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电影详情页除了罗列出电影的一些基本信息，最关键的部分是相似影片的推荐。相似内容推荐是几乎所有推荐系统非常重要的功能，传统的推荐系统基本依赖于基于内容（Content based）的推荐方法，而我们这门课程会更多地讲解基于深度学习 Embedding 的相似内容推荐方法。 （3）为你推荐页（敲黑板）
CANN AI CPU 自定义算子开发【操作步骤&问题现象】 开发文档中ST测试支持的输入输出数据类型有限（例如没有double, ），是不是把ST支持的数据类型（算子也支持）的测试通过就可以了？【截图信息】
出的npy文件，能够定位到模型中算子的精度问题，以便确认误差发生的算子。目前提供Vector比对能力，包含余弦相似度、最大绝对误差、累积相对误差、欧氏相对距离、KLD散度、标准差的算法比对。本文档主要介绍caffe模型算子精度对比，以yolov3为例：1 准备Caffe模型npy数据文件环境准备caffe
以上，欢迎大家一起交流探讨。 测试开发从入门到高级实战系统进阶必备，可能是业界最具深度、最贴近大厂一线实践的测试开发课程。 4 个月由浅入深，强化集训，测试大咖思寒领衔主讲，授之以渔，通过 10+ 企业级项目实战演练，带你一站式掌握 BAT 测试开发工程师必备核心技能（对标阿里
I和16000+错误码，600+SDK。 10大功能特性，助力开发者玩转API Explorer API在线搜索 华为云API Explorer的API在线搜索功能，可帮助开发者快速检索，支持开发者基于API Explorer全局搜索云产品服务或API，同时支持开发者按
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据俄罗斯媒体 Gazeta 报道，俄罗斯 BQ 公司首先做出回应：其 CEO Vladimir Puzanov 表示，公司正在测试 HarmonyOS，而运行 HarmonyOS 的新 BQ 智能手机最早可能会在 2022 年下半年问世。Vladimir Puzanov 承认，此
product acquired during the ImPACT-PM flight campaign AirMSPI 椭圆体投影地理坐标辐射度产品包含云、气溶胶和地球表面的辐射和偏振图像 简介 AirMSPI_ImPACT-PM_Ellipsoid-projected_Georeg
oracle性能测试视频口述一下，视频中对 Oracle 数据库进行了压力测试，模拟 9600 个并发线程来操作数据库，每两次数据库操作之间 sleep 550ms，注意，视频中刚开始设置的线程池大小为 2048。让我们来看看数据库连接池的大小为 2048 性能测试结果的鬼样子：每个请求要在连接池队列里等待
@[toc] 摘要 fate-serving是FATE的在线部分，在使用FATE进行联邦建模完成之后，可以使用fate-serving进行在线联合预测。 FATE-SERVING 2.0 支持的特性： 单笔预测，2.0.*版本guest方与host方将并行计算，从而降低了耗时。
1 写在前边 这几天做自动化测试，遇到一个问题，那就是接口的请求的密码是加密的； 产品的要求是不能使用使用其他特殊手段，他给提供加密算法，需要在接口请求的时候，使用加密算法处理后的数据传参； 其实这样来说反而简单了很多，因为已经知道加密算法，那就在传参前先把密码进行加密处理就
一：题目 测试id注入 http://1.117.248.182/Less-1/?id=1 http://1.117.248.182/Less-1/?id=1' 可判断sql代码格式 select * from 表名 where id='?' limit 0.1
定义实现类： 定义测试类： 2. 重写默认方法，代码如下： 定义接口： 定义实现类： 定义测试类： 静态方法的使用
【功能模块】测试样例矩阵相加报错【操作步骤&问题现象】1、2、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）init resource stage:Traceback (most recent call last): File "../src/acl_execute_add
生活中具体的应用场景有哪些？人脸识别算不算CV大模型中的场景，他在大模型中是怎么训练数据和提高识别的精度的？业内人脸识别技术应用现状和优劣势是什么，是不是都要用到AI和大模型的能力？人脸识别用了预训练的技术（比如对比学习范式，在无标注情况下怎么学习人脸），但目前不算大模型的场景，
不同。 享元模式（Flyweight Pattern）: 享元模式的主要目的是尽可能地共享对象，以减少内存使用和提高性能。它适用于存在大量相似对象实例的情况，尤其是当这些实例具有一些共同的状态，而另一部分状态可以在使用时传递进来。享元模式通过共享对象的方式来减少内存开销，因为不同
4、使用OpenAI的Embeddings API将问题转换为一个向量，并与每个分段的向量进行比较，以找到最相似的分段。这个相似度计算可以使用余弦相似度等常见的方法进行； 5、将找到的最相似的分段与问题作为prompt，调用OpenAI的Completion API，让ChatGPT学习分段内容后，再回答对应的问题；
科研项目 【原理+代码】Python实现Topsis分析法（优劣解距离法） 机器学习推荐算法之关联规则（Apriori）——支持度；置信度；提升度 机器学习推荐算法之关联规则Apriori与FP-Growth算法详解 机器学习推荐算法之协同过滤（基于用户）【案例+代码】 机器学
在前三篇文章中，我们分别介绍了需求、设计、以及测试管理的实现功能，本篇我们一起来实现多数据和业务持久层开发。 走进Java接口测试之从0到1搭建数据驱动框架（需求篇） 走进Java接口测试之从0到1搭建数据驱动框架（设计篇） 走进Java接口测试之从0到1搭建数据驱动框架（用例管理）
Mint：提供了三种主要桌面环境：Cinnamon、MATE 和 Xfce。Cinnamon 是 Mint 的旗舰桌面环境，设计风格与传统的 Windows 桌面相似，用户容易上手。MATE 是 GNOME 2 的一个延续，适合喜欢经典界面的用户。Xfce 则是一个轻量级的桌面环境，适合资源有限的老旧硬件。
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