大家好，我是小彭。 在上一篇文章里，我们聊到了基于链表的 Queue 和 Stack 实现 —— LinkedList。那么 Java 中有没有基于数组的 Queue 和 Stack 实现呢？今天我们就来聊聊这个话题。 小彭的 Android 交流群 02 群已经建立啦，扫描文末二维码进入~ 思维导
文本识别的应用场景很多，有文档识别、路标识别、车牌识别、工业编号识别等等，根据实际场景可以把文本识别任务分为两个大类：**规则文本识别**和**不规则文本识别**。 * 规则文本识别：主要指印刷字体、扫描文本等，认为文本大致处在水平线位置 * 不规则文本识别： 往往出现在自然场景中，且由于文本曲率、
MySQL 索引、事务与存储引擎 MySQL 索引 1．索引的概念 ●索引是一个排序的列表，在这个列表中存储着索引的值和包含这个值的数据所在行的物理地址（类似于C语言的链表通过指针指向数据记录的内存地址）。 ●使用索引后可以不用扫描全表来定位某行的数据，而是先通过索引表找到该行数据对应的物理地址然后
摘要：无服务器托管静态网站，你的第一个Serverless实战，快来体验吧！ 本文分享自华为云社区《三分钟完成静态网站托管 ——一行代码秒上云实践》，作者：AppCloud小助手。 前言 无服务器托管静态网站，你的第一个Serverless实战，快来体验吧！ 对更多云上实践感兴趣的小伙伴，欢迎扫描文
**1. 索引优化：** 确保适当的索引在数据库表上创建，以加快查询性能。分析查询语句，确定可能需要的列和联合索引，并避免过多或不必要的索引。 **2. 优化查询语句：** 优化查询语句的写法，避免**全表扫描**和不必要的数据检索。使用合适的WHERE子句、JOIN语句和子查询，以提高查询效率。
给大家推荐一个比Redis性能更强的数据：KeyDB KeyDB是Redis的高性能分支，侧重于多线程、内存效率和高吞吐量。除了性能改进外，KeyDB还提供主动复制、闪存和子密钥过期等功能。KeyDB具有MVCC架构，允许您在不阻塞数据库和降低性能的情况下执行密钥和扫描等查询。 KeyDB与Redi
一.启动命令过程日志 启动命令bash ./run.sh -c local -i 0 -b hf -m Qwen-1_8B-Chat -t qwen-7b-chat。输入日志如下所示： root@MM-202203161213:/mnt/l/20230918_RAG方向/QAnything# bas
曾写过点儿前后端分离的项目（Vue+.NET Core Web API）、WPF和WinForm。因为Blazor不支持小程序的原因（相对于uniapp），所以只是大概知道Blazor可以写Web、PC和移动端项目，最大的特点就是使用C#代替JS。本文算是通过几个默认例子入门Blazor技术吧。 一
本文简要的介绍了卡方分布、卡方概率密度函数和卡方检验，并通过SPSS实现了一个卡方检验例子，不仅对结果进行了解释，而且还给出了卡方、自由度和渐近显著性的计算过程。本文用到的数据"2.2.sav"链接为: https://url39.ctfile.com/f/2501739-875711187-f3d
一.HuggingFace简介 1.HuggingFace是什么 可以理解为对于AI开发者的GitHub，提供了模型、数据集（文本|图像|音频|视频）、类库（比如transformers|peft|accelerate）、教程等。 2.为什么需要HuggingFace 主要是HuggingFace把
本文主要介绍了对句子编码的过程，以及如何使用PyTorch中自带的编码工具，包括基本编码encode()、增强编码encode_plus()和批量编码batch_encode_plus()。 一.对一个句子编码例子 假设想在要对句子'the quick brown fox jumps over a
1.下载Python3.7.0源码 git clone https://github.com/python/cpython.gitgit checkout v3.7.0 wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.0/Python-3.7.0.tar.xz
一.数据集工具介绍 HuggingFace通过API提供了统一的数据集处理工具，它提供的数据集如下所示： 该界面左侧可以根据不同的任务类型、类库、语言、License等来筛选数据集，右侧为具体的数据集列表，其中有经典的glue、super_glue数据集，问答数据集squad，情感分类数据集imdb
评估一个训练好的模型需要评估指标，比如正确率、查准率、查全率、F1值等。当然不同的任务类型有着不同的评估指标，而HuggingFace提供了统一的评价指标工具。 1.列出可用的评价指标 通过list_metrics()函数列出可用的评价指标： def list_metric_test(): # 第4
HuggingFace本身就是一个模型库，包括了很多经典的模型，比如文本分类、阅读理解、完形填空、文本生成、命名实体识别、文本摘要、翻译等，这些模型即使不进行任何训练也能直接得出比较好的预测结果。pipeline是HuggingFace提供的一个非常实用的工具，但是封装程度太高，需要看源码才能理解其
HuggingFace上提供了很多已经训练好的模型库，如果想针对特定数据集优化，那么就需要二次训练模型，并且HuggingFace也提供了训练工具。 一.准备数据集 1.加载编码工具 加载hfl/rbt3编码工具如下所示： def load_encode(): # 1.加载编码工具 # 第6章/加载
本文通过ChnSentiCorp数据集介绍了文本分类任务过程，主要使用预训练语言模型bert-base-chinese直接在测试集上进行测试，也简要介绍了模型训练流程，不过最后没有保存训练好的模型。 一.任务和数据集介绍 1.任务 中文情感分类本质还是一个文本分类问题。 2.数据集 本文使用ChnS
一.多层前馈神经网络 首先说下多层前馈神经网络，BP算法，BP神经网络之间的关系。多层前馈[multilayer feed-forward]神经网络由一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层组成，后向传播（BP）算法在多层前馈神经网络上面进行学习，采用BP算法的（多层）前馈神经网络被称为BP神经网络
1.Huffman树的构造 解析：给定n个权值作为n个叶子节点，构造一棵二叉树，若它的带权路径长度达到最小，则称这样的二叉树为最优二叉树，也称Huffman树。数的带权路径长度规定为所有叶子节点的带权路径长度之和。Huffman树构造，如下所示： （1）将看成是有n颗树的森林； （2）在森林中选出两
VGGNet和GoogLeNet等网络都表明有足够的深度是模型表现良好的前提，但是在网络深度增加到一定程度时，更深的网络意味着更高的训练误差。误差升高的原因是网络越深，梯度弥散[还有梯度爆炸的可能性]的现象就越明显，所以在后向传播的时候，无法有效的把梯度更新到前面的网络层，靠前的网络层参数无法更新，
