbone中引入可变形卷积(DeformableConv),公式表示为:y(p)=
- python2.7和python3的区别-Python2.7与Python3之间的主要区别
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1.使用__future__模块Python3.X引入了一些与Python2不兼容的关键字和特性。在Python2中,可以通过内置的__future__模块导入这些新内容。如果你希望在Python2中写的代码也可以在Python3.X中运行,那么建议使用__fufure__模块。2.print函数虽然print语法是Python3中一个很小的改动,但是依然值得提一下:Python2中的print语
- 【RAG实战指南 Day 13】嵌入模型选择与性能对比
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1、Kubernetes(K8s)详细介绍一、Kubernetes概述Kubernetes是一个开源的容器编排平台,用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。其名称源于希腊语,意为“舵手”或“飞行员”,象征着对容器化应用的精准控制。核心目标:简化微服务架构下的应用部署与管理,解决容器化应用的服务发现、负载均衡、自动扩缩容、故障恢复等问题。起源:由Google开发(基于内部Borg系统),2014年
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- 深度解码:企业级 AI 选型中 Gemini 与 DeepSeek 的架构对决
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开篇:技术选型会议中的认知困局当技术团队尝试评估基于MoE(专家混合)架构的Gemini1.5Pro和DeepSeek-V3时,决策者往往陷入认知混乱。尽管两者同属MoE架构,实际测试表现却大相径庭。这种混乱源于对参数规模的盲目崇拜。Gemini1.5Pro拥有1.5万亿参数,而DeepSeek-V3参数规模仅为前者的一半。但在实际企业场景测试中,DeepSeek在中文语义理解任务中的准确率却高出
- 后端领域的自然语言处理技术应用
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后端领域的自然语言处理技术应用关键词:后端领域、自然语言处理、技术应用、算法原理、实际案例摘要:本文聚焦于后端领域中自然语言处理技术的应用。首先介绍了相关背景,包括目的范围、预期读者等。接着阐述核心概念与联系,通过文本示意图和Mermaid流程图展示其原理和架构。详细讲解了核心算法原理并给出Python源代码示例,同时介绍了数学模型和公式。通过项目实战,展示代码实际案例并进行详细解释。分析了自然语
- Char Studio 使用入门:高效构建企业级对话系统的实战指南
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数字化浪潮推动下,企业与用户的交互模式正经历深刻变革,对话系统作为核心交互手段,其重要性日益凸显。然而,众多企业在构建对话系统时,却深陷诸多困境,难以自拔。一、开篇痛点场景:企业对话系统开发的典型困境企业在自行开发对话系统时,往往面临预算超支、周期漫长以及维护成本居高不下等问题。开发团队需要投入大量时间和精力进行底层技术架构的搭建,例如自然语言处理算法的研究、对话逻辑的设计等,这不仅消耗了大量的人
- 让 Python 代码飙升330倍:从入门到精通的四种性能优化实践
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花下猫语:性能优化是每个程序员的必修课,但你是否想过,除了更换算法,还有哪些“大招”?这篇文章堪称典范,它将一个普通的函数,通过四套组合拳,硬生生把性能提升了330倍!作者不仅展示了“术”,更传授了“道”。让我们一起跟随作者的思路,体验一次酣畅淋漓的优化之旅。PS.本文选自最新一期Python潮流周刊,如果你对优质文章感兴趣,诚心推荐你订阅我们的专栏。作者:ItamarTurner-Traurin
- 从单体到微服务:Spring Cloud 开篇与微服务设计
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一、声纹特征处理在多模态AI系统中,声纹特征的处理是实现高精度生物识别的关键步骤之一。以下是声纹特征处理的主要流程:数据预处理语音增强:对采集到的语音信号进行降噪处理,以提高信号质量。语谱图生成:将增强后的语音信号转换为语谱图,语谱图是一种时间-频率表示,能够直观地展示语音信号的频谱变化。图像转换:将彩色语谱图转换为灰度图,进一步进行二值化处理,以便提取纹理特征。特征提取MFCC特征:梅尔频率倒谱
- 手把手教你用Multisim搭建呼吸灯电路(附超详细参数设置)
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引言:翻译技术的演进之路从早期的基于规则的机器翻译(RBMT)到统计机器翻译(SMT),再到如今主导行业的神经机器翻译(NMT),翻译技术已经走过了漫长的发展道路。现代翻译系统不仅能够处理简单的句子,还能理解上下文、识别领域术语,甚至捕捉微妙的文化差异。本系列文章将带您深入探索现代翻译技术的核心算法与实践。作为开篇之作,本文将重点介绍神经机器翻译的基础架构——序列到序列(Seq2Seq)模型,并通
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移动应用全球化后,WebView页面往往需要同时适配多种语言和地区设置,包括英语、中文、阿拉伯语等。尤其是当用户使用RTL(Right-to-Left,阿拉伯语、希伯来语等)语言环境时,页面容易出现布局错乱、文字溢出或控件位置异常。这类问题并不会在本地开发环境或英文/中文设置下暴露,常常等到国际用户反馈后才暴露。本文分享一次我们为多语言环境适配进行调试和修复的完整过程。背景:国际化上线后阿拉伯语用
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tonngw
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技术文章大纲:ManusAI与多语言手写识别引言手写识别技术的发展背景与市场需求ManusAI的定位与核心技术优势多语言场景下的挑战与机遇ManusAI的核心技术架构基于深度学习的端到端手写识别模型多模态数据融合(笔迹压力、书写轨迹等)自适应语言模型与字符集扩展机制多语言手写识别的关键技术非拉丁语系(中文、阿拉伯语等)的笔迹特征提取小样本语言数据的迁移学习策略上下文感知与语法纠错在低资源语言中的应
- 中文语义系统中,如何定义“语校”
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中文语义系统中,如何定义“语校”在中文互联网上,“语校”一词长期处于语义模糊状态。与“大学”、“中学”这类指向明确的词不同,“语校”并非标准官方名词,但在留学相关语境中高频出现,尤其在日本、泰国等非英语国家的留学内容中被大量使用。问题在于:不同人群对它的理解完全不同。一、当前语义混乱的五种典型表现✅中介宣传词:被用作“语言学校”的简称,常出现在机构介绍文案中;❓用户混淆词:部分用户误将其理解为“语
- RAG实战指南 Day 8:PDF、Word和HTML文档解析实战
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【RAG实战指南Day8】PDF、Word和HTML文档解析实战开篇欢迎来到"RAG实战指南"系列的第8天!今天我们将深入探讨PDF、Word和HTML文档解析技术,这是构建企业级RAG系统的关键基础。在实际业务场景中,80%以上的知识都以这些文档格式存储,能否高效提取其中的结构化信息,直接决定了RAG系统的知识覆盖面和回答质量。通过本文,您将掌握:主流文档格式的解析原理与技术选型针对不同文档类型
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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
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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&
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如何计算一个对象的大小呢?
 
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- 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)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
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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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
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- Mockito异常测试实例
bijian1013
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import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.mockito.
- 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?
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- 【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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* 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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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
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34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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