NAT（PC去WEB）数据流NAT（WEB回PC）数据流解决LAN to LAN1、内网和外网的访问方式保持一致2、对内网用户来说，隐藏了内网服务器的IP地址NAT（PC去WEB）数据流NAT（WEB回PC）数据流将地址分为本地、全局两部分（本地：能够被内部地址看到的；全局：能够被外部地址看到的）（inside local）:分配给内部网络中的计算机内部IP地址（inside global）:对外
原创
2017-02-17 21:12:19
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增强现实（Augmented Reality，简称AR），是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。这种技术估计由1990年提出。随着随身电子产品运算能力的提升，预期增强现实的用途将会越来越广。 定义 目前对于增强现实有两种
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2021-07-20 18:04:42
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文章目录摘要最终结论模型ResNet18， ResNet34CoatNet数据准备训练Teacher模型步骤导入需要的库定义训练和验证函数定义全局参数图像预处理与增强读取数据设置模型和Loss学生网络步骤导入需要的库定义训练和验证函数定义全局参数图像预处理与增强读取数据设置模型和Loss蒸馏学生网络步骤导入需要的库定义训练和验证函数定义全局参数图像预处理与增强读取数据设置模型和Loss结果比对总
对知识增长挑战的适应方法与自我实现摘要首先结合当今时代背景分析技术与知识爆炸性增长给人类生存发 展所带来的新挑战接着思考知识专业分工的学习策略必要性并探讨随着科技发展所 产生的知识数字化智能化给我们所带来的新方法，新机遇最后对以上思考进行总结，并对未来进行展望 Navigator对知识增长挑战的适应方法与自我实现一、当今时代技术与知识爆炸性增长所带来的挑战二、人类知识专业化必要性及数字化智能化迁移
package com.wujay.for;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
原创
2012-12-17 23:22:43
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无监督文本的深度神经网络的出现，nlp领域又火了起来，深度神经网络大大提升了nlp任务的效果。虽然早期的网络也是基于上下文进行的向量建模，但是由于单向信息流的弊端，效果上始终难以大幅度提升。Transformer中的多层self-attention的出现，推进了深度网络的发展。Google提出的BERT模型，通过掩盖的term，利用多层的self-attention的双向建模能力，横扫了NLP比赛
原创
2021-03-28 21:55:50
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数据增强是通过对原始数据进行各种转换和修改来人工生成附加数据的过程，旨在增加机器学习模型中训练数据的大小和多样性。这对于计算机视觉领域尤
Graph RAGRAG（Retrieval Argumented Generation）这种基于特定任务/问题的文档检索范式中，我们通常先收集必要的上下文，然后利用具有认知能力的机器学习模型进行上下文学习（in-context learning），来合成任务的答案。借助 LLM 这个只需要”说话“就可以灵活处理复杂问题的感知层，只需要两步，就能搭建一个基于私有知识的智能应用：利用各种搜索方式（比
本文介绍基于entity masking的知识增强预训练语言模型的实现，以及在几个下游任务微调的方法。本文分享核心代码实现和相关数据。
原创
2022-12-22 10:53:14
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05_JS函数增强知识点补充
原创
2022-09-13 12:22:37
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通义灵码能够结合企业知识库的私域数据，生成贴合企业特点的回答。充分发挥检索增强技术的优势，构建高质量的企业知识数据以及合理的知识库权限管理是必不可少的。本文将为您详细介绍如何构造与管理一个高质量的企业知识库。
最近在使用Report Service做报表，客户要求报表要以表格形式和图形形式显示，当时我想直接修改ReportViewer的工具栏。于是上网查了相关资料，发现这样方案不太可能，就算能够动态增加按钮，但是对于后台处理也比较麻烦，从通用性上考虑也不太乐观。后来看到客户端的代码，如下：ReportViewer发到客户端其实就是div加table。突然萌生了一种想法，就是通过js前台动态加按钮，然后回
通义灵码能够结合企业知识库的私域数据，生成贴合企业特点的回答。充分发挥检索增强技术的优势，构建高质量的企业知识数据以及合理的知识库权限管理是必不可少的。本文将为您详细介绍如何构造与管理一个高质量的企业知识库。
GridMask Data Augmentation， ARXIV 2020代码地址：https://github.com/akuxcw/GridMask这篇论文提出了一种简单的数据增强方法，在图像分类、检测、分割三个任务进行实验，效果提升明显。1. Introduction作者首先回顾了数据增强（Data augmentation）方法，指出当前方法有三类：spatial transformat
作用: 为了方便的遍历数组和Collection集合
格式:
for(数据类型 变量名 : 数组名称或者Collection集合名称) {
直接使用变量名 , 这个变量存储的就是容器中的每一个元素 ;
}
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2021-08-12 17:15:28
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将给定的图像进行增强处理，分别使用线性变换增强、对数变换增强、指数变换增强以及伪彩色增强处理，分析增强后的视觉效果。首先，将原始图像进行灰度图像处理，以达到增强效果和原始图像对比。然后，分别根据线性变换增强、对数变换增强、指数变换增强和伪彩色增强公式，设置相应参数，由于matlab中没有相应库函数进行使用，因此需要设置线性变换参数等值。最后，将增强后图像与原始图像输出进行对比。 文章目录一、主要设
一、图像增强算法原理 图像增强算法常见于对图像的亮度、对比度、饱和度、色调等进行调节，增加其清晰度，减少噪点等。图像增强往往经过多个算法的组合，完成上述功能，比如图像去燥等同于低通滤波器，增加清晰度则为高通滤波器，当然增强一副图像是为最后获取图像有用信息服务为主。一般的算法流程可为：图像去燥、增加清晰度
干货：首先append一个字段然后激活。之前写Header 屏幕增强的时候，其实已经提到过增强的方法了。Header使用的 BADI，当然还可以使用对应的item BADI来实现这个需求。这里介绍下需要使用access key的 第一代增强的方法。就用标准预留出来的屏幕SAPMV45A8459直接加上这个字段，编辑时是需要Access Key的。直接VA03 查看屏幕已经显示了。其实这个时候基本需
原创
2022-10-14 18:13:06
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干货：首先append一个字段然后激活。之前写Header 屏幕增强的时候，其实已经提到过增强的方法了。Header使用的 BADI，当然还可以使用对应的item BADI来实现这个需求。这里介绍下需要使用access key的 第一代增强的方法。就用标准预留出来的屏幕SAPMV45A8459直接加上这个字段，编辑时是需要Access Key的。直接VA03 查看屏幕已经显示了。其实这个时候基本需
原创
2021-02-12 20:13:46
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在vbak表里增强字段就简单只有一个comment字段吧然后激活。找增强的位置：SAPMV45A下有两个留给header 和 item 做屏幕增强的 屏幕 8309 8310 8459 8460。点进去可以看到，是空屏幕如果想直接修改，是需要access key的，这应该算第一代增强了吧。你可以直接申请或者破解key来操作，肯定是不建议的。另外,可以考虑下面的方法。还以header为例：SE18
原创
2021-02-14 19:47:45
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