mycat1.6应用篇

深度学习应用篇-元学习[14]：基于优化的元学习-MAML模型、LEO模型、Reptile模型

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。后续会持续把深度学习涉及知识原理分析给大家，让大家在项目实操的同时也能知识储备，知
汀、人工智能·2023-06-14 12:22

深度学习应用篇-元学习[13]：元学习概念、学习期、工作原理、模型分类等

深度学习应用篇-元学习[13]：元学习概念、学习期、工作原理、模型分类等1.元学习概述1.1元学习概念元学习(Meta-Learning)通常被理解为“学会学习(Learning-to-Learn)”，
·2023-06-14 11:01

深度学习应用篇-元学习[14]：基于优化的元学习-MAML模型、LEO模型、Reptile模型

深度学习应用篇-元学习[14]：基于优化的元学习-MAML模型、LEO模型、Reptile模型1.Model-AgnosticMeta-LearningModel-AgnosticMeta-Learning
·2023-06-14 11:01

深度学习应用篇-元学习[14]：基于优化的元学习-MAML模型、LEO模型、Reptile模型

深度学习应用篇-元学习[14]：基于优化的元学习-MAML模型、LEO模型、Reptile模型1.Model-AgnosticMeta-LearningModel-AgnosticMeta-Learning
·2023-06-14 11:01

深度学习应用篇-元学习[13]：元学习概念、学习期、工作原理、模型分类等

深度学习应用篇-元学习[13]：元学习概念、学习期、工作原理、模型分类等1.元学习概述1.1元学习概念元学习(Meta-Learning)通常被理解为“学会学习(Learning-to-Learn)”，
·2023-06-14 11:01

Connected Contracts实用案例：平行链应用篇

跨链互连合约是Moonbeam独特的原生跨链解决方案，不仅帮助开发团队在Moonbeam网络即可解锁不同公链的特色功能，各类去中心化应用的终端使用者能因此获得更便捷安全的跨链体验。先前我们提及了互连合约在远程链上的应用，而Moonbeam作为Dotsama生态中的一份子，也与许多平行链集成，为用户带来波卡生态中丝滑且多样的多链操作体验。XCM代表着交叉共识信息传递的格式，定义了如何在不同区块链之间
Moonbeam Community·2023-06-14 02:48

深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。后续会持续把深度学习涉及知识原理分析给大家，让大家在项目实操的同时也能知识储备，知
汀、人工智能·2023-06-13 14:51

深度学习应用篇-推荐系统[11]：推荐系统的组成、场景转化指标（pv点击率,uv点击率,曝光点击率）、用户数据指标等评价指标详解

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。后续会持续把深度学习涉及知识原理分析给大家，让大家在项目实操的同时也能知识储备，知
汀、人工智能·2023-06-13 14:20

深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比

深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比1.DeepFM模型1.1.模型简介CTR预估是目前推荐系统的核心技术，其目标是预估用户点击推荐内容的概率
·2023-06-13 11:49

深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比

深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比1.DeepFM模型1.1.模型简介CTR预估是目前推荐系统的核心技术，其目标是预估用户点击推荐内容的概率
·2023-06-13 10:45

深度学习应用篇-推荐系统[11]：推荐系统的组成、场景转化指标（pv点击率,uv点击率,曝光点击率）、用户数据指标等评价指标详解

深度学习应用篇-推荐系统[11]：推荐系统的组成、场景转化指标（pv点击率,uv点击率,曝光点击率）、用户数据指标等评价指标详解1.推荐系统介绍在网络技术不断发展和电子商务规模不断扩大的背景下，商品数量和种类快速增长
·2023-06-13 10:44

深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比

深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比
汀、人工智能·2023-06-13 10:00

五份 Java 并发编程全彩小册：模型 + 原理 + 应用 + 模式 + 面试题五管齐下

（毕竟有很多公司问的问题以及知识点或多或少都和阿里开源东西有点关系）这五套小册分别是：模型篇原理篇应用篇模式篇面试题篇（这十九道
java111112313213·2023-06-12 15:53

Java并发编程全彩小册：模型篇、原理篇、应用篇、模式篇、面试篇

（毕竟有很多公司问的问题以及知识点或多或少都和阿里开源东西有点关系）这五套小册分别是：模型篇原理篇应用篇模式篇面试题篇（这十九道
小迁W️：bjmsb2019·2023-06-12 15:52

阿里巴巴首次公开4份【并发编程全彩小册】：模型 + 原理 + 应用 + 模式， 四管齐下

（毕竟有很多公司问的问题以及知识点或多或少都和阿里开源东西有点关系）这五套小册分别是：模型篇原理篇应用篇模式篇面试题篇（这十九道
海害嗨·2023-06-12 15:48

深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。后续会持续把深度学习涉及知识原理分析给大家，让大家在项目实操的同时也能知识储备，知
汀、人工智能·2023-06-12 14:18

深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]：BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集（含智能标注）【上篇】

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。后续会持续把深度学习涉及知识原理分析给大家，让大家在项目实操的同时也能知识储备，知
汀、人工智能·2023-06-12 14:47

深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]：BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集（含智能标注）【下篇】

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。后续会持续把深度学习涉及知识原理分析给大家，让大家在项目实操的同时也能知识储备，知
汀、人工智能·2023-06-12 14:15

红队隧道应用篇之SSH端口转发突破内网(六)

前言什么是SSH隧道SSH隧道是使用SSH协议连接两台计算机之间的通道。它使用密钥加密数据传输，并允许计算机之间的安全连接。通常，SSH隧道用于通过不安全的网络（例如互联网）连接到远程服务器。隧道提供了一种安全的方法来访问远程服务器，而无需担心数据被窃取。要使用SSH隧道，需要有远程服务器的SSH登录凭据，包括用户名和密码或SSH密钥。还需要安装并运行SSH客户端软件，例如PuTTY或OpenSS
Henry404s·2023-06-12 14:26

深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：智能标注、多分类算法、文本信息抽取等

深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等1.N-GramN-Gram是一种基于统计语言模型的算法
·2023-06-12 11:50

深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：智能标注、多分类算法、文本信息抽取等

深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等1.N-GramN-Gram是一种基于统计语言模型的算法
·2023-06-12 11:47

深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]：BiLSTM+CRF实现命名实体识别属性抽取实战项目合集（含智能标注）

深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]：BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集（含智能标注）1.命名实体识别介绍命名实体识别（NamedEntityRecoginition
·2023-06-12 11:16

深度学习应用篇-计算机视觉-视频分类[8]：时间偏移模块（TSM）、TimeSformer无卷积视频分类方法、注意力机制

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。后续会持续把深度学习涉及知识原理分析给大家，让大家在项目实操的同时也能知识储备，知
汀、人工智能·2023-06-12 04:05

深度学习应用篇-计算机视觉-OCR光学字符识别[7]：OCR综述、常用CRNN识别方法、DBNet、CTPN检测方法等、评估指标、应用场景

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。后续会持续把深度学习涉及知识原理分析给大家，让大家在项目实操的同时也能知识储备，知
汀、人工智能·2023-06-12 04:33

深度学习应用篇-计算机视觉-视频分类[8]：时间偏移模块（TSM）、TimeSformer无卷积视频分类方法、注意力机制

深度学习应用篇-计算机视觉-视频分类[8]：时间偏移模块（TSM）、TimeSformer无卷积视频分类方法、注意力机制1.时间偏移模块（TSM）视频流的爆炸性增长为以高精度和低成本执行视频理解任务带来了挑战
·2023-06-11 21:21

深度学习应用篇-OCR光学字符识别[7]：常用CRNN识别方法、DBNet、CTPN检测方法等、评估指标、应用场景

深度学习应用篇-计算机视觉-OCR光学字符识别[7]：OCR综述、常用CRNN识别方法、DBNet、CTPN检测方法等、评估指标、应用场景1.OCR综述OCR(OpticalCharacterRecognition
·2023-06-11 21:50

深度学习应用篇-计算机视觉-视频分类[8]：时间偏移模块（TSM）、TimeSformer无卷积视频分类方法、注意力机制

深度学习应用篇-计算机视觉-视频分类[8]：时间偏移模块（TSM）、TimeSformer无卷积视频分类方法、注意力机制1.时间偏移模块（TSM）视频流的爆炸性增长为以高精度和低成本执行视频理解任务带来了挑战
·2023-06-11 21:50

风尚云网:小程序-=＞{组件/components应用篇}

首先能看文档看文档：微信开放文档微信小程序开发工具下载：稳定版StableBuild|微信开放文档微信开发注册登录：微信公众平台目录一：组件/components创建二：pages页面中引用组件/components：举个例子:想要在pages页面中的user.wxml中使用组件item1.首先配置pages的user页面里的json文件，也就是user.json：2.在user.json中配置i
风尚云网·2023-06-11 17:22

线性代数强化

③记笔记；背笔记④内容：行列式矩阵⇒基础篇计算上炉火纯青登峰造极向量组（必然一个大题11′）方程组⇒主题篇特征值（必然一个大题11′）二次型⇒应用篇⑤目标：拿满分！
阿飞fighting·2023-06-09 22:57

深度学习应用篇-计算机视觉-图像增广[1]：数据增广、图像混叠、图像剪裁类变化类等详解

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。后续会持续把深度学习涉及知识原理分析给大家，让大家在项目实操的同时也能知识储备，知
汀、人工智能·2023-06-09 18:09

深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[6]：DeepLab系列简介、DeepLabV3深入解读创新点、训练策略、主要贡献

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。后续会持续把深度学习涉及知识原理分析给大家，让大家在项目实操的同时也能知识储备，知
汀、人工智能·2023-06-09 16:37

深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[6]：DeepLab系列简介、DeepLabV3深入解读创新点、训练策略、主要贡献

深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[6]：DeepLab系列简介、DeepLabV3深入解读创新点、训练策略、主要贡献0.DeepLabV3深入解读1、DeepLab系列简介1.1.DeepLabV1
·2023-06-09 10:29

深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[6]：DeepLab系列简介、DeepLabV3深入解读创新点、训练策略、主要贡献

深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[6]：DeepLab系列简介、DeepLabV3深入解读创新点、训练策略、主要贡献0.DeepLabV3深入解读1、DeepLab系列简介1.1.DeepLabV1
·2023-06-09 10:23

深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[5]：SegNet分割算法、常用二维三维半立体数据集汇总、前景展望等

深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[5]：FCN、SegNet、Deeplab等分割算法、常用二维三维半立体数据集汇总、前景展望等语义分割综述（semanticsegmentation）1.初识语义分割
·2023-06-09 10:23

系统应用篇(一)--Settings篇

目录一、Settings应用的作用和重要性二、Settings应用的架构和组件三、Settings应用的定制和扩展四、总结一、Settings应用的作用和重要性Settings应用的作用和重要性如以下表格所示：作用重要性提供系统设置选项Settings应用是用户在Android设备上访问和更改系统设置的主要入口。它提供了各种设置选项，包括网络、声音、显示、账户、安全性等。系统功能的配置和管理Set
Abro.·2023-06-08 19:06

深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测[4]：边界框、锚框（交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS

深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测[4]：综述、边界框boundingbox、锚框（Anchorbox）、交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS1.目标检测综述对计算机而言，能够“看到”的是图像被编码之后的数字
·2023-06-08 11:30

深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测[4]：边界框、锚框（交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS

深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测[4]：综述、边界框boundingbox、锚框（Anchorbox）、交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS1.目标检测综述对计算机而言，能够“看到”的是图像被编码之后的数字
·2023-06-08 11:54

深度学习应用篇-计算机视觉图像分类[3]：ResNeXt、Res2Net、Vision Transformer等模型结构

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[3]：ResNeXt、Res2Net、SwinTransformer、VisionTransformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍1.ResNet相较于VGG
·2023-06-08 10:51

【Linux网络编程】传输层udp协议篇

udp协议篇一、本篇是在应用篇的后面的二、传输层2.1、再谈端口号2.2.1、两个问题2.2.2、两个常用命令2.2、UDP协议2.2.1、udp协议端格式&&理解报头2.2.2、udp的特点2.2.3
翻转的乌龟·2023-06-08 06:39

系统应用篇(二)--Launcher篇

目录一、Launcher应用的作用和重要性二、Launcher应用的类型和分类三、Launcher应用的架构和组件四、Launcher应用的定制和扩展一、Launcher应用的作用和重要性下表为Launcher应用的作用和重要性：作用重要性1.提供用户界面Launcher应用是用户与设备交互的主要界面，提供了桌面、应用程序列表和小部件等界面元素。2.启动应用程序用户可以通过Launcher应用快速
Abro.·2023-06-08 02:33

系统应用篇(三)--Camera篇

目录一、Camera应用的作用和重要性二、Camera应用的类型和分类三、Camera应用的架构和组件四、Camera应用的定制和扩展五、学习总结一、Camera应用的作用和重要性相机应用的作用和重要性如下表格所示：作用重要性1.拍摄照片和录制视频通过Camera应用，用户可以方便地拍摄照片和录制视频，记录重要时刻、美好回忆或者创作内容。相机功能是手机的基本功能之一，对于用户来说具有重要的实用价值
Abro.·2023-06-08 02:33

系统应用篇(四)--Clock篇

目录一、Clock应用的作用和重要性二、Clock应用的类型和功能三、Clock应用的架构和组件四、Clock应用的定制和扩展一、Clock应用的作用和重要性Clock应用的作用和重要性如下表所示：作用/重要性描述1.时间显示Clock应用用于显示当前时间，包括小时、分钟和秒数。它是用户在设备上快速查看时间的主要途径，因此在操作系统中具有重要作用。2.闹钟功能Clock应用通常提供闹钟功能，允许用
Abro.·2023-06-08 02:21

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG模型结构、实现、模型特点详细介绍

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍1.LeNet（1998）LeNet是最早的卷积神经网络之一
·2023-06-07 13:17

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍
汀、人工智能·2023-06-07 11:00

玩转服务器之应用篇：从零开始构建小型高可用环境

高可用环境介绍搭建高可用环境，可以消除单点故障的影响，使系统在出现故障时自动地切换到其它节点，保障系统的平稳运行，提高系统的可靠性和可用性，同时保证数据的安全性，高可用环境已经是现代企业应用的标配。本文介绍如何快速搭建一个小型的高可用环境，涉及的产品包括：2台云主机（CenTOS7.6系统）、数据库和负载均衡。二、前置准备正式开始部署前，您需完成如下的准备工作：开通京东云账户，若您还未注册京东云账
京东云技术团队·2023-06-07 09:43

【ChatGPT应用篇】助力Beauty代码的初体验 | 京东云技术团队

思考过程：案例1：项目里面有Excel文件的解析场景，试着与ChatGPT进行了交互，现将问题整理如下：1.给我写一个Java版本的excel导入解析代码（毫不客气的分配任务）2.需要支持100000000数据量（业务需求变更）3.优化代码需要支持10000000数据量（降低数量级，减轻难度）4.请采用面向对象的思想给做一下封装（初级工程师->中级工程师）5.进一步面向接口编程，抽离业务（中级晋升
·2023-06-06 22:09

LinkFlow CDP应用篇04丨好的用户体验，从客户旅程开始

客户旅程（CustomerJourney）是指客户从首次接触品牌，直至下单并享受产品或服务期间与品牌互动的全过程。如何利用营销自动化工具，根据客户旅程，创造完整流畅的客户体验。企业的客户旅程优化早期，往往通过梳理客户全流程接触点，改善客户的核心痛点，并在旅程中打造一个或多个“尖叫点”，来提升客户满意度。然而，随着互联网与移动终端的快速发展，企业与客户的接触点呈现碎片化趋势，并成指数级扩张，此时企业
·2023-04-21 17:51

LinkFlow CDP应用篇04丨好的用户体验，从客户旅程开始

客户旅程（CustomerJourney）是指客户从首次接触品牌，直至下单并享受产品或服务期间与品牌互动的全过程。如何利用营销自动化工具，根据客户旅程，创造完整流畅的客户体验。企业的客户旅程优化早期，往往通过梳理客户全流程接触点，改善客户的核心痛点，并在旅程中打造一个或多个“尖叫点”，来提升客户满意度。然而，随着互联网与移动终端的快速发展，企业与客户的接触点呈现碎片化趋势，并成指数级扩张，此时企业
·2023-04-21 17:47

LinkFlow CDP应用篇03：CDP如何满足品牌零售企业的营销需求

众所周知，对于大部分品牌零售企业来说，市场营销的一大特点便是拥有大量的粉丝和会员。企业往往将巨量的数据存放在不同的数据库中，因为大部分营销系统都难以承载如此庞大的数据量。当市场团队需要进行营销活动时，又需要将数据从数据库导入营销执行系统中。这一流程非常耗时，且营销反馈的数据也需要花费大量的时间重新注入数据库。品牌零售的市场团队苦不堪言，希望有一个系统能帮助他们提供完整、唯一的客户画像，同时还能快速
·2023-04-21 17:15

LinkFlow CDP应用篇02：CDP如何帮助零售行业构建客户画像

随着零售世界变得无所不在，顾客的旅程也变得越来越复杂。消费者在购买之前、购买期间和购买之后都会使用在线渠道，并且经常在在线和离线渠道之间来回切换，超过三分之二的消费者在实体店使用智能手机进行产品研究，例如与其他零售商进行价格比较，或了解产品的信息和评价等。多年来，零售商一直无法实现真正全渠道个性化，部分原因在于，营销人员为了尽可能地利用他们所能获得的数据，尝试了一种适用于所有客户个性化的方法。但真
·2023-04-21 17:14
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