回答:ibatis寫sql更靈活,而大多數(shù)項目對于單表操作其實都是簡單點(diǎn),復(fù)雜的是查詢,說明ucloud遇到的問題層次已經(jīng)比較高,而不是很多人停留的crud層次,覺得hibernate很夠用!當(dāng)然ucloud選擇ibatis或mybatis也存在歷史的局限性問題,因為當(dāng)時sqltoy-orm沒有誕生,否則最該選擇使用的是sqltoy!這個時代應(yīng)該融合hibernate和mybatis的優(yōu)點(diǎn),同時更加強(qiáng)化...
回答:謝謝邀請回答,作為一個用python多年的編程一線的碼農(nóng)來說回答這個問題,還是比較恰當(dāng)?shù)摹H斯ぶ悄苁且院笊鐣l(fā)展的趨勢學(xué)習(xí)人工智能最簡單的入門語言就是Python,而且也是現(xiàn)在應(yīng)用的最廣泛的人工智能語言。Python不僅能做人工智能,而且它在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)爬蟲以及很多包括游戲開發(fā)上面,也有不俗的表現(xiàn)。學(xué)會的python不僅僅會為學(xué)習(xí)生活帶來便利,而且學(xué)會python就為入門人工智能打好了很堅實的基...
回答:必須想一切辦法進(jìn)大公司,大公司很習(xí)慣于在大公司里面挖墻角。打個比方,如果你曾經(jīng)在百度工作哪怕實習(xí)了兩個月。你再去ucloud或者ucloud去找工作的話,會容易得很多。如果你進(jìn)了ucloud,在工作一段時間。鑒于你在百度或ucloud工作過,你再去ucloud找工作,也會容易的很多。鑒于你在百度uclouducloud都工作過。水平還是這個水平,但你的工作經(jīng)歷不一般。你不拿個20萬年薪起都對不起你...
...上去了。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的過程 上面給出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何扭曲數(shù)據(jù)分布的,其實在$W$隨機(jī)取值的情況下,我們很難去理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何去學(xué)習(xí)的,下面來看看神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何根據(jù)標(biāo)簽改變扭曲的過程。這里就選了ReLU和Sigmoid,4個節(jié)...
通過時間扭曲實現(xiàn)緩動動畫 經(jīng)常會見到各類緩動函數(shù),在CSS里面有現(xiàn)成的bounce、elastic等緩動效果直接用。如果在canvas動畫中,我們要實現(xiàn)這些緩動函數(shù)。直接去思考怎么處理挺頭疼的,介紹一種不錯的實現(xiàn)方式,源自《HTML5 ...
...關(guān)系的2D坐標(biāo)中。該轉(zhuǎn)化包括平移,縮放,翻轉(zhuǎn),旋轉(zhuǎn)和扭曲。根據(jù)AffineTransform定義的變化有兩個非常重要的屬性:直線依然是直線平行的線依然保持平行 AffineTransform是限次那個轉(zhuǎn)化,所以可以通過矩陣的形式表示轉(zhuǎn)化,然以一...
... 你也許會好奇,做大數(shù)據(jù)開發(fā)竟然不寫代碼,是人性的扭曲,還是道德的淪喪。接下來將采用問答式手法,娓娓道來。 為什么需要寫代碼? 首先考慮需不需要寫代碼,大數(shù)據(jù)生態(tài)有很多現(xiàn)有的工具,當(dāng)工具不滿足使用時,...
...圖 使用置換濾鏡后 用置換濾鏡讓原圖產(chǎn)生扭曲,通過不斷的改變置換圖的位置,使原圖的扭曲不斷的改變,看上去就像波浪了。 完整代碼 Pixi JS 置換濾鏡效果 .start-btn, .stop-btn { ...
...戶體驗的源泉。數(shù)據(jù)碎片化或偏斜會導(dǎo)致客戶體驗分散或扭曲。 任何想要能夠影響客戶體驗的人都需要利用共享的客戶數(shù)據(jù)層,以便隨時提供最透明和最新的客戶環(huán)境。 無論您的分散堆棧多么具有創(chuàng)造性和靈活性,如...
...們構(gòu)建了一個字符生成器,來偽造生成各式各樣的陰影、扭曲字符?;蛟S您要問,為什么你們不用真實世界中的圖片字符,而是使用合成的數(shù)據(jù)集,來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢?嗯,其實原因很簡單,我們很難找到足夠多的、多種語...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...