T-ITS论文分享：一种用于具有缺失数据的交通预测多任务学习方法
的文章的题目为《Traffic Prediction With Missing Data: A Multi-Task Learning Approach》，论文主要呈现了针对缺失数据情况下的交通预测多任务学习方法，论文的第一作者是Wang Ao。交通速度预测是智能交通系统的重要组成部分，现有的交通速度预测模型大多是基于交通数据完整或缺失值较少的假设，然而由于人为和自然因素，现实场景中交通数据往往是不完...
触摸屏监控双速电动机-任务要求
功能要求 某混料泵由一台5.5kW的双速电动机M4拖动，有过载和互锁保护，用触摸屏监控双速电动机的运行状态。 控制要求 1、调试模式。按下SB1按钮，电动机M4以低速运行4s后停止，再次按下启动按钮SB1后，高速运行6s，电动机M4调试结束。电动机M4调试过程中，调试灯HL2以亮2S灭1S的周期闪烁。 2、混料模式。按下SB3按钮，电动机M4先低速运行4s，再高速运行6s，然后停止4s。重复运行n次后...
C# BackgroundWorker 后台任务
1. BackgroundWorker 后台任务 C# BackgroundWorker是一个用于在后台执行耗时操作的组件。它可以在Windows窗体应用程序中使用，通过在BackgroundWorker实例上注册事件处理程序来执行耗时的运算。 // 创建BackgroundWorker对象BackgroundWorker backgroundWorker1 = new Backgr...
【性能调优】local模式下flink处理离线任务能力分析
文章目录 一. flink的内存管理1.Jobmanager的内存模型2.TaskManager的内存模型2.1. 模型说明2.2. 通讯、数据传输方面2.3. 框架、任务堆外内存2.4. 托管内存 3.任务分析 二. 单个节点的带宽瓶颈1. 带宽相关理论2. 使用speedtest-cli 测试带宽3. 任务分析3. 其他工具使用介绍 本文相关讨论 任务说明： 使用local模式运行flink...
Python中执行定时任务详细教程与示例代码
更多资料获取 📚 个人网站：ipengtao.com 定时任务是自动化执行的一种方式，它可以在指定的时间间隔或特定时间点运行Python代码。无论是自动化数据备份、定期清理文件还是其他周期性任务，Python都提供了多种方式来执行定时任务。本文将介绍Python中执行定时任务的几种方法，并提供详细的示例代码。 方法一：使用time.sleep()进行简单定时 time.sleep(seconds)函...
中文自然语言处理（NLP）中的命名实体识别（NER）任务中，加入注意力（attention）机制
在中文自然语言处理（NLP）中的命名实体识别（NER）任务中，加入注意力（attention）机制可以极大地提升模型的性能。注意力机制可以帮助模型更好地捕捉序列中的关键信息和上下文依赖关系，从而提高对命名实体的识别准确度。下面是一些关于注意力机制的具体作用和不同类型的概述： 注意力机制的作用： 捕捉长距离依赖：注意力机制可以帮助模型更好地处理长距离的依赖关系，这在处理长句子时尤为重要。关注关键信息：...
基于SpringBoot+Vue校园悬赏任务平台
项目介绍： 使用旧方法对校园悬赏任务平台的信息进行系统化管理已经不再让人们信赖了，把现在的网络信息技术运用在校园悬赏任务平台的管理上面可以解决许多信息管理上面的难题，比如处理数据时间很长，数据存在错误不能及时纠正等问题。这次开发的校园悬赏任务平台对字典管理、论坛管理、任务资讯任务资讯公告管理、接取用户管理、任务管理、任务咨询管理、任务收藏管理、任务评价管理、任务订单管理、发布用户管理、管理员管理等...
多线程任务管理：深入学习CompletionService的应用
第1章：引言 大家好，我是小黑，咱们都知道，在现代软件开发中，特别是对于Java程序员来说，高效地处理并发任务是一个非常关键的技能。就像在繁忙的餐厅里，多个厨师同时烹饪不同的菜肴一样，程序中的多线程也需要协调地工作。在这个背景下，Java的CompletionService就像是一个管理厨师的调度员，它帮助我们更有效地管理线程和任务。 大家可能对ExecutorService有所了解，这是Java提...
NLP NER 任务中的精确度（Precision）、召回率（Recall）和F1值
在自然语言处理（NLP）中的命名实体识别（NER）任务中，精确度（Precision）、召回率（Recall）和F1值是评估模型性能的关键指标。这些指标帮助我们了解模型在识别正确实体方面的效率和准确性。 精确度（Precision）： 精确度是指模型正确识别的命名实体数与模型总共识别出的命名实体数（包括正确和错误的）的比例。精确度越高，意味着模型在它识别为实体的结果中有更高的准确性。公式表示为： [...
IDCNN（迭代扩张卷积神经网络）在NLP-NER任务中的应用
IDCNN（迭代扩张卷积神经网络）在NLP-NER任务中的应用 IDCNN（Iterated Dilated Convolutional Neural Network）是一种特别设计的卷积神经网络（CNN），用于处理自然语言处理（NLP）中的序列标注问题，例如命名实体识别（NER）。IDCNN的关键特点是使用了扩张卷积（Dilated Convolution），这是一种可以增加感受野（即网络可以观察...