SpringCloud（23）：Sentinel对Spring Cloud Gateway的支持
代码地址：https://download.csdn.net/download/u013938578/87767363 从 1.6.0 版本开始，Sentinel 提供了 Spring Cloud Gateway 的适配模块，可以提供两种资源维度的限流： route 维度：即在 Spring 配置文件中配置的路由条目，资源名为对应的 routeId自定义 API 维度：用户可以利用 Sentinel 提供...
时序预测中Attention机制是否真的有效？盘点LSTM/RNN中24种Attention机制+效果对比
目录 I. 前言II. 时序预测中的Attention原理2.1 输入Attention2.2 输出Attention III. 代码实现3.1 点积3.1.1 时间步维度3.1.2 变量维度(input+hidden) 3.2 缩放点积3.3 余弦相似度3.3.1 时间步维度3.3.2 变量维度(input+hidden) 3.4 通用Attention3.4.1 时间步维度3.4.2 变量维度(in...
RAM Sequential
院计算所的RISC-V处理器实施的DFT设计。 去年，也基于一款处理器应用过Share Test Bus技术，但在memory界面fault测试的问题，我注意到南湖的测试方法（RAM_sequential）更加友好。本文针对这方面内容，做了一些简单的技术总结。 通常，我们通过memory compiler 编译SRAM时，可以有以下几种选择或者场景： 编译是否打开Test 专用的p...
深度学习 - 51.推荐场景下的 Attention And Multi-Head Attention 简单实现 By Keras
目录 一.引言 二.计算流程 1.Attention 结构 2.Multi-Head Attention 结构 三.计算实现 1.Item、序列样本生成 2.OwnAttention Layer 实现 2.1 init 初始化 2.2 build 参数构建 2.3 call 逻辑调用 3.OwnAttention Layer 测试 四.总结 一.引言 Attention And Multi-Head At...
Yolov5/Yolov7涨点技巧：MobileViT移动端轻量通用视觉transformer，MobileViTAttention助力小目标检测，涨点显著
现有博客都是将MobileViT作为backbone引入Yolov5，因此存在的问题点是训练显存要求巨大，本文引入自注意力的Vision Transformer(ViTs)：MobileViTAttention MobileViT是一种基于Transformers的轻量级模型，它可以用于图像分类任务。相比于传统的卷积神经网络，MobileViT使用了轻量级的注意力机制来提取特征，从而在保...
如何使用Sentinel的Slot插槽实现限流熔断，看完这篇文章会有新的收获
前言：大家好，我是小威，24届毕业生，在一家满意的公司实习。本篇文章将详细介绍如何使用Sentinel的Slot插槽实现限流熔断，后续文章将详细介绍Sentinel的其他知识。 如果文章有什么需要改进的地方还请大佬不吝赐教👏👏。 小威在此先感谢各位大佬啦~~🤞🤞 以下正文开始 文章目录 Sentinel的插槽介绍Slot接口中的方法介绍Slot接口源码及注释Sentinel插槽小结 Sentinel的插...
Create Vite App 支持 OpenTiny 啦🎉
pescript5.x vite 开箱即用模板，致力于打造不同框架，多种生态，开箱即用的脚手架。支持各种插件以及不同组件库的可拔插式选择，来帮助你快速从0搭建web应用的脚手架。当时还不支持 OpenTiny，现已完美支持 OpenTiny 组件库🎉 让我们来体验下吧！对 OpenTiny 组件库的支持根据 Create Vite App 的官网文档，只需要一行代码即可创建一个 Vite + Vu...
SpringBoot项目中Controller层、Service层、Dao层、entity层、Configuration层、Utils层作用
SpringBoot项目中各层的作用 1、Controller层2、Service层3、Dao层（Mapper层）4、entity层（model层）5、Configuration层6、Utils层各层作用架构图 1、Controller层 Controller层为控制层，一般使用 @RestController 或 @Controller 注解来标识。在 Spring Boot 中，控制层负责接收请求并...
PAN（Pyramid Attention Network for semantic segmentation）paper解读
Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation讲PAN用于语义分割，网络结构类似encoder-decode, u-shape。 背景 encoder-decoder结构， 在encoding到高维度特征的过程中，原始的纹理信息会遭遇空间分辨率损失，例如FCN。 PSPNet和DeepLab用了空间金字塔和空洞卷积（ASPP）来对应这个问题， 然而...
springcloud~Sentinel
介绍随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 是面向分布式、多语言异构化服务架构的流量治理组件，主要以流量为切入点，从流量路由、流量控制、流量整形、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。历史2012 年，Sentinel 诞生，主要功能为入口流量控制。2013-2017 年，Sentinel 在阿里巴巴集团内部迅速发展，...