Wesley13 Wesley13
3年前
java并发编程之二
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
好买-葡萄 好买-葡萄
3年前
Linux操作系统
什么是Linux操作系统Linux操作系统(GNU/Linux)是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统,是一个基于POSIX的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。特点基本思想:一切都是文件;每个文件都有确定的用途完全免费完全兼容POSIX1.0标准多用户、多任务良好的界面支持多平台优点Linux由众多微内核组成,其源码完全开源,集全球程序员
Johnny21 Johnny21
4年前
Promethus(普罗米修斯)监控
一、任务背景某某某公司是一家电商网站,由于公司的业务快速发展,公司要求对现有机器进行业务监控,责成运维部门来实施这个项目。任务要求1)部署监控服务器,实现7x24实时监控2)针对公司的业务及研发部门设计监控系统,对监控项和触发器拿出合理意见3)做好问题预警机制,对可能出现的问题要及时告警并形成严格的处理机制4)做好监控告警系统,要求可以实
雷厉风行 雷厉风行
2年前
Mac程序员软件-RubyMine 2022 for Mac(强大的Rails/Ruby开发工具)完美激活版
RubyMine2022forMac是一款专注于Ruby开发的综合开发环境。它提供了一系列功能和工具,可用于各种Ruby开发任务,如代码编辑、调试、测试、版本控制和代码浏览等。
Stella981 Stella981
3年前
LayoutLM——文本与布局的预训练用于文档图像理解
摘要:预训练技术近年来在多种NPL任务中取得了广泛的成功。尽管广泛的NPL应用的预训练模型,其大多聚焦于文本级别的操作,而忽略了布局与风格信息,这对文档图像的理解至关重要。该篇论文提出了LayoutLM来联合建模扫描文档图像的文本与布局信息关系,这将有益于真实世界中大量的图像理解任务,如文档图像的信息提取。此外,可以利用图像特征合并文字的视觉信息到
Wesley13 Wesley13
3年前
25、二分类、多分类与多标签问题的区别
二分类、多分类与多标签的基本概念二分类:表示分类任务中有两个类别,比如我们想识别一幅图片是不是猫。也就是说,训练一个分类器,输入一幅图片,用特征向量x表示,输出是不是猫,用y0或1表示。二类分类是假设每个样本都被设置了一个且仅有一个标签0或者1。多类分类(Multiclassclassification):表示分类任务中有多
Wesley13 Wesley13
3年前
Java并发教程
目前为止,该教程重点讲述了最初作为Java平台一部分的低级别API。这些API对于非常基本的任务来说已经足够,但是对于更高级的任务就需要更高级的API。特别是针对充分利用了当今多处理器和多核系统的大规模并发应用程序。本节,我们将着眼于Java5.0新增的一些高级并发特征。大多数特征已经在新的java.util.concurrent包中实现。Java集合框
想天浏览器 想天浏览器
3年前
#想天浏览器#dootask-一款开源免费的看板项目管理软件
想天浏览器应用推荐,dootask一款开源免费的看板项目管理软件。在想天浏览器安装为应用后,即可享受类似桌面应用的使用体验。支持可视化看板任务管理支持任务日历支持工作流自定义支持群聊(支持撤回,支持查看已阅,支持发送图片和附件)支持文件管理(网盘)支持在线流程图非常棒。值得推荐。搭配想天浏览器独立应用模式食用更佳。关注我了解更多开源项目,帮助小微企业低成本实现IT设施全面现代化。
卷积神经网络表征可视化研究综述
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,
宙哈哈 宙哈哈
1年前
注册登录首选,趣味滑块验证码
注册登录账户时,保障账户安全是首要任务!使用趣味滑块验证码,既能有效防御恶意攻击,又能为验证过程增添一丝乐趣。让注册和登录变得更加有趣又安全!