前言：本文章为FPGA问答系列，我们会定期整理FPGA交流群（包括其他FPGA博主的群）里面有价值的问题，并汇总成文章，一方面是希望能帮到不经常看群消息的小伙伴，另一方面也算是我们的技术积累。...而且还要看使用的位宽和深度，这两个指标综合考虑来计算使用的BRAM的个数。...超过上面这些原语中的宽度和深度时，都要增加一个新的BRAM。 再结合下面这个图，可以知道RAM18和RAM36的输入位宽分别可以是多少。...当然，如果每次都这么计算一遍太麻烦，我们还是直接让工具给出结果是最简单的。...现在有了xpm，很多工程师在调用mem时，都喜欢直接用xpm，不用xci文件了，导致有些刚入行的工程师还不知道Block Memory Generator中还可以计算资源。
睿智的目标检测20——利用mAP计算目标检测精确度 学习前言 GITHUB代码下载 知识储备 1、IOU的概念 2、TP TN FP FN的概念 3、precision（精确度）和recall（召回率...） 4、概念举例 5、单个指标的局限性 什么是AP 绘制mAP 学习前言 好多人都想算一下目标检测的精确度，mAP的概念虽然不好理解，但是理解了就很懂。...计算IOU的公式为： 可以看到IOU是一个比值，即交并比。 在分子部分，值为预测框和实际框之间的重叠区域； 在分母部分，值为预测框和实际框所占有的总区域。...在mAP计算的过程中主要用到了，TP、FP、FN这三个概念。...3、precision（精确度）和recall（召回率） P r e c i s i o n = T P T P + F P Precision= \frac{TP}{TP+FP} Precision
下面我们通过一个具体的例子来讲解如何实现这个需求。 示例代码 首先，我们需要创建两个日期对象，一个表示当前时间，另一个表示活动开始的时间。接着，通过时间戳的方式计算出它们之间的差值。...计算时间差：通过 Math.abs(eventStart - currentDate) 来计算两个时间的差值，并将结果除以1000，得到以秒为单位的差值。...天数计算：通过 Math.floor(timeDiff / 86400) 计算出两个日期之间相差的天数，其中 86400 是一天包含的秒数（24小时 * 60分钟 * 60秒）。...小时、分钟、秒的计算：在得出天数后，我们通过减去已计算的部分（即 timeDiff -= days * 86400），依次计算剩余的小时、分钟和秒。...线上签到功能：计算距离下一次签到时间，鼓励用户持续参与活动。 结语 通过上面的代码示例和讲解，我们学会了如何使用JavaScript简单快速地计算两个日期之间的时间差。
很多公司都希望企业内部有一个专家问答社区，可以有公司一些领域的负责人或者专家来解答员工的专业问题。乐问可以说是最好的解决方案。...但虽然有了乐问，管理员们还是会遇到下面的问题： 提问没有对应的专家来解答； 或者负责人太忙回答不及时。 那么乐问的标签系统，就可以完美的解决上诉问题，帮你打造一个专业的内部问答社区。...1 设置标签负责人 管理员可以在管理后台>应用管理>乐问>标签管理里面，给不同的标签设置对应的标签负责人。比如人工智能相关领域的专家，可以添加为“人工智能”或者“AI”的标签负责人。 ?...3 推荐标签 除了可以让问题得到快速解答，乐问的推荐标签功能还可以更方便的聚合热门问题。 管理员可以在管理后台>应用管理>乐问>标签推荐里，配置当前大家讨论最多的标签话题，并显示在乐问首页。 ?...相信通过乐问的这套标签功能，可以帮企业打造一个专业高效的内部问答社区！ ? 在线客服—乐乐 关于乐享的任何疑问，请扫描左侧二维码，咨询乐享客服~ ?
计算选择题答案 //自动得出单选和多选的答案 public static Double examinee(String answer,String myAnswer,Double score) {...Double newScore = 0d; //单选 //如果我的答案长度等于1 if(myAnswer.length() == 1){ //我的答案和题中答案相同myAnswer.equals...StringUtills.equals(myAnswer,answer))){ newScore=score; } } //多选题 else{ //只有在字符串个数相同的情况下...，全对的全分，剩余不得分 if(answer.length()==myAnswer.length()){ char [] answerArr =answer.toCharArray();...//判断answerArr中的字符是否全在myAnswer中 如果是就得全分 int flag = 1 ;//标志，一旦有一个字符不在myAnswerArr中 就变为 0,不得分
Zhilin Yang 是卡耐基·梅隆大学计算机学院语言技术研究院的一名博士生，William W. Cohen和Ruslan Salakutdinov两位大牛的高徒。...所以我们不能使用标准的半监督学习算法，只能自己另开发出一种新的方法了。 ? 第二个困难是，我们只有少量的标记数据可用，我们该如何利用未标记的文本来提升问答模型的表现呢？ 半监督问答模型 ?...我们利用这个数据组来训练问答模型中的判别器。不过有几个问题需要解决。首先我们注意到模型生成的数据组和人类注解数据组其分布是不一样的。其次，我们该如何将生成器和判别器连接起来？ ?...如何将生成器和判别器连接起来呢？我们使用自动编码器将“段落”自动编码成一个“01”序列，选为“答案”的部分则为“1”，否则为“0”。通过生成器生成“问题”，随后产生的“答案”也将是“段落”中的“1”。...通过比较前后两次“答案”的序列的重合度将得到损失函数。 ? 这张图显示了我们如何通过生成对抗网络来训练半监督问答模型的。
这类操作可以用于： 过滤掉用户输入中的无效字符； 清理字符串，便于后续数据处理； 按照特定标准验证字符串内容。 今天，我们就来聊聊如何在JavaScript中高效实现这类字符过滤功能！...以下是这三个场景的代码实现，涵盖了正则表达式、filter()方法和for循环的使用。...这样做不仅让代码更简洁，也减少了编码出错的风险。...join('') 将过滤后的字符重新拼接成字符串，得到纯净的文本内容。...将符合条件的数字字符逐一添加到结果字符串中，得到标准化后的手机号。 结束 通过正则表达式、filter() 方法以及 for 循环，我们可以高效地移除字符串中不符合条件的字符，使数据更加简洁、清晰。
如何理解 Golang 中的接口。个人认为，要理解 Go 的接口，一定先了解下鸭子模型。 鸭子模型 那什么鸭子模型？...鸭子模型的解释，通常会用了一个非常有趣的例子，一个东西究竟是不是鸭子，取决于它的能力。游泳起来像鸭子、叫起来也像鸭子，那么就可以是鸭子。...Go 接口设计和鸭子模型有密切关系，但又和动态语言的鸭子模型有所区别，在编译时，即可实现必要的类型检查。 什么是 Go 接口 Go 接口是一组方法的集合，可以理解为抽象的类型。...这是一种非侵入式的设计。 我们定义一个函数，负责执行鸭子能做的事情。...，Go 的 interface{} 常常会被作为函数的参数传递，用以帮助我们实现其他语言中的泛型效果。
在本文中，我将从多个角度带你探讨大模型如何革新智能问答系统，并结合实际案例分析，深入探讨它是如何提升企业效率、解决实际问题的。...它究竟是如何突破传统问答系统的限制，带来革命性变化的呢？让我们一探究竟。2.1 上下文理解与多轮对话传统的问答系统在单轮对话中表现良好，但在多轮对话中往往力不从心。...⚙️ 三、如何优化问答系统：召回机制与排序优化3.1 召回机制的优化在智能问答系统中，召回机制是确保用户提问后能迅速找到相关答案的核心技术之一。...四、不同领域的定制化问答系统设计根据不同应用场景的需求，智能问答系统的设计也需要进行定制化。让我们看看在企业客服和智能助理领域，基于大模型的问答系统是如何为不同行业提供解决方案的。...☀️建议/推荐你 无论你是计算机专业的学生，还是对编程有兴趣的小伙伴，都建议直接毫无顾忌的学习此专栏「滚雪球学SpringBoot」(专栏全网独家统一名)，bug菌郑重承诺，凡是学习此专栏的同学，均能获取到所需的知识和技能
虚拟化是一种具体的技术，虚拟化层可以将底层的硬件资源整合，再分配。 2、什么是云计算？ 云计算是一种服务模式，即将虚拟化后的资源，通过网络进行获取。...14、X86架构的CPU虚拟化如何实现？...支持广泛的OS，但引入了新的复杂性 方法3：硬件辅助虚拟化 通过解决虚拟化漏洞，简化VMM软件 消除了半虚拟化和二进制翻译 14、内存虚拟化如何实现？...整个物理服务器上的所有虚拟机使用的分配内存总量不能超过该服务器的物理内存总量。 19、存储虚拟化如何实现？ ①裸设备+逻辑卷：IO路径简单，读写性能最好，不支持高级业务。...27、OpenStack环境下，云主机如何通过DHCP获取IP？
NO.2 边缘计算 ER 关于边缘计算，大家可以参考：https://developer.aliyun.com/article/757950 本篇文章贴出几张核心的图供大家参考： ? ?...优势-共享 在此我想重点介绍下边缘计算的共享优势，对于边缘计算来说，它不仅可以处理一些逻辑计算，还可以将计算的结果进行存储，存储能力是 Swift 的 Open API ，实现数据的 KV 存储，这就意味着...优势-计算能力 既然能在 CDN 的 ER 节点上写 ES6 的代码，并且可以请求数据，这就意味着我们可以在ER上执行很多逻辑，在这里我整理一些常用的： ?...简单翻译一下：ESI 是一种边缘级 web 动态化的小型标记语言。ESI 的目的是解决 web 基础设施的扩展问题。它是边缘计算的一种应用方案。 原理如图： ?...基本的代码形式如何，我们以数据预加载为例，如下 H5 中出现 TESI 标签（鼠标选中部分）。 ?
摘要： 数字化转型浪潮下，企业面临海量数据存储与实时分析的矛盾。传统存算一体架构的局限性日益凸显，而腾讯云数据湖计算（DLC）凭借创新的存算分离架构，为企业开辟了一条降本增效的新路径。...本文将从技术原理、成本优化策略及实战案例出发，解析存算分离如何重构企业大数据基础设施。 导语：当数据湖遇上存算分离 随着AI与大数据深度融合，企业对数据实时性、灵活性要求陡增。...传统数据湖虽解决了存储问题，但计算资源绑定存储的“紧耦合”模式导致资源浪费严重。...而DLC的存算分离架构将两者解耦： 存储层：依托腾讯云对象存储COS，支持EB级海量数据低成本存放； 计算层：按需启动Serverless计算集群，用完即释放。...结语：数据湖计算的下一个十年 存算分离架构正在重塑企业大数据基础设施。腾讯云DLC凭借全托管Serverless体验、全场景兼容能力及极致性价比，成为企业数字化转型的理想选择。
社长为你推荐来自 AI 研习社问答社区的精华问答。如有你也有问题，欢迎进社区提问。 话不多说，直接上题 @酱番梨 问：如何看待Siraj发布的新视频《量子机器学习》？...量子机器学习资料： https://github.com/krishnakumarsekar/awesome-quantum-machine-learning @付腾 简介，重点是介绍一下量子计算和一些可能的机器学习的算法的结合...如果有兴趣可以看看 焦李成 老师的《量子计算、优化与学习》，有更多例子和与传统机器学习算法的使用案例。 反正我是没看懂。。。...@余杭 Siraj 的这个视频就是一个简介，包括当年爱因斯坦，波尔，牛顿之间发生的一些关于量子的故事。主要是下面的链接资料内容非常丰富，个人也在悄咪咪的看。...量子计算结合机器学习能够把量子计算的并行性赋予机器学习 ，让它能够训练地更快。siraj 的介绍 web3.0 的视频里也提到机器学习可以结合区块链，进行互补。
第 37 期 在上一期的小程序问答里，我们已经教会大家，如何发布自己的小程序。 当小程序发布后，如果需要发布小程序新版本，我们可以选择「灰度发布」。...灰度发布的意思是：分阶段向一定比例的用户发布新版，用于对比新旧版本的表现、找出新版本中潜在的问题。 今天，知晓程序（微信号 zxcx0101）就来教大家，如何在小程序中使用灰度发布功能。...点击左侧边栏的「开发管理」。 点击「开发版本」中「审核通过，待发布」版本右侧的「提交发布」按钮。 在「发布模式」的下拉框中，就可以找到「分阶段发布」选项。 ? 如何使用分阶段发布？...如果新版本需要做更详尽的测试，务必充分利用这 15 天喔。 「小程序问答」提问指南 关于小程序，你还有什么想问的？...只要是有关小程序的所有问题，都可以关注「知晓程序」公众号，在微信后台直接向我们提问。 只要提问，你的问题就有可能会在「小程序问答」栏目被解答喔。
已征得记录者放到公众号的同意，问题和答案我会脱敏，不会泄露当事人信息。 开始正文... case越来越多，如何解决代码冗余及业务封装的问题？...例如页面有9999个元素，不同的元素会组织成不同的case，互相组织，你会发现case会非常多，case覆盖的元素也是互相重叠的，这样你们有考虑过解决代码冗余的问题吗？...可开发测试组技术/业务微型中台，来一次性端之间的自动化用例中重复率最高的成为中台微服务。 如果去到新公司，你能否接受三分二的时间做业务测试，可能只有三分之一的时间做自动化的时间？...只有这样，我才能切身的体会到业务测试中的痛点，找出最接地气的自动化解决方案。只有这样，我才能快速融入到同事中，了解大家最真实的需求。 金融相关业务的测试，你觉得最重要的测试点是哪些？...如果你学过iso9126的话，一定知道，对于金钱业务相关的侧重点。 主要是功能性的准确性：件提供给用户功能的精确度是否符合目标。 保密安全性：软件保护信息和数据的安全能力。
社长为你推荐来自 AI 研习社问答社区的精华问答。如有你也有问题，欢迎进社区提问。...话不多说，直接上题 问：如何理解 NVIDIA 新 GPU 架构 Turing 的 Tensor Core？...Tensor Core虽然有一定的可编程性，但仍然停留在4*4矩阵乘法累加层面上，并且不清楚累积步骤是如何以及何时发生的。...这似乎与Volta架构中的其他变化有关，更具体地说，与这些Tensor Core是如何集成进SM中有关。 ? 对于Volta架构，SM被划分为四个处理块或子核。...在计算16*16父矩阵的4*4次子矩阵运算中，这将包括将连续计算的集合相加，形成16*16矩阵中4*8个元素的相应块。
具体做法是，将候选项依次填入段落中，计算填充后段落的困惑度 (Perplexity)，选择困惑度最小的候选项作为预测结果。...在无监督设定下，不同规模的清源 CPM 在文本分类任务上的精确度如下表所示： ?...清源 CPM 能够在无监督的设定下达到比随机预测好得多的精确度（TNEWS/IFLYTEK/OCNLI 随机预测精确度分别为 0.25/0.25/0.33）。...自动问答 CPM 使用 DuReader 和 CMRC2018 作为自动问答任务的基准，要求模型从给定段落中抽取一个片段作为对题目问题的答案，其中 DuReader 由百度搜索和百度知道两部分数据组成。...其中单样本是指在测试时，从数据集中随机抽取一个正确的「(段落，问题，答案)」三元组，插入到用于评价的样例前，作为 CPM 模型生成答案的提示；零样本是指直接使用 CPM 模型预测给定段落和问题的答案。
引言 深度学习模型的训练本质上是一个优化问题，而常采用的优化算法是梯度下降法（SGD）。对于SGD算法，最重要的就是如何计算梯度。...如果你学过微积分，我相信你一定知道如何计算梯度，或者说计算导数。对于深度网络来说，其可以看成多层非线性函数的堆积，即： ?...如果大家细致观察的话，可以看到要求出最终的导数，你需要计算出中间结果：p与q。计算中间结果的过程一般是前向（forward）过程，然后再反向（backward）计算出最终的导数。...活学活用： 实现一个简单的神经网络 上面我们讲了链式法则，也讲了BP的思想，并且也讲了如何对矩阵运算求梯度。...，就是如何计算梯度。
之后，从这一段中得到“南极洲是世界上最大的冰盖”这个消息，于是找到了短答案： 南极洲。 ? 另外，还有一些问题是直接用长答案回答的。...整个数据集包含三个部分： 1、超过30万组问答，其中训练集有307,372组问答，包含152,148组长答案问答和110,724组短答案问答； 2、开发示例问答，包含有7830组“一问五答”的问答，也就是同一个问题...，找五个人分别从维基百科中寻找答案，以此来衡量QA问答系统的表现； 3、测试集有7842组问答。...整个标注的过程中，需要标注者阅读整个维基百科页面，看看有没有这个问题的答案，之后一方面要找包含所需信息的长答案自然段，另一方面要从中找一两个单词或词组作为短答案，整个数据集的精确度超过90%。...数据集中所有的问题都是用户在使用Google搜索时提出的，QA问答系统需要阅读整篇维基百科相关词条的文章，也不一定每个问题的答案都能找得到，因此NQ要比以前的QA数据集更具挑战性。
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