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#性能

深度学习500问——Chapter14:超参数调整(2)

JOYCE_Leo16

在讨论如何调试模型之前,我们先来纠正一个误区。通常理解如何调试模型的时候,我们想到一系列优秀的神经网络模型以及调试技巧。但这里需要指出的是数据才是模型的根本,如...

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从中国数据库发展史看技术演进与未来趋势:观影感悟

用户10923087

说实话,刚开始接触数据库时,我并没有意识到性能优化的重要性。直到有一次,我参与了一个电商促销活动的项目,系统需要在活动高峰时处理海量的并发请求。那次活动的数据库...

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React服务器组件会摧毁React吗?

云云众生s

React 服务器组件在 React 生态系统中存在争议。一位 Angular 联合创始人和其他前端专家讨论了其优缺点。

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长江存储正加速转向国产半导体设备!

芯智讯

不过,长江存储在发给彭博社的一封电子邮件中回应称,它正在不断提高其产品性能,其最新设备中层数的变化与任何特定设备的产量无关。

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英特尔Lunar Lake笔记本能效出众,续航最高可达29小时

芯智讯

在今年的COMPUTEX 2024展会期间,英特尔发布了下一代AI PC芯片Lunar Lake,不仅CPU、GPU、NPU性能全面提升,综合AI算力提升至12...

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鹅厂“捐”出了个第一!

腾讯QQ大数据

鹅厂成功优化了Elasticsearch高并发写入性能,实现将1000万数据量的写入时长从原来的18分钟缩减至15分钟,速率提升20%。

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优化PHP应用程序中数据库性能的综合策略

Tinywan

沃土股份 · 技术经理 (已认证)

在 Web 开发的动态环境中,数据库操作的性能在决定 PHP 应用程序的整体效率和响应能力方面发挥着关键作用。随着数据量的增长和用户流量的增加,开发人员面临着确...

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YOLO0 你只向别人学习一次,新的多模态3D MOT方法 !

未来先知

3D传感器(如LiDAR和RGB-D相机传感器)的广泛应用导致3D多目标跟踪(MOT)在多个领域得到广泛应用,包括自动驾驶、室内机器人、和无人驾驶飞机等。与2D...

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面试官:GROUP BY和DISTINCT有什么区别?

磊哥

在 MySQL 中,GROUP BY 和 DISTINCT 都是用来处理查询结果中的重复数据,并且在官方的描述文档中也可以看出:在大多数情况下 DISTINCT...

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react是什么?

肥晨

React 是一个由 Facebook 开发和维护的开源 JavaScript 库,用于构建用户界面,特别是单页应用程序(SPA)。它通过组件化的方式来帮助开发...

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Android RecyclerView 缓存机制深度解析与面试题

AntDream

RecyclerView 是 Android 开发中用于展示列表和网格的强大组件。它通过高效的缓存机制,优化了滑动性能和内存使用。本文将深入探讨 Recycle...

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Elasticsearch8.14.3更换自带的openjdk版本

DBA实战

在部署的 Elasticsearch 集群中,我们遇到了频繁的 CPU 使用率飙升问题,导致某些节点宕机。这种情况不仅影响了集群的稳定性和可靠性,还增加了维护成...

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七篇值得关注的时序卷积文章(一个不太卷的方向)

用户4434621

从transformer出来后,感觉时序领域的研究就被其霸占,各类工作都是围绕其进行改进、升级。但Transformer提出已经七年了!继续卷Transform...

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基于视觉智能的时间序列基础模型

用户4434621

GitHub链接:ViTime: A Visual Intelligence-Based Foundation Model for Time Series Fo...

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微软亚洲研究院|ProbTS:时间序列预测的统一评测框架

用户4434621

GitHub链接:https://github.com/microsoft/ProbTS

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时序论文24|TSLANet:重新思考用于时间序列表示学习的Transformers

用户4434621

代码链接:https://github.com/ emadeldeen24/TSLANet.

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时序论文19|ICML24 : 一篇很好的时序模型轻量化文章,用1k参数进行长时预测

用户4434621

论文标题:SparseTSF: Modeling Long-term Time Series Forecasting with 1k Parameters

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好快!两篇KAN和时序预测结合的占坑文章

用户4434621

KAN出来之后,我最关注的还是其在时间序列领域的应用,果不其然,立马看到两篇占坑(中性词)文章。这篇文章不是对论文的深度解读,只是提供一个信息渠道。吐槽一下,大...

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近期值得关注的4个时序大模型研究

用户4434621

梳理了近期几篇时间序列大模型研究文章(后台回复:“论文合集”获取),时间序列大模型的研究正在迅速发展,并且在多个领域和应用中展现出巨大的潜力。随着技术的不断进步...

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近期值得关注的3个线性时序模型及其未来发展综述

用户4434621

从Transformer架构提出以来,时间序列领域几乎绝大多数模型是在Transformer架构基础改进。但自注意力机制计算复杂过高,同时位置编码对时序信息表示...

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