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订阅常见问题
当sdk重启时，为了保证消息不丢，服务端会从未 ack 前一条 message 对应的位点开始重新推送数据，所以 sdk 此时会重复收取一部分消息。 如果 sdk 退出后...数据订阅在 tencentdb 主备切换主库重启时是否会发生问题？ 是否可能出现丢数据的情况？ 不会有问题，tencentdb 实例发生主备切换重启时，数据订阅会自动...
StackOverflow:7个你从未见过的Java问题最佳答案
即便你是一个经验丰富的开发人员，这些也是值得去学习的。 java问题纵览java是stackoverflow上 第二流行的标签 ，有超过100万个问题与java有关。 仅在上个礼拜，就有4600个问题被提出，毫无疑问这里是开发者们最大也是最为活跃的线上社区。? 此信息同样也出自stackoverflow 2016年的开发者调查中 ，56033名开发者被问...
Dagger 导航从未如此简单 | Android Studio 4.1
如果您在使用中出现任何问题，请及时向我们反馈问题。 点击这里在 github 中查看本文示例应用 dagger branch (dev-dagger) of thearchitecture-samples ...image.png 在 android studio 中新增的 dagger 导航支持 正如您所看到的，在 android 应用中 dagger 关系的导航从未如此简单。 新版本 android studio 将...
让一个人从照片中消失，从未如此简单 | AI应用体验
来，看一张图：? 有人来过吗？ 有。这张图本来是这样的：? 虽然他来过，但在这个应用中，你可以让他从未出现过。 再来看一组对比图：? 怎么样？ 是不是有...想要重拍又不现实，做成卡通人？ 一不小心就上热搜了。 如果这一能力应用到视频编辑中，让人分分钟消失，就再也不用担心问题了吧？? 而且，这个应用的原理...
iLiveSDK 迁移相关问题
如果您的项目从未集成过 trtc sdk，强烈推荐直接使用 v2（liteavsdk），v2 在通话质量、线路规格、接入难度以及功能扩展上均有优势。 如果您的项目已经稳定并且没有问题，由于 v1 和 v2 的云端线路目前是不互通的，如果您的项目已经进入稳定运营阶段，可以暂时不升级。 如果您的项目正在对接旧版本 v1，推荐您可以...
干货 | 8个方法解决90%的NLP问题
然而，如果部署该模型后，我们很可能会遇到一些训练集中从未出现过的词汇。 先前的模型均无法正确分类这样的新数据，即便其中的词汇与训练集非常相似。 要解决这个问题，我们就要捕捉词汇的语义，这就意味着模型需要理解“好”与“积极”在语义上的距离要比“杏”和“大陆”更接近。 这里的工具就是word2vec。 使用预...
干货 | 8个方法解决90%的NLP问题
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八大步骤，用机器学习解决90%的NLP问题
然而，如果部署该模型后，我们很可能会遇到一些训练集中从未出现过的词汇。 先前的模型均无法正确分类这样的新数据，即便其中的词汇与训练集非常相似...以方便我们快速上手并解决这里的问题。 这正是我们整理出本文的目的。 在本文中，我们将分八大步骤来介绍如何用机器学习处理文本数据。 我们将从最简单的...
快照
当已创建快照的云硬盘出现问题时，可通过快照快速恢复到未出问题时的状态。 建议您在业务重大变更前对相关云硬盘创建快照，若业务变更失败数据可快速恢复。 关键里程碑的持久备份快照可以作为业务数据的持久备份，保留业务数据的里程碑状态。 快速部署业务您可使用业务的快照文件快速克隆多块云硬盘，达到快速部署...
快照概述
当已创建快照的云硬盘出现问题时，可通过快照快速恢复到未出问题时的状态。 建议您在业务重大变更前对相关云硬盘创建快照，若业务变更失败数据可快速恢复。 关键里程碑的持久备份快照可以作为业务数据的持久备份，保留业务数据的里程碑状态。 快速部署业务您可使用业务的快照文件快速克隆多块云硬盘，达到快速部署...
论文Express | 百度最新论文：基于交互的自然语言学习
也就是，在之前从未出现在问题中的概念，通过被询问对象的描述，模型可以通过一些已知观点或者概念的组合来回答。 例如，在训练期间，从未进行过{鳄梨，东...在测试过程中，模型在回答有关“鳄梨”问题时，既可以回答“正东”方向的水果是“鳄梨”，也可以回答“鳄梨”是“橙色”的问题，如上图所示。 本文的目标...
企业互联网+转型实战：如何进行PB级别数据的架构变迁
方案 3：codis, twemproxy.最终我们选择了 codis，目前线上稳定运行一年多，从未出现任何问题。 qps 已经达到每秒 15 万次。 整个架构每一层都支持扩展，并且无单点，架构图如下：? codis 有很多优点，而我们选择的理由如下：平滑迁移：codis 提供了迁移工具，比较容易操作。 我们生产环境已经验证，从 redis 迁到 ...
拒绝无聊，如何让AI学会“花式聊天”？对抗学习在聊天回复生成中的曲折探索
然而当我们试图通过对抗学习实现文本生成的时候，一个在图像生成的 gan 模型中从未遇到的问题出现在面前，那就是如何实现判别器 d 训练误差向生成器 g 的反向传播 (backpropagation)。 对于基于 gan 的图像生成模型来说，这种误差的反向传播是如此的自然，因为 g 生成图像的整个过程都是连续可导的，因此 d 的训练...
机器学习｜7种经典预训练模型原理解析
传统n-gram的问题：局部性：无法利用大于n个词距离的词汇信息,也无法计算词汇间的相似度oov (out of oocabulary) 问题：无法处理从未出现过的词神经网络语言模型 (neural network language model,nnlm)2003年第一次提出了词向量的概念, 核心思想是将文本用稠密, 低维,连续的向量表达.nnlm的主要任务是利用前n-1个词汇...
扎克伯格开发笔记：打造Jarvis的日子，我庆幸自己从未停止过编程
但我从未停止过编程。 不过这些日子以来我主要是在创建我的个人项目jarvis。 我本来只希望今年能够了解一些 ai 的现状和进展，但是我发现学到的远远超出了...面部识别是对象识别中一个特别难的问题，因为大部分人的长相是很相似的，相比之下，区分任意两个不同的物体，比如一个三明治和一座房子，就简单得多...
大数据中台向AI中台演进是大势所趋？
主要原因在于自然语言理解的发展进程并没有我们想象中快，深度学习也似乎没有解决这个问题，可以与人类对话交流的机器人好像从未出现过。 有外媒甚至评论道：“我不确定能不能说聊天机器人死了，因为我不知道它是否活过。 除了上述的一些成功领域，深度学习也并没有解决其他所有领域的问题。 了解到人工智能历史的...
支付系统高可用架构设计实战，可用性高达99.999！
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可用性高达五个9！支付系统高可用架构设计实战
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可用性高达5个9！支付系统高可用架构设计实战
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可用性高达99.999%！支付系统高可用架构设计实战
大家都知道rabbitmq本身是非常稳定可靠的，宜信支付系统最开始也一直在使用单点rabbitmq，并且从未出现运行故障，所以大家在心理上都认为这个东西不太可能出问题。 直到某天，这台节点所在的物理主机硬件因为年久失修坏掉了，当时这台rabbitmq就无法提供服务，导致系统服务瞬间不可用。 故障发生了也不可怕，最重要的...
