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函数模板重点在模板。表示这是一个模板，用来生成函数。模板函数重点在函数。表示的是由一个模板生成而来的函数。 类模板 简介 C++中类模板通常是容器(如std::vector)或行为的封装，类模板只是定义了一组通用的操作，在具体实例化前是不占用程序空间的。 语法格式 template < parameter-list >
线程1执行业务完成，进行锁的释放，这个时候就会把线程2的锁的释放掉了。（当然，这个设置的过期时间本身就不合理的，按照道理来说设置的过期时间应大于业务的执行时间，如果不确定，后面会提到自动续期解决这个问题）。 解决：setnx获取锁时，设置一个指定的唯一值（例如：uuid）；释放
少的要求。研究者们将更加注重如何提高模型的可解释性，确保其决策过程清晰且公平。4.4 自监督学习与强化学习自监督学习和强化学习是近年来NLP领域的重要研究方向。自监督学习通过无标签数据进行预训练，能够显著减少对人工标注数据的依赖。而强化学习则通过与环境的交互不断优化模型的行为，未
通过学习RPA的相关知识，了解了RPA（机器人流程自动化）就是利用机器人技术来实现业务流程的自动化处理的一个工具。 RPA特点 RPA是一种软件机器人，可以模拟人类操作电脑；以非侵入的方式实现跨系统多平台之间的无缝连接；低代码开发，通过鼠标拖拽控件、录制等方式实现UI自动化；可以
半圆：直径与被切割的圆弧围成的图形。半圆的圆心与圆的圆心相同； 直线图形是由线段首尾相接围成的。三角形是由三条线段围成的，四边形是由四条线段围成的，多边形是由四条以上线段围成的； 三角形中，三条边相等的称等边三角形，两条边相等的称等腰三角形，各边都不相等的称不等边三角形； 三角形中
LLMs最近非常火，例如OpenAI的ChatGPT、华为的盘古语言大模型、百度的文心一言、阿里的通义千问等。 实际生产生活中，可以基于LLMs构建个人助手、聊天机器人等应用。 Langchain是一种为简化使用LLM创建应用程序的框架，它本身并不实现LLMs，而是为各种LLMs实现通用的接口，把LLM
📢本篇文章是博主强化学习（RL）领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。文章分类在👉强化学习专栏： 【强化学习】（27）---《分层深度Q网络（Hierarchical-DQN）算法》
在本文中，我们提出了一种新的基于图的技术来保证任何推荐模型的公平性。这里的公平性要求指的是在用户建模过程中不暴露敏感特性集。具体来说，给定任何推荐模型的原始嵌入，我们学习一组过滤器，这些过滤器将每个用户和每个物品的原始嵌入转换为一个基于敏感特征集的过滤嵌入空间。对于每个用户，这
3.5基于SLAM的定位系统 实时定位与地图构建（SLAM）是一个很复杂的系统层次的概念，并不是特指一个具体的算法。它包括图像匹配处理模块、滤波处理、回环检测、图优化理论、矩阵运算等，是一个复杂的系统工程（如图311所示），本文只针对SLAM的基本原理和应用做初步的简介。 SL
3探究通过子采样改善非线性SVM相比于其他机器学习算法，SVM具有很多优势： 能处理大多数监督学习问题，例如回归、分类和异常检测。尽管实际上最适合二分类问题。 能够很好处理噪声数据和异常值，而且与仅使用支持向量相比，常常进行较小的过拟合。 更适用于宽数据集（比示例有更多的特征），虽然与其他机器学习算法一样，SV
该编码有助于重新生成丢失的数据,以此确保数据的可用性。而加密哈希函数通过Challenge-Response协议可以验证云数据的完整性。EEMSR代码是一个再生代码,可以用较少的修复流量精确地恢复丢失的数据块,EEMSR代码由参数(n,k,d)定义,该参数允许从n个节点中的任意k个节点恢复数据
Gallery，这是一个AI资产共享的社交平台，也是“知识”+“实训”的AI开发社区。 AI Gallery汇聚了算法、模型、数据集、工作流等10余种、50000余个AI资产，保障AI开发、应用生态链上的各个参与方都能高效地实现各自的商业价值，降低各行各业开发者在人工智能领域的学习门槛，加速AI的应用实践。
为了利用上无标签的数据集来训练，科学家们就设计出了各种各样的前置任务来实现无监督学习，这些前置任务的设计方法主要可以分成两大流派：基于还原的方法和基于对比的方法，下面分别进行叙述。 （1）基于还原的方法 基于还原的方法又细分很多种，这里我们举一个比较热门的GAN网络应用：图片
文章目录 零、本讲学习目标一、关系运算符概念二、关系运算符使用（一）分类说明表（二）注意事项（三）案例演示任务1、比较两个学生成绩任务2、求解一元二次方程 零、本讲学习目标 掌握Java的6种关系运算符能用关系表达式表示简单条件 一、关系运算符概念
通过这种方式，我们可以有效地管理内存，避免过期 IP 地址的积累。 增强的限制策略 在实际应用中，速率限制的策略可能会更为复杂。例如，我们可能希望根据不同的路径、用户角色或时间段来调整限制。以下是一些常见的增强策略。 4.1 基于路径的限制 对于不同的 API 端点，我们可能希望设置不同的速率限制。例如，/login
域的开发者提供了丰富的工具和技术支持。 14. 结合机器学习：数学模块在数据科学中的应用 数学模块在数据科学和机器学习领域中起到至关重要的作用。让我们通过一个简单的线性回归的例子，结合 numpy 和 math 模块，来演示数学模块在机器学习中的应用。 import numpy
据不满足要求，不在此环节出现故障信息。 声音分类：用于训练的音频，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的音频数不少于5个。 文本分类：用于训练的文本，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的文本数不少于20个。
</b>（常见的有微软的Virtual PC；VMware的VMware Workstation；VirtualBox等）和<b>裸金属架构虚拟化</b>（常见的有VMware ESX Server，微软的Hyper-V（微软2003年收购Connectix后获得的技术发展而来）
我在用farsterrcnn训练人车检测时，学习率调成0.001，和0.002，训练时间基本不变，但是轮数变少的话，确实训练时间会减少，但是，在这项目里，应该学习率越大收敛越快，所以训练时间会变短才对啊
和非本地业务的分流。MEC的解决方案把服务器和企业网打通，通过深度包解析识别本地和非本地业务，从而保持企业业务本地化，避免了路由迂回，降低了用户访问时延，缓解网络压力；同时强化了本地内容的安全性，便于开展相关增值服务。具体实现的网络架构如图所示。 传统的挂车运输钢卷
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