联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现，因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度，在诸如：异常个体识别、链接预测、分子性质预测、地理拓扑图预测交通拥堵等领域均有不俗表现。
近日，GaussDB数据库产教融合论坛在华为苏州研究所举行。
最近在使用fastjson的`JSONObject.toJSONString()`方法将bean对象转为字符串的时候报如下错误： com.alibaba.fastjson.JSONException: write javaBean error, fastjson version 1.2.58, class com.sun.proxy.$Proxy395, fieldName : 0 Caused by: java.lang.NullPointerException: null
最近在看项目，看到别人使用Rougamo框架，好奇花了点时间仔细研究了，在这里记录一下。 0. 静态编织 Aop 首先，我们先了解什么是Aop? Aop 是指面向切面编程 (Aspect Oriented Programming)，而所谓的切面，可以认为是具体拦截的某个业务点。 我们常用的aop框架
前言 作为深度学习的开山之作AlexNet，确实给后来的研究者们很大的启发，使用神经网络来做具体的任务，如分类任务、回归（预测）任务等，尽管AlexNet在今天看来已经有很多神经网络超越了它，但是它依然是重要的。AlexNet的作者Alex Krizhevsky首次在两块GTX 580 GPU上做神
最近在写数据库程序，需要一个高性能的结构化日志记录组件，简单研究了一下Microsoft.Extensions.Logging和Serilog，还是决定重造一个轮子。 一、使用方法 直接参考以下示例代码: NanoLogger.Start(); DateTime? nullable = null;
原来没事的时候改了一个这样的功能，当时也没有仔细研究，后来也没继续弄。详细可以参考 https://www.cnblogs.com/liuzx8888/p/17635913.html 当时有1个问题：新增数据源需要每一个节点都去调取API注册，这样非常麻烦，最近闲下来又研究了一下，在原先的基础上做了
https://linux.cn/article-15211-1.html 近日，赛迪顾问软件与信息服务业研究中心通过广泛调研，编制完成了《中国服务器操作系统市场研究报告（2022H1）》（以下简称“报告”）。报告从市场规模、市场结构和市场特点三方面对 2022 年上半年中国服务器操作系统市场发展情
人脸特征计算速度优化-SIMD技术Neon介绍 JasonZhu 游走于秃头和研究的边缘 关注 15 人赞同了该文章 目录 收起 1. baseline计算 2. simd和数据重排加速 数据重排Pack simd加速 3. 循环展开 4. openmp的优化 5. openblas 6. 总
> 2023年校招，信息安全工程师 ## 初面 + 自我介绍 + 岗位了解 + 研究方向（毕业论文，毕业设计） + 要用通俗的语言解释研究方向 + 研究方向的应用 + 个人优缺点 + 岗位关注点 ## 终面 + 自我介绍（1分钟）：先说序号+姓名 + 时事热点抢答（排队还贷） + 自由提问：个人研究
本文将学术界和工业界的纠删码技术的核心研究成果进行了相应的梳理，然后针对公司线上存储系统的纠删码进行分析，结合互联网企业通用的IDC资源、服务器资源、网络资源、业务特性进行分析对原有纠删码技术进行优化和微创新，提出了融合EC整体方案以及可落地的RS+LRC+中间结果优化+并行修复跨AZ带宽设计方案，为后续的工程实践提供重要原理和架构支撑。
深度学习在很大程度上影响了遥感影像分析领域的研究。然而，大多数现有的遥感深度模型都是用ImageNet预训练权重初始化的，其中自然图像不可避免地与航拍图像相比存在较大的域差距，这可能会限制下游遥感场景任务上的微调性能。
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
近年来，基于Transformer的端到端目标检测器越来越受到学术界的关注和研究。然而DETR复杂的计算量导致它很难在实际应用中落地，因此本文提出了第一个满足实时性要求的DETR模型RT-DETR
概念漂移 概念漂移是数据流挖掘领域中一个重要的研究点。传统的机器学习算法在操作时通常假设数据是静态的，其数据分布不会随着时间发生变化。然而对于真实的数据流来说，由于数据流天生的时间性，到达的数据的分布可能会随着时间的推移不断改变。这使得传统的批处理模型不适合对数据流的进行挖掘分析，模型更是需要有
论文将Multiscale Vision Transformers (MViTv2) 作为图像和视频分类以及对象检测的统一架构进行研究，结合分解的相对位置编码和残差池化连接提出了MViT的改进版本 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: MViTv2: Improved Multiscale Vi
原文: Libgdx游戏开发(6)——游戏暂停-Stars-One的杂货小窝 暂停也是一个游戏的必要功能了,本文研究了Libgdx实现游戏暂停 例子以桌面端游戏实现讲解为主,至于移动端,可能之后会进行补充... 本文最终实现的就是 按下esc暂停,之后会出现一个界面提示,表示当前已经暂停 重新按下e
Spark引擎诞生的背景 Spark的发展历程可以追溯到2009年，由加州大学伯克利分校的AMPLab研究团队发起。成为Apache软件基金会的孵化项目后，于2012年发布了第一个稳定版本。 以下是Spark的主要发展里程碑： 初始版本发布：2010年开发的Matei Zaharia的研究项目成为S
鸟叫声识别在鸟类保护中具有重要意义。通过适当的声音分类，研究可以自动预测该地区的生活质量。如今，深度学习模型被用于对鸟类声音数据进行高精度的分类。然而，现有的大多数鸟类声音识别模型的泛化能力较差，并且采用复杂的算法来提取鸟类声音特征。为了解决这些问题，本文构建了一个包含264种鸟类的大数据集，以增强
今天给大家介绍的是一款名叫Reko的开源反编译工具，该工具采用C#开发，广大研究人员可利用Reko来对机器码进行反编译处理。我们知道.NET 7 有了NativeAOT 的支持，采用NativeAOT 编译的.NET程序 无法通过ILSpy 之类的传统工具得到源码，这款Reko 可能是唯一一款可以把
