本文介绍了阿里Treebased Deep Match(TDM)的学习笔记，同时回顾了工业界技术发展的几代演进。从基于统计的启发式规则方法到基于内积模型的向量检索方法，再到引入复杂深度学习模型的下一代匹配技术。文章详细解释了基于统计的启发式规则方法和基于内积模型的向量检索方法的原理和应用，并介绍了TDM的背景和优势。最后，文章提到了向量距离和基于向量聚类的索引结构对于加速匹配效率的作用。本文对于理解TDM的学习过程和了解匹配技术的发展具有重要意义。 ... [详细]

本文介绍了用友在烟草行业深耕25年的经验，提出了数字化转型的建议，包括总体要求、主要任务、发展阶段和六位一体推进举措。通过数字化转型，烟草行业将注入新动能，实现高质量发展。 ... [详细]

生成式对抗网络模型综述摘要生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型，可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。生成式对抗网络 ... [详细]

本文研究了显卡驱动对游戏体验的提升效果，通过比较新旧驱动加持下的RTX 2080Ti显卡在游戏体验上的差异。测试平台选择了i9-9900K处理器和索泰RTX 2080Ti玩家力量至尊显卡，以保证数据的准确性。研究结果表明，显卡驱动的更新确实能够带来近乎50%的性能提升，对于提升游戏体验具有重要意义。 ... [详细]

本文详细介绍了Linux中进程控制块PCBtask_struct结构体的结构和作用，包括进程状态、进程号、待处理信号、进程地址空间、调度标志、锁深度、基本时间片、调度策略以及内存管理信息等方面的内容。阅读本文可以更加深入地了解Linux进程管理的原理和机制。 ... [详细]

篇首语：本文由编程笔记#小编为大家整理，主要介绍了卷积的特征提取与参数计算相关的知识，希望对你有一定的参考价值。Dense和Conv2D根本区别在于，Den ... [详细]

本文探讨了计算成像的原理与应用研究。首先介绍了小孔成像实验和软件方面的相关内容。随后从傅里叶光学的角度简单谈了成像的过程。成像是观测样品分布的一种方法，通过成像系统接收光的强度来呈现图像。视网膜作为接收端接收到的图像实际上是由像元组成的矩阵，每个元素代表相应位置像元接收光的强度。大脑通过对图像的分析，得出一系列信息，如识别物体、判断距离等。计算成像是一种采集记录系统，通过处理数据得到样品分布与像的对应关系，用于后续问题的分析。 ... [详细]

近日，一群《王者荣耀》的游戏玩家展开了关于满配账号价值的讨论。满配账号不仅拥有所有英雄和皮肤，还包括300个满级铭文，其价值高达3.5万。这还不包括一些绝版的限定皮肤。想要达成《王者荣耀》的满配账号，需要付出巨大的代价。 ... [详细]

本文主要介绍了Go语言实现堆排序的详细教程，包括大根堆的定义和完全二叉树的概念。通过图解和算法描述，详细介绍了堆排序的实现过程。堆排序是一种效率很高的排序算法，时间复杂度为O(nlgn)。阅读本文大约需要15分钟。 ... [详细]

本文介绍了在浏览器中进行异常检测的算法，包括统计学方法和机器学习方法，并探讨了异常检测在深度学习中的应用。异常检测在金融领域的信用卡欺诈、企业安全领域的非法入侵、IT运维中的设备维护时间点预测等方面具有广泛的应用。通过使用TensorFlow.js进行异常检测，可以实现对单变量和多变量异常的检测。统计学方法通过估计数据的分布概率来计算数据点的异常概率，而机器学习方法则通过训练数据来建立异常检测模型。 ... [详细]

本文介绍了一道关于平衡树的题目，通过递归和辅助函数来判断一个二叉树是否平衡。辅助函数返回根结点的深度，如果左子树或右子树不是平衡树，则返回-1。主函数根据辅助函数的返回值判断二叉树是否平衡。 ... [详细]

本文介绍了腾讯最近开源的BERT推理模型TurboTransformers，该模型在推理速度上比PyTorch快1~4倍。TurboTransformers采用了分层设计的思想，通过简化问题和加速开发，实现了快速推理能力。同时，文章还探讨了PyTorch在中间层延迟和深度神经网络中存在的问题，并提出了合并计算的解决方案。 ... [详细]