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dbIdx：2 tbIdx：3 五、总结 综上 就是我们从 HashMap、ThreadLocal、Spring等源码学习中了解到技术内在原理，并把这样的技术用在一个数据库路由设计上。如果没有经历过这些总被说成造火箭的技术沉淀，那么几乎也不太可能顺利开发出一个这样一个中间件，所有
NLP多模态融合：创造丰富智能体验的新纪元 1. 引言 随着信息时代的发展，我们生活在一个充满多模态数据的世界中，包括文本、图像、语音等多种形式的信息。在这个背景下，多模态融合成为一项引人注目的研究领域，它通过整合不同模态的信息，为人们创造更丰富、智能的体验。本文将深入探讨如
NLP技术在远程医疗中的创新：构建智能、高效的医疗服务体系 在当今社会，随着科技的飞速发展，自然语言处理（NLP）技术的应用日益广泛，尤其在医疗领域，其创新应用正深刻改变着传统医疗服务的模式。本文将深入研究NLP在远程医疗中的多个方面的应用，从智能医疗咨询到医疗数据分析，为构建智能、高效的医疗服务体系提供详细解析。
2.4.5 数据可视化 我们还可以对数据进行可视化。下面的代码，先计算ts序列的累加值，然后把数据按照时间序列画出来，运行效果如图2-6所示。 plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=144) cs = ts.cumsum() cs.plot()图2-6
3.3.3 实例3：直接定义输入节点 实例描述 在代码“3-1线性回归.py”文件的基础上，使用直接定义法来代替用占位符定义的输入。 直接定义，就是将定义好的Python变量直接放到OP节点中参与输入的运算，将模拟数据的变量直接放到模型中进行训练。代码如下：代码3-3 直接
、控制面板等。OpenStack仍然使用libvirt API来完成对底层虚拟化的管理。2.7 本章小结 本节主要介绍了KVM虚拟化的基本原理，从硬件到软件、从底层到上层都做了一些介绍，包括：硬件虚拟化技术简介、KVM软件架构概况、KVM内核模块、QEMU用户态设备模拟、与KVM
shape[1] == a.shape[0])print(mymatrix.dot(a))其输出结果如下：[[22 28] [49 64]]上述示例代码的原理是将mymatrix的第一行[1,2,3]与a矩阵的第一列[1,3,5]相乘然后相加，接着将mymatrix的第一行[1,2,3]与a矩阵的第二列[2
2.3.9 Numpy中的arg运算argmax函数就是用来求一个array中最大值的下标。简单来说，就是最大的数所对应的索引（位置）是多少。示例代码如下：index2 = np.argmax([1,2,6,3,2]) #返回的是2argmin函数可用于求一个array中最小值的
2.2.3 Pytorch的下载与安装安装完Anaconda环境之后，我们已经有了Python的运行环境以及基础的数学计算库了，接下来，我们开始学习如何安装PyTorch。首先，进入PyTorch的官方网站（https://pytorch.org），如图2-6所示。 a）本书第2
知识图谱是什么？知识图谱最早由谷歌发布，为了提升搜索引擎返回答案的质量以及用户查询的效率，在知识图谱辅助下，搜索引擎可以洞察到用户查询背后的一个语义信息，然后返回更为精准结构化的信息，从而更大可能的去满足用户的一个查询需求。当我们进行搜索时，搜索结果右侧的联想，来自于知识图谱技术
的改变，从而完成对机器人自身的定位。 下文将对无人驾驶所使用的技术进行简单的介绍和分析，进而找出最适合实际情况的解决方法。3.1实现定位的原理 SLAM即同步定位与地图构建，也称为CML（Concurrent Mapping and Localization，并发建图与定位）。S
1.2.4 图片识别分析这里所说的图片识别是指人脸识别之外的静态图片识别，图片识别可应用于多种场景，目前应用比较多的是以图搜图、物体/场景识别、车型识别、人物属性、服装、时尚分析、鉴黄、货架扫描识别、农作物病虫害识别等。这里列举一个图像搜索的例子：拍立淘。拍立淘是手机淘宝的一个应
图1-7 自动驾驶汽车应用场景自动驾驶技术链比较长，主要包含感知阶段、规划阶段和控制阶段三个部分。机器视觉技术主要应用在无人驾驶的感知阶段，其基本原理可概括如下。1）使用机器视觉获取场景中的深度信息，以帮助进行后续的图像语义理解，在自动驾驶中帮助探索可行驶区域和目标障碍物。2）通过视频预
对RTK GPS信号的遮挡、反射、衍射等，并且楼群越密集、越高，定位信号越差，定位误差也就越大。3.4.1定位原理 GPS定位的原理较容易理解，主要采用三角定位法。原理如图38所示。 三个卫星组成一个三角形，另外一个卫星提供对时校准，通过计算三个卫星位置几何数据，并融合同步计算
1.2.3 有状态流计算架构 数据产生的本质，其实是一条条真实存在的事件，前面提到的不同的架构其实都是在一定程度违背了这种本质，需要通过在一定时延的情况下对业务数据进行处理，然后得到基于业务数据统计的准确结果。实际上，基于流式计算技术局限性，我们很难在数据产生的过程中进行计算并直
2.3 Flink开发环境配置 我们可以选择IntelliJ IDEA或者Eclipse作为Flink应用的开发IDE，但是由于Eclipse本身对Scala语言支持有限，所以Flink官方还是建议用户能够使用IntelliJ IDEA作为首选开发的IDE，以下将重点介绍使用IntelliJ
了广泛关注。本文将深入研究基于向量乘矩阵的存内计算原理，并探讨几个引人注目的代表性工作，如DPE、ISAAC、PRIME等，它们在神经网络和图计算应用中表现出色，为我们带来了前所未有的计算体验。 窥探向量乘矩阵的存内计算原理 生动地展示了基于向量乘矩阵的存内计算最基本单元。这
/IP（1969年出现的技术，30年后应用才全面盛开）或者HTML刚出来的时候找不到落地的应用。目前国内区块链的应用还比较少，但是通过对其原理和技术的分析，业界普遍认为可应用区块链的领域比较广泛，包括但不限于金融、法务认证、政治投票、物联网、供应链、知识产权、房地产等。 而就在前
3.3.5 方向域测量正如3.1.2节和3.3.1.4节所指出的，在毫米波范围的高频移动通信需要发射和接收天线采用可定向发射的天线技术。这是由于全向接收天线的孔径与载波波长的平方成正比，因此相应的传输损耗允许的传输链路距离很短。出于这个原因，深入了解无线传播信道的方向特性很有必要
3.5 总结和展望过去的10年中，为了5G移动通信的开发和优化需要理解和表征传播特性，从而进行了大量的测量和建模工作。主要挑战之一就是理解载波频率从传统的2 GHz左右上升到高于80 GHz时传播特性如何改变。即使在高频许多传播特性也非常类似，天线的尺寸会随波长而变化。因此，任何
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