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RPC，全程为 Remote Procedure Call，是一种进程间的通信方式，它采用「 服务端 / 客户机 」模式，是一种请求响应模型 其中，服务端负责提供服务程序、响应请求做具体的实现逻辑，客户机负责请求调用 主流的 RPC 框架包含： 阿里的 Dubbo Facebook
一、概述 官方文档中对relay_log_recovery参数的解释 Enables automatic relay log recovery immediately following server startup. The recovery process creates
前言 之前的几篇文章我们讲述了使用pyecharts绘制柱状图，地理信息图，饼图，双y轴图形的绘制，然后有朋友跟我说，最近沉迷股市，我这个框架能不能绘制K线图，他要从K线图中找规律，寻找逆风翻盘的机会，我跟他说，可以，安排，这篇文章我们就介绍一下使用pyecharts绘制K线图。
Charles主要功能 截取Http和Https网络封包 支持重发网络请求，方便后端调试 支持修改网络请求参数 支持网络请求的截获并动态修改 支持模拟慢速网络 Charles下载安装 charles下载地址：https://www.charlesproxy
前言 在日常工作生活中，我们有时需要在无法联网的设备中安装Python第三方库，在联网的情况下，我们安装第三方库只需要一条pip命令即可，运行命令之后，会自动开始下载；当我们在无法联网的情况下，我们就需要先行下载好第三方库，传输到未联网的电脑，并使用命令行安装。 本文我们以安
简介 Python是一种流行的编程语言，它具有简洁而强大的输入输出功能，允许开发者与用户交互并显示结果。本文将介绍Python中的输入和输出方法。 输入（Input） Python中获取用户输入的常用方法是使用input()函数。这个函数允许程序暂停执行，等待用户输入内容，并将输入的内容作为字符串返回。
简介 awk 是一种强大的文本处理工具，在 Unix 和类 Unix 系统中广泛使用。它允许您在文本文件中进行复杂的数据处理和格式化输出。awk 的名字是根据它的三位创始人Aho、Weinberger 和Kernighan姓氏的首字母命名的。本文将详细介绍 awk 命令的基本用法和一些常见的用例。
简介 在Python中，字符串是不可变的序列对象，它由Unicode字符组成。当我们需要在字符串和字节之间进行转换时，Python提供了两个非常重要的方法：encode()和decode()。这两个方法允许我们在Unicode字符和字节之间进行相互转换，以便在处理文本和二进制
有收藏深度学习网络结构图的小伙伴能否共享一下？如ResNet：
计算机视觉和深度学习领域的经典课程原文链接
近些年来关于人工智能（AI）、机器学习（machine learning）、深度学习（deep learning）的新闻数不胜数。各领域也都高举人工智能大旗，试图利用机器学习，深度学习等技术解决行业内的问题，拓展新业务。尤其是在图像识别、语言识别等领域，深度学习的应用让人惊叹。人工智能是利用机器学习构建的模
深度学习已经成功地应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、在线广告、物流还有其他许多问题。在计算机视觉的现状下，深度学习应用于计算机视觉应用有一些独特之处。在这个视频中，我将和你们分享一些我对深度学习在计算机视觉方面应用的认识，希望能帮助你们更好地理解计算机视觉作品（此处指计算
3、2008年到2019年——深度学习的RNN、LSTM、GRU 从2008年到现在，在图像识别和语音识别领域的成果激励下，人们也逐渐开始引入深度学习来做自然语言处理研究，由最初的词向量到2013年的word2vec，将深度学习与自然语言处理的结合推向了高潮，并
使用市场订阅中的云端算法RetinaNet_ResNet50做物体检测时，训练失败，请问是什么原因呢？附件为训练日志。
有多种因素可能导致过拟合，其中最常见的情况是由千学习能力过千强大，以至千把训练样本所包含的不太一般的特性都学到了，而欠拟合则通常是由千学习能力低下而造成的．欠拟合比较容易克服，例如在决策树学习中扩展分 支、 在神经网络学习中增加训练轮数等，而过拟合则很麻烦．在后面的学习中我们将看到，过拟合是机器学习面临的关键障碍
在使用ModelArts的Notebook时，如何在提升训练效率的同时，减少与OBS的交互，毕竟OBS交互会产生流量费。如果训练集比较大的话，那可能会产生较大的流量费。
开源软件基本情况 DeepSpeed 是由微软开发的深度学习训练优化库，专注于大规模分布式训练和推理加速。它的主要功能包括分布式训练、混合精度训练、内存优化（如 ZeRO 优化技术）以及模型压缩。DeepSpeed 的设计使得开发者可以轻松训练和推理具有数十亿甚至万亿参数的模型，广泛应用
物体检测数据集2，模型自动训练ModelArts利用目标检测算法，并根据输入的数据自动训练目标检测模型，类似于图像分类，训练之前可以配置更多自己需要的参数，增加训练次数等3，应用部署和测试类似于图像分类，对模型精准度满意后，可进行部署，和上传图像在线测试
10研究，来先睹为快吧！1. Caffe：一个快速、开源的深度学习框架star：24,596 代码：https://github.com/BVLC/caffe论文：http://arxiv.org/abs/1408.5093v1Caffe 是一个深度学习框架，在设计时将表达式、速度和模块化考虑在内。这个热门的计算机视觉框架由
%% %然后根据化学指标因素进行训练分析 %然后根据化学指标因素进行训练分析 %使用神经网络的相关结果，选择最佳的几个参数作为香型判断指标 P = Pc T = Tc; %为了得到最为关键的几个指标，我们对12个指标分别进行训练测试分析，得到影响最精确的指标 %此部分神
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