[OCR -- 文本识别 -- 理论篇](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17445583.html) 本章将详细介绍如何基于PaddleOCR完成CRNN文本识别模型的搭建、训练、评估和预测。数据集采用 icdar 2015，其中训练集有4468张，测试集有20
分布式系统是指由多个节点通过网络进行通信和协作的系统，它具有高可用性、高扩展性、高性能等优点，但也面临着一些挑战，如数据一致性、容错性、负载均衡等。为了解决这些问题，分布式系统设计出现了一些经典的理论和方法，如 CAP 理论、BASE 理论、一致性等。 # CAP 理论 CAP 理论是指一个分布式系
摘要：今天，我们来了解下什么是“持续交付”及“持续交付”的实践。 云原生是当下IT圈非常热门的一个词，其目的是为了各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用。云原生包含很多技术，比如容器、微服务、DevOps、持续交付等，今天，我们来了解下什么是“持续交付”及“持续交
摘要：基于 Dropout 的这种特殊方式对网络带来的随机性，研究员们提出了 R-Drop 来进一步对（子模型）网络的输出预测进行了正则约束。 本文分享自华为云社区《R-Drop论文复现与理论讲解》，作者： 李长安。 R-Drop: Regularized Dropout for Neural Ne
摘要：本文将从OpenCV和Matplotlib两个方面介绍如何绘制直方图，这将为图像处理像素对比提供有效支撑。 本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 五十.图像增强及运算篇之图像直方图理论知识和绘制实现》，作者：eastmount。 一.图像直方图理论知识 灰度直方图是灰度级的函数，描述
华为云GaussDB(DWS)技术布道师吕鹏博，针对GaussDB(DWS) 资源管控的原理和系统运维实践带来了精彩分享。
## 基础理论 ### CAP理论 一致性（Consistency） ：在分布式系统中所有的数据备份，在同一时刻都保持一致状态，如无法保证状态一致，直接返回错误； 可用性（Availability）：在集群中一部分节点故障，也能保证客户端访问系统并得到正确响应，允许一定时间内数据状态不一致； 分区容
灰色预测是对时间有关的灰色过程进行预测。通过建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。 由于笔者的水平不足，本章只是概括性地介绍GM（1，1）模型的理论原理，便于对初学者的初步理解 目录一、灰色系统二、GM(1,1)灰色预测模型1.生成累加数据与紧临均值生成序列2.建立预测方程与参数估
这篇文章介绍了微前端架构概念，聚焦于如何在Vue.js项目中应用Qiankun框架实现模块化和组件化，以达到高效开发和维护的目的。讨论了Qiankun的原理、如何设置主应用与子应用的通信，以及如何解决跨域问题和优化集成过程，从而实现前端应用的灵活扩展与组织。
来自《深度学习入门:基于Python的理论与实现》 张量 Numpy、TensorFlow、Pytorch等框架主要是为了计算张量或是基于张量计算。 标量：0阶张量；12,4,3, 向量：一阶张量；[12,4,3] 矩阵：二阶张量；[ [12,4,3], [11,2,3] ] 多阶张量：多维数组；
基础 [自然语言处理（NLP）](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17450994.html) [自然语言处理PaddleNLP-词向量应用展示](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17451860.html) [自然语言处理（N
个人认为数据结构有点偏向理论知识点，从这些理论知识点，我们可以知道各种数据结构的特点，然后在特定的场景下使用对应的数据结构来存储。 基础的数据结构 从逻辑上来说基础的数据结构只有线性结构、非线性结构，也就是数组、链表。其他复杂一点的如队列、栈、树、图、hash table 都可以通过数组和链表的方式
摘要：本文主要对CoordConv的理论进行了介绍，对其进行了复现，并展示了其在网络结构中的用法。 本文分享自华为云社区《CoordConv：给你的卷积加上坐标》，作者： 李长安。 一、理论介绍 1.1 CoordConv理论详解 这是一篇考古的论文复现项目，在2018年作者提出这个CoordCon
我们要介绍的扩散模型的理论基础和非常重要的DDPM，扩散模型的实现并不复杂，但其背后的数学原理却非常丰富。在这里我会介绍这些重要的数学原理，省去了这些公式的推导计算，如果你对这些推导感兴趣，可以学习参
引言 上一章我们熟悉了一下 Semantic Kernel 的理论知识,Kernel 创建以及简单的Sample熟悉了一下 SK 的基本使用。在Semantic Kernel中的 kernel functions由两部分组成第一部分是prompts functions(提示函数),第二部分Nativ
这篇论文2014年发布在SCI一区，共3篇，作者是师承模糊集之父Zadeh的王立新教授（西安交通大学），论文的贡献在于把金融领域模糊的表达转变为模糊集（fuzzy sets）和隶属函数（membership），先看回测展示： 图中上图绿线表示买入并持有，红线表示卖出。下图是系数值，绿色代表买方力量值
