Wesley13 Wesley13
3年前
java多线程——volatile
这是java多线程第三篇:《java多线程—线程怎么来的》(https://my.oschina.net/u/1859679/blog/1517807)《java多线程内存模型》(https://my.oschina.net/u/1859679/blog/1525343)上一篇《java多线程—内存模型》已经讲解了java
【OpenAI】私有框架代码生成实践 | 京东云技术团队
由OpenAI提供的ChatGPT/GPT4模型和CodeX模型能够很好的理解和生成业界大多数编程语言的逻辑和代码,然而在实际应用中,我们经常会在编码时使用到一些私有框架、包、协议和DSL等。由于相关模型没有学习最新网络数据,且这些私有数据通常也没有发布在公开网络上,OpenAI无法根据这些私有信息生成对应代码。
黎明之道 黎明之道
4年前
天池比赛数据挖掘心电图模型融合
Task5:模型融合5.1学习目标学习融合策略完成相应学习打卡任务5.2内容介绍https://mlwave.com/kaggleensemblingguide/https://github.com/MLWave/KaggleEnsembleGuide模型融合是比赛后期一个重要的环节,大体来说有如下的类型方式。1
Stella981 Stella981
3年前
Redkale 技术详解 01
Redkale技术详解01双亲委托模型Redkale(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fredkale.org%2Findex.html)里大量使用了双亲委托模型,序列化的ConvertFactory、依赖注入的ResourceFactory、服务
Wesley13 Wesley13
3年前
TCP协议
ISO/OSI网络模型共有七层:物理层,数据链路层,网络层,传输层,会话层,表示层,应用层。TCP/IP网络模型:应用层,传输层,网际层,网络接口!(https://static.oschina.net/uploads/img/201711/291518
马尚 马尚
1年前
应用深度学习技术破解滑动验证码
要训练一个有效的深度学习模型来破解滑动验证码,首先需要大量的训练数据。这些数据包括滑动验证码的图片和对应的滑块位置。你可以通过爬虫技术从网站上收集这些数据,确保数据覆盖各种类型和难度的验证码。2.模型选择与训练在准备好数据后,接下来是选择合适的深度学习模型
CBAM注意力模型介绍
近年来,注意力机制在各项深度学习任务中表现出色。研究表明,人类视觉感知过程中,注意力机制发挥了积极的效果,可以帮助人们高效和自适应的处理视觉信息并聚焦于显著的画面区域,从而能够做出最准确的判断。因此,通过模拟视觉注意力机制,在网络结构中加入注意力模块,使模型可以更加关注待分类图像中的关键信息,抑制不相关的特征信息,促使模型对重要的特征区域更加敏感,从而有效提升相关任务的性能。本文简要介绍一种经典的混合注意力模型CBAM。
商场商圈潜客挖掘模型
本文分享自天翼云开发者社区《》,作者:石泽涛超速数据清洗算法:1)针对同一用户,顺次选取两条记录(第n条、第n1条),根据第n条记录的停留时间TSn(两停留点时间差),以及与第n1条记录的距离Dn(两记录点经纬度距离),计算第n条记录的穿越速度(Dn/
yu yu
4星期前
API聚合与协作新升级,ModelGate新版本重点功能实践
最近在对接AI服务API时,发现ModelGate平台上线了新版,其聚合模型入口和用量统计的能力愈发完善。对于有多大模型需求、API频繁切换、团队灵活分工的场景,这次更新感受比较深,整理如下