关于我 作者博客|文章首发 golang对json序列化和反序列化的操作实在是难受，所以说用习惯了高级语言特性，再转到这些偏原生的写法上就会很难受。 不多BB，开始记录。...序列化库的选择 当写个小demo或者做个小工具，没有大规模使用场景，那使用哪个库都是一样的，因为性能的体现并不会很明显。...但是如果是在实际项目中使用，且伴随着高并发，大容量等场景，我还是推荐使用json-iterator。...= nil { fmt.Println("生成json字 } fmt.Println(string(jsonStu)) 反序列化 结构体 struct str := "{\"Name\":\"张三丰...= nil { fmt.Printf("unmarshal err=%v\n", err) } 结构体数组 俩种方式，一种直接反序列化成 结构体数组，另一种反序列化为 slice，内容为map[string
在执行很多个任务，但是这些任务中间某个节点需要等到其他任务都执行到固定的节点才能继续进行，先到达的线程会一直等待所有线程到达这个节点。...在性能测试中，经常会遇到N多个用户同时在线的场景，一般处理起来都是先让这N多个用户登录，然后保持登录状态，然后去并发请求。这个场景下CyclicBarrier就能完美解决我们的需求。...基本介绍 CyclicBarrier类常用的构造方法有两个：1、只有一个int类型的参数，表示参加等待的线程数，这一点跟CountDownLatch类一样；2、构造方法多了一个Runnable参数，这个表示所有线程都到达等待节点后执行的线程任务...由于CyclicBarrier对象的await()方法在同一线程中是可以多次调用的，相当于任务分成了很多阶段，一旦某一个线程的某一个任务阶段报错，会导致其他线程同样的任务阶段都报错，进而可能导致所有现成任务报错失败...当前线程被中断，则抛出InterruptedException；如果等待过程中，其它等待的线程被中断，或者其它线程等待超时，或者该barrier被reset，或者当前线程在执行barrier构造时注册的
而Phaser可同时解决这两个问题，可以随时在任务过程中增加、删除需要等待的个数。...这个场景使用CyclicBarrier也是可以实现的，就是略微麻烦，而且进入支线业务逻辑的线程很大可能会干扰到其他正常测试的线程，会把异常线程的测试数据记录到结果中，导致测试结果不够准确。...基本介绍 Phaser类常用的构造方法有1个：只有一个int类型的参数，表示参加等待的线程数，这一点跟CountDownLatch类一样。...由于CyclicBarrier对象的await()方法在同一线程中是可以多次调用的，相当于任务分成了很多阶段，一旦某一个线程的某一个任务阶段报错，会导致其他线程同样的任务阶段都报错，进而可能导致所有现成任务报错失败...在创建Phaser对象的时候，可以重写onAdvance()，这个方法主要是线程都到达等待节点的方法，重写可以增加日志记录。
CountDownLatch类位于java.util.concurrent包下，利用它可以实现计数器的功能。...基本介绍 CountDownLatch类只提供了一个构造器，只有一个int类型的参数，表示计数器的初始值。...; excuteTotal += x.excuteNum; }); logger.info("总计{}个线程，共用时：{} s,执行总数:{},错误数...Time.getTimeDiffer(startTime, endTime), excuteTotal, errorTotal, failTotal); return over(); } 下面是多线程基类run
Express知道这一点，并使我们API中的错误处理变得轻而易举。 在这篇文章中，我将解释如何处理Express中的错误。...在此文件夹中创建index.js并将代码粘贴到其中。 错误来源 Express应用程序中可能会发生两种基本错误。 一种错误是对没有定义路由处理程序的路径发出请求。...例如，如下更新`ndex.js`中的第一个路由： … app.get(‘/’, (req, res, next) => { // 通过抛出错误来破坏应用程序，从而模仿错误！...如何利用路由顺序 由于Express在路由表中找不到给定URI时显示错误消息，因此这意味着我们通过确保此路由是路由表中的最后一条来定义用于处理错误的路由。错误路由应匹配哪条路径？...处理任何类型的错误 如果我们只想处理从请求到不存在路径的错误，则上一节中的解决方案有效。但是它不能处理我们的应用程序中可能发生的其他错误，并且是处理错误的不完整方法。它只能解决一半的问题。
---- 二、快速使用EJS 1、安装ejs与express cnpm install ejs express -D 2、在项目中新建demo.js: const express = require("...所以我们可以将模板放到文件中，现在对以上示例进行改造。 1、创建views文件夹 2、在views文件夹内创建one.ejs模板文件: express);// 或// app.engine('html', require('ejs').renderFile); 我们可以在views文件夹内新建index.html，内容: index.html 此时的效果为:在页面中输出当前时间...pageSum, subjects: obj.subjects }); } else { res.send("网络连接错误
在问答系统的应用中，用户输入一个问题，系统需要根据问题去寻找最合适的答案。 1、采用句子相似度的方式。...该算法通过人工抽取一系列的特征，然后将这些特征输入一个回归模型。该算法普适性较强，并且能有效的解决实际中的问题，但是准确率和召回率一般。 3、深度学习算法。...依然是IBM的watson研究人员在2015年发表了一篇用CNN算法解决问答系统中答案选择问题的paper。...LSTM算法综合考虑的问题时序上的特征，通过3个门函数对数据的状态特征进行计算，这里将针对LSTM在问答系统中的应用进行展开说明。...2016年watson系统研究人员发表了“LSTM-BASED DEEP LEARNING MODELS FOR NON-FACTOID ANSWER SELECTION”，该论文详细的阐述了LSTM算法在问答系统的中的应用
最近在一次项目的重构中，原项目需要在静态方法中调用service，现在需要更换框架，service需要自动注入，无法再静态方法中调用 解决思路： 创建一个当前类的静态变量，创建一个方法，使用@PostConstruct...PostConstruct在构造函数之后执行,init()方法之前执行。
请求参数说明 字段说明 字段名称 字段类型 备注 订单号 orderNo string 订单编号 用户账号 systemId number 必传 签名 sign String 签名字符串，请用我方提供工具类生成...解决方案 将用户id和订单号进行参数化，使用AtomicInteger这个线程安全的类和一个提前加载好的参数数组来保证每一次参数都是唯一且相互不同。...测试脚本 保留一下调试的方法和功能，性能测试框架第三版里面有引用类的代码。...+ simlple.toString()) fail() } } } } 这里有一个坑，AtomicInteger类虽然是一个线程安全的类
本次巡展以“智算 开新局·创新机”为主题，腾讯云存储受邀分享数据湖存储在大模型中的应用，并在展区对腾讯云存储解决方案进行了全面的展示，引来众多参会者围观。...会中腾讯云高级产品经理林楠主要从大模型的发展回顾、对存储系统的挑战以及腾讯云存储在大模型领域中的解决方案等三个角度出发，阐述存储系统在大模型浪潮中可以做的事情。...同时在OpenAI的研究中，研究人员也发现：在使用相同数量的计算资源进行训练时，更大的模型可以在更少的更新次数后达到最优的性能；模型性能随着训练数据量、模型参数规模的增加呈现幂律增长趋势。...推理和应用环节。大模型的推理和应用环节对存储的诉求与当前大数据/AI中台对存储的需求大致相同，需要注意的是，基于生成式AI产出的内容更需要关注数据治理，确保内容的合规性。...TStor产品系列旨在打造“公私一体”的存储平台，将公有云存储能力延伸到私有环境中，提供可靠稳定的存储能力和数据处理能力。 未来，基于大模型这一新技术的应用和业态将会日趋丰富。
SRU模型、GRU模型与LSTM模型设计上十分的相似，LSTM包含三个门函数（input gate、forget gate和output gate)，而GRU模型是LSTM模型的简化版，仅仅包含两个门函数...如果将reset全部设置为1，并且update gate设置为0，则模型退化为RNN模型。...从图1和图2可以看出，一次计算需要依赖于上一次的状态s计算完成，因此作者修改网络结构为图3，类似于gru网络，只包含forget gate和reset gate，这两个函数可以在循环迭代前一次计算完成，...LSTM模型公式 ? GRU模型公式 ? SRU模型公式 实验步骤 1：本次实验采用SST2数据。...5：对text采用双向序列模型计算特征（sequence_len, batch_size, rnn_size）。 ? SRU代码实现 6：对时序模型特征进行选择，这里采用max-pooling。
arr2]; [array1 removeObject:@""]; [array1 removeObject:@""]; 上面是一个分割字符串的例子，这里用到了NSCharacterSet这个类。...利用这个类，可以很方便地将含有各种字符（如：“，”“？”“！”。。。。）的字符串分割开来。...这里的字符串分割要用到一个方法componetsSeparatedByCharactersInSet,分割后得到的是一个数组，此时的数组中可能会有分割后的“”，还要将这些字符从数组中移除，此时需要用一个可变数组来接收这个数组
java 中匿名类用的最多的地方就是可视化界面设计中，特别是将事件监听器注册到某个组件上的时候。...panel.add(jbtnew);//添加组件 add(panel); jbtnew.addActionListener(new ActionListener() { //新建一匿名类，
【引子】 关于大模型及其应用方面的文章层出不穷，聚焦于自己面对的问题，有针对性的阅读会有很多的启发，本文源自Whyhow.ai 上的一些文字和示例。...对于在大模型应用过程中如何使用知识图谱比较有参考价值，特汇总分享给大家。...在基于大模型的RAG应用中，可能会出现不同类型的问题，通过知识图谱的辅助可以在不同阶段增强RAG的效果，并具体说明在每个阶段如何改进答案和查询。...2.知识图谱在RAG各阶段的应用 2.1 阶段一：查询增强 查询增强是 在从向量数据库中进行检索之前，向查询添加上下文。此策略用于在缺少上下文的情况下增加查询并修复错误查询。...一个知识图谱可以是文档描述的层次结构，引用存储在向量数据库中的块。第二个知识图可以用于规则导航文档层次结构。例如，考虑一个风险基金的 RAG 系统。
对话系统是一个庞大的系统，涉及的问题很多，本文主要讲解隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）在对话管理（Dialog Management,DM）中的应用。...而HMM模型是比较经典的解决序列问题的机器学习模型，所以，在DM的动作决策问题上首先尝试了HMM模型。本文将结合实际案例从理论推导、模型构建、实验分析三个方面对HMM模型在DM中的应用进行详细解析。...在多轮对话中解决动作决策的方法比较多，下面将详细讲解HMM模型在对话管理中的应用。...4.1 为什么可以选用HMM模型 能够使用HMM模型来解决的问题一般具有两个特征：一是要研究的问题是基于序列的，二是研究的问题中包含两类数据，一类是可以观测到的，即观测序列，另一类是不能观测到的，以隐藏状态序列...在实验中，设置10轮训练，选得分最高的一轮得到的模型作为预测模型，这里的得分是指预测结果的对数似然函数。
消息队列（通知类、延迟更新类） 2. 热点数据的实时缓存（比如feed，数据库、缓存同时写） 3. 热点列表数据缓存（首页、热门话题等） 4. counter（计数器，大多是用缓存实现的） 5.
用惯了 Phpstorm 的话，敲代码没方法提示令人不适，TP6模型类没方法提示因为缺少文档注释，可以将 tp5.1 的注释拿到tp6.0中，使其有方法提示 1....找到tp5.1的框架模型类源码文件 ---- 源码文件：thinkphp\library\think\Model.php 复制 \think\Model 文档注释中的 @method 没有 select...刚复制的 @method 粘贴到 TP6.0 的 \think\Model 中 ---- 源码文件：vendor\topthink\think-orm\src\Model.php 粘贴到此处 有 select
近期参加了kesci平台上的云脑机器学习训练营，接触到了FFM模型，因此这篇文章，将主要讲述FFM模型在CTR预估中的应用。...Machine）的升级版模型，美团点评技术团队在站内CTR/CVR的预估上使用了该模型，取得了不错的效果。...[12,6]) pltdata.groupby('hour')['rating'].mean().plot() plt.show() 结果显示： 可以看到2016-06-14号的数据明显异常，所以在应用模型时直接弃用了这一天的数据...特征工程做完之后，就是对数据格式的转换（转换成FFM模型需要的格式：“field_id:feat_id:value”），以及使用模型进行训练了： ###将数据格式转换为FFM模型需要的格式，分别对类别型和数值型数据做处理...划重点：数值型特征必须先进行归一化，且必须保证训练集和测试集在同个变换空间内。 本文只是介绍对FFM模型的简单应用，在特征工程上没有特别的花费功夫，适合初学者了解这个模型的使用。
推荐阅读时间：5min~6min 文章内容：数据驱动型阿尔法模型的介绍 上一篇：解读量化交易中的理论驱动型阿尔法模型 数据驱动型策略的优缺点 数据驱动型策略一般是指通过使用机器学习算法，数据挖掘技术对选定的数据进行分析来预测未来市场的走向...这类模型有两大优势： 与理论型策略相比，数据挖掘明显具有更大的挑战性，并且在实业界使用较少，这意味着市场上竞争者较少。 数据型策略可以分辨出一些市场行为，无论该行为目前是否可以用理论加以解释。...如果输入变量中噪音过大，包含很多错误信息，会误导分析人员，干扰其判断。 总之，仅仅使用数据挖掘技术去指定策略用于预测市场走向，通常并不可行。...数据驱动型策略的几个关键点 通常使用数据挖掘策略的宽客都是首先观察目前市场环境，然后在历史数据中寻找类似的环境，来衡量市场接下来的几种走势的出现概率，并基于这种可能性进行交易。...在这一流程中，至少需要搞明白以下几个问题。 如何定义“目前的市场环境” 需要牢记一点：在量化交易策略中不允许存在任何模糊的余地。
这种同时使用行为数据和side information的算法都属于第二类算法。 在第二类算法中，最常见的模型就是CTR模型。...而整个CTR模型取胜的关键，在于如何结合side information和行为数据构造出具有判别性的用户特征、物品特征以及交叉特征； 近五年来，基于深度学习的CTR模型逐渐发展起来，在不少应用场景下取得了比传统...由于以上原因，基于深度学习的CTR模型受到了广泛关注，在最近几年内发展很快，并在不少业务中取得了显著的成果。 2.召回模型 推荐系统在架构上一般分为两层：召回层和排序层。...在深度CTR模型中，对这些取值特别多的分类变量通常都会使用embedding方法，将其表示为一个低维稠密的向量，然后输入到网络中。...这里有一点需要注意的，就是我们模型里文章的lookup table是由文章正文分词的word2vec向量构成的，在训练过程中不更新。
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