国内文章 学习.NET 8 MiniApis入门 https://www.cnblogs.com/hejiale010426/p/18280441 MiniApis是ASP.NET Core中的轻量级框架，用最少的代码和配置创建HTTP API。其特点包括简洁明了、性能卓越、灵活多变、易于学习使用，
前言 最近有个网友问了我一个问题：系统中大事务问题要如何处理？ 正好前段时间我在公司处理过这个问题，我们当时由于项目初期时间比较紧张，为了快速完成业务功能，忽略了系统部分性能问题。项目顺利上线后，专门抽了一个迭代的时间去解决大事务问题，目前已经优化完成，并且顺利上线。现给大家总结了一下，我们当时使用
CvT将Transformer与CNN在图像识别任务中的优势相结合，从CNN中借鉴了多阶段的层级结构设计，同时引入了Convolutional Token Embedding和Convolutional Projection操作增强局部建模能力，在保持计算效率的同时实现了卓越的性能。此外，由于卷积的
作者发现深层ViT出现的注意力崩溃问题，提出了新颖的Re-attention机制来解决，计算量和内存开销都很少，在增加ViT深度时能够保持性能不断提高 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: DeepViT: Towards Deeper Vision Transformer 论文地址：https
zustand 和 jotai 是当下比较流行的react状态管理库。其都有着轻量、方便使用，和react hooks能够很好的搭配，并且性能方面，对比React自身提供的context要好得多，因此被很多开发小伙伴所喜爱。 更有意思的是，这两个库的作者是同一个人，同时他还开源了另外一个状态库 va
作者：小牛呼噜噜 大家好，我是呼噜噜，由于x86保护模式是比较复杂晦涩的，所以特地单拉出来，实模式和保护模式一个重要的更新就是对内存的管理与保护，并且随着软件的发展，为了极致地压榨CPU的性能，硬件和软件都做出了许多努力，为了更好的管理内存，引入分段，分页，段页等等。本文会沿着内存的主线，穿插于实模
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 抱个拳，送个礼 在现代自然语言处理（NLP）领域，Transformer 模型的出现带来了革命性的变化。它极大地提升了语言模型的性能和效率，而自注意力机制是其中的核心组件。 今个儿我们将
国内文章 C#.Net筑基-集合知识全解 https://www.cnblogs.com/anding/p/18229596 .Net中提供了数组、列表、字典等多种集合类型，分为泛型和非泛型集合。泛型集合具有更好的性能和类型安全性。集合的基础接口包括IEnumerator、IEnumerable、I
在信息化快速发展的今天，企业运维面临的挑战日益增多。传统的运维监控系统往往存在功能冗余、性能低下、操作复杂等问题，难以满足现代企业对高效、稳定、智能的运维管理需求。 今天给大家推荐一款新一代极简运维监控系统：WGCLOUD 1、介绍 WGCLOUD是一个基于Java开发的高性能、高并发的分布式监控系
中山大学的 iSEE 实验室（Intelligence Science and System) Lab）在进行深度学习任务时，需要处理大量小文件读取。在高并发读写场景下，原先使用的 NFS 性能较低，常在高峰期导致数据节点卡死。此外，NFS 系统的单点故障问题也导致一旦数据节点宕机，该机器上的数据将
本文主要探讨 TGI 的小兄弟 - TGI 基准测试工具。它能帮助我们超越简单的吞吐量指标，对 TGI 进行更全面的性能剖析，以更好地了解如何根据实际需求对服务进行调优并按需作出最佳的权衡及决策。如果你曾觉得 LLM 服务部署成本太高，或者你想对部署进行调优，那么本文很适合你！ 我将向大家展示如何轻
在本文中，我们深入探讨了交叉熵函数作为一种重要的损失函数，特别适用于神经网络训练中。交叉熵通过衡量真实标签分布与模型预测分布之间的差异，帮助优化模型的性能。我们从信息论的角度解释了交叉熵的概念，它是基于Shannon信息论中的熵而来，用于度量两个概率分布之间的差异。
机器学习方法对多维特征数据进行分类：本文用到非常经典的机器学习方法，使用递归特征消除进行特征选择，使用支持向量机构建分类模型，使用留一交叉验证的方法来评判模型的性能。 构建模型：支持向量机（Support Vector Machine，SVM）； 特征选择：递归特征消除(Recursive Feat
1、缓存应用 一个系统中不同层面数据访问速度不一样，以计算机为例，CPU、内存和磁盘这三层的访问速度从几十 ns 到 100ns，再到几 ms，性能的差异很大，如果每次 CPU 处理数据时都要到磁盘读取数据，系统运行速度会大大降低。 所以，计算机系统中，默认有两种缓存： （1）CPU 里面的末级缓存
在实际的业务系统开发过程中，操作 Excel 实现数据的导入导出基本上是个非常常见的需求。 之前，我们有介绍一款非常好用的工具：EasyPoi，有读者提出在数据量大的情况下，EasyPoi 会占用内存大，性能不够好，严重的时候，还会出现内存异常的现象。 今天我给大家推荐一款性能更好的 Excel 导
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当前GaussDB(for MySQL)的Purge优化功能，通过任务流水线化、线程优先级调整、二次分发等手段，避免数据库undo log堆积，极大提升Purge的性能，大幅改善用户体验。
继上一篇文章在.NET Core，除了VB的LikeString，还有其它方法吗？(四种LikeString实现分享)分享了四种实现方式，笔者对这四种实现方式，不管是执行性能还是内存分配性能上，都不太满意。 那么是否有好的实现方法呢？答案是有的。 今天我们就搬出ReadOnlySpan这个非常
分享一个由本人编写的JSON框架。 JSON反序列化使用递归方式来解析JSON字符串，不使用任何第三方JAR包，只使用JAVA的反射来创建对象（必须要有无参构造器），赋值，编写反射缓存来提升性能。支持复杂的泛型类型，数组类型等所有类型。（不支持高版本JDK1.8以上的日期类型，如LocalDate，
