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
虽然Llama2的预训练数据相对于第一代LLaMA扩大了一倍，但是中文预训练数据的比例依然非常少，仅占0.13%，这也导致了原始Llama2的中文能力较弱。为了能够提升模型的中文能力，可以采用微调和预训练两种路径，其中： 微调需要的算力资源少，能够快速实现一个中文Llama的雏形。但缺点也显而易见，
在笔者上一篇文章中简单的介绍了如何运用汇编语言编写一段弹窗代码，虽然简易`ShellCode`可以被正常执行，但却存在很多问题，由于采用了硬编址的方式来调用相应API函数的，那么就会存在一个很大的缺陷，如果操作系统的版本不统或系统重启过，那么基址将会发生变化，此时如果再次调用基址参数则会调用失败，本章将解决这个棘手的问题，通过`ShellCode`动态定位的方式解决这个缺陷，并以此设计出真正符合规
当我们需要处理一个大量的数据集合时，一次性将其全部读入内存并处理可能会导致内存溢出。此时，我们可以采用迭代器`Iterator`和生成器`Generator`的方法，逐个地处理数据，从而避免内存溢出的问题。迭代器是一个可以逐个访问元素的对象，它实现了`python`的迭代协议，即实现了`__iter__()`和`__next__()`方法。通过调用`__next__()`方法，我们可以逐个访问迭代
为什么需要消息队列 削峰 业务系统在超高并发场景中，由于后端服务来不及同步处理过多、过快的请求，可能导致请求堵塞，严重时可能由于高负荷拖垮Web服务器。 为了能支持最高峰流量，我们通常采取短平快的方式——直接扩容服务器，增加服务端的吞吐量。 优点是显而易见的，短时间内吞吐量增加了好几倍，甚至数十倍。
[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
基于深度学习对运维时序指标进行异常检测，快速发现线上业务问题 时间序列的异常检测是实际应用中的一个关键问题，尤其是在 IT 行业。我们没有采用传统的基于阈值的方法来实现异常检测，而是通过深度学习提出了一种无阈值方法：基于 LSTM 网络的基线（一个 LSTM 框架辅助几个优化步骤）和无监督检测（神经
随着数据量的增大，传统关系型数据库越来越不能满足对于海量数据存储的需求。对于分布式关系型数据库，我们了解其底层存储结构是非常重要的。本文将介绍下分布式关系型数据库 TiDB 所采用的底层存储结构 LSM 树的原理。
随着移动互联网发展，手机端购物已成为人们生活的常态。人们在搜索商品时采用的手段也越来越丰富，当前的主要搜索方式是文本搜索与拍照搜索。
three.js、webgl、3D煤矿隧道、三维井下人员定位、掘进面三维可视化、纵采面可视化、采集面可视化展示、设备检测、数字孪生、物联网3D、3d建筑、3d库房,bim管理系统
1. 工作内容，改造引擎，支持wgs84投影 改造原因：目前投影是墨卡托投影(与Google Map一致) 目前的GIS系统是二维的采用这个坐标系是没有问题的 但不支持wgs84瓦片数据以及高程数据，工作中很多数据是wgs84格式的，尤其很多三维GIS都是采用wgs84投影 wgs84 与merca
1、功能介绍 海量数据操作ORM性能瓶颈在实体转换上面，并且不能使用常规的Sql去实现 当列越多转换越慢，SqlSugar将转换性能做到极致，并且采用数据库最佳API 操作数据库达到极限性能，当然你如果不用sqlsugar了解一下原理也可以使用其他ORM实现 BulkCopy BulkCopy是一种
Redis作为当今最流行的内存数据库，已经成为服务端加速的必备工具之一。对于Redis为什么那么快？以及Redis采用单线程，但为什么反而获得更高的性能的疑问，在之前的Redis为什么那么快？一文中，已经有所介绍。 今天通过这篇，我们来了解一下Redis最常见的5种应用场景。您可以通过视频来学习，如
在自定义 starter 项目时，如果组件无法被 @ComponentScan 扫描并且想自动注册到 IOC 中，在springboot2.7之前 我们会采用 spring,factories 方式，但在3.0 之后已经被彻底移除 spring.factories介绍 spring.factorie
文章目录 介绍 ABP的依赖注入系统是基于Microsoft的依赖注入扩展库（Microsoft.Extensions.DependencyInjection nuget包）开发的。所以我们采用dotnet自带的注入方式也是支持的。 由于ABP是一个模块化框架,因此每个模块都定义它自己的服务并在它自
在一个项目中，客户要求对报表中的签名进行仿手写的签名处理，因此我们原先只是显示相关人员的姓名的地方，需要采用手写方式签名，我们的报表是利用FastReport处理的，在利用楷体处理的时候，开发展示倒是正常效果，不过实际上在服务器运行的时候，出来的确实正规的宋体格式，相应的字体都已经安装，不过还是没有生效。因此采用变通的方式，在对应签名的地方采用图片的格式显示，实际效果达到要求。本篇随笔介绍这个过程
有时候，为了给前端页面输出内容，有时候我们需要准备和数据库不一样的实体信息，因为数据库可能记录的是一些引用的ID或者特殊字符，那么我们为了避免前端单独的进行转义处理，我们可以在后端进行统一的格式化后再行输出，后端处理可以采用不同的DTO尸体信息，后端对不同的实体进行映射处理即可，也可以采用同一个实体，在SqlSugar实体信息中忽略对应的字段写入实现，本篇随笔介绍后者的处理方式，实现在在工作流列表
一：背景 1. 讲故事 这个案例有点特殊，以前dump分析都是和软件工程师打交道，这次和非业内人士交流，隔行如隔山，从指导dump怎么抓到问题解决，需要一个强大的耐心。 前几天有位朋友在微信上找到我，说他们公司采购的MES系统登录的时候出现了异常，让我帮忙看一下，我在想解铃还须系铃人，怎么的也不应该
JMeter做UI自动化 不推荐，好别扭，但可行 插件安装 搜插件selenium，安装 添加config 添加线程组 右键线程组->添加->配置元件->jp@gc - Chrome Driver Config option和proxy不解释了 添加Sampler 右键线程组->添加->取样器->j
