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统计模型
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helloworld_78018081
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3年前
java常见笔试编程题,深夜思考
一面(一个半小时)1.首先自我介绍2.了解Web层开发?数据库索引了解么?聚簇索引,非聚簇索引?索引分类?3.了解数据库都由哪些引擎?分别有什么区别和使用场景?4.了解分布式?高可用?如何保证节点集群的同步?Nginx了解过么?5.什么是事务,数据库的隔离级别,Mysql默认的隔离级别。6.JVM的内存模型,GC算法7.非递归实现
捉虫大师
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3年前
一种极致性能的缓冲队列
本文已收录https://github.com/lkxiaolou/lkxiaolou欢迎star。背景在多线程下的生产者消费者模型中,需求满足如下情况:对生产者生产投递数据的性能要求非常高多个生产者,单个(多个也可以,本文只介绍单个的情况)消费者当消费者跟不上生产者速度时,可容忍少部分数据丢失生产者是单条单条地生产数据举个日志采集的例子,日志在不同的
Bill78
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3年前
k8s超详细总结
一个目标:容器操作;两地三中心;四层服务发现;五种Pod共享资源;六个CNI常用插件;七层负载均衡;八种隔离维度;九个网络模型原则;十类IP地址;百级产品线;千级物理机;万级容器;相如无亿,K8s有亿:亿级日服务人次。一个目标:容器操作Kubernetes(k8s)是自动化容器操作的开源平台。这些容
helloworld_86339611
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3年前
个性化推荐的相同机器学习技术构建应用程序,实现个性化用户体验
借助AmazonPersonalize,开发人员可以使用Amazon.com用于实时个性化推荐的相同机器学习(ML)技术构建应用程序,而无需机器学习专业知识,实现。亚马逊个性化使用各种个性化用例来轻松开发应用程序,包括特定的产品推荐、个性化搜索结果和定制的直接营销。亚马逊个性化是一个完全托管的服务,可以训练、调整和部署自定义的私有机器学习模型。A
Wesley13
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3年前
RPC调用(架构)和HTTP调用(架构)的区别
我是接触到了Dubbo,才接触到RPC服务的。它处于的网络模型的传输层,而http处于应用层,RPC处于更底层所以效率更高!本文简单地介绍一下两种形式的C/S架构,先说一下他们最本质的区别,就是RPC主要是基于TCP/IP协议的,而HTTP服务主要是基于HTTP协议的,我们都知道HTTP协议是在传输层协议TCP之上的,所以效率来看的话,RPC当然是要更胜
Wesley13
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3年前
AI领域最最最稀缺的人才——AI架构师
分布式技术是深度学习技术的加速器。同时利用多个工作节点,分布式地、高效地训练出性能优良的神经网络模型,能够显著提高深度学习的训练效率、进一步增大其应用范围。《首席AI架构师——分布式高性能深度学习实战培养计划》,力图从更宽的视角,梳理清楚深度学习框架、AI应用、部署上线的整个环节,让你在AI职业规划上可以多一些选择。!(https
Stella981
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3年前
JVM 调优总结
1.堆大小设置JVM中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32bt还是64bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在WindowsServer2003系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。
Stella981
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3年前
BraTS18——多模态MR图像脑肿瘤分割挑战赛续3
前面的文章中只对损失函数进行了不同尝试,今天将从网络结构上进行改进提出融合VNet模型来分割脑肿瘤。为了方便大家学习理解整个分割流程,我将整个流程步骤进行了整理,并给出每个步骤的结果,希望对大家有所帮助。一、脑肿瘤图像分析与预处理(1)、多模态MR脑肿瘤图像分析。分析的过程基本上跟上一篇一致,这里就不多言了,直接从数据处理开始。(2)
Wesley13
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3年前
2020年你必须掌握的 29 个微服务知识点解析?看不懂你来找我!
开场介绍微服务(或微服务架构)是一种云原生架构方法,其中单个应用程序由许多松散耦合且可独立部署的较小组件或服务组成。这些服务通常有自己的堆栈,包括数据库和数据模型;通过RESTAPI,事件流和消息代理的组合相互通信;它们是按业务能力组织的,分隔服务的线通常称为有界上下文。尽管有关微服务的许多讨论都围绕体系结构定义和特征
Stella981
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3年前
MindSpore手写数字识别初体验,深度学习也没那么神秘嘛
摘要:想了解深度学习却又无从下手,不如从手写数字识别模型训练开始吧!深度学习作为机器学习分支之一,应用日益广泛。语音识别、自动机器翻译、即时视觉翻译、刷脸支付、人脸考勤……不知不觉,深度学习已经渗入到我们生活中的每个角落,给生活带来极大便利。即便如此,依然有很多人觉得深度学习高深莫测、遥不可及,的确,它有深奥之处,非专业人士难以企及,但也有亲
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