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当前主题:精度丢失

从呱呱坠地到大放异彩,语言模型经历了哪些变化?

小叽导读:地基决定了建筑的高度,语言模型决定了 NLP 的能力。我们平时关注到的更多是建筑位于地表之上的宏伟部分,地基则鲜少有人问津。然而,打实基础,才能更上一层楼。今天,蚂蚁金服智能对话算法团队带领大家一起回顾 NLP 语言模型的演化历史,了解 BERT为

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分布式ID系列(5)——Twitter的雪法算法Snowflake适合做分布式ID吗

写到这里,分布式Id算是写到最后一篇了,在这一篇里,我会讲到目前网上最适合分布式Id的方法,什么方法呢,请您往下看: 介绍Snowflake算法 SnowFlake算法是国际大公司Twitter的采用的一种生成分布式自增id的策略,这个算法产生的分布式id是

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ACM MM 论文 | 用于行人重识别的多层相似度感知CNN网络

小叽导读: 行人重识别是指给定一个摄像头下某个行人的图片,在其他摄像头对应的图片中准确地找到同一个人。行人重识别技术有十分重要的科研和实际应用价值,近来广泛应用到交通、安防等领域,对于创建平安城市、智慧城市具有重要的意义。可能有人会说“人脸技术”的应用已经很

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Dotnet3.0下SnowFlake算法生成53位ID

世界上没有两片雪花是完全相同的。 为了满足Twitter每秒上万条消息的请求,每条消息都必须分配一条唯一的ID,这些id还需要一些大致的顺序(方便客户端排序),并且在分布式系统中不同机器产生的ID必须不同。Twitter公司提出了一种名为SnowFlake算

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【个人学习JAVA---学后的梳理】三、浅纳Java的数据类型

Java数据类型的简单归纳打理,顺带补上 常量与变量 1. 编程元素---常量与变量 1.1:常量 顾名思义,常量就是固定不变的量(不变的是其直接对象地址),即:定义完成就无法被改变。 声明常量的语法如下: final <数据类型> <常量名>[=赋值];

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【完结】12篇文章带你逛遍主流分割网络

本文授权转载自公众号:有三AI 专栏《图像分割模型》正式完结了。在本专栏中,我们从编解码结构入手,讲到解码器设计;从感受野,讲到多尺度融合;从CNN,讲到RNN与CRF;从2D分割,讲到3D分割;从语义分割到实例分割和全景分割。这篇文章我们就一起回顾一下这些

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自动驾驶中高精地图的大规模生产:视觉惯导技术在高德的应用

导读:导航、驾驶辅助、自动驾驶等技术的不断发展对地图的精细程度提出了更高的要求。常规的道路级地图对于智能交通系统存在很多不足,针对自动驾驶应用的需求,我们提出了利用视觉惯导技术制作高精地图的方法。 本文将首先介绍视觉和惯导的主流设备,视觉惯导融合的框架和关键

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SSD故障预测,你需要了解的几个技巧

硬盘故障对数据中心的可靠性和可用性的影响越来越大,据美国63个数据中心组织进行的一项研究显示,数据中心的停机费用在过去几年中显著增加,从2010年的5600美元/分钟增加到2016年的8851美元/分钟。 目前一些是硬盘故障,硬盘使用包括各类机械硬盘HDD、

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精度丢失相关问答

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java浮点数精度问题

最近在做一个交易机器人,处理精度问题,发现: Float.parseFloat(String s); BigDecimal.floatValue(); 如上两个方法都会产生精度丢失问题。那么浮点数只能用string才能精确表示吗。float和double

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怎么保证计算过后小数存入数据库之后精度无损?

无限循环的小数存入数据库的时候有精度丢失,获取出来之后与之前的数据对不上,比如说我要保存3条1/3的无限小数数据,然后获取出来的时候能保证这3条数据的相加结果能等于1,怎么有效解决.?

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