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Redis起源
技术特点：引入NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra、Redis等），以支持高并发、高可用和灵活的数据模型。
51010编辑于 2024-07-30- 来自专栏DeepHub IMBA
图像预训练模型的起源解说和使用示例
ImageNet 预训练模型 迁移学习（热门话题） 使用预训练模型识别未知图像 PyTorch ImageNet 的起源 在 2000 年代初期，大多数 AI 研究人员都专注于图像分类问题的模型算法， 这就是 ImageNet 的起源。ImageNet 将成百上千的图像与 WordNet 中的同义词集相关联。从那时起，ImageNet 在计算机视觉和深度学习的进步中发挥了重要作用。 它“转移”在先前模型中学习的知识，以改进当前模型中的学习。 考虑任何具有数百万个参数的预训练模型。他们在模型参数中学习了图像的特征。如果其他的任务相似，那么利用预训练模型中的知识（参数）。 迁移学习技术不需要重复训练大型模型的轮子，可以利用预训练模型来完成类似的任务，并且可以依赖更少的数据。如果有一组新图像并且需要构建自己的图像识别模型，可以在神经网络模型中包含一个预先训练好的模型。 总结 这篇文章总结了图像与训练模型的起源并且包含了一个使用的入门级示例，如果你对代码感兴趣，请在这里下载： https://github.com/dataman-git/codes_for_articles
1.3K50编辑于 2022-06-04 大模型技术全景解析：从起源到前沿应用
第2章大模型的雏形：从传统语言模型到预训练的萌芽语言模型的早期探索：n-gram模型与统计学习的局限在神经网络语言模型出现之前，语言模型的探索主要基于统计学习方法，其中n-gram模型是典型代表。 生态节点：开源模型崛起与开发者生态繁荣（爆发的规模放大）开源模型的崛起打破了闭源大模型的垄断，推动开发者生态繁荣，成为大模型爆发的重要生态节点：在Meta的LLaMA系列开源前，大模型由OpenAI、谷歌等少数科技公司掌控 第7章关键知识点4：Prompt——大模型的“交互入口”Prompt的定义与核心价值：大模型的“指令语言”Prompt（提示词）是用户向大模型传递需求、引导模型输出符合预期结果的“指令或对话文本”，本质是大模型与人类的 轻量化大模型：模型压缩、量化、蒸馏技术（适配边缘设备）轻量化大模型的核心目标是在不显著降低模型能力的前提下，通过技术手段缩小模型体积、降低算力消耗，让大模型能适配手机、智能手表、工业传感器等“边缘设备” 32位浮点数）转换成低精度（比如8位整数），减少存储和计算成本，就像把高清照片适当降低分辨率，不影响观感但体积变小；三是“知识蒸馏”，把大模型（教师模型）的知识和能力“传授”给小模型（学生模型），让小模型在体积小的同时具备接近大模型的性能
1.2K20编辑于 2026-01-08- 来自专栏Hongten
Servlet 起源
Internet的起源 起源于美国军方的ARPANET Advanced Research Projects Agency Network 1980年，ARPANET上应用了TCP/
55930发布于 2018-09-18 - 来自专栏数据派THU
图像预训练模型的起源解说和使用示例
ImageNet 预训练模型 迁移学习（热门话题） 使用预训练模型识别未知图像 PyTorch ImageNet 的起源 在 2000 年代初期，大多数 AI 研究人员都专注于图像分类问题的模型算法， 这就是 ImageNet 的起源。ImageNet 将成百上千的图像与 WordNet 中的同义词集相关联。从那时起，ImageNet 在计算机视觉和深度学习的进步中发挥了重要作用。 它“转移”在先前模型中学习的知识，以改进当前模型中的学习。 考虑任何具有数百万个参数的预训练模型。他们在模型参数中学习了图像的特征。如果其他的任务相似，那么利用预训练模型中的知识（参数）。 迁移学习技术不需要重复训练大型模型的轮子，可以利用预训练模型来完成类似的任务，并且可以依赖更少的数据。如果有一组新图像并且需要构建自己的图像识别模型，可以在神经网络模型中包含一个预先训练好的模型。 总结 这篇文章总结了图像与训练模型的起源并且包含了一个使用的入门级示例，如果你对代码感兴趣，请在这里下载： https://github.com/dataman-git/codes_for_articles
92620编辑于 2022-05-05 - 来自专栏AI 算法笔记
GAN的起源
本文大约 5000 字，阅读大约需要 10 分钟 这是 GAN 学习系列的第二篇文章，这篇文章将开始介绍 GAN 的起源之作，鼻祖，也就是 Ian Goodfellow 在 2014 年发表在 ICLR 首先，GAN 中的 G 作为生成模型，不需要像传统图模型一样，需要一个严格的生成数据的表达式。这就避免了当数据非常复杂的时候，复杂度过度增长导致的不可计算。 其次，它也不需要 inference 模型中的一些庞大计算量的求和计算。它唯一的需要的就是，一个噪音输入，一堆无标准的真实数据，两个可以逼近函数的网络。 缺点 虽然 GAN 避免了传统生成模型方法的缺陷，但是在它刚出来两年后，在 2016 年才开始逐渐有非常多和 GAN 相关的论文发表，其原因自然是初代 GAN 的缺点也是非常难解决： 首当其冲的缺点就是
99520发布于 2019-08-16 - 来自专栏SnailTyan
C语言的起源
本文介绍了C语言的起源、特点以及其在Unix操作系统和计算机系统中的重要性。C语言由于其简洁性和高效性，在计算机编程领域具有广泛的应用，同时也是系统编程的首选语言之一。但是，C语言也存在一些问题，如指针和内存管理，需要程序员特别注意。
2.6K00发布于 2017-12-28 - 来自专栏6G
MPLS物种的起源！
MPLS起源 MPLS的创始人“label大师”充分吸取了ATM的精华，但也同时认识到IP为江湖第一大帮派，无法取而代之。
33810编辑于 2024-12-19 - 来自专栏鱼头的Web海洋
【Hello CSS】序章-起源
【Hello CSS】序章-起源 首发：https://juejin.im/user/576b433bd342d30057aaa1e9/posts 作者：陈大鱼头 github： https://github.com 包括选择器、位置模型、布局、表格样式、媒体类型、伪类、光标样式； 由于 CSS2经历了 9 年的时间（从 2002 年 8 月到 2011 年 6 月）才达到 Recommendation（推荐） 状态
64930发布于 2020-04-16 - 来自专栏深度学习与python
研究者尝试揭示扩散模型创造力的起源
他们建立的数学模型表明，这种创造力是此类模型利用去噪过程生成图像时必然产生的确定性结果。 简而言之，扩散模型的训练本质是从各向同性高斯噪声分布中挖掘图像，该噪声分布源自有限训练图像集的处理结果。 这意味着，要生成超出训练集分布范围的新图像，模型必须无法完全掌握理想评分函数。对此的一种解释是：归纳偏置的存在可能更准确地描述了扩散模型在创造性生成新样本时的实际运作方式。 以上（具体数值因模型和数据集而异）。 Ganguli 指出，他们的研究揭示了扩散模型如何“通过 在新图像不同位置混合匹配训练集的局部图像块，形成一种局部拼贴式的创造力模型”。 研究者表示，他们的成果证明局部性与等变性足以解释纯卷积扩散模型的创造力，并可为研究更复杂扩散模型奠定基础。研究团队还开源了实验中 使用的扩散模型训练代码。
15300编辑于 2025-07-12 - 来自专栏云扬四海
一、 MySQL的起源
一、 MySQL的起源 MySQL是一个开源的关系数据库管理系统。原开发者为瑞典的 MySQL AB公司，2008 年AB公司被Sun公司收购，并发布收购之后的首个版本 MySQL5.1。
1.1K10编辑于 2022-09-26 - 来自专栏开源部署
Linux起源和发展
二、Linux的起源 Linux操作系统的诞生、发展和成长过程始终依赖着五个重要支柱： Unix操作系统 MINIX操作系统 GNU计划 POSIX标准 Internet网络。 八、视频学习 视频：linux介绍 视频：linux起源
1.6K20编辑于 2022-09-15 - 来自专栏理论坞
Iphone的秘密起源故事
在这个周年纪念日之前，我们的编辑Brian Merchant开始进行调查，以揭示iPhone的无与伦比的起源。从6月20日，追踪从肯尼亚矿这一旅程到中国的工厂一路一个无限次的循环。 像许多大众采用，高利润的技术一样，iPhone有一些竞争的起源故事。到二十世纪二十年代中期，共有五个不同的手机或电话相关项目 - 从微小的研究活动到全面的企业合作伙伴关系 - 在苹果公司涌现。 ---- Fadell说：“iPhone的起源 - 好吧，让我们开始吧 - 是iPod的主导地位。“苹果的收入是百分之五十”，但是iPod在2001年初期出货，几乎没有人注意到。 Chaudhri工业设计团队制作了一些木制的iPhone样模型，以便他们能够找出手指触摸的图标的最佳尺寸。 多点触摸演示是有希望的，而风格也在一起。
2.2K30发布于 2018-08-06 - 来自专栏翎野君
Java名称的历史起源
The language was initially called Oak after an oak tree that stood outside Gosling's office. Later the project went by the name Green and was finally renamed Java, from Java coffee, a type of coffee from Indonesia.
88720编辑于 2023-05-12 - 来自专栏春花秋月
别了 起源实验室
前言 图片 关于起源实验室这个地方，或许很多人都不知道，但是这对我来说是一个永久的回忆。 在2020年一整年里，我在不断的对起源实验室进行维护和升级。
67710编辑于 2022-09-14 - 来自专栏指尖数虫
ElasticSearch起源、发展与安装
“ ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索引擎，ElasticSearch同样是采用Java编写的。Lucene与ElasticSearch之间的关系类似于发动机与汽车。Lucene为ElasticSearch提供基础的组件支撑。那么今天大致了解一下ElasticSearch的诞生与原理。”
64620发布于 2020-04-14 - 来自专栏汽车电子
汽车电子架构 | 故事起源
近几十年来，汽车工业与电子技术的融合不断加深，催生了汽车产业链中的一个重要细分领域——汽车电子。
72210编辑于 2024-04-15 - 来自专栏脑机接口
ERP的神经起源
动作电位：是一种离散的电压尖峰，而且从细胞体的轴突起始处想轴突末端传递，然后在末端释放神经递质。
94320发布于 2020-06-30 - 来自专栏Apache IoTDB
列式存储的起源：DSM
列式存储模型并不是最近十几年才有的，早在1985年就有人提出了类似的思想，即 Decomposition Storage Model（DSM）。 那么他把谁 decompose 了呢？ 那就是行式存储模型 N-ary Storage Model（NSM）。 参考1985年的《A decomposition storage model》一个 PPT。 NSM vs DSM NSM：N元存储模型，也就是行式存储模型。数据的物理结构和他们的逻辑结构是一样的。磁盘是由一个一个block组成的，因此连续的数据也分在了连续的block里。 DSM：分解的存储模型，其实是关系表的一种设计方式，即每一行记录都分解成二元关系表，每个二元表对应一个属性加一个ID主键，这样两张表还可以 Join 起来。逻辑和物理的对应关系如下图： ? 总结 DSM 可以说是列式存储的起源之一了。关于这个 DSM 没啥特别有意思的，主要是一种表的设计方式，但是其引申的 Differential File 挺有意思的。
2.6K10发布于 2020-09-27 - 来自专栏老高的技术博客
thinkphp框架解析0 -- 起源
THINKPHP是国人开发的PHP框架，如今终于深入内部打探了一番，下面给大家分享老高的心得。
1.5K20编辑于 2022-12-27
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