在实际的开发过程中,作为 SpringBoot 这样的服务端来说,经常需要与其他的第三方服务端交互,这交互的过程中,难免就会有不同标准的语言,每一种语言都有其遵循的命名规则
@RequestParam 是 Spring MVC 框架中用于将 HTTP 请求参数绑定到控制器(Controller)方法参数的注解。它主要用于提取请求中的查询参数(如 ?name=value)、表单参数或 multipart/form-data 中的参数,并将其自动转换为方法参数所需的类型。
从零搭建 SpringBoot 项目的方式有很多中,如在 https://start.spring.io/ 网站上初始化一个模板,或者在 IDEA 中新建 SpringBoot 项目(以前只有付费版本才支持),本文以 https://start.spring.io/ 为例,从零搭建 SpringBoot 项目。
强化学习(Reinforcement Learning,RL)的概念相比较于监督学习或者非监督学习来说,对于初学者较难理解,其背后的原因是强化学习有着一套较为复杂的数学基础,要想理解这套数学基础就相对比较困难,而监督学习或者非监督学习的模型相比较而言,就显得简单的多,在这个系列中,我们以相对简单的语言来描述强化学习的基本知识,同时为不失专业性,我们也给出数学的推导,那就让我们开始吧。
RoBERTa,全称是 A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach,从名字来看是 BERT 的增强版。模型结构与 BERT 完全相同,不同的是在模型的训练上,通过对 BERT 的训练过程的优化,进一步的提升下游任务的表现,且相较于 BERT 来说具有更强的鲁棒性。
在 CRNN 的网络结构中包含了三个组成部分,分别为卷积层,循环层和转录层,而至关重要的是转录层。在转录层中不得不提的便是 CTC 算法,文中也知识对 CTC 算法做了简要的概述,通过实验过程,可以发现,在具体的实现的过程中仍然存在很多的 tricks,但不得不提的是,模型的大小确实很小。不得不让人惊叹如此小的模型能有如此的效果。
在做图像相关的应用时,在 Python 环境下通常会使用到 OpenCV,PIL,PyTorch 等库,这些库在读取到图像时,涉及到的存储格式也会有所不同。
文章主要是基于 TorchVision 中的 fasterrcnn_resnet50_fpn 模型,在新的数据集上 Finetune,完成基本的 Fast R-CNN 在口罩检测任务上的实践,这其中只是对 Faster R-CNN 的原理有粗略的涉及,要想理解其中的具体过程,还需要对其源代码做详细的理解。
全卷积网络(Fully Convolutional Networks,FCN)是 Jonathan Long 等人于 2015 年提出,也是首个基于卷积神经网络的图像语义分割的方案,实现了由卷积网络实现的端到端的图像语义分割。
Uvicorn 是一个基于 ASGI(Asynchronous Server Gateway Interface) 的轻量级 Web 服务器,专为异步 Web 应用程序而设计。
`getattr()` 是 Python 内置的一个函数,可以用来获取一个对象的属性值或方法。
FastChat 是一个开源的用于训练,评估以及部署大模型的框架,本文聚焦在模型的推理部分,从源码的角度介绍其基本的工作原理。</p> <p>利用 FastChat 框架部署一个完整的模型服务主要分为三个部分,分别为: Controller , Server 以及多个 Worker 。
final 和 static 是 Java 中的两个关键字,其中, final 关键字可用于修饰类,方法和变量, static 关键字可用于修饰变量和方法。