目前开发者平台成为大厂兵家必争之地。谷歌开发者平台，紧随其后百度的AI开发者平台，科大讯飞开放平台（挑了一个1024大吉大利的日子发布）。人工智能时代，连硬件厂商曙光都开始做开发者平台了（10月24日，曙光发布系列人工智能软硬件平台。基于自家硬件服务器提供智能化软件平台服务）。Aligenie开发者平台则细化了一些领域：第一．第三方内容应用端调用接入，通过开发者平台调用其内容。第二．应用功能端调用。应用提供商中提供了肯德基，把第三方的应用服务接口统一到平台上。方便开发者调用。例如开发一款产品用于外卖服务，可以轻易的调用肯德基接口进行点餐下单任务。第三，设备端调用。美的空调用阿里云调起硬件设备（
对Elacticsearch原理/数据结构/面试经典问题整理的文章；映射|Elasticsearch:权威指南|Elastic目录Elacticsearch介绍原理建立索引原理查询索引原理更新索引原理删除索引原理分片&副本机制，集群发现选举机制，负载机制，容错机制，扩容机制数据类型数据结构先介绍倒排索引的组成部：倒排索引组成三部分termdictionarypostinglisttermindexTranslog/FST/FOR/RBM算法ES面试问题收集（持续更新）Elacticsearch介绍 Elasticsearch,这里简称ES。ES是一个开源的高可用高扩展的分布式全文搜索与
其实在学过图像处理后，基本上对二值图，灰度图，彩色图以及图像通道和深度都有自己的理解，但是在实际涉及到运用的时候，特别是在代码角度进行图像处理的时候，总还是会出现概念混淆的情况，每次都需要上网搜一下特定的知识点，然后解决了问题，后期又会对知识点忘记了，所以在此，我想系统整理一下这些知识点，便于自己树立自己的理解体系，毕竟写下来的东西总会印象深刻些。很多数字图像处理的书都会在某些章节具体介绍这些概念，当然书籍上介绍的知识点比较详细，但是毕竟书面化，而且切入的角度也不一致。相较于书籍上的解释，我更喜欢上各大论坛去查看网友对这些概念的理解。这次，我在google上输入单通道图像，多通道图像，二值图像
本文为2022秋网安学院的自然语言处理课程期末复习知识点整理，水平有限，整理的答案可能有错误或遗漏，欢迎大家指正。文章的第二部分内容参考了学校学姐的文章，文章写的很好，大家可以关注她：(133条消息)【一起入门NLP】中科院自然语言处理期末考试*总复习*：考前押题+考后题目回忆_国科大自然语言处理期末胡玥_vector的博客-CSDN博客目录第一部分2022秋季课程期末知识点复习第一章第二章不考第三章神经网络第四章语言模型词向量第五章注意力机制第六章基础任务第七章预训练语言模型第八章情感分析（不考）第九章信息抽取*第十章问答系统第十一章阅读理解第十二章对话系统（不考）第二部分2021秋期末考中
Unity进阶之AR/VR3D场景中Laser镭射线拖拽UI实现问题的简单整理目录Unity进阶之AR/VR3D场景中Laser镭射线拖拽UI实现问题的简单整理一、简单介绍二、实现原理三、注意事项四、效果预览五、简单实现步骤常规拖拽常规拖拽在3D空间拖拽位置跳动问题解决常规拖拽在3D空间拖拽位置跳动问题的简单方法六、关键代码一、简单介绍Unity中的一些知识点整理。本节简单介绍在Unity开发中的，在AR/VR开发中，有时候需要在3D空间进行UI元素的拖拽功能，或者即把UI元素从一个面板位置拖拽到另一个面板位置，有时候Laser镭射线拖拽UI元素，不小心拖出屏幕的时候，常规的拖拽操作就会出现位
在Linux上，文件不仅指常规文件，还包括目录、管道、网络套接字、设备等。实际上，“一切皆文件”是Linux上的常见原则。如果不加控制地使用，文件可能会混乱您的系统并降低生产力。为了改善工作流程并方便浏览您的电脑，正确组织文件、在组织文件时保持一致性和果断性非常重要。1、为文件赋予有意义的名称给您的文件和目录起具有描述性和有意义的名称，以反映其内容或用途。这样可以更容易猜测到以后的文件夹或文件内容。请记住，Linux区分大小写，所以目录linuxmi和Linuxmi是不同的，即使它们具有相同的名称。避免使用空格和特殊字符。在文件夹或文件名中使用空格可能会导致脚本或在使用命令行时出现问题。您可以
KinesisDataStream=KDSKinesisDataFirehose=KDFKinesisDataAnalytics=KDAKinesisProducerLibrary=KPLKinesisConsumerLibrary=KCLKDFvsKDSKDS=realtime,KDF=near-real-time。KDS&KDF最大消息=1MB，SQS最大消息=256KB，Kafka最大消息=15MB。KDS支持排序，SQS只有FIFO队列支持排序，普通SQS不支持。KDS写入消息偏慢：1.基于吞吐量优化消息生产者，2.基于吞吐量优化servicelimit。KDS的destination
文章目录0前言1Auto-encoder1.1PCA1.2DeepAuto-encoder2SomeApplications2.1TextRetrieval（文字检索）2.2SimilarImageSearch（相似图片搜索）2.3Pre-training（预训练）3De-noisingAuto-encoder（加噪的自编码器）4Auto-encoderforCNN4.1Unpooling（反池化）4.2Deconvolution（反卷积）4.3GenerateImage5MoreThanMinimizingReconstructionError（其他计算Error的方法）5.1Represe
文章目录0前言1Auto-encoder1.1PCA1.2DeepAuto-encoder2SomeApplications2.1TextRetrieval（文字检索）2.2SimilarImageSearch（相似图片搜索）2.3Pre-training（预训练）3De-noisingAuto-encoder（加噪的自编码器）4Auto-encoderforCNN4.1Unpooling（反池化）4.2Deconvolution（反卷积）4.3GenerateImage5MoreThanMinimizingReconstructionError（其他计算Error的方法）5.1Represe
es基本原理及使用kibana操作es的常见命令一、es的基本原理与基础概念1.1倒排索引倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录。这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录来确定属性值，而是由属性值来确定记录的位置，因而称为倒排索引(invertedindex)。带有倒排索引的文件我们称为倒排索引文件，简称倒排文件(invertedfile)。如图1.2索引index一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说，可以有一个客户数据的索引，另一个产品目录的索引，还有一个订单数据的索引一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母的），并且当我
