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arch方法！ 前言：我們都知道，如果我們想要在一個集合中查找某個元素所在的位置時，可以使用list類自帶的indexOf方法，簡單方便還快捷。不過，Collections類也給我提供了個查找集合中元素的方法——binarySearch，但是這個方法和indexOf方法無論從檢索原理還是返回值上來說，都有很大的差距！
我們在啟動項目的時候都需要在初始化的時候就加載一些方法，比如緩存的初始化、各類第三方接口初始化，那么我們可以用到以下2種方法 1、使用 @PostConstruct 注解，@PostConstruct是spring框架的注解，在方法上加該注解會在項目啟動的時候執(zhí)行該方法，也可以理解為在spring容器初始化的時候執(zhí)行該方法，使用方式：
提供安全、數(shù)據(jù)、隱私、可信、云服務(wù)安全治理等領(lǐng)域的華為云方法、框架、經(jīng)驗和實踐，幫助客戶提高效率、減少風(fēng)險、實現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo) 通過工具+方法論進(jìn)行應(yīng)用上云分析和評估，助力企業(yè)完成高可用架構(gòu)設(shè)計，支持業(yè)務(wù)海量增長 方案價值 識別閑置資源，優(yōu)化低利用率資源 云上系統(tǒng)高質(zhì)量，保障核心業(yè)務(wù)在極端災(zāi)難情況下持續(xù)在線服務(wù)
技術(shù)中，2016 年由谷歌公司提出的聯(lián)合學(xué)習(xí)[6]是一個重要的分支。與傳統(tǒng)集中式的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)不同，聯(lián)合學(xué)習(xí)旨在將機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程分布在MEC網(wǎng)絡(luò)中的多個邊緣節(jié)點（如物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點等無線終端），在邊緣服務(wù)器的協(xié)調(diào)下進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。參與聯(lián)合學(xué)習(xí)的邊緣節(jié)點可以直接利用存儲在本地的數(shù)據(jù)進(jìn)
在機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine learning)領(lǐng)域，主要有三類不同的學(xué)習(xí)方法： 監(jiān)督學(xué)習(xí)(Supervised learning)、 非監(jiān)督學(xué)習(xí)(Unsupervised learning)、 半監(jiān)督學(xué)習(xí)(Semi-supervised learning)，
方法簽名由方法名稱和一個參數(shù)列表（方法的參數(shù)的類型、個數(shù)、順序）組成。 實際上，委托在編譯的時候確實會編譯成類。因為Delegate是一個類，所以在任何可以聲明類的地方都可以聲明委托。 委托：持有一個或者多個方法的對象；
Boost）的核心思想是：如果一個弱分類器的分類效果不好，那么就構(gòu)建多個弱分類器，綜合考慮它們的分類結(jié)果和權(quán)重來決定最終的分類結(jié)果。很多人認(rèn)為AdaBoost是監(jiān)督學(xué)習(xí)中最強(qiáng)大的兩種算法之一（另一個是支持向量機(jī)SVM）。AdaBoost的訓(xùn)練過程如下：為每個訓(xùn)練樣本初始化相同的權(quán)重；針對訓(xùn)練樣本及權(quán)重，找
接進(jìn)行訓(xùn)練。但主客觀就不行了，一般主客觀還是需要人來判斷。加上中文主客觀詞典不給力，這就讓機(jī)器學(xué)習(xí)判斷主客觀更為困難。中文領(lǐng)域的難度：還是詞典太差。還有就是用機(jī)器學(xué)習(xí)方法判斷主客觀非常麻煩，一般需要人工標(biāo)注。另外中文也有找到過資源，比如這個用Python編寫的類庫：SnowNLP
復(fù)依賴編譯調(diào)錯定位等痛點。3、鯤鵬性能優(yōu)化工具培訓(xùn)：包含2個工具：系統(tǒng)性能優(yōu)化工具、Java性能優(yōu)化工具，培訓(xùn)內(nèi)容包含工具原理介紹、使用場景、安裝部署、訪問操作、案例實戰(zhàn)等內(nèi)容。1）系統(tǒng)性能優(yōu)化工具是針對TaiShan服務(wù)器的性能分析和優(yōu)化工具，能收集服務(wù)器的處理器硬件、操作系統(tǒng)
不通過原因：源數(shù)據(jù)庫中視圖存在不支持的字符：非ASCII字符、>、<、/、\。 處理建議：針對該問題提供如下解決方法。 方法一： 單擊“上一步”，返回至“遷移模式”頁面，遷移對象選擇自定義對象，請不要選擇包含不支持字符的視圖。 方法二：修改視圖名。 父主題： 數(shù)據(jù)庫配置項檢查
Set 接口的常用方法 3. Set 接口的遍歷方式 4. Set 接口的常用方法舉例 1. Set 接口基本介紹 無序【添加和取出的順序不一致】，沒有索引 不允許重復(fù)元素，所以最多包含一個null JDK API中Set接口的實現(xiàn)類： 2. Set 接口的常用方法 和 List
一、pop()方法刪除key Python字典是一種無序的映射數(shù)據(jù)類型，通過鍵值對的形式進(jìn)行存儲，可以使用鍵來快速找到對應(yīng)的值。在某些情況下，我們可能需要在字典中刪除某個鍵，這時候就可以使用Python字典提供的pop()方法。 pop()方法用于刪除字典中指定的鍵，并返回該鍵
實踐項目：通過實際項目來學(xué)習(xí)是非常有效的方法。嘗試構(gòu)建自己的小項目，或者參與開源項目，這樣可以在實踐中遇到并解決問題，同時學(xué)習(xí)到項目管理和協(xié)作的經(jīng)驗。 4. 學(xué)習(xí)現(xiàn)代框架和工具：Go 社區(qū)提供了大量的框架和工具，如 Gin、Echo、Iris、GoFrame 等。了解并學(xué)習(xí)使用這些框架和工具，可以幫助你更高效地開發(fā)應(yīng)用程序。
PAGE_RETIREMENT 如果3的回顯結(jié)果中Pending Page Blacklist為Yes，說明存在待隔離頁，需要重新加載驅(qū)動去隔離。 處理方法 方法一： 執(zhí)行以下命令，查看GPU使用情況并停掉所有占用GPU的進(jìn)程。 nvidia-smi 執(zhí)行以下命令，重置GPU。 nvidia-smi
場景下，Cloudwave 4.0版本的 CPU 資源占有率非常低的同時執(zhí)行速度也非?？臁?當(dāng)然，數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化和測試是一門復(fù)雜的系統(tǒng)工程，由于文檔篇幅的限制上文中也只是選取了比較有限的測試場景和性能指標(biāo)，主要是為了學(xué)習(xí)研究和交流之用，實際上還有很多值得優(yōu)化和擴(kuò)展的細(xì)節(jié)。 從數(shù)據(jù)倉庫到云原生數(shù)據(jù)倉庫
隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)器學(xué)習(xí)的各個領(lǐng)域獲得廣泛成功, 其自身所存在的問題也日益尖銳和突出, 例如可解釋性差、魯棒性弱和模型訓(xùn)練難度大等. 這些問題嚴(yán)重影響了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的安全性和易用性. 因此, 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性受到了大量的關(guān)注, 而利用模型可解釋性改進(jìn)和優(yōu)化模型的性能也成為研究熱點之一
nmap核心使用方法 ? 目錄 nmap的基礎(chǔ)使用： 1.1、常用命令參數(shù)： 命令格式： 主機(jī)發(fā)現(xiàn)： 掃描 掃描速度 掃描端口 1.2、基本掃描 1.3、自定義端口掃描 1.4、Ping掃描 1.5、路由追蹤 1.6、掃描網(wǎng)段,C段 1.7、操作系統(tǒng)類型的探測
三、處理ntpdate同步失敗報錯處理方法 1.報錯信息 cna02:~ # ntpdate ntp1.aliyun.com 4 Aug 07:23:41 ntpdate[18694]: the NTP socket is in use, exiting 2.處理方法 cna02:~ # service
者如何結(jié)合使用，需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求、系統(tǒng)環(huán)境和性能目標(biāo)來決定。在進(jìn)行性能優(yōu)化時，我們需要深入理解我們的系統(tǒng)，找出性能瓶頸，然后有針對性的進(jìn)行優(yōu)化。同時，我們還需要通過性能測試和監(jiān)控，來驗證我們的優(yōu)化效果，以及及時發(fā)現(xiàn)和解決新的性能問題。只有通過這樣的方式，我們的系統(tǒng)才能持續(xù)提供高效、穩(wěn)定的服務(wù)。
??CLIP??對比學(xué)習(xí)+雙塔架構(gòu)4億圖文對，跨語言預(yù)訓(xùn)練零樣本分類準(zhǔn)確率提升30%??DALL·E 2??兩階段訓(xùn)練+dVAE2.5億圖文對，合成數(shù)據(jù)增強(qiáng)生成圖像與文本匹配度提升45%??Chinese CLIP??兩階段對比學(xué)習(xí)2億中文圖文對，嚴(yán)格清洗中文檢索Recall@1
