基于现阶段即时通讯的能力，为何仍要发展5G消息？

MindStudio最后载运行样例的时候显示call drvMngGetConsoleLogLevel failed , g_c

在最后运行的时候出现这个问题,查阅多个网站并未找到解决方法,来论坛求助！！【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

基于北斗和4G Cat1模组的智慧物流--环境搭建失败

【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

86万张表迁移的优化历程

们终于构建了以上的框架，并且成功将86万张表的总时长优化到了10小时以内，更为可喜的是整个流程中的full gc次数为0，最终客户的需求得以实现，技术人员也从中学习到了新的知识。思考优化是无止境的，其实上述的架构还存在优化空间，比如以下的两点：结构的导入和数据的回放可以并行执行，

《Python3 网络爬虫开发实战（第二版）》提上日程了！

做过爬虫的朋友可能听说过我写的一本有关爬虫的书籍《Python3网络爬虫开发实战》，书里面总结了我研究爬虫以来的一些经验。这本书是在今年的四月份上市的，到现在已经将近半年了，现在书已经重印了七次，累积销售已经两万多册了，可以说是远超我的预期。在书上市之前，其实我是很煎熬的，由于书比较厚，近

珈和科技加入昇思MindSpore社区，通过对农业大数据深入分析，形成AI智能分析模型，打造农业智能服务平台，支撑农业智能化生产

务平台，支撑农业智能化生产。近期收到许多小伙伴想为自己的企业申请加入昇思MindSpore社区完成企业ISV认证，感谢大家的信任与支持，昇思MindSpore社区也会继续努力的帮助加入的企业伙伴们更加高效地完成项目落地，昇思MindSpore社区欢迎更多企业加入，一起实现梦想！如

uniapp使用uni.request请求报错{“errMsg“:“request:fail abort statusCode:

uni. onNetworkStatusChange 触发时机：在网络切换的时候执行，切换2G，3G，WiFi的时候会执行。 应用时机：一般都会放在 onShow里面，实时监听网络的切换。当应用关闭后台的时候在 onHide 生命周期函数中执行 uni.offNetworkStatusChange()关闭监听网络。

【机器学习算法专题（蓄力计划）】七、机器学习中数据的相关分析

文章目录 相关分析 皮尔逊相关系数 连续变量的相关分析 Pearson.相关系数 协方差 计算与检验 相关系数的显著性检验 斯皮尔曼等级变量的相关分析 斯皮尔曼等级相关 斯皮尔曼实例 等级相关系数的显著性检验 肯德尔和谐系数( Kendall) 实例1:同一评价者无相同等级评定时

参数共享与迁移学习策略在强化学习中的探讨

享部分层的参数来表示不同任务的价值函数或策略。 共享网络结构的实现方式通常是创建一个共享的神经网络模型，然后根据不同任务的具体需求，在其之上添加不同的输出层以适应不同的动作空间。而共享层参数则是指在深度神经网络中，将部分层的参数在不同任务中进行共享，这样可以降低模型的参数数量，减少训练复杂度。

[机器学习|理论&实践] 机器学习在电影和音乐推荐中的应用

训练推荐模型是推荐系统中的关键步骤。通过使用历史数据，模型学习用户和物品之间的关系，调整模型参数以提高对用户喜好的准确预测能力。训练过程需要考虑数据的划分、损失函数的选择以及模型参数的优化策略。 5. 推荐生成 训练好的模型可以根据用户的当前情境生成个性化的推荐列表。推荐系统的目标是预测用

应对通用人工智能挑战，发展新质生产力（上）

孩会发现某些好的举动能够获得奖励或零食，有些不礼貌的动作会遭受惩罚，通过观察动作和奖惩之间的联系，小孩的行为会逐渐接近期望。深度学习是后面发展出来的，它使用人工神经网络模仿人脑处理信息的方式，通过层次化的方法提取和表示数据的特征。生成式AI或AIGC就是深度学习的一种应用，它利用

HC大会EI开发者展区挖宝行动火热开启！

下：第一关：HC大会的EI展区将分为四个展台，分别为ModelArts、大数据、对话机器人和OCR & HiLens。每个展台会设置相关产品的客观题，开发者需正确完成全部4个展台的客观题作答，或点击此处关注HWCloudAI博客，方可通关。第二关：完成第一关的开发者，可顺利进阶到

【物联网程学习课堂笔记】关于《名师讲堂：LiteOS内核实战教程》的学习2.3>任务管理之任务的运作机制

调度、根据任务控制块查询任务ID、根据ID查询任务控制块信息功能。2、在任务模块初始化时，系统会先申请任务控制块需要的内存空间，如果系统可用的内存空间小于其所需要的内存空间，任务模块就会初始化失败。如果任务初始化成功，则系统对任务控制块内容进行初始化。3、用户创建任务时，系统会将

开发教程 |基于ModelArts的视频全量目标分析和建模案例分析

建模》。 项目场景 给出一段2分钟的高清视频，对视频中出现的物体进行目标检测和统计。视频通过行车记录仪采集，主要目标物为车辆，建筑，行人等。为了缩短模型推理时间，我们只使用了约30秒的视频进行测试。 基本要求 识别不同类型的目标；输出每种类型的图片；统计每个类别的物体数量。下图是一个参考示意图。

如何解析域名？

作者：景安网络 1．登陆“会员中心”，点击“我的域名”。 2．在“域名列表”中选择需要解析的域名，点击对应域名后面的“解析”直接跳转到解析页面。 3．进入解析页面，点击“新增记录”，选择您需要添加的解析类型，填写解析内容即可。 域名解

Python OpenCV 影像处理：傅立叶转换

opencv-python 这些示例能帮助你入门基本的图像处理技术。如果你有具体的需求或更高阶的图像处理任务，可以参考OpenCV的官方文档或其他高级图像处理库如scikit-image。 原理解释 傅立叶转换能够将一个复杂的信号分解成不同频率的正弦波之和。对于二维图像，这意味着可以将图

Pytorch自动混合精度(AMP)的使用总结

当进入autocast上下文后，在这之后的cuda ops会把tensor的数据类型转换为半精度浮点型，从而在不损失训练精度的情况下加快运算。而不需要手动调用.half(),框架会自动完成转换。不过，autocast上下文只能包含网络的前向过程(包括loss的计算），不能包含反向传播，因为BP的op会使用和前向op相同的类型。

【转】5G千兆网关下的城市公园智能化解决方案

城市公园是城市的起居空间，是城市居民的主要休闲游憩场所。其活动空间、活动设施为城市居民提供了大量户外活动的可能性，承担着满足城市居民休闲游憩活动需求的主要职能。当前各种社会文化活动如歌唱、健身、交谊等在城市公园中的开展，不仅陶冶了市民的情操，提高了市民的整体素质，同时也使得城市公