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文章 2022-04-28 来自：开发者社区

自然语言处理预训练模型商品评价解析服务-电商领域服务 Java SDK示例

使用前提：服务开通与资源包购买自然语言处理：开通地址NLP自学习平台：开通地址自学习平台资源包：购买地址获取阿里云账号的AccessKey ID 和AccessKey Secret授权子账号（无需子账号，可以忽略此步骤）：RAM鉴权操作步骤：1.添加pom依赖 <dependency> <groupId>com.aliyun</group...

文章 2022-04-22 来自：开发者社区

Java 的I/O、NIO ,Java IO 模型，Unix 网络 IO 模型等相关概念的解析

一 Java I/O 对就那个各种outputStrem,inputStream的看上去很杂乱，但实际上很有规则的东西。借由两张图就能讲清楚。IO流的分类：按照流的流向分，可以分为输入流和输出流；按照操作单元划分，可以划分为字节流和字符流；按照流的角色划分为节点流和处理流。java Io流共涉及40多个类，这些类看上去很杂乱，但实际上很有规则，而且彼此之间存在非常紧密的联系， Jav....

文章 2022-03-02 来自：开发者社区

冷启动推荐模型DropoutNet深度解析与改进

为什么需要冷启动通常推荐系统通过协同过滤、矩阵分解或是深度学习模型来生成推荐候选集，这些召回算法一般都依赖于用户-物品行为矩阵。在真实的推荐系统中，会有源源不断的新用户、新物品加入，这些新加入系统的用户和物品由于缺乏足够丰富的历史交互行为数据，常常不能获得准确的推荐内容，或被准确推荐给合适的用户。这就是所谓的推荐冷启动问题。冷启动对推荐系统来说是一个挑战，究其原因是因为现有的推荐算法，无论是召回....

文章 2022-02-15 来自：开发者社区

2016大数据创新大赛——机场客流量的时空分布预测模型解析

在大数据创新大赛上，来自浙江大学的SeaSide团队带来了关于机场客流量的时空分布预测的解决方案。SeaSide团队主要从时序模型、乘机流程、事件驱动、维度灾难四个方面介绍了团队的算法设计。背景介绍 SeaSide团队所要解决的问题是利用机场大量的数据去预测每个时刻、每个无线AP的连接人数，这个结果可以很好的反映机场的客流时空分布。可用的数据可以分为四个方面：历史连接：包含每个无线AP的名.....

问答 2022-02-15 来自：开发者社区

HBase数据模型解析和基本的表设计分析

转载自：http://www.hbase.group/article/37 HBase是一个开源可伸缩的针对海量数据存储的分布式nosql数据库，它根据Google Bigtable数据模型来建模并构建在hadoop的hdfs存储系统之上。它和关系型数据库Mysql, Oracle等有明显的区别，HBase的数据模型牺牲了关系型数据库的一些特性但是却换来了极大的可伸缩性和对表结构的灵活操作。 .....

文章 2022-01-19 来自：开发者社区

【Netty】Netty 入门案例分析 ( Netty 模型解析 | Netty 服务器端代码 | Netty 客户端代码 )

文章目录一、 Netty 模型代码解析二、 Netty 案例服务器端代码1 . 服务器主程序2 . 服务器自定义 Handler 处理者三、 Netty 案例客户端代码1 . 客户端主程序2 . 客户端自定义 Handler 处理者四、 Netty 案例运行一、 Netty 模型代码解析1 . 线程池 NioEventLoopGroup :① NioEventLoopGroup 线程池使用场景 ....

文章 2021-12-08 来自：开发者社区

Java 网络编程实战(二) - Unix的I/O模型解析

网络编程的本质是进程间通信2 通信的基础是IO模型输入流文件,Java对象,字符串都可以是数据源输出流3 java.io 家族字符流字节流4 设计模式 - 装饰器模式奶茶店里面的装饰器模式(珍珠只是装饰)Socket也是一种数据源Socket是网络通信的端点Unix中的Socket是什么◆ Unix系统中一切皆是文件◆ 文件描述符表是已打开文件的索引◆ 每个进程都会维护一个文件描述符表通过soc....

文章 2021-11-30 来自：开发者社区

Netty4的EventLoop和线程模型原理解析

1 线程模型血泪史早期使用多线程是按需创建启动新 Thread 执行并发的任务单元，但这在高负载下表现很差。Java5 引入Executor，其线程池通过缓存和重用 Thread 极大提升性能。基本的线程池化模式：从池的空闲线程列表中选择一个 Thread，并被指派运行一个已提交的任务（Runnable 实现）任务完成时，将该 Thread 返回给该列表，使其被重用Executor 的执行逻辑虽....

文章 2021-11-29 来自：开发者社区

自动选模型+调参：谷歌AutoML背后的技术解析

罗马不是一天建成的。AutoML 并非一蹴而就，而是 Google 的研究者在过去几年不断思考中产生的理论与实践结合的完美产物。下图是 Google 的 AutoML 探索之路。人工网络结构搜索（Inception-ResNet 与 Inception V4）Alexnet 在 IMAGENET 取得冠军之后，Google 意识到了深度学习是未来的趋势，于是投入巨资进行神经网络的研究....

文章 2021-11-19 来自：开发者社区

双11专栏 | 基于可微渲染模型的妆容解析技术

背景近年来，以AI技术和端侧渲染技术为加持的AR虚拟试妆，迅速成长为线上美妆购物的一种全新体验模式，并受到越来越多的消费者好评。AR虚拟试妆技术使得用户可以在足不出户的情况下体验美妆产品的上妆效果，体验到跟实体店一致甚至更加便捷的试妆效果。同时，随着AR试妆业务的兴起，用户的需求也逐渐多样化。一方面，用户希望尽可能多的线上美妆商品能够支持虚拟试妆的效果，从而能够尝试更多的妆效组合，进行更充分地购....

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更新时间 2025-02-13 13:48:17

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