SAM-Adapter不仅显著提升了SAM的性能，而且在这些任务上达到了最先进的水平。
背景： 一般场景 python服务经常作为java下游的 算法服务或者 数据处理服务 但是使用http 去调用比较不灵活，通过注册到nacos上进行微服务调用才是比较爽的 1.定义feginapi的接口定义 java端 定义接口请求和响应 主要关注 CommonResult 结构 和 python要
本文通过people_daily_ner数据集，介绍两段式训练过程，第一阶段是训练下游任务模型，第二阶段是联合训练下游任务模型和预训练模型，来实现中文命名实体识别任务。 一.任务和数据集介绍 1.命名实体识别任务 NER（Named Entity Recognition）和Pos（Part-of-S
本文通过文本分类任务演示了HuggingFace自动模型使用方法，既不需要手动计算loss，也不需要手动定义下游任务模型，通过阅读自动模型实现源码，提高NLP建模能力。 一.任务和数据集介绍 1.任务介绍 前面章节通过手动方式定义下游任务模型，HuggingFace也提供了一些常见的预定义下游任务模
介绍 在数据处理领域，数据分析师在数据湖上运行其即席查询。数据湖充当分析和生产环境之间的接口，可防止下游查询影响上游数据引入管道。为了确保数据湖中的数据处理效率，选择合适的存储格式至关重要。 Vanilla数据湖解决方案构建在具有 Hive 元存储的云对象存储之上，其中数据文件以 Parquet 格
论文提出CeiT混合网络，结合了CNN在提取低维特征方面的局部性优势以及Transformer在建立长距离依赖关系方面的优势。CeiT在ImageNet和各种下游任务中达到了SOTA，收敛速度更快，而且不需要大量的预训练数据和额外的CNN蒸馏监督，值得借鉴 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文:
一、背景 目前NLP主流范式是在大量通用数据上进行预训练语言模型训练，然后再针对特定下游任务进行微调，达到领域适应（迁移学习）的目的。 指令微调是预训练语言模型微调的主流范式 其目的是尽量让下游任务的形式尽量接近预训练任务，从而减少下游任务和预训练任务之间的Gap, 实现预训练语言模型适应下游任务，
深度学习在很大程度上影响了遥感影像分析领域的研究。然而，大多数现有的遥感深度模型都是用ImageNet预训练权重初始化的，其中自然图像不可避免地与航拍图像相比存在较大的域差距，这可能会限制下游遥感场景任务上的微调性能。
本篇参考： Salesforce 集成篇零基础学习（一）Connected App salesforce 零基础学习（三十三）通过REST方式访问外部数据以及JAVA通过rest方式访问salesforce 我们在项目中也经常遇见下游系统去和我们进行交互的情况，针对 salesforce可以提供 标
我们知道Bert 预训练模型针对分词、ner、文本分类等下游任务取得了很好的效果，但在语义相似度任务上，表现相较于 Word2Vec、Glove 等并没有明显的提升。
搜索推荐算法架构为京东集团所有的搜索推荐业务提供服务，实时返回处理结果给上游。部门各子系统已经实现了基于CPU的自适应限流，但是Client端对Server端的调用依然是RR轮询的方式，没有考虑下游机器性能差异的情况，无法最大化利用集群整体CPU，存在着Server端CPU不均衡的问题。
前言 我之前在一家餐饮公司待过两年，每天中午和晚上用餐高峰期，系统的并发量不容小觑。 为了保险起见，公司规定各部门都要在吃饭的时间轮流值班，防止出现线上问题时能够及时处理。 我当时在后厨显示系统团队，该系统属于订单的下游业务。 用户点完菜下单后，订单系统会通过发kafka消息给我们系统，系统读取消息
本文重点介绍了如何从零训练一个BERT模型的过程，包括整体上BERT模型架构、数据集如何做预处理、MASK替换策略、训练模型和保存、加载模型和测试等。 一.BERT架构 BERT设计初衷是作为一个通用的backbone，然后在下游接入各种任务，包括翻译任务、分类任务、回归任务等。BERT模型架构如下
作者：京东科技 李玉亮 目录指引 限流场景 软件系统中一般有两种场景会用到限流： •场景一、高并发的用户端场景。 尤其是C端系统，经常面对海量用户请求，如不做限流，遇到瞬间高并发的场景，则可能压垮系统。 •场景二、内部交易处理场景。 如某类交易任务处理时有速率要求，再如上下游调用时下游对上游有速率要
下面是一个标准的IDistributedCache用例: public class SomeService(IDistributedCache cache) { public async Task GetSomeInformationAsync (string na
下面介绍模拟滤波器和数字滤波器的频率响应的异同，以及如何使用python地`scipy.signal`来绘制其频谱响应和冲激阶跃响应。在第二期将谈到如何设计模拟滤波器和数字滤波器。
下载附件，是一个可执行的ELF文件666，拖进IDA中查看 main 函数反汇编得到 int __cdecl main(int argc, const char **argv, const char **envp) { char s[240]; // [rsp+0h] [rbp-1E0h] BYRE
下载可以查看16进制的软件： Sublime Text 运行XFTP7 双击打开是：这样的 解决方案 用Sublime Text进行打开nslicense.dll， 打开之后查找“0f88 8300”字段， 大概在864行，将88修改成83， 修改完“0f83 8300”，保存后关闭，再打开Xftp
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https://it.deepinmind.com/jvm/2019/08/27/graalvm-ten-things.html GraalVM有许多不同的组件，如果你只是听说过它或有些简单的了解，肯定无法一窥全豹。本文将列举下GraalVM的几大常用功能，看看它们都能做些什么。 高性能的现代Jav
