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- 1. 背景介绍多个局点均部署多套集群，集群间存在大量基础数据同步和访问，实现跨集群同步有两种方式，基于EC和协同分析，高并发时会使源端数据再CN实例产生较高负载，因此需要提供一种高效便捷的跨集群互联互通方法，可以支持大批量、多任务的互访需求，减少数据物理搬迁，充分利用集群算力，提高效率。通过gds外表结合管道实现此需求，且近在招行局点受限商用，满足客户全量数据同步、过滤条件数据同步。2... 1. 背景介绍多个局点均部署多套集群，集群间存在大量基础数据同步和访问，实现跨集群同步有两种方式，基于EC和协同分析，高并发时会使源端数据再CN实例产生较高负载，因此需要提供一种高效便捷的跨集群互联互通方法，可以支持大批量、多任务的互访需求，减少数据物理搬迁，充分利用集群算力，提高效率。通过gds外表结合管道实现此需求，且近在招行局点受限商用，满足客户全量数据同步、过滤条件数据同步。2...
- 本文提出了一个概念简单但对卷积神经网络非常有效的注意力模块。相比于现有的通道注意力和空间注意力机制，本文直接在网络层中推理出三维的注意力权重而且不增加任何参数量。确切地来说，本文基于著名的神经科学理论提出了通过优化能量函数来查找每个神经元的重要性。 本文提出了一个概念简单但对卷积神经网络非常有效的注意力模块。相比于现有的通道注意力和空间注意力机制，本文直接在网络层中推理出三维的注意力权重而且不增加任何参数量。确切地来说，本文基于著名的神经科学理论提出了通过优化能量函数来查找每个神经元的重要性。
- 对于经典的行转列问题，如果行数不定导致输出的列数不定，标准的答案就是使用动态SQL, 但GaussDB(DWS)不支持PIVOT和UNPIVOT，那该怎么办，一起来探究下吧。 对于经典的行转列问题，如果行数不定导致输出的列数不定，标准的答案就是使用动态SQL, 但GaussDB(DWS)不支持PIVOT和UNPIVOT，那该怎么办，一起来探究下吧。
- 本文提出了一个用于无监督视觉表征学习的动量对比方法（MoCo）。从将对比学习作为字典查询过程的角度来看，本文构建了一个由队列和移动平均编码器组成的动态字典。这使得可以实时地构建一个巨大的并且具有一致性的字典，因此可以促进对比无监督学习。通过MoCo学习到的特征可以很好地在下游任务完成迁移。 本文提出了一个用于无监督视觉表征学习的动量对比方法（MoCo）。从将对比学习作为字典查询过程的角度来看，本文构建了一个由队列和移动平均编码器组成的动态字典。这使得可以实时地构建一个巨大的并且具有一致性的字典，因此可以促进对比无监督学习。通过MoCo学习到的特征可以很好地在下游任务完成迁移。
- 前言上一篇文章中我们主要通过编写各优化器函数，找到其在目标函数上的极小值，得到不同优化器的作用。本篇文章我们将接着上一篇的学习，继续详细介绍不同优化器在鸢尾花数据集上的分类表现。鸢尾花数据在不同优化器下的分类表现这一部分主要通过构建全连接网络，体会有无优化器的全连接网络的差别，从而深入理解优化器在神经网络模型构建中的作用，主要设计流程如下：创建实验环境：在ModelArts平台创建MindS... 前言上一篇文章中我们主要通过编写各优化器函数，找到其在目标函数上的极小值，得到不同优化器的作用。本篇文章我们将接着上一篇的学习，继续详细介绍不同优化器在鸢尾花数据集上的分类表现。鸢尾花数据在不同优化器下的分类表现这一部分主要通过构建全连接网络，体会有无优化器的全连接网络的差别，从而深入理解优化器在神经网络模型构建中的作用，主要设计流程如下：创建实验环境：在ModelArts平台创建MindS...
- 模块的概念模块是python程序架构的一个核心概念每一个以扩展名.py结尾的Python源代码文件都是上一个模块。模块名同样也是一个标识符，需要符合标识符的命名规则在模块中定义的全局变量、函数、类 都是提供给外接直接使用的工具。模块就好比是工具包，要想使用这个工具包中的工具，就需要先导入这个模块。模块的两种导入方式import导入在导入多个模块时，每个导入应独占一行import 模块名1im... 模块的概念模块是python程序架构的一个核心概念每一个以扩展名.py结尾的Python源代码文件都是上一个模块。模块名同样也是一个标识符，需要符合标识符的命名规则在模块中定义的全局变量、函数、类 都是提供给外接直接使用的工具。模块就好比是工具包，要想使用这个工具包中的工具，就需要先导入这个模块。模块的两种导入方式import导入在导入多个模块时，每个导入应独占一行import 模块名1im...
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