- RocketMQ命令介绍及RocketMQ的可视化工具部署
前言上篇文章我们介绍了RocketMQ集群的搭建，但是我们只能通过命令来查看集群情况。所以，这篇文章我们主要介绍RocketMQ的可视化平台。RocketMQ的可视化工具主要用于监控和管理RocketMQ集群，帮助我们更加直观地了解RocketMQ的运行状态和性能指标。mqadmin工具RocketMQ官方......
- Gin框架深度解析：构建高性能Go Web应用的基石
Gin框架深度解析：构建高性能GoWeb应用的基石在当今的Web开发领域，选择一个合适的框架对于项目的成功至关重要。Gin，作为一款用Go（Golang）语言编写的Web框架，凭借其高性能、简洁的API设计以及丰富的特性，迅速在开发者社区中崭露头角。本文将深入解析Gin框架，从其核心特性、工作原理......
- 计算机毕业设计项目推荐，基于Echarts的高校就业数据可视化管理系统 81461（开题答辩+程序
摘 要信息化社会内需要与之针对性的信息获取途径，但是途径的扩展基本上为人们所努力的方向，由于站在的角度存在偏差，人们经常能够获得不同类型信息，这也是技术最为难以攻克的课题。针对高校就业管理等问题，对高校就业管理进行研究分析，然后开发设计出高校就业数据可视化管理系统......
- 基于深度学习的文本自监督学习
基于深度学习的文本自监督学习（Self-SupervisedLearning,SSL）是一种利用未标注文本数据通过预任务进行训练，以学习有用的文本表示的方法。自监督学习在自然语言处理（NLP）领域中取得了显著的成果，如BERT、GPT等模型的成功应用，极大地提升了各种下游任务的性能。以下是对这一领域的详......
- 基于深度学习的音频自监督学习
基于深度学习的音频自监督学习（Self-SupervisedLearning,SSL）是一种利用未标注的音频数据，通过设计自监督任务进行特征学习的方法。这种方法在需要大量标注数据的音频处理任务（如语音识别、情感分析等）中，能够显著提升模型的性能和泛化能力。以下是对这一领域的详细介绍：1.自监督......
- 【机器学习】探索图神经网络 (GNNs): 揭秘图结构数据处理的未来
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- 大模型训练为何离不开GPU？深度解析与显卡推荐
在人工智能的蓬勃发展中，大模型的训练成为了热门话题。然而，许多人还不清楚为什么训练这些庞大的模型需要GPU（图形处理单元）。本文将深入探讨GPU在大模型训练中的重要性，并推荐几款适合的显卡。一、GPU与CPU的区别在讨论大模型训练时，理解GPU（图形处理单元）与CPU（中央处理单元）之间的区......
- 深度学习使用交叉验证（2）
在之前的项目中，数据比较多。都是按照7:1:2分为训练集、验证集和测试集，用验证集选出最优的模型，然后在测试集上进行测试。但是这次项目的数据比较少，验证集和测试集只有十几个、二十几个，这样用来验证、测试模型不能具有很大意义。·所以，在训练的时候想到了使用交叉验证的方法。......
- 深度模型中的优化 - 基本算法篇
序言在深度学习中，模型优化是提升模型性能与训练效率的关键环节。深度模型通过优化算法不断调整其内部参数，以最小化损失函数，从而实现对复杂数据的有效拟合与预测。本篇章将简要概述深度模型中的几种基本优化算法，包括梯度下降法及其变种，这些算法在推动深度学习领域的发展中起......
- 深度学习与图像识别day4
KNN在Cifar上的应用defgetXmean(X_train):X_train=np.reshape(X_train,(X_train.shape[0],-1))#将图片从二维展开为一维mean_image=np.mean(X_train,axis=0)#求出训练集所有图片每个像素位置上的平均值returnmean_imagedefcentralized(X_test,......