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
Switchquery:移动端秒级配置触达平台
随着移动互联网的快速发展,为满足各类用户及人群的体验需求,移动端的开发者们开发了丰富多彩的体验与功能。同时对于快速控制各类功能的切换、灰度,降级等能力的要求也越来越高,例如通过配置快速打开某个灰度功能,通过配置信息的实时触达关闭某个引起App崩溃的功能等等。因此需要一套具有实时触达配置信息到移动端的能力,低沉本的配置平台来解决。
Wesley13 Wesley13
3年前
unity+kbengine demo搭建
unity客户端代码        https://github.com/kbengine/kbengine\_unity3d\_demounity客户端插件        https://github.com/kbengine/kbengine\_unity3d\_pluginskbengine源代码        https://g
Wesley13 Wesley13
3年前
Java获取HttpServletRequest真实的调用ip
有时候我们需要获取Http请求的源IP,但由于有着各种代理,与反向代理,还有代理请求头标准的缺失,导致我们想拿到真正的ip变得更加困难。这篇文章来总结下一个目前可行的比较全面的通用方法。首先,真实调用的ip,应该不是内网ip,并且考虑到客户端多样性,我们从通用的Header出发,并也考虑各种常见客户端的自定义Header。验证IP有效
Wesley13 Wesley13
3年前
2020双十一,阿里云GRTN拉开直播和RTC技术下半场序幕
直播,已经成为了“剁手党”们最喜闻乐见的一种购物形式。对直播体验的极致追求,也是淘宝技术人们长期的努力方向。为了提升用户购物体验,让直播更加丝滑,让剁手更快一些,在2020双十一期间,淘宝首次启用了阿里云CDN的GRTN全球实时传输网络。数据显示,和传统的HTTPFLV/RTMP方式相比,在启用了GRTN后,直播端到端的延时降低了83%。那么,GRTN到底是
Wesley13 Wesley13
3年前
2020双十一,阿里云GRTN拉开直播和RTC技术下半场的序幕
直播,已经成为了“剁手党”们最喜闻乐见的一种购物形式。对直播体验的极致追求,也是淘宝技术人们长期的努力方向。为了提升用户购物体验,让直播更加丝滑,让剁手更快一些,在2020双十一期间,淘宝首次启用了阿里云CDN的GRTN全球实时传输网络。数据显示,和传统的HTTPFLV/RTMP方式相比,在启用了GRTN后,直播端到端的延时降低了83%。那么,GRTN到底是
Stella981 Stella981
3年前
Git(五)IDEA应用Git
一.IDEA客户端git1.提交代码到本地仓库1. 关联Git,创建本地库关联git!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/c852b4f7c2f8a27e7e2fff5841f94123756.png)!
Wesley13 Wesley13
3年前
OSI模型——传输层
OSI模型——传输层运输层运输层概述运输层提供应用层端到端通信服务,通俗的讲,两个主机通讯,也就是应用层上的进程之间的通信,也就是转换为进程和进程之间的通信了,我们之前学到网络层,IP协议能将分组准确的发送到目的主机,但是停留在网络层,并不知道要怎么交给我们的主机应用进程,通过前面的学习,我们学习有mac地
Wesley13 Wesley13
3年前
TCP协议原理与格式初探
\TOC\可靠数据传输原理如何在一条不可靠的信道上得到可靠的传输?不可靠的原因:可能出现比特差错、丢包停等传输下的情况从简单到难的情况一步步分析:1.经过完全可靠信道的可靠数据传输这时只需要一发一收,值得注意的是:发送端的发送动作是由上层(应用层)触发,接收端的接收动作是由下层(网
Stella981 Stella981
3年前
HBase实践案例:车联网监控系统
项目背景本项目为车联网监控系统,系统由车载硬件设备、云服务端构成。车载硬件设备会定时采集车辆的各种状态信息,并通过移动网络上传到服务器端。服务器端接收到硬件设备发送的数据首先需要将数据进行解析,校验,随后会将该消息转发到国家汽车监测平台和地方汽车监测平台,最后将解析后的明文数据和原始报文数据存储到系统中。车辆的数据和其他数据需要通过