FastAPI 响应模型详解：单一模型、多模型组合、基类继承复用、联合模型 (Union)等多场景应用 本篇文章详细讲解了如何在 FastAPI 中定义和管理响应模型，包括单一模型、多模型组合、基类继承复用、联合模型 (Union)、列表 (List) 和字典 (Dict) 的响应结构。通过精细的代码示例，读者将学习如何处理请求与响应数据不同时的情况、优化字段显示，以及动态选择不同的数据模型以适应复...

Java 享元模式：打造高扩展游戏角色模型，优化 MMO 游戏开发 一、引言 在当今的游戏开发领域，大型多人在线游戏（MMO）备受玩家喜爱。这类游戏往往构建了宏大的虚拟世界，其中充斥着海量的游戏角色，例如各种怪物。以常见的哥布林怪物为例，在游戏场景中可能会同时出现成百上千个。如果按照传统的设计思路，每个哥布林都独立存储其所有数据，包括模型数据，这将给游戏的内存管理带来巨大挑战。 在游戏开发中，内存的...

深度学习中的图片分类：VGG16 模型详解及代码实现 在深度学习的发展中，VGG16 是一个非常经典且重要的卷积神经网络（CNN）架构。尽管它已经不如一些更现代的网络（如 ResNet 和 EfficientNet）那么流行，但其简单的结构和出色的表现仍然使其在许多实际应用中得到了广泛使用。本文将介绍 VGG16 模型的基本原理，并通过代码实现一个简单的 VGG16，用于图片分类任务。 1. VGG...

大家好，我是汤师爷~订单模型作为整个交易系统的核心，支撑着所有交易环节。订单域核心概念模型 如图所示，为订单核心概念模型。1、订单在实际交易业务处理中，订单会根据不同的业务规则（如店铺、收货地址、配送方式等）拆分成多个子订单，形成一个父订单对应多个子订单的结构。这种拆分机制便于后续的订单履约和商家结算。订单包含以下核心字段： 租户ID：标识订单所属的租户订单ID：订单的唯一标识父订单ID：...

目录 一. word2vec向量计算二. word2vec的原理1. 总体思路2. 基于word2vec的原理3. 寻找类似例子的思路 三. 训练写诗四. Word2vec的逻辑五. 什么是预训练语言模型六. GPT和BERT模型 一. word2vec向量计算 对于B 大家的第一反应是B很有可能是一个贬义词，比如“坏”“低劣”等。但是这个推论是错误的。好和坏虽然是反义词，距离应该比较大，但是不应该距...

e Diffusion绘画系列】专栏【链接】 五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~ 六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~ 《------正文------》 目录 引言实现步骤运行模型测试样本目标检测示例 总结 引言 对于小型LLMs生态系统，其在边缘设备上实现应用程序中有巨大的潜力。例如在医学和建筑，商业，监控等许多行业中，应用程序是无穷无尽的。 本文将介绍如何在PC上运行的小型...

在语音识别领域，Whisper系列模型因其卓越的性能和多语言支持而备受青睐。今天，我们将详细解析三种不同的Whisper模型Whisper-large-v3、Belle-whisper-large-v3-zh以及Whisper-large-v3-turbo，帮助你根据具体需求选择最合适的版本。 一、Whisper-large-v3：原始大型Whisper模型 作为OpenAI发布的大型Whisper...

盒模型的组成部分 内容（Content） 内容是盒模型的核心部分，是元素中实际包含的文本、图像或其他HTML元素等信息。例如，在一个<p>标签中的文字部分就是内容。它的大小可以通过width和height属性来设置。不过要注意，当元素是inline类型（如span）时，width和height属性通常是不起作用的。示例： .content-box { width: 200px; height: 10...

Django框架学习第2天：Django模型 一、课程概述 二、模型定义 2.1 基本模型结构 # blog/models.pyfrom django.db import modelsfrom django.utils import timezonefrom django.contrib.auth.models import User class Category(models.Model):...

导言 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.12981 近年来，转换器模型在自然语言处理领域取得了长足的进步，在广泛的应用中取得了优异的成绩。然而，要最大限度地提高大规模语言模型的性能，对内存要求较高的键值（KV）缓存是必不可少的。特别是在处理长序列和大批量数据时，其内存消耗量非常大，给实际工作带来了挑战。 为解决这一难题，许多研究人员探索了提高 KV 缓存内存效率的方法。...