说明 这篇博客是在复杂场景使用策略和工厂模式代替分支语句升级版，增加了模版方法模式。将支付类的公共逻辑抽取到模板类中，使整个支付逻辑更加灵活，进一步优化了代码结构，提升了软件的可维护性和可读性。 流程图如下 先看一遍流…

AI大模型服务平台的选择和应用涉及到多个技术层面和业务需求的考量。下面我会详细介绍几个关键的技术点和应用场景，帮助您更好地理解和选择AI大模型服务平台。 技术选型 1.1 大模型种类 语言模型：如BERT、GPT-3、文心一言等，适用于自然语言…

简介 OWOD论文中的评价过程，影响实验结果的处理，这里主要记录源代码中提供的评价内容。熟悉下OWOD的评价过程。 代码 在OWOD中，默认使用的是VOC格式的evaluator，所以我们的关注点主要在 voc 评价器上。 1 detectron2\engine\defaults.py 找到当前方法中的 DefaultTrainer …

登录、添加、删除、查询模块是我们经常遇到的，这些模块的测试点该如何考虑 1)登录 ① 用户名和密码都符合要求(格式上的要求) ② 用户名和密码都不符合要求(格式上的要求) ③ 用户名符合要求，密码不符合要求(格式上的要求) ④ 密码符合要求，…

数据库课程设计是一个综合性的过程，它涉及到需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计、实现、测试以及维护等多个阶段。在这里，我将以MySQL为例，详细阐述一个假设的数据库课程设计过程，内容将涵盖从需求分析到实现的具体步骤&…

快速排序：分而治之的高效排序算法 简介 快速排序是一种分而治之的排序算法，由C. A. R. Hoare在1960年提出。它通过选取一个元素作为"基准"（pivot），然后重新排列数组，使得所有比基准值小的元素都…

Stacked RNN（多层RNN） 1. 原理 多个全连接层可以堆叠，多个卷积层也可以堆叠。同理：RNN也可以堆叠形成多层RNN。 如下图所示：对于每一个时刻的输出 h t h_t ht​，它既会作为下一个时刻的输入，…

一、经验风险定义 给定一个训练数据集 T { ( x 1 , y 1 ) , ( x 2 , y 2 ) , . . . , ( x N , y N ) } T\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_N,y_N)\} T{(x1​,y1​),(x2​,y2​),...,(xN​,yN​)}，模型f(X)关于训练数据集的平均损失称为经验风险（Empirical…