JVM内存模型最新面试题(持续更新)
问题：java中创建的对象一般放在哪里？(全流程包含从创建到回收) 回答 大部分对象在堆中，这个基本都知道； 少部分对象是会在栈中的，比如作用域不局限于方法内的方法内部变量，这类对象的特征一般就是生命周期短、内存小； 至于为什么要放一部分进栈中，是为了避免这种小而短的对象加大GC的频率，这种对象方法结束会随着栈帧的释放而释放，减少堆的垃圾回收的压力。 在jdk1.6之后，基本都默认开启了相关配置，去...
【传知代码】VRT: 关于视频修复的模型（论文复现）
多帧视频时，我们面临了一系列新的挑战，包括多帧之间的对齐、在动态环境中信息的变动以及长时间序列的依赖性等问题。 为了实现更为精确和稳健的视频修复，我们需要构建一个能够最大化利用这些信息的机制。 VRT模型的详细说明 VRT 模型是指视频修复技术（Video Restoration Techniques）的模型，它是一种利用深度学习和计算机视觉技术来改善、修复和恢复视频内容的模型。这些模型通常基于深度神...
Yolov8目标检测——在Android上部署Yolov8 tflite模型
1. 简介 YOLOv8 是一种用于目标检测的深度学习模型，它是 YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本之一。YOLO 系列因其高效和准确性而在计算机视觉领域非常受欢迎，特别是在需要实时目标检测的应用中，如视频监控、自动驾驶汽车、机器人视觉等。 以下是 YOLOv8 的一些关键特点： 实时性能：YOLOv8 旨在提供实时目标检测，即使在资源受限的设备上也能快速运行。准确性：Y...
INS 论文分享：一种用于交通流预测的多通道时空Transformer模型
，交通流量预测面临的主要挑战包括：（1）随着预测时间的增加，预测的准确性会下降；（2）预测结果极大地依赖于从道路网络中提取时空依赖关系。为了克服上述挑战，我们提出了一个多通道时空Transformer模型，用于交通流量预测。该模型通过融合来自不同交通数据通道的结果来提高预测准确性。我们的方法利用图卷积网络从每个通道提取空间特征，同时使用基于Transformer的架构捕捉跨通道的时间依赖性。我们引入了...
如何使用 ERNIE 千帆大模型基于 Flask 搭建智能英语能力评测对话网页机器人（详细教程）
ERNIE 千帆大模型 ERNIE-3.5是一款基于深度学习技术构建的高效语言模型，其强大的综合能力使其在中文应用方面表现出色。相较于其他模型，如微软的ChatGPT，ERNIE-3.5不仅综合能力更强，而且在训练与推理效率上也更高。这使得ERNIE-3.5能够支持更丰富的外部应用开发，为更多国内开发者提供强大基础工具。 ERNIE-3.5在语义和语境理解上有了显著提升，能够更准确地回答问题和进行交...
luceda ipkiss教程 69：导出器件或者线路的三维模型
ipkiss 3.12版加入write_obj函数，可以直接输出器件的三维模型。 如，输出自定义的mmi的三维模型： 代码如下： from si_fab import all as pdkfrom ipkiss3 import all as i3 class MMI1x2(i3.PCell): """MMI with 1 input and 2 outputs.""" _name_prefix =...
基于yolov2深度学习网络模型的鱼眼镜头中人员检测算法matlab仿真
带有检测结果的图像 pause(0.01);% 等待一小段时间，使图像显示更流畅 if cnt==1 cnt=0; endend133 4.算法理论概述 基于YOLOv2深度学习网络模型的鱼眼镜头中人员检测算法结合了YOLOv2的高效目标检测能力和对鱼眼镜头畸变的校正处理，以实现对鱼眼图像中人员的准确识别。YOLOv2（You Only Look Once Version 2）由Jo...
信息系统架构模型_3.企业数据交换总线
1.企业数据交换总线 实践中，还有一种较常用的架构，即企业数据交换总线，即不同的企业应用之间进行信息交换的公共通道，如图1所示。 图1 企业数据交换总线架构 这种架构在大型企业不同应用系统进行信息交换时使用较普遍，在国内，主要是银行或电信等信息化程度较高的行业采用此种结构，其他的许多行业虽然也有类似的需求，但大多都仍处于半信息化阶段，没...
锂电池恒流恒压CCCV充电模型MATLAB仿真
变换器，在电路设计中需要根据直流电压源的电压和电池电压的关系进行选择。若电池完全充电电压为大于直流电压源的电压，则需要选择Boost DC/DC变换器。反之则需要选择Buck DC/DC变换器。而在该模型中，CV阶段的充电电压设置的为48V，大于直流电压源（后文简称为电源）的电压20V，所以选择Boost DC/DC变换器。 电路结构如上图所示，可以看到，电路结构本身并不复杂，在该电路中，电池可以看作...
如何使用Transformer-TTS语音合成模型
1、技术原理及架构图 Transformer-TTS主要通过将Transformer模型与Tacotron2系统结合来实现文本到语音的转换。在这种结构中，原始的Transformer模型在输入阶段和输出阶段进行了适当的修改，以更好地处理语音数据。具体来说，Transformer-TTS利用自注意力机制来处理序列数据，这使得模型能够并行处理输入序列，从而提高训练效率。此外，Transfo...