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。

CountDownLatch类　　允许一个或多个线程等待直到在其他线程中执行的一组操作完成的同步辅助。　　CountDownLatch能够使一个线程在等待另外一些线程完成各自工作之后，再继续执行。使用一个计数器进行实现。计数器初始值为线程的数量。当每一个线程完成自己任务后，计数器的值就会减一。当计数器的值为0时，表示所有的线程都已经完成了任务，然后在

一、整合邮件服务 　　如果要进行邮件的整合处理，那么你一定需要有一个邮件服务器，实际上java本身提供有一套JavaMail组件以实现邮件服务器的搭建，但是这个搭建的服务器意义不大，因为你现在搭建完成了，向一些大型的站点发送一封邮件，若干小时你就会被拉黑，如果不想拉黑彼此之间就做一个白名单即可。 　　要发送邮件，首先要知道

前言go的goroutine提供了一种较线程而言更廉价的方式处理并发场景,go使用二级线程的模式,将goroutine以M:N的形式复用到系统线程上,节省了cpu调度的开销,也避免了用户级线程（协程）进行系统调用时阻塞整个系统线程的问题。【1】但goroutine太多仍会导致调度性能下降、GC

!头图.png(https://ucc.alicdn.com/pic/developerecology/ac231db730d3466f8f25074fdb07d4f4.png)作者|王思宇（酒祝）来源|阿里巴巴云原生公众号(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2

随着BERT等预训练模型横空出世，NLP方向迎来了一波革命，预训练模型在各类任务上均取得了惊人的成绩。随着各类预训练任务层出不穷，也有部分研究者考虑如何在BERT这一类模型中引入或者强化知识图谱中包含的信息，进而增强BERT对背景知识或常识信息的编码能力。本文主要关注于如何在BERT中引入知识图谱中信息，并survey了目前已公布的若干种方法，欢迎大家批评和

考虑这样一个饭店，它有一个厨师（Chef）和一个服务员（Waiter）。这个服务员必须等待厨师准备好菜品。当厨师准备好时，他会通知服务员，之后服务员上菜，然后返回继续等待。这是一个任务协作的示例：厨师代表生产者，而服务员代表消费者。两个任务必须在菜品被生产和消费时进行握手，而系统必须以有序的方式关闭。下面是对这个叙述建模的代码：import ja

最近开发短信任务和短信发送功能，用到了定时执行php这方面：和大家分享一下：（个人笔记，写的不好，海涵海涵，看不懂的话可以留言，但是我一般都能及时回复，其他网上有很多这样的教程，大家一搜就满地）我用的是thinkphp开发的程序，程序已经开发好了，程序有个分批定时发送功能，每隔一段时间查找一下数据库，然后把符合条件的短信任务给发送出去

卷积神经网络表征可视化研究综述（1）转载自：人工智能技术与咨询源自：自动化学报作者：司念文张文林屈丹罗向阳常禾雨牛铜摘要近年来,深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展,这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型,训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能,能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案.然而,

印刷行业引入MES（制造执行系统）系统，能助力企业应对生产、管理等多方面挑战，提升综合竞争力，以下是具体原因：1、应对生产管理痛点生产计划精准执行：印刷订单多样、工艺复杂，传统人工排产易出错且效率低。MES系统可依据订单优先级、设备产能等因素自动生成合理生