基于Transformer架构的时间序列数据去噪技术研究
Transformer是一种专为处理序列数据而设计的高效神经网络架构。自2017年问世以来，Transformer已在自然语言处理(NLP)领域取得显著成就，并成为现代人工智能平台的核心组件，如OpenAI的ChatGPT[1]、Anthropic的Claude[2]以及Google的Gemini[3]等。除了语言模型应用外，Transformer架构的序列建模能力使其在多种序列数据处理任务中展....
十大主流联邦学习框架：技术特性、架构分析与对比研究
联邦学习（Federated Learning，FL）作为机器学习领域的关键技术范式，实现了在保障数据隐私的前提下进行分布式模型训练。 为推进联邦学习模型的研发与部署，业界开发了多种开源及商业框架工具。这些基础库为联邦学习的技术实践提供了核心支持，包括模型训练、数据安全保护、通信协议以及结果聚合等关键功能。随着可用工具的持续增加，选择适配具体应用场景的框架对实现最优模型性能具有决定性影响。 联邦....
基于HarmonyOS 5.0（NEXT）与SpringCloud架构的跨平台应用开发与服务集成研究【实战】
HarmonyOS NEXT 百川奔腾入海，千帆共进有为，鸿蒙与你共未来！鸿蒙生态千帆起 HarmonyOS NEXT！ 全新 HarmonyOSNEXT 开发者预览版将在今年第一季度面向所有开发者开放。华为宣布将于 2024 年 1 月 18 日举行“鸿蒙生态千帆启航仪式”，揭秘鸿蒙生态和 HarmonyOS NEXT 进阶新篇章。 2023年8月4日，华为正式发布了HarmonyOS NEX....
基于深度混合架构的智能量化交易系统研究： 融合SSDA与LSTM自编码器的特征提取与决策优化方法
本文探讨在量化交易领域中结合时序特征和静态特征的混合建模方法。通过整合堆叠稀疏降噪自编码器(SSDA)和基于LSTM的自编码器(LSTM-AE)，我们要构建一个能够全面捕捉市场动态特性的交易系统。 特征表示学习 在特征工程阶段，SSDA通过降噪技术提取股票数据的鲁棒表示。该方法能够有效过滤市场噪声，保留对价格走势具有实质影响的关键特征，如趋势变化点和异常波动。 importnumpyasnp .....
基于微服务架构的后端性能优化研究
摘要：随着业务的快速扩张和技术的不断发展，传统的单体应用架构已难以满足现代企业的需求。本文研究了基于微服务架构的后端性能优化方法，通过实验分析验证了其有效性和可行性。 关键词：微服务架构；性能优化；分布式系统；高可用性 一、引言 随着云计算和大数据技术的兴起，微服务架构逐渐成为后端开发的主流趋势。微服务架构通过将复杂应用拆分为一系列小型、独立...
阿里P8架构师都要学习研究的java加强版23种设计模式神级PDF文档
说在前面的话Java作为老牌纯正的编程语言，在规范性上有着天然优势。因此本版的设计模式讲解全部用Java语言来描述，并针对Java语言的特性对讲解内容做了相当大的改动。不知道大家是否听过编程界的一段话：掌握设计模式相当于华山派的"气宗"，是程序员的内功修为，虽然在同样的学习时间下，类似Python这种"剑宗"的开发模式见效更快，但是长远来看，"气宗"才是走向软件架构师以上级别的必由之路。所以，掌....
请教下大家，功能架构设计：想研究下ModelScope 等平台，大家有什么好的地方和方法推荐呀？
请教下大家，功能架构设计：想研究下ModelScope Salesforce、ServiceNow、轻流、明道云这些平台，大家有什么好的地方和方法推荐呀？
ELK架构的应用与研究
ELK解决哪些问题？在项目初期的时候，大家都是赶着上线，一般来说对日志没有过多的考虑，当然日志量也不大，所以用log4j就够了，随着应用的越来越多，日志散落在各个服务器的logs文件夹下，确实有点不大方便。当我们需要日志分析的时候你大概会这么做：直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。ELK因此就应运而生，那么为什么要用ELK呢？ELK又能给我们解决哪些问题呢？1.日志统一....
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金融级分布式架构
SOFAStack™（Scalable Open Financial Architecture Stack）是一套用于快速构建金融级分布式架构的中间件，也是在金融场景里锤炼出来的最佳实践。
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