程序员之间的差距！
摘要：本文通过多种操作构建混合模型，增强视觉Transformer捕捉空间相关性的能力和其进行通道多样性表征的能力，弥补了Transformer在小数据集上从头训练的精度与传统的卷积神经网络之间的差距。 本文分享自华为云社区《[NeurIPS 2022] 消除视觉Transformer与卷积神经网络
https://www.eet-china.com/mp/a207185.html 现在全球已经打响科技之战，每个国家都在力求让自己做到足够拔尖。美国商务部长就曾自曝家底说，美国制定两套战略应对在芯片上来自中国的竞争：一个是进攻战略，一个是防御战略，并且美国一直会坚持这种做法。 相关阅读： 面向AI
其实KL散度在这个游戏里的作用不大，游戏的action比较简单，不像LM里的action是一个很大的向量，可以直接用surr1，最大化surr1，实验测试确实是这样，而且KL的系数不能给太大，否则惩罚力度太大，action model 和ref model产生的action其实分布的差距并不太大 i
前言 并发编程和分布式微服务是我们Gopher升职加薪的关键。 毕竟Go基础很容易搞定，不管你是否有编程经验，都可以比较快速的入门Go语言进行简单项目的开发。 虽说好上手，但是想和别人拉开差距，提高自己的竞争力，搞懂分布式微服务和并发编程还是灰常重要的，这也是我今年更新文章的重点。 更文计划 我会更
刘志宏：开创中国EDA软件未来https://laoyaoba.com/n/518309 “20多年来，我在美国从事的主要工作是集成电路软件设计，看到我国集成电路发展水平与国际先进水平的巨大差距，心中百感交集。怀揣着满腔热血和一颗报国心，我毅然决定回国创业，把多年积累的知识和经验带回来，填补国内空白
飞腾与鲲鹏性能差异的一些思考 背景 自己在进行stress-ng以及sysbench的测试验证时发现: 飞腾的性能要比鲲鹏的性能有非常大的差距. 最近同事在现场也进行了压测, 也发现飞腾的性能不是特别好. 这里想简单总结一下自己学习过的资料,尝试分析一下为何差异这么大. 制程 注意 制程采用台积电发
https://www.jianshu.com/p/e338b550850f CPU缓存 执行程序是靠运行CPU执行主存中代码，但是CPU和主存的速度差异是非常大的，为了降低这种差距，在架构中使用了CPU缓存，现在的计算机架构中普遍使用了缓存，分为一级缓存，二级缓存，还有一些具备三级缓存，我们可以看
String 字符串操作容器是C++标准中实现的重要容器,其主要用于对字符串的高效处理,它和C风格中的`string.h`并不是同一个库,两个库有极大的差距,C库中的`string.h`主要面向过程提供一些处理函数,而C++库中的`string`则是基于类实现的更高效的一种字符串处理方法集,类中提供了非常方便的成员函数供我们使用.
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。
微服务的应用级别确实相对简单，但在实际开发中仍有一些技术难点需要解决。对于微服务组件的使用，确实不存在太大差距，但在设计和开发过程中需要积累经验。学习微服务的上手时间相对较短，可能只需一周到一个月的时间。然而，设计经验和技术难点是需要个人长期积累的，不能急于求成。因此，在使用和开发微服务时，更应该关注方案思考，展示自己对该领域的理解和见解。这样能够体现出你对问题的思考深度和解决方案的创新性。希望这次面试种子题目的解答能够帮助你应对面试官的问题！
问题描述 在Azure的Spring Cloud服务 (官名为：Spring Apps）中，在Metrics 页面中查看 App Memory Usage 和 jvm.memory.use，发现两则在下图中出现巨大差距。 App Memory Usage还是在逐渐上升 jvm.memory.use
theme: jzman 本文已收录到 GitHub · AndroidFamily，有 Android 进阶知识体系，欢迎 Star。技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 私信我提问。 前言 大家好，我是小彭。 在前面的文章里，我们聊到了 CPU 的高速缓存机制。由于 CPU 和内存的速度差距
面积图，或称区域图，是一种随有序变量的变化，反映数值变化的统计图表。 面积图也可用于多个系列数据的比较。这时，面积图的外观看上去类似层叠的山脉，在错落有致的外形下表达数据的总量和趋势。面积图不仅可以清晰地反映出数据的趋势变化，也能够强调不同类别的数据间的差距对比。 面积图的特点在于，折线与自变量坐标
NumPy 助你处理数学问题：计算序列的差分用`np.diff()`，示例返回`[5, 10, -20]`；找最小公倍数(LCM)用`np.lcm()`，数组示例返回`18`；最大公约数(GCD)用`np.gcd.reduce()`，数组示例返回`4`；三角函数如`np.sin()`，`np.deg...
MySQL 数据库 DDL 差异对比的网站 摘要 新做了个网站，用来对比不同环境下的 DDL 差异，生成变更点和 迁移 DDL 网站地址：https://ddlcompare.com/ 对比过程中如果有问题，可以通过邮箱联系我 huiyuanai709@gmail.com，下班后我会密集的修一波 b
@目录概要思路梳理实现步骤小结 概要 工作中采集时候遇到一个问题，就是两张结构一样的表数据不同，哪里不同呢，如t1表是基础表，里面数据量大，但是它不全，t2表有少数t1的数据也有一些自己额外的数据，我的需求是把t2里面t1没有的数据插入到t1中 思路梳理 这种也简单就是在t2中取t1和t2的差集，然
Yolo模型可分为4个维度的概念 模型版本、数据集、模型变体（Variants）、动态/静态模型。 Yolo各模型版本进展历史 Yolov（2015年华盛顿大学的 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 发布）Yolov2（2016年Joseph Redmon发布）Yolov3（20
前言：之前的文章中也有关于使用I2C器件进行温度的采集的文章 采集温度的方式不止使用传感器，也可以使用NTC温敏电阻进行采集，此方法的外围电路较为简单切成本较低，代码也较为容易实现。 实现原理：先通过差分采样电路进行采集，采集之后可以获取NTC或者定值电阻的电压；已知这些信息可以通过欧姆定律得到当前
前言 自从 StarBlog 和 SiteDirectory 之后，我还没写新的关于开源项目的系列，最近又积累了很多想法，正好写一篇博客来总结一下。 关于差点被放弃的项目，就是最近一直在做的单点认证（IdentityServerLite） IdentityServerLite 开发这个项目的起因，是
