Apache 模块开发主要采用挂钩子的方法来实现模块开发的，这和linux内核模块开发有点像，说白了就是加一个回调函数。下面我们来讲 这个例子吧。 首先来介绍下apache的一个工具apxs。apxs是一个为Apache HTTP服务器编译和安装扩展模块的工具，用于编译一个或多个源程序或目标代码文件为动态共享对象，使之可以用由mod_so提供的LoadModule指令在运行时
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2024-04-23 12:29:12
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1.什么是DL WorkbenchDL Workbench是可视化的OpenVINO模型性能评估工具，用户可以在web界面下选择已有的英特尔硬件设备进行模型评估。这个工具包含了下载深度学习模型、定制和生成推理所需数据集、优化模型、校准模型、调整和比较模型的性能，从而找到最符合工程实践的模型进行部署和使用。2.DL Workbench支持哪些设备DL Workbench支持基于Intel CPU、G
1. 基于规则 在命名实体识别研究的初始阶段的主要采用的方法是基于规则的方法。基本原理是通过分析命名实体在文本中的特征，人工构造规则模板实现命名实体识别。 应用基于规则方法比较成功的英文命名实体识别系统的是纽约大学的 Proteus.。该系统在进行命名实体识别时，召回率、精确率和F-值分别为86%、90%和 88.19%。 在
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2024-09-29 22:15:19
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基础概念1：分词 分词是指将文本数据转换为一个一个的单词，是NLP自然语言处理 过程中的基础；因为对于文本信息来讲，我们可以认为文本中的单词可以体 现文本的特征信息，所以在进行自然语言相关任务的时候，第一步操作就是 需要将文本信息转换为单词序列，使用单词序列来表达文本的特征信息。 &
1、OpenPoseOpenPose（OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields）首次提出一种自下而上描述关联分数的方法：Part Affinity Fields（PAF），PAF是一组对位置和肢体方向进行编码的2D矢量场，这些自下而上的检测和关联表示能够很好地编码全局上下文，以一小部分
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2023-11-26 11:25:40
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YOLOv5-lite主要就是用改进的ShuffleNetv2作为YOLOv5新的Backbone。跟YOLOv5一样分为四个版本，按模型大小由低到高的顺序依次为：v5lite-e、v5lite-s、v5lite-c和v5lite-g。之前做课题都是用的YOLOv4，趁这段时间通过v5lite-s源码学习一下YOLOv5相关的知识。 本次采用Oenvino框架对转换成ONNX的模型进行推理，不需要
模型库模型库模型库
原创
2021-08-02 13:43:55
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文章目录一、数据准备二、模型训练2.1数据准备2.2特征提取2.3参数配置2.4训练模型2.5保存模型三、加载模型实现分类四、OpenCV 应用读取文件路径与文件名批量处理图片五、逻辑运算符与位运算符六、getchar()的作用六、严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误 C4996 ‘strcat‘: This function or variable may be unsafe
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2024-09-23 17:40:02
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前言前面两篇文章(Java NIO之理解I/O模型(一)、Java NIO之理解I/O模型(二))介绍了，IO的机制，以及几种IO模型的内容，还有涉及到的设计模式。这次要写一些更贴近实际一些的内容了，终于要说到了Java中的各种IO了。我也是边学边理解，有写的不对的地方，欢迎小伙伴们指出和补充。Java中的IO分类BIOBIO是指 Blocking IO 在JDK1.0的时候就引入了，直到JDK1
环境：CentOS 第一步：安装Apache的apxs首先来介绍下apache的一个工具apxs。apxs是一个为Apache HTTP服务器编译和安装扩展模块的工具，用于编译一个或多个源程序或目标代码文件为动态共享对象，使之可以用由mod_so提供的LoadModule指令在运行时加载到Apache服务器中。 输入命令查看是否有httpd-devel这个包，如果没有需要安装#rpm
随着前几年原型软件一番大战之后，很多红极一时的产品都由于各种原因慢慢淡出了视野：Axure，虽有破解版，但稍有不慎就能下到垃圾软件，安装还极其不便；Sketch，系统受限，而且本身就是UI工具，不支持动态交互，演示时一言难尽；......于是，每当有更为便捷的原型设计工具上线后，我还是会第一时间选择试用，因为每一次尝试都可能是一次效率的变革；恰好，最近就发现了一款全新的原型设计工具“摹客RP”（文
# Spark模型库：为大规模数据处理提供高效的机器学习算法
## 引言
随着大数据时代的到来，处理海量数据的需求逐渐增长。在这样的背景下，Apache Spark应运而生，成为了处理大规模数据的首选框架之一。Spark提供了丰富的API和库，用于处理和分析海量数据。其中，Spark模型库是一个重要的组成部分，提供了各种机器学习算法的实现，帮助用户进行数据挖掘和预测分析。本文将介绍Spark模
原创
2023-10-05 15:56:04
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模型是应用的基本组件，包含了所需使用到的数据结构和存储。接下来我们就为 To-do 项目添加模型，将包含三个字段：⚫ Description⚫ Is done? 标记⚫ Work team 用户列表如前所述，通过菜单 Settings > Technical > Database Structure > Models 可进入模型创建页面，步骤如下：1、 进入模型菜单，点击左上角
整个RobWork机器人框架（包括RobWorkStudio模块）都不提供进程间通讯的功能，导致与机器人应用相关的算法开发和调试很麻烦，毕竟对于一个功能比较完善的仿真软件来说，每一次的编译都是比较耗时的。而我们每次对代码的修改都是少量的。此时，可以考虑将RobWorkStudio仿真平台当作一个服务器，即给它集成http通讯的功能。关于机器人软件通讯功能的，在我之前的一篇博客里有简单的介绍。进程间
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2024-07-11 18:01:39
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数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。两大数据模型:概念模型：按用户的观点来对数据来对数据和信息建模，主要用于数据库设计。逻辑模型：主要包括层次模型、网状模型、关系模型，它是按照计算机系统的观点对数据建模，主要用于DBMS的实现。服务器：用于接收并处理其它程序发出的请求的程序，或者是安装此类程序的设备。客户端
deeplearning模型库 1. 图像分类 数据集：ImageNet1000类 1.1 量化 分类模型Lite时延(ms) 设备 模型类型 压缩策略 armv7 Thread 1 armv7 Thread 2 armv7 Thread 4 armv8 Thread 1 armv8 Thread
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2021-02-21 07:23:00
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# PyTorch 模型库简介及使用示例
在深度学习的研究和应用中，PyTorch 是一个非常流行的开源框架。它因其动态计算图特性以及易用性而备受欢迎。在这篇文章中，我们将探讨 PyTorch 模型库的基本构建块，并通过代码示例来展示如何构建和训练一个简单的神经网络。
## PyTorch 模型库的基本概念
PyTorch 提供了多种工具来构建和训练深度学习模型。其核心组件包括：
- **
# 实现 Java 模型库
作为一名经验丰富的开发者，我来教你如何实现一个 Java 模型库。在开始之前，我们先来了解整个实现过程的流程，如下所示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ----- |
| 第一步 | 创建项目 |
| 第二步 | 定义模型类 |
| 第三步 | 实现模型之间的关系 |
| 第四步 | 实现模型库的基本操作 |
| 第五步 | 编写测试代码 |
接下来，
原创
2023-09-16 05:52:53
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一、ICEM-CFD 1、主要有四个模块：Tetra（最高水平）、Hexa（方便使用）、Global（笛卡尔网格划分软件）、AutoHexa（应用不多）。 2、拥有强大的CAD模型修复能力、自动中面抽取、独特的网格“雕塑”技术、网格编辑技术以及广泛的求解器支持能力。 3、接口多，几乎支持所有流行的CFD软件（包括CATIA, CADDS5, ICEM Surf/DDN, I-DEAS, Solid
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2024-10-14 18:39:35
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有言在先流体库、管路库在热管理中是必备模块，如动力电池液冷循环系统均需要Thermal Hydraulic /Resistance库的元件建模。1 流体物性设置AMEsim中内嵌了大部分液冷的热物性，直接在流体子模型上选择即可。常规使用的是50%乙二醇水溶液，如下图所示。2 流体入口状态参数元件对于压力源，其根据后续零部件的阻力计算流量，因此要求后续零部件的PQ曲线准确，如果后续零部件的PQ曲线未
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2024-07-26 09:30:14
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