데이터 베이스 MySQL 튜토리얼 2004开发技术年度综述之Java世界_MySQL

2004开发技术年度综述之Java世界_MySQL

Jun 01, 2016 pm 02:06 PM
세계 개발하다 기술 개요

  

    2004年Java世界发生了巨大变化,主要方面是诞生和发展了几个新名词:IOC 、AOP、SOA、MDA,当然,除了这些都是决定Java技术未来走向的革命性发展以外,还有很多细部和微观的发展,我们先来谈谈这些重要的细节技术发展。

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Stable Diffusion 3 논문이 드디어 공개되고, 아키텍처의 세부 사항이 공개되어 Sora를 재현하는 데 도움이 될까요? Stable Diffusion 3 논문이 드디어 공개되고, 아키텍처의 세부 사항이 공개되어 Sora를 재현하는 데 도움이 될까요? Mar 06, 2024 pm 05:34 PM

StableDiffusion3의 논문이 드디어 나왔습니다! 이 모델은 2주 전에 출시되었으며 Sora와 동일한 DiT(DiffusionTransformer) 아키텍처를 사용합니다. 출시되자마자 큰 화제를 불러일으켰습니다. 이전 버전과 비교하여 StableDiffusion3에서 생성된 이미지의 품질이 크게 향상되었습니다. 이제 다중 테마 프롬프트를 지원하고 텍스트 쓰기 효과도 향상되었으며 더 이상 잘못된 문자가 표시되지 않습니다. StabilityAI는 StableDiffusion3이 800M에서 8B 범위의 매개변수 크기를 가진 일련의 모델임을 지적했습니다. 이 매개변수 범위는 모델이 많은 휴대용 장치에서 직접 실행될 수 있어 AI 사용이 크게 줄어든다는 것을 의미합니다.

자율주행과 궤도예측에 관한 글은 이 글이면 충분합니다! 자율주행과 궤도예측에 관한 글은 이 글이면 충분합니다! Feb 28, 2024 pm 07:20 PM

자율주행 궤적 예측은 차량의 주행 과정에서 발생하는 다양한 데이터를 분석하여 차량의 향후 주행 궤적을 예측하는 것을 의미합니다. 자율주행의 핵심 모듈인 궤도 예측의 품질은 후속 계획 제어에 매우 중요합니다. 궤적 예측 작업은 풍부한 기술 스택을 보유하고 있으며 자율 주행 동적/정적 인식, 고정밀 지도, 차선, 신경망 아키텍처(CNN&GNN&Transformer) 기술 등에 대한 익숙함이 필요합니다. 시작하기가 매우 어렵습니다! 많은 팬들은 가능한 한 빨리 궤도 예측을 시작하여 함정을 피하기를 희망합니다. 오늘은 궤도 예측을 위한 몇 가지 일반적인 문제와 입문 학습 방법을 살펴보겠습니다. 관련 지식 입문 1. 미리보기 논문이 순서대로 되어 있나요? A: 먼저 설문조사를 보세요, p

DualBEV: BEVFormer 및 BEVDet4D를 크게 능가하는 책을 펼치세요! DualBEV: BEVFormer 및 BEVDet4D를 크게 능가하는 책을 펼치세요! Mar 21, 2024 pm 05:21 PM

본 논문에서는 자율 주행에서 다양한 시야각(예: 원근 및 조감도)에서 객체를 정확하게 감지하는 문제, 특히 원근(PV) 공간에서 조감(BEV) 공간으로 기능을 효과적으로 변환하는 방법을 탐구합니다. VT(Visual Transformation) 모듈을 통해 구현됩니다. 기존 방법은 크게 2D에서 3D로, 3D에서 2D로 변환하는 두 가지 전략으로 나뉩니다. 2D에서 3D로의 방법은 깊이 확률을 예측하여 조밀한 2D 특징을 개선하지만, 특히 먼 영역에서는 깊이 예측의 본질적인 불확실성으로 인해 부정확성이 발생할 수 있습니다. 3D에서 2D로의 방법은 일반적으로 3D 쿼리를 사용하여 2D 기능을 샘플링하고 Transformer를 통해 3D와 2D 기능 간의 대응에 대한 주의 가중치를 학습하므로 계산 및 배포 시간이 늘어납니다.

오마하 해변으로 돌아갑니다! 월드 오브 탱크, 노르망디 기념 이벤트 시작 오마하 해변으로 돌아갑니다! 월드 오브 탱크, 노르망디 기념 이벤트 시작 May 31, 2024 pm 10:25 PM

D-Day 침공 80주년이 다가오면서 한 달 동안 월드 오브 탱크 이벤트와 특별 행사가 오버로드 작전을 중심으로 진행됩니다. 새로운 PvE 모드, 테마 배틀 패스, 새로운 전선 대격돌 모드 출시 등이 포함됩니다. long 노르망디 작전 토큰 스토어가 곧 오픈됩니다. 작전 지도 6월 3일부터 6월 30일까지 노르망디 해변을 탐험하고 최대 90개의 노르망디 작전 토큰을 수집하세요. 이 지도에서 36개, 일일 임무를 완료하면 또 다른 54개입니다. 대화형 지도를 확인하고 각 이벤트의 시작 날짜를 확인한 다음 지금 토큰 획득을 시작하거나 특별 토큰 퀘스트를 잠금 해제하세요. 노르망디 작전 관련 활동에 대해 자세히 알아보려면 지도를 사용하세요. 충분한 노르망디 작전 토큰을 얻은 후 노르망디 작전 토큰 딜러에게 갈 수 있습니다.

휴대폰용 Java 프로그래밍 소프트웨어의 완전히 새로운 세계를 발견하세요: 놓치지 말아야 할 5가지 추천 애플리케이션 휴대폰용 Java 프로그래밍 소프트웨어의 완전히 새로운 세계를 발견하세요: 놓치지 말아야 할 5가지 추천 애플리케이션 Jan 13, 2024 am 09:08 AM

오늘날 모바일 시대에 휴대폰은 우리 삶에 없어서는 안 될 존재가 되었습니다. 프로그래밍에 관심이 있다면 휴대폰에 설치된 Java 프로그래밍 소프트웨어가 휴대폰을 강력한 개발 도구로 바꿔줄 것입니다. 이 기사에서는 프로그래밍의 세계를 더 잘 탐험하는 데 도움이 되는 놓칠 수 없는 다섯 가지 모바일 Java 프로그래밍 소프트웨어를 소개합니다. AIDEAIDE는 코드 편집기, 컴파일러, 디버거 등을 포함한 완벽한 Java 개발 환경을 제공하는 강력한 모바일 Java 프로그래밍 소프트웨어입니다. 다양한 개발 프로젝트를 지원합니다.

단순한 3D 가우스 그 이상입니다! 최첨단 3D 재구성 기술의 최신 개요 단순한 3D 가우스 그 이상입니다! 최첨단 3D 재구성 기술의 최신 개요 Jun 02, 2024 pm 06:57 PM

위에 작성됨 & 저자의 개인적인 이해는 이미지 기반 3D 재구성은 입력 이미지 세트에서 객체나 장면의 3D 모양을 추론하는 어려운 작업이라는 것입니다. 학습 기반 방법은 3차원 형상을 직접 추정할 수 있는 능력으로 주목을 받았습니다. 이 리뷰 논문은 새로운, 보이지 않는 뷰 생성을 포함한 최첨단 3D 재구성 기술에 중점을 두고 있습니다. 입력 유형, 모델 구조, 출력 표현 및 훈련 전략을 포함하여 가우스 스플래시 방법의 최근 개발에 대한 개요가 제공됩니다. 해결되지 않은 과제와 앞으로의 방향에 대해서도 논의한다. 해당 분야의 급속한 발전과 3D 재구성 방법을 향상할 수 있는 수많은 기회를 고려할 때 알고리즘을 철저히 조사하는 것이 중요해 보입니다. 따라서 이 연구는 가우스 산란의 최근 발전에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. (엄지손가락을 위로 스와이프하세요.

혁신적인 GPT-4o: 인간-컴퓨터 상호 작용 경험 재편 혁신적인 GPT-4o: 인간-컴퓨터 상호 작용 경험 재편 Jun 07, 2024 pm 09:02 PM

OpenAI가 출시한 GPT-4o 모델은 특히 여러 입력 미디어(텍스트, 오디오, 이미지)를 처리하고 해당 출력을 생성하는 기능에서 의심할 여지 없이 큰 혁신입니다. 이 기능은 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 더욱 자연스럽고 직관적으로 만들어 AI의 실용성과 유용성을 크게 향상시킵니다. GPT-4o의 주요 특징으로는 높은 확장성, 멀티미디어 입력 및 출력, 자연어 이해 기능의 추가 개선 등이 있습니다. 1. 교차 미디어 입력/출력: GPT-4o+는 텍스트, 오디오 및 이미지의 모든 조합을 입력으로 받아들이고 이러한 미디어에서 직접 출력을 생성할 수 있습니다. 이는 단일 입력 유형만 처리하는 기존 AI 모델의 한계를 깨뜨려 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 더욱 유연하고 다양하게 만듭니다. 이 혁신은 스마트 어시스턴트를 강화하는 데 도움이 됩니다.

검토! 심층 모델 융합(LLM/기본 모델/연합 학습/미세 조정 등) 검토! 심층 모델 융합(LLM/기본 모델/연합 학습/미세 조정 등) Apr 18, 2024 pm 09:43 PM

9월 23일, 국립방위기술대학교, JD.com 및 베이징 공과대학이 "DeepModelFusion:ASurvey"라는 논문을 발표했습니다. 딥 모델 융합/병합은 여러 딥 러닝 모델의 매개변수나 예측을 단일 모델로 결합하는 새로운 기술입니다. 이는 더 나은 성능을 위해 개별 모델의 편향과 오류를 보상하기 위해 다양한 모델의 기능을 결합합니다. 대규모 딥 러닝 모델(예: LLM 및 기본 모델)에 대한 딥 모델 융합은 높은 계산 비용, 고차원 매개변수 공간, 서로 다른 이종 모델 간의 간섭 등을 포함한 몇 가지 문제에 직면합니다. 이 기사에서는 기존 심층 모델 융합 방법을 네 가지 범주로 나눕니다. (1) 더 나은 초기 모델 융합을 얻기 위해 손실 감소 경로를 통해 가중치 공간의 솔루션을 연결하는 "패턴 연결"

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