深度学习与图神经网络学习分享:Transformer 整体结构
在过去的几年中,神经网络的兴起与应用成功推动了模式识别和数据挖掘的研究。许多曾经严重依赖于手工提取特征的机器学习任务(如目标检测、机器翻译和语音识别),如今都已被各种端到端的深度学习范式(例如卷积神经网络(CNN)、长短期记忆(LSTM)和自动编码器)彻底改变了。曾有学者将本次人工智能浪潮的兴起归因于三个条件,分别是:·计算资源的快速发展(如GPU)·大
Stella981 Stella981
3年前
Linux下3种常用的网络测速工具
大家好,我是良许。不管你用的是什么操作系统,网速都是你非常关心的一个性能指标,毕竟,谁都不想看个视频结果网速卡到你怀疑人生。本文介绍三个Linux命令行下的网络测速工具,让你随时随地知道你的网络状况。fastfast是Netflix提供的一项服务,它不仅可以通过命令行来使用,而且可以直接在Web端使用:fast.com
Wesley13 Wesley13
3年前
DDD领域驱动设计在凯京科技的应用实践(概念充电篇)
凯京科技成立已三周年,其技术架构经历从单体应用到微服务架构的升级,项目经历了从Spring到SpringBoot的改造,配置实现自动化,初步实现分布式,微服务,具备一定的容错能力,完成RPC框架Dubbo的定制化改造。目前,凯京科技在领域驱动方面也在不断的探索和实践,将DDD与微服务有机结合来构建系统,从而做到系统的高内聚、低耦合。1\.为什么选择D
Stella981 Stella981
3年前
Mycat全局Sequence详解
Mycat全局Sequence详解在分布数数据库设计环节,将一个大表切分成各个子表,并且存储到各个数据节点上,如何保持一条数据记录的全局唯一性是一个关键性问题。mycat提供了一种全局sequence的机制,并且提供了多种实现方案。该文将对Mycat这一块进行讨论,以理清mycat这一块的设计思路。mycat当前提供了master分支提供了三种全局s
Easter79 Easter79
3年前
SpringCloud之Hystrix服务降级(七)
Hystrix设计原则1.防止单个服务的故障,耗尽整个系统服务的容器(比如tomcat)的线程资源,避免分布式环境里大量级联失败。通过第三方客户端访问(通常是通过网络)依赖服务出现失败、拒绝、超时或短路时执行回退逻辑2.用快速失败代替排队(每个依赖服务维护一个小的线程池或信号量,当线程池满或信号量满,会立即拒绝服务而不会排队等待)和优雅的服
Wesley13 Wesley13
3年前
MySQL面试(二)
1、为什么索引遵循最左匹配原则?  当B树的数据项是符合的数据结构,比如(name,age,sex)的时候,B树是按照从左到右的顺序建立搜索树的。比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候,b树会优先比较name来确定下一步的所搜方向,如果name相同再依次比较age和sex,最后得到检索的数据;但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候
Python进阶者 Python进阶者
2年前
这两个键的值怎么调整不报错呀?
大家好,我是皮皮。一、前言前几天在Python钻石交流群【胡韩】问了一个Python网络爬虫的问题,提问截图如下:二、实现过程这里【薄荷味的鱼】、【🌑中华小矿工】、【磐奚鸟】都提示加引号试试,如下图所示:构造参数的时候,这个是字符串,数字不支持这么写,加个引号之后,就可以完美解决问题了。三、总结大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python二鲁普
WeiSha100 WeiSha100
2年前
源码搭建教师资格考试学习培训系统
有点播,题库刷题,在线考试,直播,在线支付,三级分销等功能,可以对学员学习情况的监督监控,有源码,可二次开发。支持外网和局域网私有化部署,经过测试源码完整可用,用于搭建一个线上教师资格相关学习网站挺不错的!1、点播:视频播放,图文资料,课件下载,章节试学,限时免费2、题库刷题:章节练习,错题回顾,高频错题,笔记,收藏,答题正确率,进度保存,模拟测试,试题批量
机器学习基础
本章涵盖了以下主题:分类和回归之外的其他类型的问题;评估问题,理解过拟合、欠拟合,以及解决这些问题的技巧;为深度学习准备数据。请记住,在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的,一部分用于解决过拟合问题的技术(如dropout)除外。4.1 三类机器学习问题在之前的所有例子中,尝试解决的是分类(预测猫或狗)或回归(预测用户在平台上花费的平均时
机器学习基础
机器学习基础本章涵盖了以下主题:分类和回归之外的其他类型的问题;评估问题,理解过拟合、欠拟合,以及解决这些问题的技巧;为深度学习准备数据。请记住,在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的,一部分用于解决过拟合问题的技术(如dropout)除外。4.1 三类机器学习问题在之前的所有例子中,尝试解决的是分类(预测猫或狗)或回归(预测用户在平台上