名称：ServerlessWorkflow类型：无服务器工作流说明：ServerlessWorkflow是定义声明式工作流模型的规范，该模型编排事件驱动的无服务器应用程序。ServerlessWorkflow项目由CNCF（CloudNativeComputingFoundati

LightGBM的动机GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT在工业界应用广泛，通常被用于点击率预测，搜索排序等任务而GBDT在每一次迭代的时

1\.浏览器向/users发起一个请求;2\.Rails的路由将/user分配到Users控制器的index动作;3\.index动作向User模型获取所有的用户(User.all);4\.User模型从数据库中将所有的用户读取出来;5\.User模型将所有的用户返回给控制器;6\.控制器将获得的所

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/e3d2b223367f4b3cb23e6fa85f03ce89.png"圣诞鹿引导关注")1.【论文】聚焦快速机器学习训练算法，UC伯克利尤洋189页博士论文公布过去十年，深度学习应用领域的数据量迅速增长，使得深度神经网络（DNN）的训练时

作为量子力学的基础方程之一，薛定谔方程一直广受关注。去年，DeepMind科学家开发一种新的神经网络来近似计算薛定谔方程(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Flink.zhihu.com%2F%3Ftarget%3Dhttp%253A%2F%2Fmp.weixin.q

【网络模型】1.OSI七层模型：（从高到低）应用层表示层会话层传输层网络层数据链路层物理层2.TCP/IP四层网络模型：接入网层网间网络层传输层应用层3.IP地址：——32位的二进制表示，通常用4组8位二进制

本文将给大家介绍一种简洁明了软件架构可视化模型——C4模型，并手把手教大家如何使用代码绘制出精美的C4架构图。

一、引言随着深度学习技术的快速发展，其在语音识别领域的应用也日益广泛。深度学习技术可以有效地提高语音识别的精度和效率，并且被广泛应用于各种应用场景。本文将探讨深度学习在语音识别中的应用及所面临的挑战。二、深度学习在语音识别中的应用1.基于深度神经网络的语音

昆仑万维SkyReels团队正式发布并开源全球首个采用扩散强迫框架的无限时长电影生成模型SkyReelsV2，其通过融合多模态大语言模型、多阶段预训练、强化学习与扩散强迫框架实现协同优化，推动视频生成技术进入新阶段。该模型聚焦解决现有技术在提示词遵循、视觉