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手把手教你申报2019个人税(已退税1800)

其实2019个人税申报3月份就开始了(截止时间6月30日),我一直没弄,正好趁周末搞了下,花了1个小时左右,成功退税1800,这里就分享下,先说明下: 下载个人税APP(网页版也可以) 。 系统会自动显示你的收入情况、纳税情况及退税金额。 选择绑定的银行卡申报退税。 专项扣除填报 先来说下应纳税额=额(工资+劳务80%+稿酬80%70%+特许80%)-免征(6万以内)-扣除(专项:三险一金(公司扣了),附加(子女教育(1.2万//人),继续教育(考证成功 简单点就是 应纳税额 = 额– 免征额– 扣除额,更详细可以看看李永乐老师的视频 https://www.weibo.com/3325704142/IDT676Uvl ? 接下来选择(标准申报)https://etax.chinatax.gov.cn/declare/ndhsqj/doing.html ,选择使用已申报数据填写。

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清华汪玉等电子设计自动化ML论文述:180篇文献、ACM TODAES接收

现代芯片设计。 机器学习 (ML) 在我们的生活中扮演着重要角色,并广泛应用于各种场景。机器学习方法,包括传统法和深学习法,在解决分类、检测和设计空间探索问题上取了惊人的成绩。 这些研究几乎涵盖了芯片设计有阶段,包括设计空间缩减与探索、逻辑、布局、布线、测试、验证、制造等。 利用 ML 进行结果估计 首先是对时序、资源使用和延时的估计。下图 2 展示了时序与资源使用预测的整体工。Dai et al. [30] 提出的工可分为两个步骤:数据处理和训练估计模型。 如图 11 示,该包括从系统级到设备级的自上而下设计步骤,以及自下而上的布局和验证。 ? 用于设备尺寸自动化的机器学习 下表 5 列举了用于设备尺寸自动化的多种机器学习法及其性能: ? 下表 8 从法、输入与输出三个角总了每类的代表性工以及典型的模型设置: ? 数据准备 数据集的数量和质量对模型的性能至关重要。

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    签到功能,用 MySQL 还是 Redis ?

    2020Java原创面试题库连载中 【000期】Java最全面试题库思维导图 【020期】JavaSE系列面试题总(共18篇) 【028期】JavaWeb系列面试题总(共10篇) 【042期 】JavaEE系列面试题总(共13篇) 【049期】数据库系列面试题总(共6篇) 【053期】中间件系列面试题总(共3篇) 【065期】数据结构与法面试题总(共11篇) 【076期】分布式面试题总 (共10篇) 【077期】面试题系列(一) 【078期】面试题系列(二) 【079期】面试题系列(三) 【080期】面试题系列(四) 【081期】面试题系列(五) 【082期】面试题系列 者:一起web编 来源:http://suo.im/5EWN3k 今天看下签到功能怎么选择? 现在的网站和app开发中,签到是一个很常见的功能,如微博签到送积分,签到排行榜 ? 优缺点比较 1.直接MySQL 思路简单,容易实现; 缺点:占用空间大,表更新比较多,影响性能,数据量大时需要用cache辅助; 2.Redis bitmap 优点是: 占用空间很小,纯内存,速

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    | 在华为鸿蒙OS上尝鲜,第一个“hello world”

    2020Java原创面试题库连载中 【000期】Java最全面试题库思维导图 【020期】JavaSE系列面试题总(共18篇) 【028期】JavaWeb系列面试题总(共10篇) 【042期 】JavaEE系列面试题总(共13篇) 【049期】数据库系列面试题总(共6篇) 【053期】中间件系列面试题总(共3篇) 【065期】数据结构与法面试题总(共11篇) 【076期】分布式面试题总 (共10篇) 【077期】面试题系列(一) 【078期】面试题系列(二) 【079期】面试题系列(三) 【080期】面试题系列(四) 【081期】面试题系列(五) 【082期】面试题系列 者:一个俗人 来源:https://my.oschina.net/u/169565/blog/4557279 目前,鸿蒙系统( OpenHarmony)已在Gitee上开源,并宣布把OpenHarmony 入门大概就是这样的,比较简单,要深入的研究,需要你结官方文档去自己挖掘,欢迎一起交~ ? ?

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    邓力、何晓冬深解读:多模态智能未来的研究热点

    与早先的述工不同,文章没有将法按照融阶段的不同分为早期、中期和后期融,而是按照具体的融来进行了分类,比如基于注意力机制(attention mechanism)或双线性总(bilinear 这是因为近来行的基于深学习的多模态方法,几乎都可以粗略的归类为中期融,但它们具体使用的融却往往多样而且复杂。 论文中述的有融方法几乎都属于中期融,但根据具体融不同,可以粗略的划分为基于拼接和线性组等简单融的方法、基于注意力机制的融方法和基于双线性总的融方法。 除注意力机制外,双线性总也是近来非常行的多模态信息融方法。 正因如此,双线性总面临的主要问题之一是如何有效计通过向量外积引入的众多参数以避免过拟等问题。一些行的双线性总方法通过对向量外积做不同类型的低秩矩阵分解或张量分解等方式来解决这一问题。

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    科普:CPU缓存一致性协议

    2020Java原创面试题库连载中 【000期】Java最全面试题库思维导图 【020期】JavaSE系列面试题总(共18篇) 【028期】JavaWeb系列面试题总(共10篇) 【042期 为了解决这个问题,CPU厂商在CPU中内置了少量的高速缓存以解决IO速和CPU运之间的不匹配问题。 带有高速缓存的CPU执行计 序以及数据被加载到主内存 指令和数据被加载到CPU的高速缓存 CPU执行指令,把结果写到高速缓存 高速缓存中的数据写回主内存 ? 目前行的多级缓存结构 由于CPU的运超越了1级缓存的数据IO能力,CPU厂商又引入了多级的缓存结构。 多级缓存结构 ? 一个处于M状态的缓存行必须时刻监听有试图读该缓存行相对就主存的,这种必须在缓存将该缓存行写回主存并将状态变成S状态之前被延迟执行。

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    轻松两步,在 SpringBoot 服务上实现接口限

    2020Java原创面试题库连载中 【000期】Java最全面试题库思维导图 【020期】JavaSE系列面试题总(共18篇) 【028期】JavaWeb系列面试题总(共10篇) 【042期 】JavaEE系列面试题总(共13篇) 【049期】数据库系列面试题总(共6篇) 【053期】中间件系列面试题总(共3篇) 【065期】数据结构与法面试题总(共11篇) 【076期】分布式面试题总 来源 | https://urlify.cn/YjY322 Sentinel是阿里巴巴开源的限器熔断器,并且带有可视化界面。 Sentinel 以量为切入点,从量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维保护服务的稳定性。 发现已经被拦截了,限已经生效。 这样就完成了一次简单的限,并且能看到各接口的QPS的统计。 ?

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    解决 idea 使用过中让你觉不爽的一些问题

    2020Java原创面试题库连载中 【000期】Java最全面试题库思维导图 【020期】JavaSE系列面试题总(共18篇) 【028期】JavaWeb系列面试题总(共10篇) 【042期 】JavaEE系列面试题总(共13篇) 【049期】数据库系列面试题总(共6篇) 【053期】中间件系列面试题总(共3篇) 【065期】数据结构与法面试题总(共11篇) 【076期】分布式面试题总 有时候突然发现依赖的某个包下面的某个类找不到了点击去发现它是存在的,并且怎么刷新 Maven 项目都不起用等奇怪性问题解决方案 ? 它会清除之前项目记录的缓存信息(确定后才在用) 6. 新建一个目录发现项目目录自动聚在一起了 ? 点击它后就能让项目目录以单个目录的形式呈现,不会聚如下 ? 7. 每次新建一个项目都重新开一个 Idea 窗口太麻烦 ? ? Debug 按钮不见了 ? ? 右键 Debug 按钮 ? 13. 快捷键冲突 ? ? 14. 项目目录和文件结构展示混乱 ? ? ? ?

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    delete后加 limit是个好习惯么 ?

    2020Java原创面试题库连载中 【000期】Java最全面试题库思维导图 【020期】JavaSE系列面试题总(共18篇) 【028期】JavaWeb系列面试题总(共10篇) 【042期 】JavaEE系列面试题总(共13篇) 【049期】数据库系列面试题总(共6篇) 【053期】中间件系列面试题总(共3篇) 【065期】数据结构与法面试题总(共11篇) 【076期】分布式面试题总 第二个方案,分成多次占用锁,串行执行,不占有锁的间隙其他客户端可以工,类似于现在多任务系统的时间分片调,大家分片使用资源,不直接影响使用。 第三个方案,自己制造了锁竞争,加剧并发。 至于选哪一种方案要结实际场景,考虑各个因素吧,比如表的大小,并发量,业务对此表的依赖等。 这样不仅可以控制删除数据的条数,让更安全,还可以减小加锁的范围。以,在 delete 后加 limit 是个值养成的好习惯。

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    王者荣耀为什么不使用微服务架构?

    2020Java原创面试题库连载中 【000期】Java最全面试题库思维导图 【020期】JavaSE系列面试题总(共18篇) 【028期】JavaWeb系列面试题总(共10篇) 【042期 账号系统,符文系统,英雄系统,皮肤系统,好友系统,好友之间 Messaging,这些都是常规,如果量足够大,当然可以用微服务的架构去做。 (比如想象对方在 A 你的水晶,每一次 A 的都是一个 Event,被 Streaming 到服务端的沙盒中,沙盒中有一个处理器,每次接收到一个你水晶被 A 的 Event 都会计一下你水晶爆了没 ②游戏逻辑服务器本身(比如斗地主等棋牌)因为网络响应性能要求问题(玩家对每个的反馈时长敏感远高于业务系统),以游戏服务器都是有状态的。 ⑥自动扩容在游戏这边叫做开服,早就有固定和工具和限方式了。 ⑦游戏很多不存在服务降级熔断,不行就要直接报错给用户。

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    Github:深学习文本检测识别(OCR)精选资源

    今天跟大家推荐一个Github项目,来自NAVER Clova AI Research的hwalsuklee同学总了近几的基于深学习进行文本检测、识别的论文、代码、数据集、教资源,非常值参考。 者首先统计了深学习OCR方向的文献: ? 可见这个方向基于深学习的技术是大势趋。 下面是者用论文发表时间和相应精的散点图,可见该领域法精几乎是以45角直线上升式发展。 ? ? 文本识别总 文本识别的精是在四个数据集上比较的,如下图。 ? 下面是来自两个数据集的散点图,同样识别技术也几乎以45角直线式发展。 ? ? 端到端文本识别 即包含文本检测与识别的全法。 ? 看,来自商汤科技的FOTS和来自华科的Mask TextSpotter都很优秀。

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    【ArcGIS技巧】利用ArcGIS做土地利用变化分析(三)

    在上一篇【ArcGIS技巧】利用ArcGIS做土地利用变化分析(二)中讲了如何去总统计分析各类数据,这篇呢讲量分析,本次讲的这个量分析很简单,没有涉及细化地类分析,面积平差,线状地物调平,行政区调入调出异常检查等 ,还保持核心竞争力~~ 环境:WIN10 软件:ArcGIS10.2.2 软件准备:ArcMAP、Excel 数据准备:第一个教的矢量结果 期望结果:出各种地类的面积向 1、开ArcMAP 工具位置:系统工具箱——数据管理工具——制图——融 3、对融后的数据进行相交处理,检查两的变化。 6、将2019的数据放在列,2020的数据放在行,值里面放面积字段,此处因为我未重新计面积,以直接使用Shape_Area字段。 为了大家更好的~,我直接做了一个模型,大家把自己的数据加载进去使用就好啦!傻瓜一键式!获取方法见文末哟~ ? 以上就是今天ArcGIS做土地利用变化分析(三)的教,应该会对你们有帮助!

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    自动驾驶是马拉松,Pony.ai一路领先

    彭军的履历,是由一系列蜚声全球的名字组成的,他毕业于斯坦福大学,曾在谷歌等全球一互联网公司供职10以上,最终决定创业的时候,他已经是百最高的T11级首席架构师,同级别的工师更是以个位数计。 彭军的伙人楼天城同样师出名门,是华人图灵奖(计机诺贝尔奖)主姚期智院士的意弟子,当中国公认的大学生计机编第一人,在CEOI、ACM界无人不晓其大名,人称“楼教主”。 图 | Pony.ai联创始人兼CEO Pony.ai的星辰大海 红杉:Pony.ai在上个月成功拿到了北京T3级自动驾驶路测牌照,这块牌照的考取难有多大? 相比其他公司,Pony.ai拿到T3要顺利多,说明了Pony.ai在自动驾驶技术水平上已经达到了目前行业的超一水准,另外在资金等其他方面也没有短板,这是对我们实力的肯定。 彭军:自动驾驶方案是一个非常复杂的系统性工,可以类比手机的设计过:是用指纹、刷脸还是密码开机?如何把系统和硬件有机结起来?

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    大盘点 | 20193篇目标跟踪法最佳

    前言 上次盘点了2019 目标检测和图像分割 比较亮眼的总,详见: 大盘点 | 20194篇目标检测法最佳述 大盘点 | 20195篇图像分割法最佳述 上述两篇文章到很多 CVers 月 者机构:中国矿业大学 链接:https://arxiv.org/abs/1910.09761 推荐指数:★★★★ 注:25页的目标跟踪述,共计185篇参考文献。 目标跟踪系统框架 ? 相关滤波目标跟踪通用框架 ? 多目标跟踪通用 ? DeepSORT ? ? 介绍14种常用视觉跟踪数据集,超过50种历的SOTA法(如SiamRPN++)。 ? 目标跟踪纵览 ? 基于深学习的目标跟踪方法时间线 ? 基于深学习的目标跟踪方法分类 ?

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    发改委:组织实施2018“互联网+”、人工智能创新发展和数字经济试点重大工的通知

    同时,有项目建设不增加地方政府债务。 , 研制具有高适应性、高可扩展性、安全可靠的新一代超融系统。 指标要求: 系统须支持包括FPGA 、GPU 等异构计设备、非易失内存等存储设备虚拟化及统一资源调,支持虚拟机、容器、大数据、深学习、HPC 应用等负载的超融, 单个负载支持各类内存超过 物领域要建立多式联运数据服务体系,加强与各类运输信息平台、物交易信息平台、相关政务信息平台的对接, 探索多式联运的大数据分析挖掘和创新应用, 实现物、商、资金、信息集融互通 二、组织申报和实施要求 (一) 请各项目总申报单位结本地产业发展实际, 加强公益性、基础性、战略性公共服务平台建设, 择优选择发展基础好的项目予以申报,要求申报项目未获过同类专项国家补助资金支持

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    大盘点 | 20195篇图像分割法最佳

    前言 上次盘点了2019 目标检测比较亮眼的总,详见: 大盘点 | 20194篇目标检测法最佳述。 很多 CVers在微信学术交群反映:有没有图像分割的述大盘点,有没有目标跟踪的述大盘点,有没有... 其实图像分割包含的子方向比较多,如语义分割、实例分割、全景分割,甚至还可以把医学图像包含进来(有些就不是2D Image),这里并不做严格要求,看情况符就好。 本述介绍了从2013到2019,主的30多种分割法(含语义/实例分割),50多种数据集。 ? 深学习主的模块""示意图 ? 图像分割数据集 ? 基于深学习的主要分割法 ? 在PASCAL VOC 2012数据集上的法性能对比 ---- 【4】Deep learning for cardiac image segmentation: A review 时间:201911

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    智能机器人技术实训课说明

    答辩报成绩由演示结果(15%)和回答问题(15%)两部分成绩构成,平时成绩由考勤、实训项目学习报告评定。 ---- ---- ---- 《智能机器人技术实训》 课编号:16300277 课名称:智能机器人技术实训 学分学时:2/2周 先修课:《机器人系统设计与控制技术》、《人机智能交互技术》、 《机器人感知及信息融技术》 适用专业:自动化(机器人方向)、机器人工性质:专业选修课 考核方式:考查 考核形式:实训报告、实训和实训答辩 建议教材:《ROS Robotics Projects ---- ---- ---- 实训课包括丰富的机器人仿真和实验案例,涉及Windows和Ubuntu系统多款机器人软件的使用、包括人脸识别、语音识别、手势、深学习、自动驾驶汽车、网络控制机器人等多个应用实例 ---- 每个学生进行独立的答辩,除了演示实训项目的效果以外,还要就实训项目及相关知识回答教师的问题,巩固并加深学过的机器人项目。 ---- ----

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    最近做了一个搜索接口的优化,反复压测了四次,终于达到要求了

    2020Java原创面试题库连载中 【000期】Java最全面试题库思维导图 【020期】JavaSE系列面试题总(共18篇) 【028期】JavaWeb系列面试题总(共10篇) 【042期 】JavaEE系列面试题总(共13篇) 【049期】数据库系列面试题总(共6篇) 【053期】中间件系列面试题总(共3篇) 【065期】数据结构与法面试题总(共11篇) 【076期】分布式面试题总 总要求了,并发60的时候响应时间达到32ms,而我又发现了新的优化点。 ? 接口中居然还有查数据库的,这可不能忍,排查之后去掉了一些不必要的依赖。 针对本次优化的总结 1、一定要绝对避免循环查数据库和缓存(PS:循环里面就不能有查询缓存,更不能有查询数据库的,因为循环的次数没法控制); 2、对于API接口的话,一般都是直接查缓存的,没有查数据库的 看到这里,证明有收获必须点个在看支持呀,喵

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