某个类只有一个实例 并自行实例化向整个系统提供这个实例 需要私有构造方法毋庸置疑 自行实例化各有各的依据 提供单一实例则大体一致 饿汉静态变量初始化实例 懒汉初始为空 获取实例为空才创建一次 方法加上锁弄成线程安全的例子 DCL双重检查锁两次判空加锁让并发不是难事 创建对象并不是原子操作因为处理器乱序 volatile的关键字开始用武之地 静态内部类中有一个单例对象的静态的实例 枚举天生单例 容器
参考代码：https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/pretrained_word_embeddings.pykeras.layers.embeddings.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform', embeddings_regular
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2024-05-23 15:37:47
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swfobject2.2参数详解（swfobject.embedSWF）swfobject.embedSWF(swfUrlStr, replaceElemIdStr, widthStr, heightStr, swfVersionStr, xiSwfUrlStr, flashvarsObj, parObj, attOb
在国内做嵌入式系统的，开始入门OS的时候，大家应该都会选择uC/OS，为什么？因为代码开源且资料众多嘛。由于uC/OS的原因大家也一定接触了uC/GUI的嵌入式图形软件库。其实uC/Gui的核心代码并不是Micrium公司开发的，而是Segger公司为Micrium公司定制的图形软件库，当然也是基于Segger公司的emwin图形软件库开发的。所有说uC/GUI其实是emwin的一版精简版
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2024-10-28 18:50:31
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Fast-RTPS 提供了两个层次的 API· publisher-Subscriber层：RTPS 上的简化抽象
· Writer-Reader层，对于RTPS端点的直接控制(更底层）Publisher-Subscriber层为大多数开发者提供了一个方便的抽象。允许定义与topic关联的发布者和订阅者，以及传输topic数据的简单方法。 Writer-Reader层更接近于RTPS标准中定义的
1. 数据预处理在您可以在数据集上训练模型之前，数据需要被预处理为期望的模型输入格式。无论您的数据是文本、图像还是音频，它们都需要被转换并组合成批量的张量。Transformers 提供了一组预处理类来帮助准备数据以供模型使用。在本教程中，您将了解以下内容：1）对于文本，使用分词器(Tokenizer)将文本转换为一系列标记(tokens)，并创建tokens的数字表示，将它们组合成张量。2）对于
token embeddings、segmentation embeddings、position embeddings。token embeddings：每个词用索引表示，维度（1,n,768）segmentation embeddings：前一个句子的词用0表示，后一个句子的词用1表示，维度（1,n,768）position embeddings：维度（1,n,768）（1）使用WordPi
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2020-07-25 15:26:00
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代码根据《windows黑客编程技术详解》来的 远程DLL注入：把我们的恶意DLL强制注入到正常的进程中 每个程序执行时都会调用kernal32.dll，加载DLL时，通过LoadLibrary函数，这个函数只有一个参数，就是DLL路径字符串如果我们知道目标程序中的LoadLibrary函数的地址，然后把恶意DLL路径字符串强制给他，是否他就加载了我们的DLL了呢？答案是是的这
1.open_basedir介绍前言：前些日我用lnmp一键安装包出现了open_basedir的问题，因为我把项目目录变了，所以要在的fastcgi.conf下面加上open_basedir的目录 open_basedir 将PHP所能打开的文件限制在指定的目录树中，包括文件本身。当程序要使用例如fopen()或file_get_contents()打开一个文件时，这个文件的
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的、实战学习、面试题等，资料免费分享！
2.单个立体模型建立及其模型定向内定向：建立影像扫描坐标与像点坐标的转换关系，求取转换参数；VirtuoZo可自动识别框标点，自动完成扫描坐标系与相片坐标系间变换参数的计算，自动完成相片内定向，并提供人机交互处理功能，方便人工调整光标切准框标。相对定向：通过量取模型的同名像点，解算两相邻影像的相对位置关系；VituoZo利用二维相关，自动识别左、右像片上的同名点，一般可匹配数十至数百个同名点，自动
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2024-07-23 13:48:35
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作者：Fabio Chiusano
单词嵌入为序列标注和文本分类等下游任务提供输入特征，在过去的十年中，已经提出了几种单词嵌入方法。Context-independent每个单词都会学习一个唯一的表达而不考虑上下文Context-independent without machine learningBag-of-wordsTFIDFContext-independent with mach
原创
2021-12-14 17:32:04
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Option A配置及注释拓扑图将CE设备的路由传递到PE设备PE设备与ASBR-PE设备之间建立VPNv4邻居PE设备与ASBR-PE设备之间MPLS的LSPASBR-PE之间建立邻居关系最终实验现象及验证无法通信纯命令版CE1：PE1：P1：ASBR-PE1ASBR-PE2：P2：PE2：CE2： 拓扑图 首先介绍拓扑结构和网络需求：现在要实现CE1通过VPN访问CE2，分别有4个AS，分别
Embeddings 可以理解为一种将高维离散数据映射到低维连续向量空间的技术。在这个向量空间中，每个数据点都用一个向量来
一是因为Graph Embedding是推荐系统、计算广告领域最近非常流行的做法，是从word2vec等一路发展而来的Embedding技术的最新延伸；二是因为已经有很多大厂将Graph Embedding应用于实践后取得了非常不错的线上效果。那我们今天就一起讨论一下Graph Embedding的主要做法和前沿应用。word2vec和由其衍生出的item2vec是embedding技术的基础性方
打开大型装配体工程图的时候，通常我们有三种方式：还原模式;轻化模式;快速查看。其中快速查看基本可以秒开所有工程图，也可以打开没有模型的工程图。但弊端是无法进行任何编辑操作。轻化模式的打开方式，工程图只有部分模型数据装入内存。其余的模型数据将根据需要装入。 因为仅在需要时才装入所有模型数据，所以轻化工程图的模式效率会更高。但是当模型过大的时候，即使是部分信息的载入，依然会耗费大量的运算资源和时间。
# Sentence Embeddings架构
## 1. 引言
在自然语言处理中，文本的表示是一个重要的问题。传统的文本表示方法，如One-Hot Encoding和TF-IDF，不能捕捉到句子的语义信息。近年来，随着深度学习的兴起，基于神经网络的文本表示方法变得越来越受关注。其中，Sentence Embeddings架构是一种常用的方法，通过将句子映射到一个低维向量空间来表示句子的语义信息
原创
2023-11-22 08:49:59
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1. 矩阵论记号约定2. 非负矩阵之Perron-Frobenius定理1907 年 O. Perron 发现正矩阵的谱有特别有趣的性质。G. Frobenius 在 1908-1912 年间将 Perron 的工作推广到不可约非负矩阵的情形，并得到了新的进一步结果。Oskar Perron 在1907年发表了关于正矩阵的一些基本发现称之为Perron定理，后来Frobenius将其推广到非负矩阵
引语 IM (Instant Messaging)是网络上最流行的通信方式，与日常生活息息相关。IM软件也层出不穷，例如：微信、QQ、易信等。通过多年深耕和技术沉淀，云信产出了一套成熟稳定的IM SDK架构。它提供了IM的主要功能，大大降低了第三方实现IM功能的难度。本文主要对IM接口设计实践展开论述。1 对外接口的设计准则SDK对外提供接口设计的基本原则是易用
前面主要回顾了无监督学习中的三种降维方法，本节主要学习另一种无监督学习AutoEncoder，这个方法在无监督学习领域应用比较广泛，尤其是其思想比较通用。AutoEncoder0.AutoEncoder简介在PCA一节中提到，PCA的可以看做是一种NN模型，通过输入数据，乘以权重w即可得到降维后的数据c，然后再利用c将数据进行还原。如下图：上面就是AutoEncoder的基本结构，对于前半部分（降
