摘要：多模态认知智能是AI人工智能当前发展的主流趋势之一，其核心是以多模态知识的获取，表示与推理为主要内容的跨模态知识工程与认知智能，也是为了更好的处理多模态的数据，需要融合多种感知模态和智能处理技术。 本文分享自华为云社区《GPT-4发布，AIGC时代的多模态还能走多远？系列之三：多模态认知智能》
摘要：本文主要介绍GaussDB(DWS)网络流控能力，并对其管控效果进行验证。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)网络流控与管控效果》，作者：门前一棵葡萄树。 上一篇博文GaussDB(DWS)网络调度与隔离管控能力，我们详细介绍了GaussDB网络调度逻辑，并简单介绍了如何应用网络隔
摘要：作为两次获得全球总冠军的软挑老兵，刘露撰文分享其赛队参赛体验，包括解题思路及对抗策略、比赛收获等。 本文分享自华为云社区《夺冠秘诀？华为软件精英挑战赛两届冠军这样复盘比赛经验》，作者：华为云社区精选。 4月23日，2023第九届华为软件精英挑战赛-“普朗克计划”全球总决赛及颁奖典礼圆满落幕。大
通过分析经典模糊测试工具AFL的实现原理，找到了若干个制约其效率的瓶颈所在。
本文将深入揭示TCP/IP滑动窗口的工作原理，探讨其在确保数据准确性和实现高效通信方面的重要性。
Sermant是基于Java字节码增强技术的无代理服务网格，其利用Java字节码增强技术为宿主应用程序提供服务治理功能。
电影黑客帝国中的画面，估计会令很多人都叹为观止，其实挺简单的，只要会使用Linux操作系统就可以很简单地实现电脑屏幕的字符串雨了！是不是很高大上呢！
本文不谈论具体的技术和方案，在对于每一个产品都有其特殊性存在。单一的产品解决方法并不适合所有的产品。但是我们可以提供一种思路甚至我们曾经在某个技术点走的弯路，旨在为各位在离线设计提供更多案例。
http请求是常见的一种网页协议，我们看到的各种网页，其实都是发送了http请求得到了服务器的响应，从而将数据库中复杂的数据以简单、直观的方式呈现出来，方便大众阅读、使用。而如何发送http请求呢？今天来探讨一下使用requests模块，达到高效、简单的http请求操作。
本篇文章中我们将对机器学习做全面的了解与介绍，其中第一章 初识机器学习分为上下两个小章节，对机器学习是什么、机器学习由来以及机器学习的理论等展开说明。目的是能让即便完全没接触过机器学习的人也能在短时间对机器学习有一个全面了解。
本文将从搜索EE近期的全量迭代出发，展现其链路演进的整体脉络，包含：EE自适应动态探测模型——EE场景建模方式升级——打分与穿插两阶段一致性升级——探测与自然流量全局联动优化四个阶段，梳理对搜索EE的思考与下一步迭代方向。
在日常写Java的时候，对于字符串的操作是非常普遍的，其中最常见的就是对字符串的组织。也因为这个操作非常普遍，所以诞生了很多方案，总下来大概有这么几种： - 使用`+`拼接 - 使用`StringBuffer`和`SpringBuilder` - `String::format` and `Stri
本文主要介绍了Java当中常见的几种IO模型，介绍其运行机制和实际缺点，并进行技术对比，对于IO多路复用的实现方式进行分析。
本文介绍了python进行文件读取的常用库之一——file库，介绍了其中的读、写、指针移动函数，供初学者学习了解。
问题描述 在Azure App Service for Windows的环境中，部署.NET应用，其中使用了 SAP NetWeaver RFC函数 (需要加载 sapnwrfc.dll)。详细的错误为： “System.DllNotFoundException: Unable to load DL
问题描述 Azure Service Bus 的门户操作页面上，是否可以批量删除其中的Topics呢？ 问题解答 Azure Service Bus门户或Service Bus Explorer工具没有提供批量删除Topic的方法。但是可以自己写脚本删除，并且可以在删除的时候自定义过滤条件。 以Py
> 本篇主要介绍了一种使用Rust语言编写的查询引擎——DataFusion，其使用了基于Arrow格式的内存模型，结合Rust语言本身的优势，达成了非常优秀的性能指标 DataFusion是一个查询引擎而非数据库，因此其本身不具备存储数据的能力。但正因为不依赖底层存储的格式，使其成为了一个灵活可扩
大家好，我是蓝胖子，我一直相信编程是一门实践性的技术，其中算法也不例外，初学者可能往往对它可望而不可及，觉得很难，学了又忘，忘其实是由于没有真正搞懂算法的应用场景，所以我准备出一个系列，囊括我们在日常开发中常用的算法，并结合实际的应用场景，真正的感受算法的魅力。 今天，我们就来学习下布隆过滤器的原理
论文提出了一种可扩展的多数据集目标检测器(ScaleDet)，可通过增加训练数据集来扩大其跨数据集的泛化能力。与现有的主要依靠手动重新标记或复杂的优化来统一跨数据集标签的多数据集学习器不同，论文引入简单且可扩展的公式来为多数据集训练产生语义统一的标签空间，通过视觉文本对齐进行训练，能够学习跨数据集的
论文重新审视了深度神经网络中的不确定性估计技术，并整合了一套技术以增强其可靠性。论文的研究表明，多种技术（包括模型正则化、分类器改造和优化策略）的综合应用显着提高了图像分类任务中不确定性预测的准确性 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: SURE: SUrvey REcipes for buil
