转载请注明出处： 用curl命令在服务器上调试接口时，一直调试不通，执行如下： 在用curl 执行之后，返回了一个 作业id [ 1 ] 23926 ; 并打印出了 调用执行的url，发现 真正执行的url 与请求的url 长度不一致， 且 & 符号后面的参数都被截断了。 具体原因为：终端会将 &
转载请注明出处： 在InfluxDB中，non_negative_derivative()函数用于计算指定字段的非负导数。它可以用来计算时间序列数据的速率或增长率。 该函数的语法如下： non_negative_derivative(column, time_interval) 其中： column
转载请注明出处： PTP（Precision Time Protocol）的功能可以帮助实现网络中各个节点的时钟同步，以提供更精确的时间参考。 作用： 时钟同步：通过PTP协议，在网络中不同节点之间实现高精度的时钟同步，确保各设备具有一致的时间参考。 时间敏感应用：在需要高度时间同步的应用场景中，如
# Manacher算法 > 形象的被译为**马拉车算法** 这个算法用于处理简单的回文字符串的问题。可以在 $O(n)$ 的复杂度内处理出每一个位置为中心的回文串的最长长度。 为了避免出现偶数长度的回文串，导致过多的分类讨论，我们预处理一下字符串。 例如：`jeefy` 我们可以预处理成 `^#j
# AGC055 第一次打AGC，好难受。 T1 看了一眼题解，没看懂……但是还是做出来了。 T2 感觉比 T1 简单，构造很好猜。 其他的没时间思考，T1 花了我 2h30min，难受。 ## A.ABC Identity **翻译**： 给定长度为 $3n$ 的序列，其中字母 ABC 各有 $n
# 题意简述 在黑板上有两个数字，进行如下操作 $n-2$ 次： - 每次在黑板上选择任意两个数，将两个数的差的绝对值写在黑板上。 这样你会得到一个长度为 $n (3 \le n \le 100)$ 的序列。 一共 $t (1 \le t \le 100)$ 组数据。 每组数据给定操作后的序列，需要
为了提高CPU的利用率，工程师们创造了多线程。但是线程们说：要有光！（为了减少线程创建（T1启动）和销毁（T3切换）的时间），于是工程师们又接着创造了线程池ThreadPool。就这样就可以了吗？——不，工程师们并不满足于此，他们不把自己创造出来的线程给扒个底朝天决不罢手。 有了线程关键字解决线程安
博主记得在一个周五快下班的下午，产品找到我（为什么总感觉周五快下班就来活 😂），跟我说有几个业务列表查询需要加上时间条件过滤数据，这个条件可能会变，不保证以后不修改，这个改动涉及到多个列表查询，于是博主思考了一会想了几种实现方案， 1. 最简单，直接将时间条件写死，由 Service 层传递给 D
摘要：测试日志智能分析是提升智能化测试效率的一个关键步骤。 本文分享自华为云社区《【智能化测试专题】基于强化学习的测试日志智能分析实践》，作者： DevAI 。 随着软件规模的不断扩增，加快测试时间降低成本、实现智能化测试是至关重要的，而测试日志智能分析是提升智能化测试效率的一个关键步骤。当前由自动
摘要：基于华为云开天aPaaS，提升80%上云集成效率，降低50%集成成本 没有充足资金，没有足够的项目规划和过渡时间，也没有经验丰富的IT团队支持，中小企业的上云路可谓是困难重重。如何帮助企业高效上云、实现降本增效的目标，是深圳市商软信息科技有限公司（以下简称“商软”）一直在探索的课题。 过去的三
本文分享自华为云社区《CTPN+CRNN 算法端到端实现文字识别》，作者：HWCloudAI。 OCR介绍 光学字符识别（英语：Optical Character Recognition，OCR）是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。发展时间较长，使用很普遍。OCR作为
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：本文主要为大家带来Mysql中的3种数据类型和3种运算符。 本文分享自华为云社区《Mysql中的数据类型和运算符》，作者： 1+1=王。 Mysql的数据类型 Mysql支持数值型、文本型和日期时间型三大数据类型。 数值型数据 数值型是描述定量数据的数据类型，包括整数型数据类型和浮点型数据类型
摘要：本文为大家介绍一下深度学习中的混合精度训练，并通过代码实战的方式为大家讲解实际应用的理论，并对模型进行测试。 本文分享自华为云社区《浅谈深度学习中的混合精度训练》，作者：李长安。 1 混合精度训练 混合精度训练最初是在论文Mixed Precision Training中被踢出，该论文对混合精
摘要：CosineWarmup是一种非常实用的训练策略，本次教程将带领大家实现该训练策略。教程将从理论和代码实战两个方面进行。 本文分享自华为云社区《CosineWarmup理论介绍与代码实战》，作者： 李长安。 CosineWarmup是一种非常实用的训练策略，本次教程将带领大家实现该训练策略。教
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
摘要：本项目主要介绍了如何使用卷积神经网络去检测翻拍图片，主要为摩尔纹图片；其主要创新点在于网络结构上，将图片的高低频信息分开处理。 本文分享自华为云社区《图片去摩尔纹简述与代码实现》，作者： 李长安。 1前言 当感光元件像素的空间频率与影像中条纹的空间频率接近时，可能产生一种新的波浪形的干扰图案，
摘要：Laplace 用于 Laplace 分布的概率统计与随机采样。 本文分享自华为云社区《Laplace分布算子开发经验分享》，作者：李长安。 1、任务解析 详细描述： Laplace 用于 Laplace 分布的概率统计与随机采样， 此任务的目标是在 Paddle 框架中，基于现有概率分布方案
摘要：本案例我们利用视频字幕识别中的文字检测与识别模型，增加预训练Bert进行纠错 本文分享自华为云社区《Bert特调OCR》，作者：杜甫盖房子。 做这个项目的初衷是发现图比较糊/检测框比较长的时候，OCR会有一些错误识别，所以想对识别结果进行纠错。一个很自然的想法是利用语义信息进行纠错，其实在OC
摘要：不同于传统的卷积，八度卷积主要针对图像的高频信号与低频信号。 本文分享自华为云社区《OctConv：八度卷积复现》，作者：李长安 。 论文解读 八度卷积于2019年在论文《Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional
