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表结构发一下
大学学的C语言很枯燥,于是网上搜最受欢迎编程语言,发现了Java。图书馆借了3本书看,有一本老外写的精简版java think(不是大名鼎鼎thinking in java)浅显易懂,当然,还有马士兵的视频课程。马老师课程后面是用Java写一个在线聊天室的实战,这真是启蒙啊,从此产生了编程兴趣。
后来工作就使用Java,开始买了更专业的Java书,比如大名鼎鼎的Java编程思想。我没有读完,就当成Java参考书了。随着工作经验的增加,我有底气地凭良心说,这本书根本不适合新手入门。网友吹嘘成分大于实用。工作三年以后再翻看这本书,才理解作者想表达的知识点。
工作越久,看书越少,更多的使用网络,看博客看开源项目官网。Java是底层语言,新框架逐渐成为一种解决新问题的工具。
现在我也偶尔会论坛或者公众号上发布一些Java技术文章。用来总结,也用来给同行程序员一些启发。
工作嘛,就是盖楼,有人舔砖有人加瓦,对,我就是一名加瓦工!
简单的说:
1、1张表代表一个模型。
2、表里字段类型和长度合适,默认值合理。
3、添加索引增加查询效率。
用来进行人工智能的模型训练,不停地训练。用来做智能助理哈。
如果云资源遍布全球,就用作边缘cdn,在世界的任何地方都都可以最快速地使用计算资源,再也不用纠结于网速,服务器地域限制。
这话题太有感触了!我也陆续参加不了开源项目贡献,有大家熟知的Apache Commons、spring、dubbo,mybatis也有小众的colourUI、zzreport等,最近也给fastjson2修复了bug。
从软件工程出现,就会有各种代码轮子,只是各个公司自己造轮子,程序员自己造轮子。当程序员写了3年的代码就能够感受到需求都似曾相识,自己的代码实现也异曲同工。
于是,为了减少自己的代码重复率,自己可能尝试总结一些代码套路,通用处理模式。 对于团队来说,就有公共代码包。 对于公司来说,就有公共代码框架。 对于世界来说,就应该有公共的代码框架和公共代码工具等。我们常见的spring,Apache commons就是这些产物。
截止2022年github上有9400万开发者和超过4亿开源项目,这些给了我们非常丰富的开发资源。我们使用一个新技术,接入一个新软件,都能在里面找到符合自己的开源代码。
我们不仅开源免费使用,还可以享受到软件bug修复和问题解答等服务。
那么对于开发者来说有什么好处? 从我个人感受是提高技术水平,增长眼界,结识软件牛人。 程序员的自豪感,就是别人对你代码的肯定吧。
Talk is cheap. Show me your code
当然了,如果我们使用开源代码,出现了问题,我们还是不要只等待别人解答,毕竟自己是bug的第一责任人,越快解决越利于自己。
开源贡献并不难,小到代码注释和错别字,大到修bug,加功能,都可以。
再小的力量也是一种支持!
尝试把自己的优秀代码展示在github给别人使用,别人会给你点个小星星。 尝试把自己发现的bug提出来,或者自己尝试解决一个bug,这是程序员的骄傲。 正所谓:赠人玫瑰手有余香。
说点功利的话,如果你的简历上出现了帮助顶级开源项目修复了bug,远比你写了一大段项目经历有说服力!
可以呀,直接点击数字框输入数字即可。
你看错了吧,应该看body里面的data,不是headers里的date
看看不同测试案例说明 https://help.aliyun.com/document_detail/434621.html
积极参加
您好,这里java,python,go等语言代码示例供参考: https://help.aliyun.com/document_detail/465558.htm
可模拟现实彩妆效果,通过添加口红,高光,整妆等彩妆素材,进一步提升人脸美化效果。用户可选择不同的美妆类型,并搭配个性化美妆素材,完成妆容。 抖音经常推出这种特效。
DMS全称是Data Management Service,DMS提供全域数据资产管理、数据治理、数据库设计开发、数据集成(上云迁移、容灾、多活、ETL)、数据开发及数据消费服务等能力,致力于帮助企业高效、安全的挖掘数据价值,助力企业数字化转型。
产品介绍链接:https://www.aliyun.com/product/dms
产品文档:https://help.aliyun.com/product/26437.html
第一个场景是智能客服,目前已经证明了chartGPT在和人类的聊天,语义理解上逐渐接近普通人思维。虚拟数字人+智能客服也是国内一直在研究的方向。 第二个场景是智能助理,人工智能的发展,辅助人类处理事务的需求也在增加,机器人可以帮助处理很多重复性工作。 第三个场景是针对互联网海量数据的筛选,这就是第三代互联网搜索技术趋势,减少信息干扰。更加精准的为人服务。 第四个场景是为人类提供思维扩展,他拥有全球数据,比如可以对画家、摄影师,提供一些新思路。 其他场景可能还需要更多模型训练数据,不久的将来也许就是一个拥有一定自主意识的机器人了。
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请问从哪个页面进去的?
您好,预计500份以上的标注数据时,模型准确率可以达到85%以上,具体的准确率、召回率、F1跟实际的训练数据量等有关。