深度优化Apache 第29页

查券机器人在导购返利系统中的实现与优化

查券机器人在导购返利系统中的实现与优化大家好，我是微赚淘客返利系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！引言随着电子商务的蓬勃发展，导购返利系统成为连接消费者与电商平台的重要桥梁。

微赚淘客系统开发者@聚娃科技·2024-09-02 05:38

Open3D mesh 拉普拉斯laplacian滤波

应用场景二、代码实现2.1关键函数参数详解返回值2.2完整代码三、实现效果3.1加入噪点的mesh3.2迭代10次3.3迭代100次Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址：Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总

白葵新·2024-09-02 05:38

Windows下快速安装Open3D-0.18.0(python版本)详细教程

Open3D简介1.1主要用途1.2应用领域二、安装Open3D2.1激活环境2.2安装open3d2.3测试安装是否成功三、测试代码3.1代码3.2显示效果Open3D专栏算法目录Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总

白葵新·2024-09-02 05:38

每天五分钟计算机视觉：Siamese深度神经网络模型和FaceNet的关系

本文重点在前面的课程中，我们学习了Siamese深度神经网络模型和FaceNet，二者都可以完成人脸识别任务，本文进行整理学习，理清二者的区别和联系。

幻风_huanfeng·2024-09-02 05:07

MySQL NOT EXISTS 真的不走索引么，如何优化 NOT EXISTS？

在一些业务场景中，会使用NOTEXISTS语句确保返回数据不存在于特定集合，部分同事会发现NOTEXISTS有些场景性能较差，甚至有些网上谣言说”NOTEXISTS不走索引”，哪对于NOTEXISTS语句，我们如何优化呢

码农小光·2024-09-02 05:43

119 杨辉三角 II

在杨辉三角中，每个数是它左上方和右上方的数的和示例:输入:3输出:[1,3,3,1]进阶：你可以优化你的算法到O(k)空间复杂度吗？

YyyyyMC·2024-09-02 05:42

学习收获（第27周）

王府凤·2024-09-02 05:07

Ulord深度学习3：区块链应用场景解析

Ulord深度学习第三课对区块链的应用场景做了剖析，让我们对区块链有了更形象的了解。

luckfang·2024-09-02 03:16

FlexSim在物流业中的应用技术教程

它提供了一个直观的3D建模环境，使用户能够创建、测试和优化复杂的物流系统模型。

kkchenjj·2024-09-02 03:55

Python算法模糊匹配：FuzzyWuzzy深度剖析，从入门到精通，解决你所有需要匹配的需求

在数据科学与机器学习的广阔领域中，处理不精确或模糊的数据是一项至关重要的技能。想象一下，当你面对的是一堆拼写错误、缩写、或是格式不一的文本数据时，如何高效地从中提取有价值的信息？这正是FuzzyWuzzy——Python中一个强大的模糊字符串匹配库，能够大展身手的地方。本文将为你全面介绍FuzzyWuzzy——Python中一个强大的通过算法模糊字符串匹配库，全网最全最新，一看就会，接下来带你走进

长风清留扬·2024-09-02 03:24

Solarflare内核旁路技术深度解析

网络性能的优化对于各种应用场景来说至关重要。尤其对于那些对延迟和吞吐量要求极高的领域，如金融交易和高性能计算，传统的网络处理模式往往成为瓶颈。

FIN技术铺·2024-09-02 03:51

【C++】函数模板特化：深度解析与应用场景

博客主页：https://blog.csdn.net/2301_779549673欢迎点赞收藏⭐留言如有错误敬请指正！本文由JohnKi原创，首发于CSDN未来很长，值得我们全力奔赴更美好的生活✨文章目录前言️‍一、函数模板特化的基础概念️‍二、函数模板特化的步骤与注意事项❤️（一）特化步骤（二）注意要点（三）特殊情况️‍三、类模板特化❤️类模板特化的实现️‍四、模板特化的综合应用总结前言通常情况

JhonKI·2024-09-02 02:50

Kafka【二】关于消费者组（Consumer Group）、分区（partition）和副本（replica）的理解

【1】概述ApacheKafka是一个分布式流处理平台，它允许你发布和订阅记录流，存储记录流，并且可以对这些记录流进行处理。

流烟默·2024-09-02 02:20

二十七模式创新

运营商最关注的是获利的问题，而在运营商的商业模式中，获利的点，有几个方面，机器只是其中之一，他们更多的是在考虑供应链，点位价值，运营优化等等。这些是运营商更关注的

911d245174d6·2024-09-02 02:31

深度解析：引用 vs 指针，C++程序员必须掌握的核心概念

引用（Reference）和指针（Pointer）都是C++中非常重要的概念，它们都用于间接访问变量或对象，但在使用方式、语法、内存管理等方面存在显著区别。下面详细解释什么是引用，并展开讨论它与指针的区别。一、什么是引用？引用（Reference）是C++中的一种变量类型，它是已存在变量的一个别名。引用本质上是对某个变量的一个别名，通过引用可以访问和修改该变量，但引用本身无法重新绑定到另一个变量。

shuai_258·2024-09-02 02:46

Java Hibernate深度解析：11步精通ORM框架的艺术与安全

关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣第1章：引言：JPA与Hibernate的邂逅1.1什么是JPA？Hey，小伙伴们，欢迎来到JPA的奇妙世界！JPA，全称JavaPersistenceAPI，是一个让Java程序和数据库愉快玩耍的桥梁。想象一下，你有一个装满玩具的盒子，JPA就是帮你把玩具（

墨瑾轩·2024-09-02 01:14

Unity性能优化

1.Texture的长宽的大小最好是2次冥，2、4、8、16、32、64、128、256、512、1024、2048，如果不是由2次冥组成的贴图，那么图形将会多占用一些显卡的内存，读取贴图时也会变慢。2.MipMaps，使用MipMaps的贴图会多占用百分之33的内存，但是可以大幅度提升效能，在UI的贴图下不使用MipMap。MipMap的缺点会占用额外的内存，因为mipmap会根据摄像机的远距渲

我不Gay·2024-09-02 01:11

Shiro实现登录认证以及整合到Springboot3

一、概念介绍ApacheShiro是一个强大灵活的开源安全框架，提供授权、会话管理以及密码加密等功能。

LIPAH·2024-09-02 01:41

对称二叉树、104.二叉树的最大深度、111.二叉树的最小深度

算法day13|226.翻转二叉树、101.对称二叉树、104.二叉树的最大深度、111.二叉树的最小深度226.翻转二叉树101.对称二叉树104.二叉树的最大深度111.二叉树的最小深度226.翻转二叉树第一次做没做出来

桃酥403·2024-09-02 01:40

深度学习100问29:rnn语言模型与传统的语言模型有何不同

嘿，你知道RNNLM和传统语言模型有啥不一样吗？传统语言模型就像个记性不太好的小伙伴。比如那种n-gram语言模型，它只能记住前面几个词，再多就不行啦，就像脑袋里的小抽屉只能装那么点东西。但RNNLM可不一样，它就像有个超级强大的记忆宝盒。通过循环连接的隐藏层，它能记住老长老长一段历史信息呢，说不定能想起好久好久以前出现的词。就好像它有个神奇的小本本，把看到过的词都记下来，随时能翻出来用。传统语言

不断持续学习ing·2024-09-02 01:10

分布式锁 RedisSon

测试未添加分布式锁的代码通过jmeter发送请求4.2添加线程同步锁集群部署配置nginx修改jmeter端口号4.3使用redis的setnx命令实现分布式锁解决办法4.4使用try、finally优化

北执南念·2024-09-02 00:08

晨读《塾长讲话要约集I》感悟分享

这种思考的深度，思维高度，是我们要学习的！不能将眼光只聚集在“利”

行禅者·2024-09-02 00:42

skywalking接入nginx

下载Nginx的插件GitHub-apache/skywalking-nginx-lua:TheNginxLuaagentforApacheSkyWalking~]#cdskywalking-nginx-lua-master

运维潇哥·2024-09-02 00:35

windows系统huggingface连接不上的解决方案

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2024-09-02 00:34

深度学习100问43:什么是过拟合

嘿，咱来聊聊过拟合是什么。想象一下，有个机器学习的模型就像一个学生在准备考试。如果这个模型对训练数据就像学生把课本上的题目背得超级熟，在训练数据上表现得那叫一个棒，就像学生在做课本上的题时成绩超高。但是呢，一旦碰到新的、从来没见过的数据，就傻眼了，表现得一塌糊涂。这时候就可以说这个模型过拟合啦。为啥会过拟合呢？一方面可能是这个模型太复杂了，就像学生学得太“死”，记住了训练数据里的一些小噪声和特别的

不断持续学习ing·2024-09-01 23:28

勇气读书会——《深度思维》打卡（第三百七十七天）

这是我参加勇气读书会打卡第三百七十七天我阅读的书籍：《深度思维》出发日期：2019.11.4/2019.11.24/2019.12.15/2020.01.10/2020.1.31/2020.2.22/2020.4.5

于杰雄·2024-09-01 23:53

深度学习中的梯度消失和梯度爆炸问题

在深度学习领域，随着模型层数的增加，我们常常会遇到两个棘手的问题：梯度消失（VanishingGradients）和梯度爆炸（ExplodingGradients）。

码上飞扬·2024-09-01 23:57

YOLOv8改进 | 主干篇 | YOLOv8引入MobileNetV4

在其核心，我们引入了通用倒瓶颈（UIB）搜索块，这是一种统一且灵活的结构，融合了倒瓶颈（IB）、ConvNext、前馈网络（FFN）和新颖的额外深度（ExtraDW）变体。

小李学AI·2024-09-01 23:27

深度解析：大模型微调的原理、应用与实践

引言最近在公司落地AI产品的过程中，与团队小伙伴深入探讨和测试了大模型微调，同时也跟多个业内专家进行了交流和学习。相信很多人在实际落地大模型应用的时候都会有个疑问：到底要不要做微调模型？我的结论是在实际落地的过程中绝大多数场景是不需要做的，所以今天主要跟大家分享一下什么是Fine-tuning、Fine-tuning的原理以及Fine-tuning的应用，以帮助大家在工作中更好的理解大模型微调。什

longfei.li·2024-09-01 22:56

深入解析HarmonyOS Image组件的使用与优化

在现代移动应用开发中，图像处理是一个至关重要的部分。HarmonyOS提供了功能强大的图像组件，允许开发者从多种来源显示图像，如本地资源、网络资源、资源文件、媒体库和Base64图像编码。本篇博客将深入探讨如何接地使用图像组件，并高效涵盖一些实用的进阶技巧，如图像的缩放、插值、重复、渲染模式、解码大小以及滤镜效果。一、图像组件的基本使用1.从本地资源加载图像ImagemyImage=newImag

神码兄弟·2024-09-01 22:55

扩展开发的新篇章：Xcode中应用插件与扩展的深度指南

扩展开发的新篇章：Xcode中应用插件与扩展的深度指南在应用开发的世界里，插件和扩展是提升应用功能和用户体验的强大工具。

2401_85763803·2024-09-01 22:55

使用 JSON 字段存储与查询复杂数据的实践与优化

本文将探讨在数据库中使用JSON字段的实际场景，并重点分析其在复杂查询中的性能问题与优化策略。场景描述：电商平台的高级商品搜索在一个电商平台上，商品具有各种属性，这些属性可能因商品种类的不同而异。

CodeDunkster·2024-09-01 22:54

佳明表盘 c语言开发的吗,Garmin MonkeyC的写法和经验

app/face/widget/data模板都不一样,中途切换会导致程序错误或者api权限不够,想创建什么类型APP提前选择好类型背景色不要设置成复杂的贴图纹理,这样叠加图层时将渲染成非透明不混合方式以优化手表性能和耗电量分类当你用中文手表

Boa波雅·2024-09-01 22:24

深度学习_模型调用预测

概要应用场景：用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤，这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromscipyimportsign

you_are_my_sunshine*·2024-09-01 22:24

tomcat和servlet

Tomcat是Apache软件基金会的一个项目，被广泛用于构建和托管JavaWeb应用程序。Tomcat的关键点掌握Tomcat

你曾经是少年·2024-09-01 22:24

逆向时间管理只会带来黑眼圈！调节生物钟从良好的睡眠习惯开始！

大多数时候我们也想拥有规律、稳定、深度的高质量睡眠，但是现实情况却是"臣妾做不到啊"！深夜一两点钟仍然在"修仙"，早上闹钟响过六七遍却还是挣脱不了被窝的"封印"，这其实是我们的生物钟出了问题。

小骏说说·2024-09-01 21:07

MySQL性能优化：深入理解InnoDB的自适应哈希索引

自适应哈希索引通过动态调整哈希表的大小，使其“刚刚好”，从而优化查询效率。这种索引技术在特定场景下能够显著提升查询性能，是一种高效的索引优化技术。

rain1309·2024-09-01 21:17

【论文阅读|cryoET】本周粗读汇总

论文1：CryoDRGN-ET：深度重建生成网络以可视化细胞内动态生物分子Abstract虽然冷冻电子断层扫描可以以分子分辨率揭示结构，但图像处理算法仍然是解决原位生物分子结构异质性的瓶颈。

吃吃今天努力学习了吗·2024-09-01 20:46

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络 python

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络深度学习神经网络是一类灵活的机器学习算法，可以在各种问题上表现良好。

背包客研究·2024-09-01 20:15

大肠杆菌数据集的不平衡多类分类 Python

大肠杆菌数据集的不平衡多类分类关注博主学习更多内容关注vxGZH:多目标优化与学习Lab教程概述本教程分为五个部分；他们是：大肠杆菌数据集探索数据集模型测试和基线结果评估模型评估机器学习算法评估数据过采样对新数据进行预测大肠杆菌数据集在这个项目中

背包客研究·2024-09-01 20:14

读《深度学习：走向核心素养》

3.教师组织学生研讨和交流，增加学生之间的深度互动这是实现深度学习的关键环节。深度学习的场域，是多人共同参与的场域，学生在参与的过程中能够对话沟通、共同思考。

qingqianshiguan·2024-09-01 20:27

nvidia cuda镜像说明

nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-runtime:这是一个运行时镜像，适用于在已安装CUDA11.1.1和cuDNN8的环境中运行深度学习应用程序。

九品神元师·2024-09-01 20:42

解惑深度学习中的困惑度Perplexity

困惑度的定义困惑度(Perplexity)是衡量语言模型好坏的一个常用指标。语言模型(languagemodel)可以预测序列(比如一个句子)中每个时间步词元(比如一个句子中的逐个单词)的概率分布，继而计算一个序列的概率。一个好的语言模型应该有更高的概率生成一个好的序列，即生成的序列不应该让人感到很困惑，困惑度的核心思想是：序列生成的概率越大，其困惑度越小，因此可以使用困惑度这个指标来评估语言模型

Axlsss·2024-09-01 20:11

2018-12-03

六项精进一、学习与实践1.付出不亚于任何人的努力2.要谦虚，不要骄傲3.要每天反省4.活着，就要感谢5.积善行，思利他6.不要有感性的烦恼二今日分享周一又是忙碌的一天，开了几个会，有更优化的产品更新！

周加华·2024-09-01 20:17

Flask Web应用开发深度分析

以下是对FlaskWeb应用开发的深度分析：一、Flask的核心特性1.轻量级：Flask框架的核心构成较为简单，没有默认使用的数据库和窗体验证工具，开发者可以根据需要自行添加。

Botiway·2024-09-01 20:11

深度学习奥秘解锁：AI大模型技能提升指南

文章目录每日一句正能量前言AI大模型学习的理论基础AI大模型的训练与优化AI大模型在特定领域的应用AI大模型学习的伦理与社会影响未来发展趋势与挑战后记**前言**随着人工智能技术的快速发展，AI大模型学习正成为一项备受关注的研究领域

AGI大模型老王·2024-09-01 19:09

一个比 Nginx 还简单的 Web 服务器

企业级的Web服务器非常多，Nginx、Tomcat、Apache、IIS、FastAPI、Flask等。

JackieZhengChina·2024-09-01 19:08

oracle大数据量查询sql优化

数据库版本19c，数据量>5亿1.查询强行指定索引在查询时，oracle会对sql进行优化，但有时，优化后，会不走索引造成查询速度过慢，比如使用模糊匹配，或者查询使用到了联合索引，却未使用联合索引的第一个字段作为查询条件

雪夜明月·2024-09-01 19:37

大数据量sql优化

优化方案：1、先根据条件查询出最大的ID，和最小的IDselectIDfromxxxwheredata_day_id=#{dayId}andsub_biz_type=#{subBizType}andflow

菜鸟小学弟·2024-09-01 19:35

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