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23天前
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Java中的Fork/Join框架详解
Fork/Join框架是Java并行计算的强大工具,尤其适用于需要将任务分解为子任务的场景。通过正确使用Fork/Join框架,可以显著提升应用程序的性能和响应速度。在实际应用中,应结合具体需求选择合适的任务拆分策略,以最大化并行计算的效率。
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24天前
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API数据源:轻松接入各类业务系统数据
在数字化转型中,企业面临多样化的数据需求。Quick BI推出API数据源功能,支持广泛的数据接入,包括实时天气、电商交易及内部业务数据,极大丰富了可分析数据范围。该功能提供灵活的连接方式(抽取和直连模式)、多元授权机制(基础认证、前置请求)和自动化数据解析,降低了操作门槛,提升了配置效率。通过动态Token获取等最佳实践,确保数据安全与实时性,满足企业具体业务需求。了解更多,请访问Quick BI官方文档或瓴羊官网。
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24天前
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HuggingFace Transformers 库深度应用指南
本文首先介绍HuggingFace Tra环境配置与依赖安装,确保读者具备Python编程、机器学习和深度学习基础知识。接着深入探讨Transformers的核心组件,并通过实战案例展示其应用。随后讲解模型加载优化、批处理优化等实用技巧。在核心API部分,详细解析Tokenizers、Models、Configuration和Dataset的使用方法。文本生成章节则涵盖基础概念、GPT2生成示例及高级生成技术。最后,针对模型训练与优化,介绍预训练模型微调、超参数优化和推理加速等内容。通过这些内容,帮助读者掌握HuggingFace Transformers的深度使用,开发高效智能的NLP应用。
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24天前
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打造智能音乐推荐系统:基于深度学习的个性化音乐推荐实现
本文介绍了如何基于深度学习构建个性化的音乐推荐系统。首先,通过收集和预处理用户行为及音乐特征数据,确保数据质量。接着,设计了神经协同过滤模型(NCF),利用多层神经网络捕捉用户与音乐间的非线性关系。在模型训练阶段,采用二元交叉熵损失函数和Adam优化器,并通过批量加载、正负样本生成等技巧提升训练效率。最后,实现了个性化推荐策略,包括基于隐式偏好、混合推荐和探索机制,并通过AUC、Precision@K等指标验证了模型性能的显著提升。系统部署方面,使用缓存、API服务和实时反馈优化在线推荐效果。
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24天前
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SpringBoot整合XXL-JOB【01】- 初识XXL-JOB
XXL-JOB 是一个分布式任务调度平台,设计目标为开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。它解决了分布式环境下定时任务重复执行的问题,无需额外加锁,降低了维护成本。XXL-JOB 由调度中心和执行器两部分组成,前者管理任务,后者执行具体逻辑,使代码结构更清晰。适用于多机部署场景,支持统一管理任务的启停和频率调整。
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24天前
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云端问道19期方案教学-将本地冗余转换同城冗余,提升业务稳定性
本文介绍了阿里云对象存储OSS如何将本地冗余转换为同城冗余,以提升业务稳定性。内容分为五部分:背景介绍、存储冗余概述、创建同城冗余存储Bucket、转换Bucket的存储冗余类型及补充内容。重点讲解了本地冗余与同城冗余的区别、创建和转换同城冗余的具体操作步骤及注意事项。同城冗余能提供更高的数据持久性和服务可用性,确保业务连续性,且在转换过程中不会对业务产生影响。
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24天前
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云端问道19期实操教学-将本地冗余转换同城冗余,提升业务稳定性
本文介绍了将本地冗余存储转换为同城冗余存储的方法,以提升业务稳定性。通过云端控制台或Rest API进行操作,用户可以选择现有Bucket或创建新的同城冗余Bucket,并上传文件进行数据存储。转换过程简单易行,任务进入队列后不可更改或取消,预计在工作日内完成。整个转换过程对业务无影响,确保了数据的高可用性和稳定性。
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