最近一段时间不论互联网还是传统行业，凡是涉及信息技术范畴的圈子几乎都在讨论微服务架构。近期也看到各大技术社区开始组织一些沙龙和论坛来分享SpringCloud的相关实施经验，这对于最近正在整理SpringCloud相关套件内容与实例应用的我而言，还是有不少激励的。目前，SpringCloud在国内的知名度并不高，在前阵子的求职过程中，与一些互联网公司的架构师、技术VP或者CTO在交流时，有些甚至还

高可用性相较于普通的IDC机房以及服务器厂商，阿里云使用更严格的IDC标准、服务器准入标准以及运维标准，保证云计算基础框架的高可用性、数据的可靠性以及云服务器的高可用性。

2.内容本项目是以Python+django+rest_framework作为技术框架，在这套框架中，是有自己支持的api文档，现将实现方式整理如下2.1默认基础框架已经安装成功2.2在主项目中的url

我的目标是创建一个简单易用的基础框架，能让我（和任何人）直接投入日常的开发工作，无需预先的配置麻烦。本篇博客就是为此而生。本文旨在为初学者提供全面的指导，从零开始，一步步构建起一个功能完备的开发环境。

大模型具有以下特点：参数规模庞大：大模型的一个关键特征是其包含了大量的可学习参数，这些参数是在训练过程中根据输入数据自动调整的，以便模型更好地拟合训练数据；深度结构：大模型通常是深度神经网络，具有多个层次的结构

来自耶路撒冷希伯来大学的研究者对单个神经元的计算复杂度进行了研究，他们通过训练人工深度神经网络来模拟生物神经元的计算，得出深度神经网络需要5至8层互连神经元才能表征（或达到）单个生物神经元的复杂度。

通过构建深度神经网络，可以对图像进行自动的缺陷检测和分类。常见

一、概述在公司开发的前两个项目，虽然搭建了基础的框架，有一些目录划分，但是当项目复杂度增长到一定程度，以及后续新开了一些新的项目之后，对于基础框架的管理就遇到了一些挑战，主要体现在以下几个方面：1、多项目之间拷贝了类似的基础框架

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而我们知道，在上一波以深度神经网络为主的AI浪潮中，端侧AI大爆发，移动终端如智能手机、智能可穿戴设备，家居终端如A

保护深度神经网络的知识产权与数字水印技术ABSTRACT深度学习是当今人工智能服务的关键组成部分，在视觉分析、语音识别、自然语言处理等多个任务方面表现出色，为人类提供了接近人类水平的能力。

关于深度神经网络中基于后门的数字水印的鲁棒性ABSTRACT在过去的几年中，数字水印算法已被引入，用于保护深度学习模型免受未经授权的重新分发。我们调查了最新深度神经网络水印方案的鲁棒性和可靠性。

重新思考深度神经网络所有权验证：嵌入护照以抵御模糊攻击Abstract随着大量时间、资源和人力（团队）投入到探索和开发成功的深度神经网络（DNN）中，迫切需要保护这些发明免受非法复制、重新分发或滥用的侵害

将水印嵌入深度神经网络ABSTRACT最近在深度神经网络领域取得了显著的进展。分享深度神经网络的训练模型对于这些系统的快速研究课并发进展至关重要。与此同时，保护共享训练模型的权利也变得十分必要。

/FunASR/blob/main/runtime/readme_cn.mdFunASR软件包路线图EnglishVersion（docs）FunASR是由阿里巴巴通义实验室语音团队开源的一款语音识别基础框架

目录前言一.服务器编程基础框架C/S模型主要框架二.I/O模型阻塞I/O非阻塞I/O异步I/O三.两种高效的事件处理模式ReactorProactor四.模拟Proactor模式五.半同步/半异步的并发模式六

在落地业务中台和技术中台的过程中，督促并指导开发人员统一使用SpringCloudAlibaba作为中台服务最底层的基础框架。

PSR-0规范命名空间必须与绝对路径一致类名首字母必须大写(注意是类名，而不是文件名)除入口文件外，其他的.php必须只有一个类开发符合PSR-0规范的基础框架全部使用命名空间所有的PHP文件必须自动载入

《相似度对比模型训练及在AidLux上部署应用》–实现印章相似度比较1.基于相似度比对的真假识别算法介绍（1）出发点：利用深度神经网络，提取印章深度特征，同时学习印章之间的相似度，自己与自己相似，自己与其它不相似

它使用深度神经网络技术，能够将一个人的脸部特征与另一个人的脸部图像进行交换，实现高度逼真的人脸合成。这种工具在视频编辑、特效制作和研究领域有广泛的应用。

一、前言模型权值平均是一种用于改善深度神经网络泛化性能的技术。通过对训练过程中不同时间步的模型权值进行平均，可以得到更宽的极值点（optima）并提高模型的泛化能力。

资料下载论文下载：DropBlock:Aregularizationmethodforconvolutionalnetworks一、简介DropBlock是一种正则化技术，用于防止深度神经网络的过拟合。

常用结构这种模型通常采用深度神经网络

概述在具有深度神经网络的实时物联网成像中，学习如何利用最佳DNN模型，使用Java和OpenCV封装，检测图像中的对象。

之前学习小程序开发时仿照别人的页面自己做了一个商城项目和小说项目，最近突发奇想，想从0开发一个关于《宠物日记》的小程序，需求和页面都由自己设计，将在这记录开发的全部流程和过程中遇到的难题等...1、搭建小程序项目基础框架首先创建小程序项目

4.4－4.5复盘作业【我的新知】以前不知道，现在新认知的1.以马斯洛需求层次理论为基础框架，通过精准把握人性来更好的搞定人。

专业术语上来说，AlphaGo的做法是使用了蒙特卡洛树搜索与两个深度神经网络相结合的方法，其中一个是以估值网络来

Automaticischemicstrokelesionsegmentationfromcomputedtomographyperfusionimagesbyimagesynthesisandattention-baseddeepneuralnetworks基于图像合成和注意力的深度神经网络从计算机断层扫描灌注图像中自动分割缺血性脑卒中病变背景贡献实验

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无论是传统的机器学习模型还是对EEG进行端对端训练的深度神经网络，通常不会设计或测试对破坏的鲁棒性，尤其是对随机丢失的通道。虽然一些研究提出了使用丢失通道

能化视频剖析和深度神经网络神经元网络技术性烟雾、火焰即时鉴别预警信息，告警信号可展现在

像ChatGPT这样的大型语言模型（LLMs）是过去几年开发的深度神经网络模型。他们开创了自然语言处理（NLP）的新时代。

ZerothOrderOptimizationBasedBlack-boxAttackstoDeepNeuralNetworkswithoutTrainingSubstituteModels》Abstract深度神经网络

大多数现代LLMs都依赖于transformer架构，这是2017年论文AttentionIsAllYouNeed中介绍的深度神经网络架构。

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1、下载boost1.84库的源代码放到待编译目录2、解压并接入boost1.84库源码的根目录搜索默认的clang版本，WSL2.0/Ubuntu18.04LTS为clang++6.x执行命令：./bootstrap.sh--with-toolset=clang./b2toolset=clang另外一个方法比较麻烦需要去修改project-config.jam文件，可以参考这个项目是怎么实现自定

大规模数据集是成功应用深度神经网络的前提。例如，我们可以对图像进行不同方式的裁剪，使感兴趣的物体出现在不同位置，从而减轻模型对物体出现位置的依赖性。

NVIDIAcuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIAcuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中，如谷歌的Tensorflow。

而此类的基础框架，靠一家车厂的力量，很难构建，也很难在行业内获得广泛的支持，在当前的政治背

是一个比较简单的框架，在自动求导与静态图方面比较有特色，但整个框架在软件设计层面是简捷方便的，本主题就是用两种方式实现深度网络，强化对框架封装的理解；本主题主要内容包含：  1.全链接深度网络实现  2.卷积深度神经网络实现

这种模型通常采用深度神经网络结构，如Transformer、BERT、GPT（GenerativePre-trainedTransformer）等。

这包括深度神经网络（具有多个隐藏层）、宽度神经网络（每个隐藏层包含许多神经元）以及大规模的变体，如GPT（GenerativePre-trainedTransforme

fromflaskimportFlaskfromflask_sqlalchemyimportSQLAlchemyfromflask_migrateimportMigratefromflask_corsimportCORSapp=Flask(__name__)app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI']='mysql+pymysql://admin:hFZC3psTf7

用途防止梯度爆炸：在训练深度神经网络时，梯度可能会变得非常大，导致训练不稳定。使用clip_grad_norm_可

这种模型通常采用深度神经网络结构，如Tr

这种模型通常采用深度神经网络结构，如Transformer、BE

引言  神经网络模型，特别是深度神经网络模型，自AlexNet在ImagenetChallenge2012上的一鸣惊人，无疑是MachineLearningResearch上最靓的仔，各种进展和突破层出不穷

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2、深度神经网络学习的输入-输出映射在很大程度上不连续的【稍微添加一点扰动，模型就会得到图像的错误分类，特别注意的是，这种扰动跟数据集无关，对不同是数据集添加同样的扰动，不同的模型都会得到错误的分类，也就是说这种扰动是针对神经网络

mlp隐藏层从线性到非线性通用近似定理多层感知机的简洁实现模型K折交叉验证泛化误差、训练误差、欠拟合、过拟合权重衰减暂退法(Dropout)在学习完线性回归和softmax回归后，我们开始对深度神经网络的的探索