使用自动模型

本文通过文本分类任务演示了HuggingFace自动模型使用方法,既不需要手动计算loss,也不需要手动定义下游任务模型,通过阅读自动模型实现源码,提高NLP建模能力。 一.任务和数据集介绍 1.任务介绍 前面章节通过手动方式定义下游任务模型,HuggingFace也提供了一些常见的预定义下游任务模

机器学习服务文本识别能力演进,大幅提升识别准确率

文本识别技术(OCR)可以识别收据、名片、文档照片等含文字的图片,将其中的文本信息提取出来,代替了人工信息录入与检测等操作,降低了输入成本,快速、方便,提升产品的易用性。 随着技术的发展,OCR已经深入生活的诸多方面。交通场景下,主要用于车牌识别,便于停车场管理、智能交通、移动警务等;生活场景下,主

vivo积分任务体系的架构演进-平台产品系列05

积分体系作为一种常见营销工具,几乎是每一家企业会员营销的必备功能之一,在生活中随处可见,随着vivo互联网业务发展,vivo积分体系的能力也随之得到飞速提升,本篇主要介绍vivo积分任务体系的系统建设历程。

遗留代码处理技巧与案例演示

1 什么是遗留代码 本质是一种技术债务,产生原因一方面是业务原因:如业务本身场景繁多、流程复杂等;另一方面是技术原因:如代码不规范、设计不合理、祖传代码文档注释缺失等。它会影响我们的程序很多方面:如可读性、可修改性、可复用性、可维护性、可测试性等。 2 遗留代码处理过程拆解 划分为梳理->重构/重写

风险洞察之事件总线的探索与演进

事件总线介绍 事件总线,或称其为数据管道,作为整个风险洞察数据流转的重要一环,它承担着风险实时数据统一标准化的重要职责。

全局视角看技术-Java多线程演进史

本篇语言通俗易懂,是一篇具有大纲性质的关于多线程的梳理,作者从历史演进的角度讲了多线程相关知识体系,让你知其然知其所以然。

竞速榜实时离线对数方案演进介绍

竞速榜是大促期间各采销群提供的基于京东实时销售数据的排行榜,同样应对大促流量洪峰场景,通过榜单撬动品牌在京东增加资源投入。竞速榜基于用户配置规则进行实时数据计算,榜单排名在大促期间实时变化,相关排名数据在微博、朋友圈广泛传播,相关计算以及排名的准确性至关重要。

云原生微服务治理技术朝无代理架构的演进之路

摘要:本文基于对微服务治理技术从SOA, 微服务框架,到云原生架构的历史发展总结,提出了一种新的基于Javaagent技术的新一代无代理架构的服务治理技术,并介绍了其相关的代表性开源项目Sermant。 本文分享自华为云社区《云原生微服务治理技术朝无代理架构的演进之路》,作者: 杨奕|华为云技术规划

浅析云原生时代的服务架构演进

摘要:相比于传统的微服务架构,云原生和 serverless 技术更加灵活、高效,能够更好地满足用户的需求。 本文分享自华为云社区《《凤凰架构》学习和思考——云原生时代的服务架构演进史》,作者:breakDawn。 随着云原生的概念越来越火,服务的架构应该如何发展和演进,成为很多程序员关心的话题。大

【干货】华为云图数据库GES技术演进

大规模图数据无处不在,图查询、分析和表示学习已成为大数据和AI的核心部分之一。特别是知识图谱和图神经网络的发展,Graph已成为未来AI的基础。

生产制造关键业务模型拆解与平台化演进

产品生产制造是制造企业的核心业务活动,本期基于对生产制造活动的关键业务模型拆解来普及相关的基础业务知识,然后介绍传统信息化架构下生产制造活动涉及的主要应用系统,最后介绍基于统一数字平台构建业务一体化应用的企业数字化系统方案。

逻辑漏洞挖掘之XSS漏洞原理分析及实战演练

本系列文章旨在揭秘逻辑漏洞的范围、原理及预防措施,逐步提升大家的安全意识。作为开篇第一章,本文选取了广为熟知的XSS逻辑漏洞进行介绍。

OpenTelemetry 深度定制:跨服务追踪的实战技巧

背景 在上一篇《从 Dapper 到 OpenTelemetry:分布式追踪的演进之旅》中在最后提到在做一些 Trace 的定制开发。 到现在差不多算是完成了,可以和大家分享一下。 我们的需求是这样的: 假设现在有三个服务:ServiceA、ServiceB、ServiceC ServiceA 对外

SQL窗口分析函数使用详解系列三之偏移量类窗口函数

1.综述 本文以HiveSQL语法进行代码演示。 对于其他数据库来说同样也适用,比如SparkSQL,FlinkSQL以及Mysql8,Oracle,SqlServer等传统的关系型数据库。 已更新第一类聚合函数类,点击这里阅读 ①SQL窗口函数系列一之聚合函数类 ②SQL窗口函数系列二之分组排序窗

setTimeout(fn, 0) // it works - JavaScript 事件循环 动画演示

在前端代码中很经常看到使用 setTimeout(fn, 0),如下面代码所示,乍一看很多余,但是移除了可能会出现一些奇奇怪怪的问题。要解释这个就需要理解 事件循环(Event Loop),下面会通过一些例子和动画来辅助理解事件循环 setTimeout(() => { // 调用一些方法 }, 0

云端炼丹,算力白嫖,基于云端GPU(Colab)使用So-vits库制作AI特朗普演唱《国际歌》

人工智能AI技术早已深入到人们生活的每一个角落,君不见AI孙燕姿的歌声此起彼伏,不绝于耳,但并不是每个人都拥有一块N卡,没有GPU的日子总是不好过的,但是没关系,山人有妙计,本次我们基于Google的Colab免费云端服务器来搭建深度学习环境,制作AI特朗普,让他高唱《国际歌》。 Colab(全名C

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http://arthurchiao.art/blog/traffic-control-from-queue-to-edt-zh/ 译者序 本文组合翻译了 Google 2018 年两篇分享中的技术部分,二者讲的同一件事情,但层次侧重不同: Netdev 2018: Evolving from AF

[转帖]resin的安装与配置

1.安装jdk 之前装过了,就不做演示了 vim /etc/profile //注意java的配置文件 JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8/ JAVA_BIN=/usr/local/jdk1.8/bin JRE_HOME=/usr/local/jdk1.8/jre PATH=$P

微服务12:流量策略

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