未来，核酸检测这项艰巨而光荣的任务，就可以交给这些可爱的机器了。 全自助核酸采样机，自己动手 5 分钟完事 11 月 11 日，在深圳开幕的高交会上，一台「核酸检测自助采样机」吸引了众多参观者。...右滑查看自助采样流程 目前核酸检测自助采样机单人采样全程在 5 至 8 分钟左右，并且能够满足单采和混采的要求（单采指 1 个人的样本单独在 1 个采集管中，混采为多人样本集合于 1 个采集管中，混采的目的是提高检测效率...研发人员表示，核酸自助采样机能够在无人值守的情况下，全天候自助完成核酸采样，多种型号适应不同使用场景而广泛应用，是快速开展大规模采样的利器，未来可将在海关、医院、疫情突发地区投入使用。...采样之后，核酸的提取与检测，依然是一项大工程。从收样到反馈结果，需要经过灭活、转板、核酸提取、试剂反应、结果判定等多个步骤，期间检测员面临的风险依然很高。 ?...目前，各科研机构仍在不断改进自动化核酸检测方案，争取更加便捷、快速、准确的疫情监控。未来，从样本进设备，到报告结果出设备，将只需数十分钟。
这不仅包括直接的材料和人工成本，还涉及到通过优化流程减少浪费，提高资源利用率。 方法：降低变异是关键过程，在实现成本降低的过程中，减少生产和运营中的变异性是至关重要的。...台积电通过深度集成 AI 技术到其生产流程中，不仅提高了制造精度，还优化了生产效率和产品质量。...（图 6，智能制造发展历程） 三、从企业最佳实践看 未来工业AI之路 （一）公辅车间的AI数字化应用 此外，我们可以在工厂车间这一具体环节看到工业 AI 发挥的巨大作用，IOT+ ML 公辅车间和机器学习技术在公辅车间的应用显著提升了能源效率并实现节能减碳...注：每个点代表当前时间点下未来 24 小时燃气使用量预测值和真实值，蓝色是真实值，橙色为模型预测值（其中 x 轴为时间，y 轴为燃气使用量） （图 9，模型预测结果图） LightGBM 模型预测结果与实际值紧密相符...综合这些标准化措施，不仅可以推动生产效率的优化，还能加强产品质量控制，从而在竞争激烈的市场环境中为企业赢得优势。 结语 在工业的未来画卷上，人工智能将作为一支画笔，擘画出智能化生产的宏伟蓝图。
这不仅包括直接的材料和人工成本，还涉及到通过优化流程减少浪费，提高资源利用率。方法：降低变异是关键过程，在实现成本降低的过程中，减少生产和运营中的变异性是至关重要的。...台积电通过深度集成 AI 技术到其生产流程中，不仅提高了制造精度，还优化了生产效率和产品质量。...（图 6，智能制造发展历程）三、从企业最佳实践看未来工业AI之路（一）公辅车间的AI数字化应用此外，我们可以在工厂车间这一具体环节看到工业 AI 发挥的巨大作用，IOT+ ML 公辅车间和机器学习技术在公辅车间的应用显著提升了能源效率并实现节能减碳...注：每个点代表当前时间点下未来 24 小时燃气使用量预测值和真实值，蓝色是真实值，橙色为模型预测值（其中 x 轴为时间，y 轴为燃气使用量）（图 9，模型预测结果图）LightGBM 模型预测结果与实际值紧密相符...综合这些标准化措施，不仅可以推动生产效率的优化，还能加强产品质量控制，从而在竞争激烈的市场环境中为企业赢得优势。结语在工业的未来画卷上，人工智能将作为一支画笔，擘画出智能化生产的宏伟蓝图。
，迁移学习在NLP任务中的应用也越来越广泛。...该结构在机器翻译领域取得了良好的结果，但是在将复杂的上下文和长序列语句转换为单一固定长度向量时，往往导致信息的丢失。Attention机制正是为解决这一问题而提出。 6....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。...BERT BERT（Bidirectional Encoder Representation fromTransformers）模型将双向Transformer用于语言模型，传统的模型是从左向右输入一个文本序列...Next Sentence Prediction：即NSP问题，在BERT的训练过程中，模型接收成对的句子作为输入，其中只有50％的输入对在原始文档中是前后对应关系，通过预测第二个句子是否在原始文档中也是第一个句子的后续语句
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。...二、环境搭建2.1 安装ErlangRabbitMQ是基于Erlang语言开发的，因此首先需要安装Erlang。...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
近年来，深度学习中的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等变体在图像和自然语言处理等领域取得了巨大成功。...通过这些步骤，可以系统地训练和评估机器学习模型，确保其在实际应用中的表现达到预期效果。...数据清洗： 对收集到的数据进行清洗，确保数据质量。 示例： 处理缺失值、异常值和重复值。 数据转换和标准化。 特征工程： 进行特征选择和特征提取，确保模型能有效利用数据。...链接：Coursera机器学习课程 Kaggle： Kaggle提供了大量的数据科学和机器学习教程，从入门到进阶，适合各种水平的学习者。...进阶学习复杂模型和算法，包括随机森林、支持向量机和神经网络，理解调参、交叉验证和模型优化的技术。 最后，通过实际项目巩固所学知识，从数据收集、清洗、建模到部署，完成整个项目流程。
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。
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。
岩土工程中振弦类采集仪的完整解决方案：从仪器选型到结果解释岩土工程中，振弦类采集仪是一种常用的工具，用于测量土壤中的弹性波速度、土层的物理性质和地下水位等参数。...在选型时要考虑测量范围、精度、灵敏度、可靠性等因素，并根据实际情况确定所需要的仪器配置和数量。...3.测量的操作流程：在测量时，应按照标准的操作流程进行，包括仪器的启动、参数的设置、测量点的定位、数据的采集和保存等。同时，还需要注意避免人为误差的产生，如外力干扰、仪器摆放位置等。...图片4.数据的处理和分析：采集到的数据需要进行处理和分析，以得到有价值的信息。处理方法包括数据滤波、去噪、校正等，分析方法包括速度反演、地层划分、地下水位计算等，具体方法根据测量对象和目的而定。...5.结果的解释和汇报：根据数据分析结果，进行结果的解释和汇报，从而为后续的工程设计、施工和监测提供参考。需要注意的是，结果的解释和汇报应该简明扼要、准确清晰，避免误导和产生风险。
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。...它复制了现有数据库中的结果，并允许在任意其它的文本数据库上训练模型。 信息抽取，从句子中抽取特定的片段（比如命名实体识别、摘要总结等）。...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...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。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/116194.html原文链接：https://javaforall.cn
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。
本文章将探讨大模型在机器学习中的应用，并分析其如何影响未来人工智能的发展方向。 ☔2.大模型概述 大模型通常指的是具有庞大参数和复杂结构的机器学习模型。...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。...语音识别与合成：大模型在语音识别和合成方面同样展现出强大的能力。通过深度学习技术，大模型能够准确识别语音信号并转换为文本，同时能够生成高质量的语音合成结果。...语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR） 在语音识别中，大模型通常用于将语音信号转换为文本。...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。未来，随着技术的不断进步和应用的拓展，大模型有望在更多领域展现其独特价值，推动人工智能技术的快速发展！
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
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