【读书会第十二期】Java内存模型与线程

Java内存模型 主内存与工作内存 每条线程还有自己的工作内存，线程的工作内存中保存了该线程使用的变量的主内存副本，线程对变量的所有操作都必须在工作内存中进行，而不能直接读写主内存中的数据。不同的线程之间也无法直接访问对方工作内存中的变量，线程将变量值的传递均需要通过主内存来完成

CSS学习（一）

7使用比例已经很少，对市场企业进行调研发现使用CSS3的频率大幅增加，学习CSS3已经成为一种趋势，因此本书会讲解最新的CSS3版本 本课程中主要讲解css2.1和css3 CSS的优势 内容与表现分离 网页的表现统一，容易修改 丰富的样式，使得页面布局更加灵活 减少网页的代码量，增加网页的浏览速度，节省网络带宽

华为云MetaStudio全新升级，盘古数字人大模型助力数字人自由

力和创造力的基础上，进一步增加了知识力，也就是模型的深度，共同决定内容力。 人人都需要自己独一无二的个性化的数字人 华为云MetaStudio数字内容生产线，基于华为云盘古基础大模型能力、渲染引擎和实时音视频能力，使用PB级的音视频数据进行训练，构建了数字人通用大模型，包括数字人

【atlas200产品】【ATC功能】pytorch版 SSD ONNX模型转OM模型失败

分析是由于NMS处理部分,有某些输出量不是由整个模型的输入产生的最终得到了没有链接到模型最终输出的节点(如下图的send).但是我们不太清楚华为的OM模型编译规则中哪些节点不会链接到终点,因为在ONNX模型中是正常输出的.所以是否可以指导下如何编写pytorch模型才能避免这种节点出现四、日志信息:见附件

AI写作，豆包大模型API对接起来快速便捷吗？

字节跳动-豆包大模型API是否有替换方案？ 对于寻求替换方案的用户，可以考虑以下服务： 紫东初太大模型 Claude语言大模型开放平台 如果您不想使用AI大模型的商业化API接口，我们也提供免费的大模型API，例如百度文心一言大模型API。 以下是一个使用紫东初太大模型的低代码集成示例：

运动检测（前景检测）之（二）混合高斯模型GMM

因为监控发展的需求，目前前景检测的研究还是很多的，也出现了很多新的方法和思路。个人了解的大概概括为以下一些： 帧差、背景减除（GMM、CodeBook、 SOBS、 SACON、 VIBE、 W4、多帧平均……）、光流（稀疏光流、稠密光流）、运动竞争（Motion

【云驻共创】视觉计算预训练大模型，加速迈向通用人工智能

配特定场景的模型。 模型高效和数据高效最终目的达到知识高效，凝练泛化的知识表征能力。 自监督学习改进工作 对比度自监督学习：基于领域保持的混合图像增强 Facebook提出的对比度自监督学习 ，相较于之前设计的操作获得较大性能提升。 原理：再无图像标签的情况下训练模型，利用图像

如果将Zeta模型运用于选股：2022最好的选择是离场观望

Zeta模型是Z-Score模型的进阶版，由Altman等人提出，用于判断一家企业破产的可能性。今天我们来探索一下用这种方法进行选股的可行性，由于只是探索，有些细节问题只会简单地点出来，不会详细处理。但即使简单的尝试，它所给出的启示居然是2021年年底以来，股票投资的最好选择是离场观望。

【转载】强化学习

【机器学习】————分类评价（5）

How to judge a classifier is good or not?    We can take confusion matrix as an example.          So the error rate is: (5+1)/(85+1+5+9)=6% 

ModelArts自动学习失败

问题描述:训练作业过程中提示上述错误.ID:mZI9V53CsFKfnds1tF4