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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
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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
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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...
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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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