文章目录场景场景设计消息流转模型以及设计消息流转模型java代码实现实体类三个辅助类生产者两个消费者（一摸一样，只是进入的队列不一样）测试类最终结果的验证：消息从work队列第一次来到wait队列，此时传递的Message是以下格式的数据：消息经过第一次循环后，重新来到work队列的样子：消息经过第二次循环后，重新来到work队列的样子：消息经过第三次循环后，重新来到work队列的样子：最终 场
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2024-10-10 13:26:58
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java 类加载时使用双亲委派模型进行类加载类的声明周期: 加载:”加载”是”类加载”过程的一个阶段,此阶段完成的功能是: 通过类的全限定名来获取定义此类的二进制字节流 将此二进制字节流所代表的静态存储结构转化成方法区的运行时数据结构 在内存中生成代表此类的java.lang.Class对象,作为该类访问入口.验证:连接阶段第一步.验证的目的是确保Class文件的字节流中信息符合
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2024-07-24 22:13:55
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第一步：DAO中的实现方法
package com.example.dao;
import java.lang.reflect.InvocationTargetException;
import java.sql.Connection;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.uti
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2024-09-20 14:10:22
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什么是数据建模数据建模是一种用于定义和分析数据的要求和其需要的相应支持的信息系统的过程。随着前端页面的交互变得更加细腻复杂，原本存放于服务端的状态放置在了前端，类似 flux、redux、mobx、dva、rematch、vuex 的状态管理库也成了每个项目的标配。因为分层理念的普及，前端工程师们需要把更多精力放在数据管理上，数据建模也成了基本功。而建模的产物是数据模型，数据模型是定义数据如何输入
本文由 GodPan 发表在 ScalaCool 团队博客。Java IO对大多数Java程序员来说是熟悉又陌生，熟悉的是感觉到处都有它的身影，小到简单的读取文件，大到各种服务器的应用，陌生的是Java IO背后到底是一个怎样的机制，今天就让我们去了解一下这位老朋友吧。本文不讲解Java IO如何具体使用，有这方面需求的同学可以自己查下。IO 模型要说IO，就不得不说IO模型，IO模型大家都有所了
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2024-08-09 12:20:12
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原文作者：Hollis
上一篇文章中简单介绍过synchronized关键字的方式，其中，同步代码块使用monitorenter和monitorexit两个指令实现，同步方法使用ACC_SYNCHRONIZED标记符实现。后面几篇文章会从JVM源码的角度更加深入，层层剥开synchronized的面纱。在进入正题之前，肯定有些基础知识需要铺垫，那么先来看一下一个容易被忽略的但是
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2024-06-27 04:10:07
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数据驱动的方法可能非常有用特别是当我们获得大量的培训数据时。但是在某些方面，纯粹的数据驱动方法是天真的，因为他们依赖仅根据历史证据来预测未来可能的行为。理想情况下，我们还希望在我们的预测中包括，所有关于驾驶员行为的见解，物理或车辆动力学。这是基于模型的方法可以帮助的地方。这些方法通常工作的方式如下。第一步 为每个对象识别所有行为该对象可能会在目前的情况下做到。车辆的行为可能像改变车道，向
转换方法有两个主流的方法onnx->Caffe Model->om（最主流）onnx->om 使用第一种方法看似麻烦，多了一步，但其实这种转换方式的好处有很多可以通过修改prototxt的方式实现对网络结构的修改，可以添加一些本没有的算子，故可操作性高Caffe支持的算子更多实现同样的功能，使用这种方式进行转换的效率会更高（因为我们可以通过编辑算子的方式来让网络进行某些循环操作，
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2024-07-15 07:52:02
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常见面试题（二）~模型评估模型评估1 模型评估的局限性* 准确率的局限性* 精确率与召回率的权衡* 平方根误差的“意外”2 ROC曲线* 什么是ROC曲线？* 如何计算AUC?* ROC曲线VS P-R曲线？3 余弦距离* 结合你的学习和研究经历，探讨为什么在一些场景中要使用余弦相似度而不是欧氏距离？* 余弦距离是否是一个严格定义的距离？4 A/B测试的陷阱* 在对模型进行过充分的离线评估后为什
算法是一个程序和软件的灵魂，作为一名优秀的程序员，只有对一些基础的算法有着全面的掌握，才会在设计程序和编写代码的过程中显得得心应手。本文是近百个C语言算法系列的第二篇，包括了经典的Fibonacci数列、简易计算器、回文检查、质数检查等算法。也许他们能在你的毕业设计或者面试中派上用场。1、计算Fibonacci数列Fibonacci数列又称斐波那契数列，又称黄金分割数列，指的是这样一个数列：1、1
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2024-01-18 11:20:45
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在 理解了 限界上下文 以及 分层架构 的本质基础上 需要确认系统的代码模型 每个团队 无需 都遵守一套 代码模型在同一个项目中 必须 1遵守 同一个代码模型 并需要 2 知道 如此划分代码的 意义 与价值 代码模型设计之前已经分析过1 层与层之间的协作2 跨限界上下文之间的协作 考虑限界上下文的代码模型时，需要考虑纵向架构除前端之外的所有层次或模块在代码模型设计因素
CATO_-_A_Lightweight_Ontology_Alignment_Tool笔记整理 一、 论文整理思路流程1.1 论文的相关研究工作目前本体整合的方法主要有：融合、对齐、匹配、整合。目前的本体融合的系统有GLUE（使用机器学习的方法，通过训练数据集得到多本体匹配结果）、IPROMPT（通过描述步骤的顺序并帮助识别可
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2024-07-11 14:39:03
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在人工智能(artificial intelligence, AI)的宏伟画卷上，大模型如同绚烂的星辰，照亮了技术的未来，不仅重塑了人们对技术的认知，更在无数行业中悄然引发变革。然而，这些智能技术并非完美，也存在风险和挑战。在此，我们将揭开大模型的神秘面纱，分享其技术与特点，剖析其发展与挑战，一窥AI时代的风采。大模型例如生成式预训练(generative pre-trained transfor
原创
2024-10-29 16:01:54
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引言随着人工智能技术的不断进步，代码生成和自动编程已成为现实。代码大模型写作助手是一种利用深度学习技术，特别是大型语言模型，来辅助开发者编写代码的工具。本文将介绍代码大模型写作助手的设计理念、技术实现，以及在阿里云G8i服务器上的部署方案。项目背景代码大模型写作助手旨在通过自然语言处理（NLP）技术，理解开发者的编程需求，并自动生成相应的代码片段。该工具可以显著提高开发效率，减少重复性工作，同时帮
原创
2024-09-17 21:05:19
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有监督机器学习和无监督机器学习的区别：数据有标签就是有监督学习，没有标签就是无监督学习，说的详细一点，有监督学习的目的是在训练集中找规律，然后对测试数据运用这种规律，而无监督学习没有训练集，只有一组数据，在该组数据集内寻找规律。有监督的核心是分类，无监督的核心是聚类（将数据集合分成由类似的对象组成的多个类）。有监督的工作是选择分类器和确定权值，无监督的工作是密度估计（寻找描述数据统计值），也就是无
本篇博文主要是探讨类加载器，同时在本篇中列举的源码都基于Java8版本，不同的版本可能有些许差异。主要内容如下: 目录一、类加载机制的层次结构1. 启动（Bootstrap）类加载器2. 扩展（Extension）类加载器3. 系统（System）类加载器二、理解双亲委派模式1. 双亲委派模式工作原理2. 双亲委派模式优势3. 类加载器间的关系三、类与类加载器1. 类与类加载器2. 了解class
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2024-09-11 15:19:50
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Whisper大模型学习纪录：自己写代码微调大模型
在这个博文中，我将详细记录如何对Whisper大模型进行微调与个人代码实现。希望对大家在实践中有帮助。
## 版本对比
### 特性差异
在过去的几个版本中，Whisper大模型经历了多次迭代，针对性能和适用性进行了一系列优化。以下是近期版本的演进史：
| 版本 | 发布日期 | 主要特性 |
|------|----------|--
# 大模型与Java编程的结合
在当今人工智能的浪潮下，大模型（例如GPT-3和GPT-4等）正逐渐改变我们与计算机交互的方式。大模型不仅能够理解和生成自然语言，还能够辅助我们编写代码、分析数据。本文将探讨如何使用Java语言与大模型进行交互，并提供一些代码示例，帮助大家更好地理解这个领域。
## 什么是大模型？
大模型是指那些通过庞大的数据集进行训练，能够执行多种任务的机器学习模型。它们通
文章目录单例模式工厂设计模式工厂方法模式：抽象工厂模式建造者模式（Builder）适配器模式观察者模式（Observer） Java中一般认为有23种设计模式。总体来说可以分为三大类： 1.创建型模式，共五种：工厂方法模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模式、原型模式。2.结构型模式，共七种：适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。3.行为型模式，共十一种：策略
