，迁移学习在NLP任务中的应用也越来越广泛。...迁移学习（Transfer Learning） 在传统方法中，NLP模型的参数（或称权值）可以通过随机初始化来完成，但是这种方法效率较低。...迁移学习在NLP任务中的应用 前面几个部分介绍了NLP任务中常用的一些算法与模型，以这些算法和模型为基础，迁移学习技术在解决NLP任务时也取得了非常好的效果。...本部分将具体介绍迁移学习在NLP任务中的应用实例。 1. ULMFIT Universal Language Model Fine-tuning [6]是最早将迁移学习用于NLP任务的方法之一。...作者在WikiText-103数据集上对模型进行预训练，虽然该过程计算量较大，但是只需完成一次即可。 语言模型微调。这一步骤可以学习到目标任务的主要特征，且可以在相对较小的目标训练集上完成。
图片 Vue.js 组件的自定义事件可以让子组件向父组件传递数据，非常方便实用。...在使用自定义事件时，我们可以使用 v-on 来绑定事件，每个 Vue 实例都实现了事件接口，即使用 $on(eventName) 监听事件和使用 $emit(eventName) 触发事件。...此外，在父组件中，我们可以使用 v-on 来监听子组件触发的事件。...`, props: ['value'], }); new Vue({ el: '#app', data: { num: 100, }, }); 总的来说，Vue.js 组件的自定义事件和...需要注意的是，在使用自定义事件时，我们应该避免出现命名冲突，以免产生不必要的错误。同时，在使用 v-model 时，我们也要注意传入的 props 和事件名的对应关系。
用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。本文将详细介绍如何在Java项目中使用RabbitMQ。...三、Java项目中添加RabbitMQ依赖在您的Java项目中，需要添加RabbitMQ Java客户端库的依赖。...如果您使用的是Maven项目，请在pom.xml文件中添加以下依赖： com.rabbitmq amqp-client... 5.13.0如果您使用的是Gradle项目，请在build.gradle文件中添加以下依赖：implementation...+> 我是木头左，感谢各位童鞋的点赞、收藏，我们下期更精彩！
那么我们就来看看图嵌入技术在社区发现的从“青铜”到“王者”的升级之路。也为我们黑灰产团伙挖掘等一些安全领域的图挖掘提供借鉴方法。...图1 图嵌入流程 首先图1（a）中是用户行为，从知识图谱的角度可以抽象成图1（b）中的图模型。在当前推荐系统和安全领域都比较常见，而对于抽象的图模型如何利用图嵌入技术处理呢？...首先，DeepWalk将随机游走得到的节点序列当做句子，从截断的随机游走序列中得到网络的部分信息，再经过部分信息来学习节点的潜在表示。...在图嵌入学习中不仅考虑了顶点对之间的相似特性，同时考虑了顶点与社区之间的相似度。 下面来看看该论文是怎么把社区信息融入到图表示学习中的。...社区嵌入的可能方法是直接对节点嵌入结果进行社区发现，从而为每个社区建立一个基于顶点嵌入向量的多变量高斯分布。也就是在GMM的基础上将社区发现和嵌入到一个单一的目标函数中。
Select 选择器在选中值发生变化时触发change事件，传递的参数是目前的选中值，例如： @change="changeValue" changeValue 方法 changeValue(value...){ /*业务处理*/ } 但是在实际使用中触发change事件时可能不只需要传递被选中项的值，还要传递index过去，来改变同一循环中的其他标签的状态。
本文先由B+树来引出对LSM树的介绍，然后说明HBase中是如何运用LSM树的。 回顾B+树 为什么在RDBMS中我们需要B+树（或者广义地说，索引）？一句话：减少寻道时间。...下图示出最简单的有2个结构的LSM树。 ? 在LSM树中，最低一级也是最小的C0树位于内存里，而更高级的C1、C2...树都位于磁盘里。...并且数据从内存刷入磁盘时是预排序的，也就是说，LSM树将原本的随机写操作转化成了顺序写操作，写性能大幅提升。...内存的效率很高，并且根据局部性原理，最近写入的数据命中率也高。 写入数据未刷到磁盘时不会占用磁盘的I/O，不会与读取竞争。读取操作就能取得更长的磁盘时间，变相地弥补了读性能差距。...在实际应用中，为了防止内存因断电等原因丢失数据，写入内存的数据同时会顺序在磁盘上写日志，类似于我们常见的预写日志（WAL），这就是LSM这个词中Log一词的来历。
本文先由B+树来引出对LSM树的介绍，然后说明HBase中是如何运用LSM树的。 回顾B+树 为什么在RDBMS中我们需要B+树（或者广义地说，索引）？一句话：减少寻道时间。...并且数据从内存刷入磁盘时是预排序的，也就是说，LSM树将原本的随机写操作转化成了顺序写操作，写性能大幅提升。...内存的效率很高，并且根据局部性原理，最近写入的数据命中率也高。 写入数据未刷到磁盘时不会占用磁盘的I/O，不会与读取竞争。读取操作就能取得更长的磁盘时间，变相地弥补了读性能差距。...在实际应用中，为了防止内存因断电等原因丢失数据，写入内存的数据同时会顺序在磁盘上写日志，类似于我们常见的预写日志（WAL），这就是LSM这个词中Log一词的来历。...HBase中的LSM树 在之前的学习中，我们已经了解HBase的读写流程与MemStore的作用。MemStore作为列族级别的写入和读取缓存，它就是HBase中LSM树的C0层。
在配合 Spring 的 IoC 功能，可以把 DataSource 注册到 JdbcTemplate 之中。同时利用 Spring 基于 AOP 的事务即可完成简单的数据库 CRUD 操作。...存在多数据源时，可以将不同的 DataSource 注册到 各自的 JdbcTemplate 中，Spring 实现不同对 JdbcTemplate 的 Bean 进行管理，从而实现多数据源操作数据库。...在 Spring JDBC 框架中，绑定 SQL 参数的另一种选择是使用具名参数（named parameter）。 那么什么是具名参数？ 具名参数：SQL 按名称（以冒号开头）而不是按位置进行指定。...具名参数由框架类在运行时用占位符取代，具名参数只在 NamedParameterJdbcTemplate 中得到支持。...小结 本文从 JdbcTemplate 实现持久层入门到自定义实现，了解并掌握 JdbcTemplate 的基本使用及其实现原理；从自定义 JdbcTemplate 实现中，可以了解到策略模式的用法，策略模式是面向接口编程思想的具体体现
特征选择 特征选择是从原始数据中选择最具代表性的特征，以减少数据维度，提高模型的性能和训练速度。...poly = PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=True) X_poly = poly.fit_transform(X) 二、Python在机器学习中的应用...三、Python在深度学习中的应用 3.1 深度学习框架 深度学习是机器学习的一个子领域，主要通过人工神经网络来进行复杂的数据处理任务。...大模型中的应用 4.1 大模型简介 AI大模型如GPT-4o和BERT已经在自然语言处理、图像识别等领域取得了突破性进展。...通过特征构造，可以从原始特征中生成新的、更有用的特征。
前言 QAPM（移动监控）在TMF中交付已经走过两个年头，两年的时间，我们也在不断成长。...截止到2020年12月，QAPM私有化工单数量收敛，安灯工单数48单下降到8单，同时，公有云工单也同步下降，从122单下降到42单，产品包含有前端、后台、SDK，还包括大数据，在公有云中涉及的组件就超过...那么，从0到1，QAPM在私有化实践过程中的质量保障是如何建设的呢？本篇文章，将为你揭开这个神秘面纱。...效能提升 大幅降低回归web测试成本，提升测试效率，测试周期从1天+缩短至10+min；部署codedog专机，并发扫描任务， 扫描时长由40min+缩短到20min；MR流水线实现自动化编包、部署、测试...，发布周期从3周缩短到30min；私有云部署由2个腾讯工程师出差7天缩短到完全交付给1个区技部署1天。
今天，我们将探讨Google发明的SPDY协议以及其在HTTP/2中的重要作用，并用Go语言演示如何创建一个HTTP/2服务器。...SPDY：革新网络协议 SPDY（发音为“speedy”）是Google在2009年开发的一种开放网络协议，目标是通过解决HTTP协议的一些问题来优化Web性能。...HTTP在其设计之初并没有考虑到今日互联网的需求，它无法高效地处理多个并发的请求。 SPDY协议通过实现多路复用、优先级、头部压缩和服务器推送等功能，提高了网页加载速度，同时也减少了延迟。...HTTP/2的核心目标之一是提高Web性能，这与SPDY的目标非常相似。事实上，HTTP/2的许多关键特性（例如多路复用、二进制协议、头部压缩等）都是直接从SPDY协议中借鉴过来的。...所以，我们可以说HTTP/2在很大程度上就是SPDY的进化版。 Go中创建HTTP/2服务器 Go语言因其出色的性能和并发支持而在网络编程中备受青睐。以下是一个简单的Go语言HTTP/2服务器示例。
本文将基于竹间智能的一些经验和探索，从分词、词性等基础模块，到机器翻译、知识问答等领域，列举并分析一些深度学习在 NLP 领域的具体运用，希望对大家研究深度学习和 NLP 有所帮助。...事实上，从分词、词性、语法解析、信息抽取等基础模块，到自然语言生成、机器翻译、对话管理、知识问答等高层的 NLP 领域，几乎都可以应用以 CNN、RNN 为代表的深度学习模型，且确实能够取得不错的效果。...知识问答，可以用深度学习模型，从语料中学习获得一些问题的答案，比如 https://github.com/facebook/MemNN，是 memmnn 的一个官方实现，可以从诸如「小明在操场；小王在办公室...；小明捡起了足球；小王走进了厨房」的语境中，获得问题「小王在去厨房前在哪里？」...未来，竹间希望在更多垂直领域形成突破。 ? 竹间智能专栏系列： 专栏 | 中文NLP难于英文？从语言学角度看中文NLP、NLU难在哪里 专栏 | 自然语言处理在2017年有哪些值得期待的发展？
在Java源代码到字节码的转换过程中，Javac编译器会对异常进行处理。具体的处理方式如下：源代码中出现的异常会被编译器捕获和检查。...如果源代码中的代码块可能抛出异常，编译器会检查这些代码块是否包含try-catch或者throws声明来处理这些异常。如果异常被try-catch块捕获，编译器会生成适当的字节码来处理这些异常。...这通常涉及到生成异常表和相应的异常处理代码。如果异常未被try-catch块捕获，编译器会搜索当前方法的调用者链来查找是否有try-catch块可以捕获这些异常。...如果找到合适的try-catch块，编译器会生成相应的字节码来处理异常。如果异常最终未被捕获，编译器会生成字节码来创建异常对象并抛出异常。这会导致程序的执行终止，并将异常传播到调用者的异常处理机制中。...总之，Javac编译器会生成适当的字节码来处理源代码中出现的异常。这可以包括生成异常表和生成异常处理代码来捕获和处理异常，或者抛出异常到调用者链的异常处理机制中。
gtm 为分配GXID和管理PGXC MVCC的模块 ， 在一个集群中只能有一台主gtm。gtm_standby 为gtm的备机 。...gtm_proxy 用于对coordinator节点提交的任务进行分组等操作。一个XC 集群中可以存多个gtm_proxy 节点。...在这个架构下，集群具有下面几个能力： 多活/多主：每个coordinator提供相同的集群视图，可以从任何一个CN进行写入，业务无需感知集群拓扑； 读/写扩展：数据被分片存储在了不同的DN，集群的读/写能力...数据存储 数据在集群中的分布分为以下三种情况 复制表:复制表中的每个存储节点都有完整的数据副本，适用于变化较少的小表，可以加速关联查询。...部署 本文是最小化安装tbase集群，没有 dn的从节点， gtm的从节点 。
单击左侧菜单中的“标签”。 单击标签部分右上角的“新建”按钮添加新标签。 单击“标签配置”以选择标签。 将弹出一个包含所有可用标签的窗口，在此处单击“在社区模板库中发现更多标签类型”链接。...单击“标签配置”并选择“自定义 HTML” 复制标准 Matomo JavaScript 跟踪代码： 使用您的管理员或超级用户帐户登录 Matomo。 单击右上角菜单中的“管理”（齿轮图标）。...单击左侧菜单中的“跟踪代码”（在“可衡量”或“网站”菜单下）。 单击左侧菜单中的“跟踪代码”。 单击“JavaScript 跟踪”部分。 选择您要跟踪的网站。 复制跟踪代码。...要验证是否正在跟踪点击，请访问您的网站并检查此数据在您的 Matomo 实例中是否可见。...了解有关Matomo 标签管理器的更多信息，或了解如何从 GTM 迁移到 MTM。
这些模型通过在大规模数据集上进行训练，能够学习到丰富的特征表示和复杂的映射关系。 大模型在众多领域都有广泛的应用，包括但不限于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。...3.大模型在深度学习中的应用 大模型在深度学习中的应用已经变得日益广泛和深入，其庞大的参数规模和复杂的结构赋予了其强大的数据处理和学习能力，为深度学习领域的多个任务提供了有效的解决方案。...在深度学习中，大模型在语音识别和语音生成中的应用通常涉及复杂的模型结构和数据处理流程。...由于视频生成是一个高度专业化的领域，通常需要自定义模型、数据预处理和生成后处理步骤。因此，实际应用中的代码会更加复杂，并可能涉及到视频编码/解码、帧间一致性维护等多个方面的处理。...此外，将大模型与其他先进技术（如强化学习、迁移学习等）相结合，有望推动机器学习领域取得更多突破性进展。 总之，大模型在机器学习中的应用正日益广泛，为深度学习和生成式人工智能的发展提供了强大动力。
oracle19clhr_asm_db_12.2.0.3:2.0 init # 对于ASM，① ASM磁盘脚本：/etc/initASMDISK.sh，请确保脚本/etc/initASMDISK.sh中的内容都可以正常执行...，例如： 在Docker中只需2步即可拥有Oracle 21c环境 【DB宝10】在Docker中只需2步即可拥有Oracle18c环境 【DB宝11】在Docker中只需2步即可拥有Oracle...11g企业版环境（11.2.0.3） 【DB宝12】在Docker中只需2步即可拥有Oracle 12cR2(12.2.0.1)企业版环境 【DB宝13】在Docker中只需2步即可拥有Oracle...12cR1(12.1.0.2)企业版环境 【DB宝14】在Docker中只需2步即可拥有Oracle 11g企业版环境（11.2.0.4） 【DB宝7】如何在Docker容器中一步一步安装配置Oracle19c...的ASM+DB环境 【DB宝3】在Docker中使用rpm包的方式安装Oracle 19c DB宝4 本文结束。
oracle19clhr_asm_db_12.2.0.3:2.0 init # 对于ASM，① ASM磁盘脚本：/etc/initASMDISK.sh，请确保脚本/etc/initASMDISK.sh中的内容都可以正常执行...+DB环境 【DB宝3】在Docker中使用rpm包的方式安装Oracle 19c 【DB宝4】只需2步即可拥有Oracle19c的ASM+DB环境 18c： https://www.xmmup.com.../dbbao10zaidockerzhongzhixu2bujikeyongyouoracle-18chuanjing.html 【DB宝10】在Docker中只需2步即可拥有Oracle18c环境 11g...中只需2步即可拥有Oracle 11g企业版环境（11.2.0.3） 【DB宝14】在Docker中只需2步即可拥有Oracle 11g企业版环境（11.2.0.4） 12.2.0.1： https:/...-12cr112-1-0-2qiyebanhuanjing.html 【DB宝13】在Docker中只需2步即可拥有Oracle 12cR1(12.1.0.2)企业版环境
在本文中，你会了解到，如何将Google Analytics的功能转移到Google跟踪代码管理器。看完系列一，你可以在网站上配置GTM代码，实现网页浏览量的追踪。...关键是，你不再需要开发通过修改网站来配置事件跟踪，因为之前实现事件追踪通常需要花时间修改代码、测试以及发布新代码。...代码部署的位置在最近几个月发生了变化，一部分代码部署在与之间，一部分代码部署在开头。 一旦将此代码部署到网站，你就能够对你的容器进行测试了。...进入GA帐户的实时概览，然后从另外一个浏览器访问该网站。请确保你没有被GA流量过滤掉，那样的话，你就可以实时看到网页浏览量了。...因此，现在我们已经完成最初设定的目标了——在GA中监测网站所有页面的浏览量。在第2部分中，我们会创建一些能够增强GA报告的代码（tag在GTM中文版本翻译成“代码”）。
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