作者：潘与其 - 蚂蚁金服前端工程师 - 喜欢图形学、可视化 在之前数据瓦片方案的介绍中，我们提到过希望将瓦片裁剪放入 WebWorker 中进行，以保证主线程中用户流畅的地图交互（缩放、平移、旋转）。...但是本文介绍的针对 Polygon 要素的文本标注方案，将涉及复杂的多边形难抵极运算，如果不放在 WebWorker 中运算将完全卡死无法交互。...在我们的例子中，当主线程请求 WebWorker 返回当前视口包含的数据瓦片时，WebWorker 会计算出瓦片包含的 Polygon 要素的难抵极，不影响主线程的交互： // https://github.com...事实上 Mapbox 也是这么做的，另外为了加快线程间数据传输速度，数据格式在设计上也需要考虑 Transferable[6]，由于线程上下文转移时不需要拷贝操作，在大数据量传输时将获得较大的效率提升。...因此 Mapbox 的做法是合并多条请求，在主线程中维护一个简单的状态机： /** * While processing `loadData`, we coalesce all further
前言 给sd卡写入官方镜像，在windows上要用Win32 Disk Image,因为我用的是Mac系统切来切去有点麻烦，要是直接在Mac上写就方便多了。...操作步骤 1.进入目录 插入要写入的sd卡，进入Mac上存放img镜像文件的目录，比如我的就是放在Desktop上的raspberryiso文件夹，那么terminal的命令就是: cd ~/desktop.../rasiberryiso 2.列出目前系统上的所有磁盘; diskutil list 在terminal里找到你要写入的磁盘的编号； ?...3.推出此磁盘 diskutil unmountDisk /dev/ (换成你要写入的磁盘编号） ?...4.用dd命令将树莓派系统镜像写入SD卡 sudo dd bs=1m if=.img of=/dev/ (换成要你写入镜像的文件名) 输入这个命令后系统会提示你输入密码
思路 先对文本进行读写操作，利用jieba分词对待分词的文本进行分词，然后将分开的词之间用空格隔断；然后调用extract_tags()函数提取文本关键词； 代码 #!...cunyu1943.github.io # @File : Seg.py # @Software: PyCharm import jieba import jieba.analyse # 待分词的文本路径.../source.txt' # 分好词后的文本路径 targetTxt = '....output = ' '.join(seg) targetFile.write(output) targetFile.write('\n') prinf('写入成功...', encoding = 'utf-8') as file: text = file.readlines() """ 几个参数解释： * text : 待提取的字符串类型文本
因为穷，只买得起1G内存的乞丐配置版的云服务器，但是又想玩玩Elasticsearch+Kibana。...而Elasticsearch默认的heap size就是1G，很容易卡死，因此需要手动修改一下配置。...Elasticsearch配置 打开jvm配置文件 vi elasticsearch/config/jvm.options 修改内存空间为256m -Xms256m -Xmx256m Kibana配置...打开Kibana运行文件 vi kibana/bin/kibana 在最后一行前面加上一行，修改node.js最大内存空间 NODE_OPTIONS="${NODE_OPTIONS:=--max-old-space-size...=256}" 据了解，对于某些版本的node.js，内存参数横杠要改成下划线 NODE_OPTIONS="${NODE_OPTIONS:=--max_old_space_size=256}" 然后分别启动
一、关于常量池 字符串在Java中用的非常得多，Jvm为了减少内存开销和提高性能，使用字符串常量池来进行优化。...在jdk1.7之前（不包括1.7），Java的常量池是在方法区的地方，方法区是一个运行时JVM管理的内存区域，是一个线程共享的内存区域，它用于存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态常量等。...不仅如此，在intern方法返回的引用上，JDK1.6和JDK1.7也有个地方不一样，来看看书本上给的例子： public static void main(String[] args) { String...stringTable的小说明 这里先再提一下字符串常量池，实际上，为了提高匹配速度，也就是为了更快地查找某个字符串是否在常量池中，Java在设计常量池的时候，还搞了张stringTable，这个有点像我们的...在JDK7、8中，可以通过-XX:StringTableSize参数StringTable大小 jdk1.6及其之前的intern()方法 在JDK6中，常量池在永久代分配内存，永久代和Java堆的内存是物理隔离的
Python内存池：内存池的概念就是预先在内存中申请一定数量的，大小相等 的内存块留作备用，当有新的内存需求时，就先从内存池中分配内存给这个需求，不够了之后再申请新的内存。...这样做最显著的优势就是能够减少内存碎片，提升效率。...python中的内存管理机制——Pymalloc：python中的内存管理机制都有两套实现: 一套是针对小对象，就是大小小于256bits时,pymalloc会在内存池中申请内存空间； 当大于256bits...，则会直接执行new/malloc的行为来申请内存空间。...内存释放参考深入理解Python内存管理与垃圾回收，再也不怕问了（二）
在Django中，你可以通过多种方式获取已渲染的HTML文本。这通常取决于你希望在哪个阶段获取HTML文本。下面就是我在实际操作中遇到的问题，并且通过我日夜奋斗终于找到解决方案。...1、问题背景在 Django 中，您可能需要将已渲染的 HTML 文本存储在模板变量中，以便在其他模板中使用。例如，您可能有一个主模板，其中包含内容部分和侧边栏。...以下是一个示例代码，展示了如何在视图中将已渲染的 HTML 文本存储在模板变量中：def loginfrm(request): """ 登录表单视图 """ # 渲染登录表单 HTML...然后，我们将已渲染的 HTML 文本存储在 context 字典中。最后，我们使用 render() 函数渲染主模板，并传入 context 字典作为参数。...这些方法可以帮助我们在Django中获取已渲染的HTML文本，然后我们可以根据需要进行进一步的处理或显示。
1 简介 原先写过两篇文章，分别介绍了传统机器学习方法在文本分类上的应用以及CNN原理，然后本篇文章结合两篇论文展开，主要讲述下CNN在文本分类上的应用。...前面两部分内容主要是来自两位博主的文章（文章中已经给出原文链接），是对两篇论文的解读以及总结，基本上阐释了CNN文本分类模型；后半部分讲一个实例和项目实战 2 论文1《Convolutional Neural...模型结构 在短文本分析任务中，由于句子句长长度有限、结构紧凑、能够独立表达意思，使得CNN在处理这一类问题上成为可能，主要思想是将ngram模型与卷积操作结合起来 2.1 输入层 如图所示，输入层是句子中的词语对应的...在样本处理上使用minibatch方式来降低一次模型拟合计算量，使用shuffle_batch的方式来降低各批次输入样本之间的相关性(在机器学习中，如果训练数据之间相关性很大，可能会让结果很差、泛化能力得不到训练...（经典方法和CNN） - 简书 文本分类(上)- 基于传统机器学习方法进行文本分类 - 简书 CNN在中文文本分类的应用 - 代码王子 - 博客园 卷积神经网络(CNN)在句子建模上的应用 | Jey
近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文（论文笔记：http://t.cn/RHea2Rs )，同时也参加了 CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）2017 的一个文本分类问题的比赛：让 AI...Single Channel Models: 虽然作者一开始认为多通道可以预防过拟合，从而应该表现更高，尤其是在小规模数据集上。但事实是，单通道在一些语料上比多通道更好； Static vs....下面两篇论文提出了一些简单的模型用于文本分类，并且在简单的模型上采用了一些优化策略。...(DAN) 是在 NBOW model 的基础上，通过增加多个隐藏层，增加网络的深度 (Deep)。...Word Dropout Improves Robustness 针对 DAN 模型，论文提出一种 word dropout 策略：在求平均词向量前，随机使得文本中的某些单词 (token) 失效。
1、简介 原先写过两篇文章，分别介绍了传统机器学习方法在文本分类上的应用以及CNN原理，然后本篇文章结合两篇论文展开，主要讲述下CNN在文本分类上的应用。...前面两部分内容主要是来自两位博主的文章（文章中已经给出原文链接），是对两篇论文的解读以及总结，基本上阐释了CNN文本分类模型；后半部分讲一个实例和项目实战。...模型结构 在短文本分析任务中，由于句子句长长度有限、结构紧凑、能够独立表达意思，使得CNN在处理这一类问题上成为可能，主要思想是将ngram模型与卷积操作结合起来。...2.1.输入层 如图所示，输入层是句子中的词语对应的wordvector依次（从上到下）排列的矩阵，假设句子有 n 个词，vector的维数为 k ，那么这个矩阵就是 n × k 的(在CNN中可以看作一副高度为...（经典方法和CNN） - 简书 文本分类(上)- 基于传统机器学习方法进行文本分类 - 简书 CNN在中文文本分类的应用 - 代码王子 - 博客园 卷积神经网络(CNN)在句子建模上的应用 | Jey
SRU模型、GRU模型与LSTM模型设计上十分的相似，LSTM包含三个门函数（input gate、forget gate和output gate)，而GRU模型是LSTM模型的简化版，仅仅包含两个门函数...从图1和图2可以看出，一次计算需要依赖于上一次的状态s计算完成，因此作者修改网络结构为图3，类似于gru网络，只包含forget gate和reset gate，这两个函数可以在循环迭代前一次计算完成，...实验之前首先对文本按单词进行分词，然后采用word2vec进行预训练（这里采用按字切词的方式避免的切词的麻烦，并且同样能获得较高的准确率）。...2：由于本次实验对比采用的是定长模型，因此需要对文本进行截断（过长）或补充（过短）。 3：实验建模Input。...本次实验采用文本标签对的形式进行建模（text，label），text代表问题，label代表正负情绪标签。
近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文（论文笔记)，同时也参加了CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）2017的一个文本分类问题的比赛：让AI当法官，并取得了最终评测第四名的成绩(比赛的具体思路和代码参见...Single Channel Models: 虽然作者一开始认为多通道可以预防过拟合，从而应该表现更高，尤其是在小规模数据集上。但事实是，单通道在一些语料上比多通道更好； Static vs....5.2 RCNN相关总结 NN vs. traditional methods: 在该论文的所有实验数据集上，神经网络比传统方法的效果都要好 Convolution-based vs....下面两篇论文提出了一些简单的模型用于文本分类，并且在简单的模型上采用了一些优化策略。...6.1.4 Word Dropout Improves Robustness 针对DAN模型，论文提出一种word dropout策略：在求平均词向量前，随机使得文本中的某些单词(token)失效。
本文链接：https://blog.csdn.net/github_39655029/article/details/90346045 Python实现jieba对文本分词并写入新的文本文件，然后提取出文本中的关键词...思想 先对文本进行读写操作，利用jieba分词对待分词的文本进行分词，然后将分开的词之间用空格隔断；然后调用extract_tags()函数提取文本关键词； 代码 #!...cunyu1943.github.io # @File : Seg.py # @Software: PyCharm import jieba import jieba.analyse # 待分词的文本路径.../source.txt' # 分好词后的文本路径 targetTxt = '....output = ' '.join(seg) targetFile.write(output) targetFile.write('\n') prinf('写入成功
这一功能的重要性主要体现在以下几个方面： 用户友好性和直观性：通过文本提示来指引系统进行目标检测和分割，用户无需具备专业的图像处理知识，只需通过简单的文字描述即可让系统识别并分割出图像中的特定目标，大大降低了用户操作的复杂性和门槛...通过高效的模型集成和算法改进，作者为用户提供了一个快速响应且准确的目标检测和分割解决方案，使得在边缘设备上处理复杂图像任务成为可能，极大地提升了实时应用的性能和用户体验。 让我们一起来看看吧！...然而，GroundingDINO和SAM的运行速度都太慢，无法在边缘设备（如Jetson Orin）上实现有意义的实时交互。...“语言分割任意目标”的原始架构涉及将一张图像和一段文本提示输入到Grounding DINO模型中。然后，该模型会根据用户提示生成一张带有边界框的图像。...这种方法通过使用SAM的生成式人工智能技术，可以根据任意文本输入，利用点、框或文本等提示，“裁剪”出图像中的任意对象，从而精确检测和分割图像中的任何区域。
github地址：https://github.com/fengzhizi715/RxCache 堆外内存(off-heap memory) 对象可以存储在 堆内存、堆外内存、磁盘缓存甚至是分布式缓存。...在 Java 中，与堆外内存相对的是堆内存。堆内存遵守 JVM 的内存管理机制，而堆外内存不受到此限制，它由操作系统进行管理。 ?...JVM的内存管理以及堆外内存.jpg 堆外内存和堆内存有明显的区别，或者说有相反的应用场景。...堆外内存更适合： 存储生命周期长的对象 可以在进程间可以共享，减少 JVM 间的对象复制，使得 JVM 的分割部署更容易实现。 本地缓存，减少磁盘缓存或者分布式缓存的响应时间。...RxCache 中的封装。
2. java 内存模型中的happen before原则 JSR-1337制定了Java内存模型(Java Memory Model, JMM)中规定的hb原则大致有以下几点： 程序次序法则：线程中的每个动作...A都happens-before于该线程中的每一个动作B，其中，在程序中，所有的动作B都能出现在A之后。...StoreStore屏障：对于这样的语句Store1; StoreStore; Store2，在Store2及后续写入操作执行前，保证Store1的写入操作对其它处理器可见。...4. volatile语义中的内存屏障 在每个volatile写操作前插入StoreStore屏障，在写操作后插入StoreLoad屏障； 在每个volatile读操作前插入LoadLoad屏障，在读操作后插入...5. final语义中的内存屏障 新建对象过程中，构造体中对final域的初始化写入(StoreStore屏障)和这个对象赋值给其他引用变量，这两个操作不能重排序； 初次读包含final域的对象引用和读取这个
在Lua中实现高效的内存管理可以通过以下几个方法： 使用适当的数据结构：在使用Lua的时候，可以根据具体的需求选择合适的数据结构。...例如，如果需要频繁进行插入和删除操作，可以使用链表而不是数组来减少内存碎片和拷贝开销。 及时释放不再使用的对象：Lua会自动进行垃圾回收，但是在某些情况下可能会出现内存泄漏。...避免创建过多的临时对象：在Lua中，创建对象是需要开辟内存的，因此在性能要求高的场景下，应该尽量避免创建过多的临时对象。可以通过对象池复用已有的对象，减少创建和销毁的开销。...使用适当的缓存策略：在某些场景下，可以使用缓存来减少内存的使用。例如，可以将常用的数据存储在全局变量中，避免重复创建。...注意：以上方法都是为了提高内存使用效率和性能，但在实际应用中，需要根据具体情况进行权衡和选择。
很多人选择在Github上开源项目，但很多开源项目要依赖一些自己写的jar。如何让用户(使用者)可以通过互联网自动下载所依赖的jar呢？ ...下面介绍下通过GitHub做maven repository的过程; 1、在GitHub上创建项目(这步操作不细说了，过程很简单，用过GitHub的大家都懂的) 例如：我创建的项目名叫fengyunhe-wechat-mp...2、把本地maven项目Build，build生成的maven文件夹上传到Giuhub 3、本地新建maven项目如果需要依赖jar,在pom.xml中增加 ...2、master 一定要写上，否则会无法下载 3、如果本地项目依赖的groupId、artifactId跟本地项目中的maven项目groupId、artifactId相对应，则会默认依赖本地项目而不去服务端下载...4、具体依赖项目 配置中 groupId、artifactId 一定要与依赖项目的groupId、artifactId一致。
（LCTT 译注：Cache，译作“缓存”，指 CPU 和内存之间高速缓存。Buffer，译作“缓冲区”，指在写入磁盘前的存储在内存中的内容。...在本文中，Buffer 和 Cache 有时候会通指。）...Linux的交换空间？...如果你想清除掉的空间，你可以运行下面的命令： swapoff -a && swapon -a 此外，了解有关风险后，您可以将上面的命令添加到cron中。...，我们在执行脚本前后运行“free -m” 来检查缓存。
近日 FAIR 实验室在官方博客中指出，目前 fastText 资料库已经能够在智能手机及小型电脑上使用，而且内存只需要几百千字节，充分增强了 fastText 的延展性。...为实现这一目的，FAIR 实验室需要尽可能减少 fastText 模型在运转时所消耗的内存。...:压缩文本分类模型），能够克服模型迁移到小型存储设备存在的挑战。...Facebook 团队一直努力在提升精度的同时尽可能地减少计算的复杂度，让实际应用在使用的过程中变得更加灵活方便。而在机器学习拓展的过程中，团队所面临的问题在于，需要涉及一个通用库来解决文本分类问题。...当时开源的资料库对内存要求较高，动辄数 GB，因此主要支持笔记本电脑及 X86 用户。 对于有大量类别的数据集，fastText 采用了分层分类器，将不同的类别整合进树形结构中。
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