文章目录前言一、多个Filter的执行顺序1. 配置web.xml方式注册Filter结论：2. 注解方式注册Filter结论：二、职责链模式的应用1. 回顾职责链模式2. Filter职责链模式的应用总结 前言 Filter(过滤器) 是 Java Servlet 规范中定义的一种组件，用于在请求到达 Servlet 之前或响应返回给客户端之前对请求和响应进行处理。Filter 的主要作用是
今天学习了一下javaweb开发中的Filter技术，于是在网上搜了一下相关资料filter是什么： Filter也称之为过滤器，它是Servlet技术中最激动人心的技术，WEB开发人员通过Filter技术，对web服务器管理的所有web资源：例如Jsp, Servlet, 静态图片文件或静态 html 文件等进行拦截，从而实现一些特殊的功能。例如实现URL级别的权限访问控制、过滤敏感词汇、压缩
多模态机器学习
## 引言
在现代社会中，我们面临的数据形式越来越多样化。除了文本数据以外，我们还能够获取到图像、音频、视频等多种类型的数据。而要从这些多模态数据中进行有效的学习和推理，就需要使用多模态机器学习技术。
## 什么是多模态机器学习？
多模态机器学习是指一种能够处理多种类型数据的机器学习方法。它能够同时利用不同类型数据之间的关联信息，从而提高学习的效果。在传统的机器学习中，我们通常
多模态机器学习是一种利用多种数据源进行学习和预测的技术。在这篇文章中，我将向你介绍多模态机器学习的整个流程，并为每个步骤提供示例代码和解释。
## 多模态机器学习流程
在开始之前，让我们先了解一下多模态机器学习的整个流程。下面的表格展示了多模态机器学习的主要步骤和相应的任务。
| 步骤 | 任务 |
| -------- | -------
# 机器学习 多波束算法实现流程
## 介绍
在开始教你如何实现“机器学习 多波束算法”之前，我们先来了解一下整个流程的概述。多波束算法是一种用于信号处理和通信领域的算法，它可以提高无线通信系统的性能和效率。在机器学习中，我们可以使用多波束算法来解决一些特定的问题，比如语音识别、图像处理等。
下面是实现“机器学习 多波束算法”的流程图：
```flowchart
st=>start: 开始
原创
2023-08-13 06:44:55
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本文是吴恩达《机器学习》视频笔记第23篇，对应第2周第5个视频。“Linear Regression with multiple variables——Features and polynomial regression”前面我们已经学习了多元线性回归，这次视频将学习怎样从多个特征中进行特征选择，以及如何选择回归方程。特征选择还是以卖房子的事情为例，其实我们前面是说房屋面积和售价之间的关系。但是，
研究背景我们所生活的世界的动态和不可预测的本质使得很难设计出一个能够有效地适应所有环境的自主机器人。因此，各种形状、大小和能力的机器人，如无人机、无人地面车辆、类人机器人等机器人。随着物联网（物联网）的出现，进行合作将大大增加自动化任务的范围。将这些设备集成在以下领域，如医疗保健、交通系统、应急响应系统、家务家务和老年人护理等，将使智能城市变得更加聪明本文贡献简要概述了更通用的多智能体系统（MAS
GPT-4的发布给ChatGPT带来了又一次飞跃，ChatGPT不仅支持文字输入，还能看得懂图片、甚至是漫画、梗图，以GPT-4为代表的多模态大模型非常强大。多模态大模型就是指模型可以处理多种结构/类型的数据，例如GPT-4，它既可以处理你输入的文本，也可以处理你上传的图片。那么，多模态到底意味着什么呢？1. 什么是多模态？人类有五种基本感官:触觉、视觉、听觉、嗅觉和味觉。与每一种感觉相关的感觉器
原创
2023-06-08 17:33:35
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## 如何实现多模态embedding机器学习
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何实现“多模态embedding机器学习”。在这篇文章中，我将为你展示整个流程，并为每一步提供具体的指导和代码示例。让我们开始吧！
### 流程概述
首先，让我们来看一下整个实现多模态embedding机器学习的流程。下面是一个简单的甘特图，展示了每个步骤的顺序和时间安排。
```mermaid
gant
UniT：基于统一Transformer的多模态多任务学习
《UniT：Multimodal Multitask Learning with a Unified Transformer》
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2102.10772.pdf一、简介 在各个领域都获得的巨大的成功，包括但不限于自然语言、图像、视频和音频。先前的工作表明，在大规模语料上预训练的能够学习
多重背包
内容：有n件物品和容量为m的背包 给出i件物品的重量以及价值 还有数量 求解让装入背包的物品重量不超过背包容量 且价值最大
特点：每个物品都有了一定的数量
和零一背包以及完全背包相比，多重背包要难上一些，它的解法也非常多样。
最简单的方法当然就是将多重背包蜕化成零一背包来解决，比如一个物品最多可以拿N个，我们就把它拆成N种物品，这N种每种物品最多拿一个，相当于我们一种物品可以最多拿N个
1. 机器学习中的分类问题 在机器学习方向的相关研究中，分类问题可以被分为二分类问题、多分类问题及多标签分类问题。二分类问题即二元分类问题，其中某个样本只有“属于”或 “不属于”这一类两种情况；也可以称之为“0/1”分类，属于这一类即为“1”， 不属于即为“0”。 多分类问题也可称为多类别分类问题，即一个样本属于且仅属于多个类（一般多于两类）中的一个，其中一个样本只能属于一个类，不同类
多波束测深系统，又称为多波束测深仪、条带测深仪或多波束测深声呐等，最初的设计构想就是为了提高海底地形测量效率。与传统的单波束测深系统每次测量只能获得测量船垂直下方一个海底测量深度值相比，多波束探测能获得一个条带覆盖区域内多个测量点的海底深度值，实现了从“点—线”测量到“线—面”测量的跨越，其技术进步的意义十分突出。 工作原理： 多波束测深系统能够有效探测水下地形，得到高精度的三维地形图
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2023-06-19 16:11:18
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1，组成元素元素描述表示形似实体客观存在并可以相互区别的事物用矩形框，矩形框内写明实体名属性实体所具有的一个属性用椭圆型表示，并用无向边将其与相应的实体连接起来关系实体和实体之间以及实体内部的关系用菱形表示，菱形框内写明联系名，并用无向边分别与有关实体连接起来，同时在无向边旁边标上联系的类型2，关系详解一对一：一对一关系是指对于实体集A与实体集B，A中的每一个实体至多与B中一个实体有关系；反之，在
一、单标签多分类1、单标签二分类算法原理单标签二分类这种问题是我们最常见的算法问题，主要是指label 标签的取值只有两种，并且算法中只有一个需要预测的label标签；直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种(A or B)；此时的分类 算法其实是在构建一个分类线将数据划分为两个类别。常见的算法：Logistic、SVM、KNN、决策树等 2、单标签多分类算法原理1、单标签多分类问题其实是指待预测的
多模态机器学习(MMML)是一个充满活力的多学科研究领域，它通过集成和建模多种交流模式(包括语言、声音和
多模态机器学习：历史、代码与未来
多模态机器学习是一种结合了多种数据源（如文本、图像、声音等）的机器学习技术。本文将简要介绍多模态机器学习的发展历史，并展示一些简单的代码示例。
### 多模态机器学习发展历史
多模态机器学习的发展可以追溯到20世纪90年代。最初，研究者们主要关注单一模态的机器学习任务，如文本分类或图像识别。随着技术的发展，人们逐渐意识到单一模态的数据往往无法全面地描述现实世
什么是高精度？高精度算法（High Accuracy Algorithm）是处理大数字的数学计算方法。在一般的科学计算中，会经常算到小数点后几百位或者更多，当然也可能是几千亿几百亿的大数字。一般这类数字我们统称为高精度数，高精度算法是用计算机对于超大数据的一种模拟加，减，乘，除，乘方，阶乘，开方等运算。对于非常庞大的数字无法在计算机中正常存储，于是，将这个数字拆开，拆成一位一位的，或者是四位四位的
首先，什么叫做模态（Modality）呢？每一种信息的来源或者形式，都可以称为一种模态。例如，人有触觉，听觉
原创
2023-07-11 14:27:38
230阅读
这几天看了几篇相关的文章， 写篇文章总结一下，就像个小综述一样， 文章会很乱 1、multilabel classification的用途 多标签分类问题很常见， 比如一部电影可以同时被分为动作片和犯罪片， 一则新闻可以同时属于政治和法律，还有生物
