eactorapicode reactor reactor是是服务器的重要模型, 是一种事件驱动的反应堆模式 通过epoll_create() 创建句柄, epoll_ctrl()提前注册好不同的事件处理函数 , 当事件到来就由 epoll_wait () 获取同时到来的多个事件，并且根据数据的不同类型将事件分发给事件处理机制 (事件处理器)，通过回调函数方式实现响应的功能(如创建客户端fd, 读/写...

        首先要搞清楚为什么会呈现出不同域的维度，来理解和处理图像，原因是图像的构成有多个维度的信息特点。比如一段视频从时间顺序来看，相邻的2个图像帧绝大部分信息是相同的，这就构成了前向预测的理论基础；比如一帧图像从空间分布来看，矩阵内的像素有着很大的关联性，这就构成了帧内预测的理论基础。         简单来说，包括视频处理也好，图像处理也好，感光器件及其光电转换设计也好，都认为视频或者图像...

t listen(int sockfd, int backlog);sockfd：参数为成功调用socket函数返回的套接字，并已经成功调用了bind()。backlog：参数告诉套接字在忙于处理上一个请求时，还可以接受多少个进入的请求，换句话说，这决定了挂起连接的队列的大小。 accept: 等待客户 int accept(int sockfd, struct sockaddr *addr...

前言 尽管signed语法的使用能带来很多便利，但同时也给表达式的符号确定带来了更多的不确定性。比如一个有符号数和一个无符号数的加法/乘法结果是有符号数还是无符号数？一个有符号数和一个无符号数的比较结果是有符号数还是无符号数？等等。接下来就一起研究下–如何确定一个表达式的正负符号。 一般规则 Verilog规定了计算赋值的步骤如下： 根据赋值位长确定原则，确定RHS（表达式右边）的位长如果需要，就扩...

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之八 简单进行鼻子检测并添加特效的功能实现 目录 Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之八 简单进行鼻子检测并添加特效的功能实现 一、简单介绍 二、简单进行鼻子检测并添加特效的功能实现原理方法 三、简单进行鼻子检测并添加特效的功能实现案例实现简...

--懂王 在大数据高速发展的时代，AI的发展日新月异，充满挑战的迎接未来。 自然语言处理 (NLP) 中的迁移学习 是什么？？   迁移学习在 NLP 中的应用非常广泛，有哪些比较特别的情况？？      当涉及到自然语言处理（NLP）中的迁移学习时，有那几个关键方面值得更详细地讨论呢？？     我们关于自然语言处理（NLP）中的迁移学习，举出几个经典例子？？ ...

每个节点都对应一个矩形区域，而且，这个矩形区域就是该节点的所有子节点对应的矩形区域的最小外接矩形。这就是R-Tree的基本结构。 R-Tree的特点呢？首先，它的每个节点都可以有多个子节点，这使得它在处理大量数据时具有很高的效率。其次，它的自平衡特性使得在插入和删除数据时，树的高度能保持在一个相对稳定的水平，从而保证了搜索的效率。最后，它的节点对应的是矩形区域，这使得它非常适合用于存储和搜索空间数据。...

目录 一、单个控制器异常处理 二、全局异常处理器 三、自定义异常处理器 一、单个控制器异常处理 @RequestMapping("/t2")@Controllerpublic class MyController2 { @RequestMapping("/c1") public String t1(){ String str=null; str.length(); return "main"; }...

如何看待AIGC技术？ 目录 如何看待AIGC技术？ 一、引言 二、PyTorch与深度学习基础 2.1 PyTorch概述 2.2 深度学习基础 三、自然语言处理基础 3.1 文本表示 3.2 常见NLP任务 四、PyTorch在NLP中的应用 4.1 文本预处理 4.2 模型搭建 4.3 模型训练与评估 五、案例实践 5.1 情感分析 5.2 命名实体识别 六、进阶与扩展 6.1 模型优化 6.2...

、过滤有毒内容2、过滤隐私内容 五、数据影响分析1、数据数量的影响2、数据质量的影响 六、简单实践样例1、质量过滤2、去重过滤3、隐私过滤 总结 前言 随着人工智能技术的不断发展，大语言模型在自然语言处理、机器翻译、文本生成等领域取得了显著的成果。然而，训练一个高性能的大语言模型需要大量的高质量预训练数据。本文将详细介绍大语言模型预训练数据准备的各个环节，包括数据来源、质量过滤、去重过滤、敏感过滤以及...