日常开发过程中，尤其在DDD过程中，经常遇到VO/MODEL/PO等领域模型的相互转换。此时我们会一个字段一个字段进行set|get设置。要么使用工具类进行暴力的属性拷贝，在这个暴力属性拷贝过程中好的工具更能提高程序的运行效率，反之引起性能低下、隐藏细节设置OOM等极端情况出现。

摘要：NanoDet是一个速度超快和轻量级的移动端Anchorfree目标检测模型。前言YOLO、SSD、FastRCNN等模型在目标检测方面速度较快和精度较高，但是这些模型比较大，不太适合移植到移动端或嵌入式设备；轻量级模型NanoDetm，对单阶段检测模型三大模块（Head、Neck、Backbone）进行轻量化

简介1.Netty中的I/O操作是异步的,包括Bind、Write、Connect等操作会简单的返回一个ChannelFuture。2.调用者不能立刻获得结果,而是通过FutureListener机制,用户可以方便的主动获取或者通过通知机制获得IO操作结果。3.Netty的异步模型是建立在future和callb

Kafka网络模型(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2Flushilin%2Fp%2F11589860.html)

引言上一节我们详细讲解了模型的访问器功能，可以轻易扩展模型的属性访问，灵活又标准地增强了模型的读取数据的能力。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/8ad81dbd02bc49eab09d416614564cda.jpg)本文我们接着往下讲，说说模型的修改器，以及模型的职责

正态分布（高斯分布）是重要的概率模型，具有钟形曲线特征，由均值μ和标准差σ描述。NumPy的random.normal()可生成正态分布随机数，Seaborn库方便绘制分布图。正态分布广泛应用于统计学、机器学习、金融和工程等领域。练习包括生成正态分布数据、比较不同标准差影响及模拟考试成绩计算平均分和标准分。

作者：京东零售申磊一、开篇自LLM在自然语言处理等领域取得了瞩目成就之后，学术界积极探索生成式模型对搜广推系统的增强或改进方式\。下面，我将介绍在此文章发布之后的近期工作进展。本文进一步梳理了业务需求，并以此总结出核心技术点，针对CPS广告的特点，对前链路