人工智能

我为 Netty 贡献源码 | 且看 Netty 如何应对 TCP 连接的正常关闭,异常关闭,半关闭场景(上)

本系列Netty源码解析文章基于 4.1.56.Final版本 写在前面..... 本文是笔者肉眼盯 Bug 系列的第三弹,前两弹分别是: 抓到Netty一个Bug,顺带来透彻地聊一下Netty是如何高效接收网络连接的 ,在这篇文章中盯出了一个在 Netty 接收网络连接时,影响吞吐量的一个 Bug。 抓到Netty一个隐藏很深的内存泄露Bug | 详解Recycler对象池的精妙设计与实现

一文搞懂池化层!Pooling详解(网络下采样篇)

池化(Pooling)是卷积神经网络中的一个重要的概念,它实际上是一种形式的降采样。有多种不同形式的非线性池化函数,池化层会不断地减小数据的空间大小,因此参数的数量和计算量也会下降,这在一定程度上也控制了过拟合。通常来说,CNN的卷积层之间都会周期性地插入池化层 一. 池化的目的及作用 池化层大大降低了网络模型参数和计算成本,也在一定程度上降低了网络过拟合的风险。概括来说,池化层主要有以下五点

SparkThriftServer内存泄漏排查

STS(SparkThrfitServer)版本 spark-3.2.1-bin-hadoop3.2 问题表现 Spark UI 经常无响应 STS 经常挂掉 问题分析 获取heap.hprof和gc.log spark.driver.extraJavaOptions -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/home/spark/

Mac硬盘安装不了的常见故障,怎样恢复丢失的数据信息?

Mac硬盘驱动器一般分为各种系统分区,用以存储用户的重要信息,这样可以保证正常地引导过程,避免数据信息过载。但Mac用户常常会遇到Mac硬盘安装不了、存放重要信息的硬盘数据丢失或者存在潜在受损风险等问题,其中涉及了多个方面,涵括图像、视频、音频文件、新闻、电子邮件等。 MacOS有一个内置工具,允许用户创建或合并两个数据量。当Mac系统启动时,硬盘或硬盘驱动器将启动,并载入必要的文件。但有时硬盘驱

Android导入和导出数据

关于数据,占据我们思想的一件非常重要的事情就是不要丢失它。我们需要备份数据以在需要时恢复数据。因此,我们需要知道如何将数据推送到设备的SD存储器。在本文中,我们将了解如何从 JSON 文件导入和导出数据。 要导出和导入数据,我们将使用 Gson 库。它是一个将 Java 对象转换为其 JSON 表示形式的 Java 库。此外,它还将 JSON 字符串转换为等效的 Java 对象。 要进行设置:请执

分布式系统的5大特征

分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上,彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。 严格地讲,同一个分布式系统中的计算机在空间部署上是可以随意分布的,这些计算机可能被放在不同的机柜上,也可能在不同的机房中,甚至分布在不同的城市。无论如何,一个标准的分布式系统在没有任何特定业务逻辑约束的情况下,都会有如下几个特征。 分布性 分布式系统中的多台计算机都会在空间上随意分布,同时,机器

9. k-近邻的k的影响有多大?

k-近邻涉及到的参数不多,也容易玩,因此我们来看下最为关键的参数k,对结果的影响。 之前我们都是把结果设置成了3,如数字识别,3的结果是1.06%的错误率。 我们来看看其他的: 1:最靠近哪个就是哪个,1.37%的错误率,也很不错嘛!看来你和闺蜜/兄弟的性格很接近啊。 2:1.37%,也挺好; 5:1.79%,开始下滑了; 10:2%        20:2.75%        50:5.18%

【AI视频】从单模型,到AI Agent工作流

不用手搓AI视频工作流了,试试CrePal的Agent模式 写在最前面 技术人的“AI创作”痛点:我们到底在烦什么? Agent工作流实战:一次“小猫做饭”的自动化项目管理 从执行到交付:Agent的全程托管 亮点:Agent如何实现精细化控制与高效迭代? 模板,但不止于模板

飞算 JavaAI 体验:重塑 Java 开发的智能新范式

飞算 JavaAI 体验:重塑 Java 开发的智能新范式 引言: 正文: 一、工程化代码生成:从 "片段拼接" 到 "模块交付" 1.1 传统工具的局限与突破 1.2 代码质量验证 二、智能重构引擎:从 "问题修复" 到 &#34