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零向量
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【真正的ChatGPT】APISpace 可以免费快速体验GPT3.5-Turbo
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Johnny21
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零信任安全:针对网络威胁的多层保护
深度防御:安全层部署零信任此信息图显示了零信任模型如何在每个安全层上结合使用“信任门”和“深度防御”来保护您最宝贵的资产(数据)的机密性,完整性和可用性。零信任安全性是下一代安全模型,可防止日益严重的网络威胁。在当今这个高速时代,全天候24x7运作,在全球COVID19大流行中,全球移动性同样突然而突然停止,IT安全模型必须
Python进阶者
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一篇文章带你了解CSS单位相关知识
大家好,我是皮皮,今天给大家分享一些前端的知识。一、了解CSS单位测量长度的单位可以是绝对的,例如像素,点等,也可以是相对的,例如百分比(%)和em单位。指定CSS单位对于非零值是必须的,因为没有默认单位。丢失或忽略单位将被视为错误。但是,如果该值为0,则可以省略该单位(毕竟,零像素与零英寸是一样的)。注意:长度是指距离测量。长度包括数字值
Stella981
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ClickHouse性能测试
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Stella981
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OLAP新秀ClickHouse性能测试
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Stella981
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3年前
Python 操作 mongodb 亿级数据量使用 Bloomfilter 高效率判断唯一性 例子
工作需要使用python处理mongodb数据库两亿数据量去重复,需要在大数据量下快速判断数据是否存在参考资料:https://segmentfault.com/q/1010000000613729网上了解到BloomFilter,Bloomfilter是由HowardBloom在1970年提出的二进制向量数据结构,它具有
Wesley13
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3年前
unet网络讲解,附代码
转:http://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.htmlkey1:FCN对图像进行像素级的分类,从而解决了语义级别的图像分割(semanticsegmentation)问题。与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类(全联接层+softmax输出)不同,FCN可以接受任意尺寸的
京东云开发者
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非内积级联学习
1.首页推荐非内积召回现状非内积召回源是目前首页推荐最重要的召回源之一。同时非内积相比于向量化召回最终仅将user和item匹配程度表征为embeding内积,非内积召回仅保留itemembedding,不构造user显式表征,而是通过一个打分网络计算用户
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