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
博客园又遇到了生存危机，老实说，意料之中。 因为，付费会员就能支撑一个完全免费的网站，这种商业模式还没成功过。 博客园的理念我完全理解，但是多听听现实性的建议才是正道。 第一计：祸水东引 博客园不接广告这种坚持我理解，但是，你就不能注册个小号？ 比如注册个：hotspot.dev 开发热点网站，上面
说明 新设计了1个KU040 FPGA板子，回来之后接上JTAG FPGA不识别。做如下检查： 1、电源测试点均正常； 2、查看贴片是否有漏焊，检查无异常，设计上NC的才NC； 3、反复检查JTAG接线是否异常，贴片是否异常； 上述检查均无问题，开始查看原理图，逐个对照XILINX手册进行研究。 其
一，引言 Azure Function 上的默认使用UTC 运行程序，我们在获取时间，或者通过时间执行某些逻辑时，返回UTC 时间，导致业务数据不正常，由于 Azure Function 是微软提供的 IaaS 托管服务，我们无法登录服务器来修改时区，那么我们今天将来实践操作，如何通过配置达到更改
一、写在开头 很久没更新喽，最近build哥一直在忙着工作，忙着写小说，都忘记学习自己的本职了，哈哈，不过现在正式回归！ 我们继续学习Java的IO相关内容，之前我们了解到，所谓的IO（Input/Output）就是计算机系统与外部设备之间通信的过程。 二、IO调用过程 接下来我们从应用调用的过程中
一、起因 最近毕业在家:)，准备筹划社区运营和IoTBrowser升级的事务，遇到了一系列物业管理上的问题，本来出于好心提醒物业人员，结果反被误认为是打广告推销的，当时被激怒一下，后面一想也许这也是一个普遍存在的问题，正好IoTBrowser缺少落地的应用场景，遂又撸起袖子搞了一个AI工具。以下是本
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」 今日 216/10000 抱个拳，送个礼 神经网络设计与选择 参数初始化与优化 学习率调整与正则化 数据预处理与标准化 训练过程与监控 特定模型技巧 其他训练技巧 1. 神经网络设计与选
两个月前，微软发布了GraphRAG的论文，基于知识图谱技术改进查询聚焦摘要（QFS）任务的问答。7月2日，微软正式官宣GraphRAG项目开源，短短一周破8K星。相信不少小伙伴已经开始着手分析项目的代码和文档了，这里奉上外网薛同学新鲜出炉的源码解读文章，以飨读者。
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
大家好，我是独孤风。在当今数据驱动的商业环境中，数据治理成为企业成功的关键因素之一，而数据血缘正是数据治理成功的一个关键。 本文我们详细探讨下数据血缘可视化是什么，该如何实现。并顺便对比一下Apache Atlas 、Datahub、Openmetadata、Marquez、SQLLineage、A
微软在6月发布了.NET 9预览版的第五个版本。这个新版本的框架预计将在今年晚些时候正式发布，它是一个标准支持（STS）版本，将在2024年11月12日至2026年5月12日期间在多个操作系统上获得18个月的支持。这个预览版带来了性能改进和一些新特性，例如增强的AI能力、优先级无界通道、Search
前言 基于debian11 + podman 搭建 nacos-server 用于简单测试。 nacos-server基于java，如果直接运行还要准备java环境，在docker/podman 镜像中发现了打包好的nacos-server镜像，集成了java和nacos-server。 正文 1.
大家好，我是独孤风。又到了好书推荐的时间。近几年来，国内数据治理蓬勃发展，数据的价值不断放大，数据正成为一种资产，也是新型的生产要素。数据血缘一词作为数据治理的一个核心概念，更是被频频提及。 但是国内数据治理方面的书籍还是少之又少，大多数还停留在纯理论阶段，与实践，行业联系不够紧密。不过好消息来了，
224年07月01日 今日工作事项: 1/ 上午处理app service plan的cpu和memory指标数据显示为0，影响了autoscale的正常运行。情况很不乐观。明天是否还是一样问题呢？ 2/ 处理手中旧事，跟进全部案例24个中的10+的案例，问是否可以关闭。总关闭量在5个。 3/ 下午
构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能，这是通过使用验证指标来完成的。 选择正确的验证指标就像选择一副水晶球：它使我们能够以清晰的视野看到模型的性能。 在本指南中，我们将探讨分类和回归的基本指标和有效评估模型的知识。 学习何时使用每个指标、优点和缺点以及如何在 Python 中实现它们 1 分类指标
背景 前面写了一篇，k8s集群搭建及对一些组件的简单理解（一），主要讲了下背景和对一些组件的理解。 今天讲一下正式的安装，有网环境的，后续再说下无外网环境纯内网的。 k8s集群节点、组件 控制面节点，一般就是部署了如下组件：etcd、apiserver、kube-scheduler、kube-con
本文完整代码及附件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 大家好我是费老师，就在昨天，Python生态中著名的GIS分析库geopandas发布了其1.0.0正式版本。 历经10年迭代升级，geopa
本文主要介绍了如何基于 Cloudflare Workers 和 cloudflare-docker-proxy 搭建 dockerhub、gcr、quay 等镜像加速服务。 最近，受限于各种情况，部分主流镜像站都关了，为了能够正常使用，建议自己搭建一个加速器。 写文之前，也已经部署好了一个，可以直
1. 前言 本文是笔者对于技术规划的一些思考沉淀。如果这篇文章能帮助你入门技术规划，那自然是最好的，同时，正所谓教是最好的学，这也侧面了证明笔者已经掌握了技术规划的能力哈哈。 2. 我对软件系统技术规划的理解 软件系统技术规划，顾名思义，就是对软件系统做一些技术侧的规划，分三块描述： 软件系统 技术
