前言 在与客户充分接触后取得需求调研结果，然后分析调研内容，撰写完成项目的需求规格说明书。这是一个正式的文件，需要供需双方签字确认。说明书中会明确需求方的要求和开发方实现的内容，依据需求规格说明书，开发方就要开展系统设计工作。 进行系统设计工作，粗略的可以分成两个阶段，概要设计（总体设计）阶段和详细
最近，中国神舟十五号载人飞行为期半年的航天任务取得圆满成功，又掀起了一股航天热潮。某城市气象站以此为契机，举办了一系列航天主题活动。 在气象站研学活动中心，一群小朋友正在参观国产气象设备博物馆。气象科技的发展在人类历史上具有重要的地位。为了向公众普及气象知识，传承气象文化，我国建立了首家国产气象设备
摘要：华为云PaaS技术创新团队基于UniXcoder模型，在公开测试数据集（CodeXGLUE）上的代码搜索任务评测结果上取得突破，在CodeXGLUE榜单上排名中第一。 本文分享自华为云社区《代码语义搜索算法哪家强？华为云UniXcoder-VESO-v1算法取得突破，问鼎CodeXGLUE榜单
概要 现代基于深度学习的模型在语音增强任务方面取得了显著的性能改进。然而，最先进模型的参数数量往往太大，无法部署在现实世界应用的设备上。为此，我们提出了微小递归U-Net（TRU-Net），这是一种轻量级的在线推理模型，与当前最先进的模型的性能相匹配。TRU-Net的量化版本的大小为362千字节，足
在当今快节奏的数字世界中，网站性能对于吸引用户和取得成功至关重要。然而，对于像首页这样的页面，在不影响功能的前提下优化性能就成了一项挑战。 这就是 Vue 组件懒加载的用武之地。通过将非必要元素的加载推迟到可见时进行，开发人员可以增强用户体验，同时确保登陆页面的快速加载。 懒加载是一种优先加载关键内
从一个例子开始讲吧。 假设正在调试猫分类器，然后取得了90%准确率，相当于10%错误，，开发集上做到这样，这离希望的目标还有很远。也许的队员看了一下算法分类出错的例子，注意到算法将一些狗分类为猫，看看这两只狗，它们看起来是有点像猫，至少乍一看是。所以也许的队友给一个建议，如何针对狗的图片优化算法。试
神经网络是深度学习的基础，正是深度学习的兴起，让停滞不前的人工智能再一次的取得飞速的发展。 其实神经网络的理论由来已久，灵感来自仿生智能计算，只是以前限于硬件的计算能力，没有突出的表现，直至谷歌的AlphaGO的出现，才让大家再次看到神经网络相较于传统机器学习的优异表现。 本文主要介绍神经网络中的重
近期，上海合合信息科技股份有限公司发布的文本向量化模型 acge_text_embedding 在中文文本向量化领域取得了重大突破，荣获 Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) 中文榜单（C-MTEB）第一名的成绩。这一成就标志着该模型将在大模型领域的应用中发
《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书的“2.1.1 音视频编码的发展历程”介绍了H.26x系列的视频编码标准，其中H.264至今仍在广泛使用，无论视频文件还是网络直播，H.264标准都占据着可观的市场份额。 之所以H.264取得了巨大的成功，是因为它提出了一个新概念，把标准框架划分为
一、写在开头 在我们一开始讲多线程的时候，提到过异步与同步的概念，这里面我们再回顾一下： 同步：调用方在调用某个方法后，等待被调用方返回结果；调用方在取得被调用方的返回值后，再继续运行。调用方顺序执行，同步等待被调用方的返回值，这就是阻塞式调用； 异步：调用方在调用某个方法后，直接返回，不需要等待被
1、Base64加密 最简单的加密方式，甚至可以说不是加密，只是一种用64个字符表示任意二进制数据的方法。Base64编码原理是将输入字符串按字节切分，取得每个字节对应的二进制值（若不足8比特则高位补0），然后将这些二进制数值串联起来，再按照6比特一组进行切分（因为2^6=64），最后一组若不足6比
论文提出了T2T-ViT模型，引入tokens-to-token（T2T）模块有效地融合图像的结构信息，同时借鉴CNN结果设计了deep-narrow的ViT主干网络，增强特征的丰富性。在ImageNet上从零训练时，T2T-ViT取得了优于ResNets的性能MobileNets性能相当 来源：晓
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 卷积神经网络（CNN）通过从原始数据中自动学习层次特征表示，在图像识别任务中取得了巨大成功。虽然大多数时间序列分类（TSC）文献都集中在1D信号上，但本文使用递归图（RP）将时间序列转换为2D纹理
具体的软硬件实现点击http://mcu-ai.com/MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 心音分类在心血管疾病的早期发现中起着至关重要的作用，特别是对于小型初级卫生保健诊所。尽管近年来心音分类取得了很大进展，但其中大多数都是基于传统的分段特征和基于浅层结构的分类器。这些传统的声学表示和分类
在深度学习时代，设立开发集和测试集的方针也在变化。 可能听说过一条经验法则，在机器学习中，把取得的全部数据用70/30比例分成训练集和测试集。或者如果必须设立训练集、开发集和测试集，会这么分60%训练集，20%开发集，20%测试集。在机器学习的早期，这样分是相当合理的，特别是以前的数据集大小要小得多
http://blog.itpub.net/31545813/viewspace-2926667/ Linux 的浩瀚无垠，使人总能每次都提交与众不同的内容。这些内容不仅对他们的职业生涯很有用，同时也让他们增长知识。在此，我们就尝试这么去做，至于能取得多大的成功，就由我们的读者朋友们来判断吧。 在此
https://aijishu.com/a/1060000000338927 近日，SPEC官网公布最新一期的SPEC CPU 2017测试结果。阿里云磐久服务器M系列在SPECrate®2017 Integer base基准测试中取得510分，刷新了单路服务器在该项测试中的最好成绩。 图 | 来自
csv文件格式，第一列为手机号，第二列为密码 1.右键添加一个配置元件 csv数据文件设置 2.设置csv数据提取路径 3.引用数据 4.设置线程循环运行两次，然后发送请求 看到结果就执行了两次，取得用户名和密码发生了变化
由百川智能推出的新一代开源大语言模型，采用2.6万亿Tokens的高质量语料训练，在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域benchmark上取得同尺寸最佳的效果，发布包含有7B、13B的Base和经过PPO训练的Chat版本，并提供了Chat版本的4bits量化。 一.Baichuan2模型 B
Java GenericObjectPool 对象池化技术--SpringBoot sftp 连接池工具类 一个对象池包含一组已经初始化过且可以使用的对象，而可以在有需求时创建和销毁对象。池的用户可以从池子中取得对象，对其进行操作处理，并在不需要时归还给池子而非直接销毁它。这是一种特殊的工厂对象。
