KafkaProducer通过解析producer.propeties文件里面的属性来构造自己。 例如 ：分区器、Key和Value序列化器、拦截器、RecordAccumulator消息累加器 、元信息更新器、启动发送请求的后台线程...

。在上一篇文章中，我们说到了setState的过程。但是在阅读的过程中，发现setState的很多东西是依赖着合成事件去对我们的事件做一个分发处理和批量更新的。所以这篇文章就是以搞懂合成事件为目的对源码进行阅读的。...

神经网络参数的调节和选取一般都比较玄学，需要有比较丰富的经验才能训练出比较SOTA的网络。下面总结出几个比较常见且实用的训练技巧。

处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。标准化处理输入数据使各个特征的分布相近

发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/171941.html原文链接：https://javaforall.cn

导语：模型剪枝算法核心在于找到“不重要”的参数并且实现裁剪。为寻找到较优的剪枝策略，我们往往需要尝试多种剪枝策略和剪枝策略性能评估。通常剪枝策略评估方法是将剪枝后的模型训练到收敛或者训练规定好数量epoch后...

关键词：值域、定义域、单调性、对称性、饱和性、周期性、奇偶性、连续性、变化趋势（从图像上来看）

目前CV领域中包括两种典型的训练模式，第一种是传统的图像分类训练，以离散的label为目标，人工标注、收集干净、大量的训练数据，训练图像识别模型。第二种方法是最近比较火的基于对比学习的图文匹配训练方法，利用图像和其对...

对比学习是无监督表示学习中一种非常有效的方法，核心思路是训练query和key的Encoder，让这个Encoder对相匹配的query和key生成的编码距离接近，不匹配的编码距离远。想让对比学习效果好，一个核心点是扩大对比样本（负样本）的数...

这篇文章给大家详细梳理了Vision-Language多模态建模方法，对经典的多模态典型工作进行分类整理，包括16篇顶会论文，帮助大家快速了解多模态模型发展脉络。...