如果事件处理的逻辑能迅速完成，并且不会发起新的 IO 请求，比如只是在内存中记个标识，则直接在 IO 线程上处理更快，因为减少了线程池调度。...但如果事件处理逻辑较慢，或者需要发起新的 IO 请求，比如需要查询数据库，则必须派发到线程池，否则 IO 线程阻塞，将导致不能接收其它请求。...因此，需要通过不同的派发策略和不同的线程池配置的组合来应对不同的场景: 说明：一个服务提供者(对应zk中的一条provider url记录)使用一个线程池实例FixedThreadPool 核心参数说明： Dispatcher all 所有消息都派发到线程池...limited 可伸缩线程池，但池中的线程数只会增长不会收缩。只增长不收缩的目的是为了避免收缩时突然来了大流量引起的性能问题。 eager 优先创建Worker线程池。
在了解了Django提供的模型管理平台之后，我们来看看如何从代码层面完成对模型的CRUD（Create / Read / Update / Delete）操作。...我们可以通过manage.py开启Shell交互式环境，然后使用Django内置的ORM框架对模型进行CRUD操作。 (venv)$ cd .....（从一对多关系中“一”的一方查询“多”的一方），反向查询属性默认的名字是类名小写_set（如上面例子中的emp_set），当然也可以在创建模型时通过ForeingKey的related_name属性指定反向查询属性的名字...说明2：查询多个对象的时候返回的是QuerySet对象，QuerySet使用了惰性查询，即在创建QuerySet对象的过程中不涉及任何数据库活动，等真正用到对象时（求值QuerySet）才向数据库发送SQL...语句并获取对应的结果，这一点在实际开发中需要引起注意！
树模型可以说在机器学习的面试中，是面试官最喜欢问的一类问题，今天小编就带你一起回顾一下去年校招中我所经历的树模型相关的问题，这次带答案呦～～(答案是小编的理解，如果有遗漏的地方，欢迎大家在留言区指正，同时...（知乎、阿里） 6、随机森林的随机体现在哪些方面（贝壳、阿里） 7、AdaBoost是如何改变样本权重，GBDT分类树的基模型是？...Boosting：每个弱分类器都有相应的权重，对于分类误差小的分类器会有更大的权重. 4）并行计算： Bagging：各个预测函数可以并行生成 Boosting：各个预测函数只能顺序生成，因为后一个模型参数需要前一轮模型的结果...，这个时候 xgboost 相当于带 L1 和 L2 正则化项的逻辑斯蒂回归(分类问题)或者线性回归(回归问题)。...从 Bias-variance tradeoff 角度来讲，正则项降低了模型的variance，使学习出来的模型更加简单，防止过拟合，这也是 xgboost 优于传统GBDT 的一个特性。
本内容取之电子工业出版社出版、李金洪编著的《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》一书的实例36。 用tf.keras接口搭建一个只带有注意力机制的模型，实现文本分类。...实例描述 有一个记录评论语句的数据集，分为正面和负面两种情绪。通过训练模型，让其学会正面与负面两种情绪对应的语义。...在脱离RNN结构的情况下，单独的注意力机制模型也可以很好地完成NLP任务。具体做法如下。...具体代码如下： 代码2 keras注意力机制模型（续） class Attention(keras.layers.Layer): #定义注意力机制的模型类...五、代码实现：用tf.keras接口训练模型 用定义好的词嵌入层与注意力层搭建模型，进行训练。具体步骤如下： （1）用Model类定义一个模型，并设置好输入/输出的节点。
在上海出差，偶然路过一个星巴克，这是当年疫情期间从美国回国，从定点医院隔离出来和开源的兄弟一起喝的咖啡，畅谈对中美市场的判断，对于开源的坚持，对商业的理解。...如果有胆子大的，俄罗斯也是一个特殊的市场，在未来5-10年有特殊的机会。 而如果业务在中国本土还没有站住脚的创业企业，未来几年会被“卷”得非常艰难，要找到这个特殊时局下的PMF。...择业与报考选择 对于普通计算机从业者来讲，随着经济形势的变化和编程大模型的发展，5年后，没有一技之长且不思进取的码农们，收入会低于外卖小哥和滴滴司机、水管工、电工。...互联网大潮过去、大模型的普及化，会让10年后计算机从业者精英化，牛人从现在的以1当10，变成以1当100，原来的那其余的90个程序员会被淘汰。给娃们报考的同志们也想好自己的选择。...不要盲目跟风选择计算机了，但是，如果优秀的娃，选择计算机行业，将来空间会更大。而现在还在做CRUD的IT从业者们，你要当心了，不变成牛人，你就是第一批被大模型淘汰的人。
本文将探讨，对比与直播带货，推荐模型有哪些不足。...既然是对比，我们限定直播带货中特定模式，流量、知识带货：内容种草+电商变现，内容种草的地方包括小红书、抖音、快手以及自媒体等，然后把种的草集中到天猫、淘宝成交。...转战直播带货，原有的锤子粉丝也跟随罗永浩到抖音，创下了首播支付交易总额超1.1亿元，累计观看人数超4800万人的记录。因为粉丝还是信任老罗的专业能力，相信他带的货是性价比高的。...借助各种诱导能够改变偏好因素的相对权重，从而产生不同的偏好顺序，或者说，偏好是在诱导过程中建立起来的。这也是广告的价值所在，也是推荐模型，直播带货的价值所在。...而直播带货是引导粉丝偏好，主播们为了构建长期信任，是需要帮用户做出更好、更合理的选择。 所以，对比与直播带货，推荐模型有这么几点不足： 缺乏信任的支点。
Models pyLDA系列模型 解析 功能 ATM模型（Author-Topic Model） 加入监督的’作者’,每个作者对不同主题的偏好;弊端：chained topics, intruded...（Latent Dirichlet Allocation） 主题模型 文章主题偏好、单词的主题偏好、主题内容展示、主题内容矩阵 DTM模型（Dynamic Topic Models） 加入时间因素，不同主题随着时间变动...,并选择具有最高主题一致性的模型。...#通过设置该参数random_state,不同的随机种子,并选择具有最高主题一致性的模型。...： 主题模型︱几款新主题模型——SentenceLDA、CopulaLDA、TWE简析与实现 NLP︱LDA主题模型的应用难题、使用心得及从多元统计角度剖析 LDA︱基于LDA的Topic Model
为了用更少的算力让扩散模型生成高分辨率图像，注意力机制可以不要，这是康奈尔大学和苹果的一项最新研究所给出的结论。...这种新架构可以使用更少的算力，媲美或超越具有注意力模块的现有扩散模型的图像生成效果，出色地生成高分辨率图像。 得益于上周「Mamba」的发布，状态空间模型 SSM 正受到越来越多的关注。...之前的研究表明，基于 SSM 的序列模型是一种有效而且高效的通用神经序列模型。通过使用这种架构，可以使 SSM 核心处理更细粒度的图像表示，消除全局分块化或多尺度层。...当引入无分类器指导时，模型在所有基于 DDPM 的模型中获得了最佳的 sFID 分数，超过了其他最先进的策略，表明 DIFFUSSM 生成的图像对于空间失真更具鲁棒性。...与 LDM 类似，由于只使用 ADM 总训练预算的 25％，因此在 LSUN-Bedrooms 任务中，该方法并未超过 ADM。对于这个任务，最佳 GAN 模型在模型类别上胜过扩散模型。
目录 带约束条件的假设检验 模型诊断 0/1变量数据分析 逻辑回归 带约束条件的假设检验 我们在上一节其实已经介绍过一般情况下的假设检验，但是在具体的算例中我们都是在假设检验只涉及到一个参数的情况下进行检验的...需要注意的是，对于带约束的情况，只有Wald Test是比较好手算的，其他的两种理论我们在上一节也有给出，但是手算会显得难度很大，因此我们这里就不多提了。...这里可以得到 image.png image.png 虽然它是带约束条件下的线性模型，理论来说比这里的情况要简单一些。但其实阅读难度要比这里大很多，感兴趣的朋友可以去看看。...模型诊断 和线性模型 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49276967 一样，广义线性模型也有各种各样的诊断指标。...已经简单介绍过这个模型，在这里我们会更加详细的用广义线性模型的框架去介绍这个内容，毕竟可以看出，逻辑回归本质上就是广义线性模型的一部分。
摘要 预测未来股票的价值一直是大家都很关注的话题，尽管它是非常困难。这种困难来自于股票的非平稳行为，没有任何明确的形式。因此，最好的方式是通过分析股票数据。...为了处理大数据集，目前的默认的方法是使用移动平均线。然而，利用小波变换代替移动平均法对股票信号进行去噪，可以使金融数据平滑，更准确地分解。...这种新的转化、去噪和更稳定的股票数据可以通过非参数统计方法跟踪，如SVR和基于递归神经网络（RNN）的长短时记忆（LSTM）网络来预测未来的股票价格。通过这些方法，人们可以得到更准确的股票预测。
官网：https://nacos.io/ 仓库：https://github.com/alibaba/nacos ---- Nacos 优势 易⽤：简单的数据模型，标准的 restfulAPI，易用的控制台...---- 业务层 服务管理：实现服务 CRUD，域名 CRUD，服务健康状态检查，服务权重管理等功能。...---- 小结 Nacos采用流行的微服务架构,其总体架构如下: 服务注册中心:负责服务的注册与发现。服务提供者注册服务,服务消费者从注册中心发现服务并消费。 配置中心:用于集中管理应用的配置文件。...服务调用:消费者可以通过RestTemplate等方式调用服务提供者。 弹性伸缩:可以根据负载动态调整服务提供者的数量。 负载均衡:在多个服务提供者之间进行负载均衡分发请求。...容错与断路器:实现服务的高可用与容错。 动态 DNS:将服务映射到最新的服务提供者上,实现快速故障转移和零宕机升级。 服务权重:可以为服务设置权重,根据权重比例进行流量分发。
最近遇到的一个新的需求，将基础建筑白模转换成带屋顶的建筑模型。如下图。既然是导出功能，就涉及到程序化操作。那么如何程序化生成屋顶结构？...常见的屋顶有下面几种除了第一种平面屋顶，坡面屋顶，弧面屋顶像蔬菜大棚、厂房等。人字形屋顶等。程序化屋顶生成的核心是计算屋脊线，基于屋脊线计算顶点坐标构建geometry。计算法线坐标，满足屋顶光照。...可询问deepseek或claude获取进一步的思路。经过理论支持和一些算法调试，Geobuilding增加了自定义屋顶属性，一键导出屋顶模型，包括obj gltf stl格式。...（左侧工具条[选择框]可批量设置屋顶属性）第2步直接导出为模型文件在导出面板，选择自定义的贴图材质最后我们将导出的obj文件导入到blender中查看效果，导入blender时注意选择z轴朝上很好，我们得到了符合预期的模型文件也可以导出...gltf模型包含cesium演示文件，直接打开浏览。
IBM，特拉维夫大学和以色列理工学院的科学家设计了一种新颖的AI模型：标签集操作（LaSO）网络，用于组合成对的带标记的图像示例，以创建包含种子图像标记的新示例。...“我们的方法能够生成含有两个输入样本中存在标记的样本，”研究人员写道，“提出的方法也可能应用于有趣的视觉对话用例，用户可以通过指出或显示她喜欢或不喜欢的视觉示例来操作返回的查询结果。”...LaSO网络学会对给定样本的标签集进行操作，并合成与组合标签集相对应的新标签集，将不同类型的照片作为输入，在隐式地从另一个样本中删除一个样本中的概念之前，识别共同的语义内容。...因为AI模型直接在图像表示上运行，并且不需要额外的输入来控制操作，所以它们能够泛化到训练期间没有看到过的类别的图像。...正如研究人员所解释的那样，在使用非常少的数据训练模型的实践中，每个类别通常只有一个或非常少的样本可用。图像分类领域的大多数方法只涉及单个标签，其中每个训练图像只包含一个对象和相应的类别标签。 ?
一、LAScarQS2022介绍 挑战赛提供 200 名受试者，这项挑战的目标是量化或分割来自患有心房颤动的患者的 LGE MRI 的左心房壁的心肌病理（疤痕）。...挑战赛提供了在真实临床环境中从患有心房颤动 (AF) 的患者身上采集的 194 (+) 个 LGE MRI。它旨在为各种研究创造一个公开和公平的竞争。...其次，由于 LA 形状不同、壁薄（Beinart 等人 [7] 报道的平均厚度为 1.89 ± 0.48 mm）、周围的增强区域和复杂的疤痕模式，因此很难构建先进的房颤患者疤痕分析模型。...中心 3（伦敦国王学院）：临床图像也是使用飞利浦 Acheiva 1.5T 使用 FB 和带脂肪抑制的导航门控获得的。...B、然后将数据缩放到固定大小为（256x160x64），训练数据中随机选择10例作为验证集，剩下50为模型训练数据，最后对训练数据进行10倍数据扩充操作（旋转，平移，翻转等操作）。
传统的数字人技术主要依靠预设参数和有限的模型训练，但大模型技术则为其提供了近乎无限的训练参数和自主生成能力，使数字人更为真实多样。...更重要的是， 大模型在很大程度上解决了数字人的自然语言理解能力，多模态大模型是数字人真正的灵魂。...重构内容生产模式 提升数字内容生产效率和质量 重新定义粉丝经济 助力品牌传播 转变品牌形象 拉近品牌和用 户的关系 新型带货赋能电商 推动数字化转型 助力企业提质增效 6.2 C端应用 数字人产品的C...当前仍然主要运用动作捕捉技术，数字人的表情基准还是无法传达类似于眉毛的弯曲度，肌肉颤动等微表情细节，所以很难将中之人所表达的情感完全传达出来。...对应开发者而言，“避风港原则”是一种针对网络服务提供者的责任豁免原则，具体指网络服务提供者接到权利人的通知后，根据法律规定断开与侵权的作品、表演、录音录像制品的链接的，不承担赔偿责任。 9.
继 BERT 之后，研究者们注意到了大规模预训练模型的潜力，不同的预训练任务、模型架构、训练策略等被提出。但 BERT 类模型通常存在两大缺点：一是过分依赖有标签数据；二是存在过拟合现象。...还有就是标注数据有限，模型只能拟合训练数据分布，但数据较少的话容易造成过拟合，致使模型的泛化能力下降。...作为大模型的开路先锋，大型预训练语言模型，特别是 GPT-3 已经显示出令人惊讶的 ICL（In-Context Learning）能力。...在许多下游任务中，一个大型 GPT 模型可以获得相当好的性能，甚至超过了一些经过监督微调的小型模型。...最后，表 3 还显示了 6 个数据集上 2 个 GPT 模型的示例与层的平均 SimAM 分数。
后台输出效果例如以下： 经測试，其它方法也都是能够运行的。 事实证明，新建的另外一个project文件ContentResolverTest中。在里面执行单元測试。...也是可以执行的（单元測试的代码不变，实现的CRUD功能也一模一样），也就是说，可以对ContentProviderTest01中的SQLite进行CRUD操作。...比如，执行query()方法，后台输出例如以下： 这样，我们的目的也就达到了。 【特别注意】 须要特别注意的是，代码中uri不要写错了，这些错误一旦发生。非常难被发现。...详细表如今： 1、清单文件里： <provider android:name=".内容提供者的类名" android:authorities="包名.内容提供者的类名" > 提供者ContentProvider 4 ContentResolver
这可不是特工电影里某个天马行空的高科技，最近，东京大学和索尼计算机科学研究所（CSL）共同研发出AI系统“Derma”就能实现上述功能，通过将传感器贴合在喉咙周围的皮肤上，就能实现从口形(无声说话)到语音的转化...电影里奄奄一息的富翁想要修改遗嘱却无法发声最终被自私的儿子私吞财产的事再也不会发生了，当然首先，你要成为富二代。 ? 不过，这项技术可不是用来干这个的。...据相关研究人员透露，研究灵感最初来源于视听障碍者的触诊唇读法，他们会用手指触摸说话者的嘴唇和下巴周围，以此读取说话内容。也就是说，他们通过触摸障碍者嘴唇周围的皮肤就可以知道他们的说话内容。...只要在下颚皮肤的两个位置安装MEMS(Micro ElectroMechanical Systems)加速度计和角速度传感器，就能通过随着说话发生的下颚运动和舌肌运动引起的从下颚到喉咙的皮肤颤动，进行无声的...Classification, CTC)的神经网络进行训练，训练之后的模型就能把无声说话的皮肤颤动转换为语音，转换后的语音合成除了可以输入到附近的具有语音识别功能的数字设备（语音助手）之外，还可以用于帮助因声带损伤等原因而难以发声的用户进行交流
什么是Dapper Dapper是一个简单的.NET对象映射器，在速度方面具有"King of Micro ORM"的头衔，几乎与使用原始的ADO.NET数据读取器一样快。...ORM是一个对象关系映射器，它负责数据库和编程语言之间的映射。 Dapper通过扩展IDbConnection提供一些有用的扩展方法去查询您的数据库。...Dapper是如何工作的 它可以分为三个步骤： 创建一个IDbConnection接口对象； 编写一个查询SQL来执行CRUD操作； 将查询SQL作为Execute方法的参数传递。...安装 Dapper通过NuGet安装：https://www.nuget.org/packages/Dapper PM> Install-Package Dapper 要求 Dapper可以与任何数据库提供者一起工作...) { // 执行普通SQL var invoices = connection.Query(sqlInvoices).ToList(); // 执行带参数的
配置服务 (Configuration Service) 在服务或者应用运行过程中，提供动态配置或者元数据以及配置管理的服务提供者。...逻辑架构及其组件介绍 服务管理：实现服务CRUD，域名CRUD，服务健康状态检查，服务权重管理等功能 配置管理：实现配置管CRUD，版本管理，灰度管理，监听管理，推送轨迹，聚合数据等功能 元数据管理：提供元数据...方便多语言集成 Console：易用控制台，做服务管理、配置管理等操作 SDK：多语言sdk Agent：dns-f类似模式，或者与mesh等方案集成 CLI：命令行对产品进行轻量化管理，像git一样好用 领域模型...数据模型 Nacos 数据模型 Key 由三元组唯一确定, Namespace默认是空串，公共命名空间（public），分组默认是 DEFAULT_GROUP。...服务领域模型 配置领域模型 围绕配置，主要有两个关联的实体，一个是配置变更历史，一个是服务标签（用于打标分类，方便索引），由 ID 关联。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
