基于Python的自然语言处理系列（23）：DrQA
到端解决方案，最初包括信息检索模块和深度学习模型。本次实现中，我们主要探讨 DrQA 的深度学习模型部分。 1. 数据加载 DrQA 使用了斯坦福问答数据集（SQuAD）。该数据集由一系列 Wikipedia 文章中的段落和相关问题组成，答案是段落中的某个片段，或问题无法回答。 import json def load_json(path): ''' 加载SQuAD数据集的JSON文件...
【吊打面试官系列-MySQL面试题】什么叫视图？游标是什么？
大家好，我是锋哥。今天分享关于【什么叫视图？游标是什么？】面试题，希望对大家有帮助； 什么叫视图？游标是什么？ 视图是一种虚拟的表，具有和物理表相同的功能。可以对视图进行增，改， 查，操作，视图通常是有一个表或者多个表的行或列的子集。对视图的修改不影响基本表。它使得我们获取数据更容易，相比多表查询。 1000道 互联网大厂Java工程师 精选面试题-Java资源分享网 游标：是对查询出来的结果集作为一...
自动驾驶系列—解析自动驾驶汽车的“大脑”：电子电气架构详解与选型指南
文章目录 1. 背景介绍2. 电子电气架构的基本概念2.1 架构组成2.2 功能交互与数据传输2.3 从分布式架构到中央计算架构2.4 电子电气架构的重要性 3. 电子电气架构的演进3.1 分布式电子电气架构3.2 域控制架构3.3 中央计算架构 4. 功能原理4.1 传感器与数据采集4.2 数据处理与决策4.3 控制与执行4.4 通信网络 5. 选型指南6. 应用场景7. 总结与讨论 1. 背景介...
自动驾驶系列—深度剖析自动驾驶芯片SoC架构：选型指南与应用实战
文章目录 1. 背景介绍2. 芯片SoC架构详解2.1 CPU+GPU+ASIC架构2.2 CPU+ASIC架构2.3 CPU+FPGA架构 3. 自动驾驶芯片SoC的功能原理4. SoC选型指南4.1 计算性能4.2 功耗与散热4.3 灵活性与扩展性4.4 成本与时间 5. 应用场景6. 总结与讨论 表1 自动驾驶芯片SoC架构配置总表 1. 背景介绍 随着自动驾驶技术的飞速发展，芯片系统级架构（...
基于Python的自然语言处理系列（22）：模型剪枝（Pruning）
在深度学习领域，尤其是当模型部署到资源有限的环境中时，模型压缩技术变得尤为重要。剪枝（Pruning）是一种常见的模型压缩方法，通过减少模型中不重要的参数，可以在不显著降低模型性能的情况下提升效率。在本文中，我们将详细介绍如何在PyTorch中使用剪枝技术，并通过一些实验展示其效果。 1. 加载数据集与预处理 我们将使用TorchText库加载常用的AG_NEWS数据集...
Python编码系列—Python访问者模式：为对象结构添加新功能的艺术
文章目录 1. 背景介绍2. 原理3. 使用场景4. 代码样例5. 实际应用案例6. 总结 1. 背景介绍 在软件开发中，我们经常需要对一个对象结构添加新的操作，同时又希望避免修改现有的对象结构。访问者模式（Visitor Pattern）提供了一种优雅的方式来实现这一需求，它允许你在不改变对象结构的前提下，为对象添加新的功能。本文将深入探讨Python中的访问者模式，包括其背景、原理、使用场景、代...
自动驾驶系列—从IMU到惯性定位算法：自动驾驶精准定位的幕后科技
文章目录 1. 背景介绍2. 惯性导航定位基本概念2.1 惯性测量单元（IMU）2.2 信号预处理单元2.3 机械力学编排模块 3. IMU详细介绍3.1 加速度计3.2 陀螺仪3.3 加速度计与陀螺仪的结合 4. 惯性导航系统原理4.1 基本原理4.2 空间坐标转换 5. 惯性导航系统的误差5.1 随机误差5.2 固定误差 6. 应用类型及分类7. 选型指南7.1 传感器精度7.2 数据融合能力7...
软件工程系列（1）需求工程
到新的需求或修改现有需求。使用变更控制流程，记录变更请求，评估其影响，并获得批准后实施。跟踪：使用需求管理工具（如JIRA）跟踪需求的实现情况，确保每个需求都有相应的开发、测试和验收。 总结 通过这一系列的需求工程活动，团队能够有效地识别、分析和管理用户需求，确保电子商务网站的最终实现能够满足用户期望，并在市场中取得成功。 ...
自动驾驶传感器系列—自动驾驶中的“眼睛”：摄像头技术详解
文章目录 1. 背景介绍2. 摄像头工作原理2.1 图像采集与处理2.2 距离估算2.2.1 单目摄像头2.2.2 双目和多目摄像头2.2.3 深度计算和运动估计 3. 摄像头分类3.1 长焦摄像头3.2 广角短焦摄像头3.3 鱼眼摄像头3.4 环视摄像头3.5 其他摄像头类型 4. 摄像头应用类型4.1 单目摄像头4.2 双目摄像头4.3 多目摄像头 5. 摄像头核心关键指标5.1 分辨率5.2 ...
基于Python的人工智能应用案例系列（16）：LSTM能源生产预测
在本篇案例中，我们将基于来自FRED（美国联邦储备经济数据库）的电力和天然气生产指数数据进行时间序列分析和预测。该数据涵盖从1992年1月至2019年1月（共325个记录）的工业生产指数变化情况。 数据来源： 数据来自：https://fred.stlouisfed.org/series/IPG2211A2N 1. 数据加载和预处理 首先，我们使用pandas加载数据，...