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迭代模型
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小小码农,可笑可笑
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一个前端应必备的素养图谱
参加工作五年,从后端转岗前端,除了工作中用到,以及平时浏览的技术文章,并没有系统的学习过。随着对前端了解的增加,也更清晰的认识到了前端的迭代速度。各类脚手架,组件库如雨后春笋。我自己的近期学习也是零散,有可能一个知识点还没吃透,就去看另一个了。正好有机会看到github上的学习路线图。借此机会,自己也系统的学习整理一下,无论是已经了解的,还是未曾了解的,都重新梳理。
专注IP定位
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从4K到8K,谁才是开启8K时代的钥匙?
12月6日,B站宣布上线8K超高清视频画质,成为国内首家支持UP主上传8K视频的平台。同时,B站还面向UP主提供画质提升的4K超分功能,持续提高用户观看体验。目前,B站是全球为数不多支持8K视频上传和观看的视频平台。B站联合新华社发布首个8K视频《追寻最美中国星》,记录8K画质的星空美景。从4K120帧到杜比视界8K画质,数字影像技术一直在迭代。8K其
天翼云开发者社区
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3年前
Web3.0时代来了,看天翼云存储资源盘活系统如何赋能新基建!(下)
互联网形态正加速向Web3.0迭代发展,但风险和挑战也随之而来。从上篇《,我们了解到Web3.0时代基础设施建设的六大难题,那么天翼云存储资源盘活系统是如何解决的呢?天翼云存储资源盘活系统是纯软件的存储控制器,能够安装在任意Linux服务器上,可以把各服务器中分散的磁盘整合成高性能的存储资源池,通过分布式双控制器架构保证了系统的低延迟、高可用、易拓展;通过完
Karen110
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4年前
手把手教你用自己训练的AI模型玩王者荣耀
大家好,我是Jack。「王者荣耀」想必大家就算没有玩过,也都听过。腾讯AILab开发的策略协作型“绝悟”,最强AI分分教你做人。但那个是像AlphaGo一样,需要掌握海量数据和机器的团队,才能玩得起的。今天,就给大家带来一个「平民版」,咱们都能玩的王者荣耀AI。先睹为快:视频两倍速播放,只训练了一
wnm
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3年前
万能码立志不断前进(安全扫码专业委员会)
万能码立志不断前进(安全扫码专业委员会)发展是第一动力,发展是不断曲折前进的运动,在发展的过程当中,即便发生了严重的偏离的方向,但最终还是会朝着正确的方向前进,正如任何一个产品都会进行更新迭代一样,这是常有的事情,只不过有些发生了严重的偏差,认知有误,从而导致整个东西停滞不前,那就是旧事物无法转化为新事物,最终只能被淘汰,而那些往正确方向前进的东西成为了新事物,“码上付”的推出便是如此。
Wesley13
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3年前
Golang处理大数据时使用高效的Pipeline(流水线)执行模型
Golang被证明非常适合并发编程,goroutine比异步编程更易读、优雅、高效。本文提出一个适合由Golang实现的Pipeline执行模型,适合批量处理大量数据(ETL)的情景。想象这样的应用情景:(1)从数据库A(Cassandra)加载用户评论(量巨大,例如10亿条);(2)根据每条评论的用户ID、从数据库B(MySQL)关联用户资
Stella981
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3年前
Goroutine并发调度模型深入之实现一个协程池
并发(并行),一直以来都是一个编程语言里的核心主题之一,也是被开发者关注最多的话题;Go语言作为一个出道以来就自带『高并发』光环的富二代编程语言,它的并发(并行)编程肯定是值得开发者去探究的,而Go语言中的并发(并行)编程是经由goroutine实现的,goroutine是golang最重要的特性之一,具有使用成本低、消耗资源低、能效高等特点,官方宣称
Stella981
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3年前
Kafka 消费线程模型在中通消息服务运维平台的应用
最近有些朋友问到Kafka消费者消费相关的问题,如下:!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/c188fd31a02dcc863a92a61066297a4b7ff.png)以上问题看出来这位朋友刚接触Kafka,我们都知道Kafka相对RocketMQ来说,消费端是非常“原生”的,不像Rock
Cloudvalley
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2年前
组网新篇章 | 夽谷科技《夽易联》正式发布 !
夽谷科技作为国内知名SDWAN解决方案提供商,近日将推出新一代组网服务产品《夽易联》。在原来的基础上,对产品进行了迭代升级,主要体现在功能更完善,技术支持更全面,可实现场景需求更丰富等方面,致力于为中小企业实现更简便、高性价比的组网效果。在一定程度上,也为SDWAN在各行各业的应用发展上贡献了自己的一份力量。此番夽易联的上线凝聚着不仅仅是研发团队3年来的心血
AGIC.TWang
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关于RAG
检索增强生成(RAG)为大型语言模型赋予访问外部知识库的能力,提升其精准性和实用性。它包含三个步骤:检索、增强和生成。RAG通过向量数据库进行语义搜索,克服了传统关键词匹配的局限性。文章以云计算促进人工智能发展为例,在大模型分发助手平台上演示了RAG的实际流程,包括知识准备、知识切割、向量化、提问、相似度计算、提示词构建和答案生成。RAG的未来在于提升精准性、个性化、可扩展性、可解释性和成本效益,最终实现更深入的知识理解和推理,更自然的人机交互以及更广泛的领域应用。
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