消费端线程池模型 消费端线程池模型优化 老的线程池模型 消费端线程池模型 Dubbo 消费端线程池模型用法 2.7.5 版本对整个调用链路做了全面的优化，根据压测结果显示，总体 QPS 性能提升将近 30%，同时也减少了调用过程中的内存分配开销。其中一个值得提及的设计点是 2.7.5 引入了 Servicerepository 的概念，在服务注册...

图像风格迁移模型-CycleGAN 一、CycleGAN介绍 二、框架导入设置 三、准备数据集 四、模型组网 4.1 定义辅助功能函数 4.2 查看读取的数据集图片 4.3 定义判别器 4.4 测试判别器模块 4.5 定义生成器 4.6 测试生成器模块 五、训练CycleGAN网络 六、用训练好的模型进行预测 图像风格迁移模型...

模型关联 API 用法示例 模型关联 API 用法示例 多对多关联 多对一关联 一对一关联

模型和数据库 模型和数据库 模型准确且唯一的描述了数据。它包含您储存的数据的重要字段和行为。一般来说，每一个模型都映射一张数据库表。 模型 执行查询 聚合 搜索 管理器 执行原生 SQL 查询 数据库事务 多数据库 表空间（Tablespaces） 数据库连接优化 数据库工具 模型关联 API 用法示例

模型量化-静态离线量化 1 简介 2 产出量化模型 2.1 安装PaddleSlim 2.2 准备模型和校准数据 2.3 配置校准数据生成器 2.4 调用静态离线量化 3 量化模型预测 3.1 模型转换 3.2 量化模型预测 模型量化-静态离线量化 1 简介 静态离线量化，使用少量校准数据计算量化因子，可以快速得到量化模型。使用...

模型量化-动态离线量化 1 简介 2 产出量化模型 2.1 安装PaddlePaddle 2.2 准备模型 2.3 调用动态离线量化 3 量化模型预测 3.1 模型转换 3.2 量化模型预测 模型量化-动态离线量化 本文首先简单介绍动态离线量化，然后说明产出量化模型，最后阐述量化模型预测。 1 简介 动态离线量化，将模型中特定O...

模型优化工具 opt 准备opt 使用opt 合并x2paddle和opt的一键脚本 模型优化工具 opt Paddle-Lite 提供了多种策略来自动优化原始的训练模型，其中包括量化、子图融合、混合调度、Kernel优选等等方法。为了使优化过程更加方便易用，我们提供了opt 工具来自动完成优化步骤，输出一个轻量的、最优的可执行模型。 具体...

启动训练前，复用前面章节的数据处理和神经网络模型代码，已阅读可直接跳过。 import random import numpy as np from PIL import Image import paddle . fluid as fluid import paddle . fluid . dygraph as...

二、POLY2 模型 二、POLY2 模型 LR 模型只考虑特征之间的线性关系，而POLY2 模型考虑了特征之间的非线性关系。 捕获非线性特征的一个常用方法是采用核技巧，如高斯核RBF ，将原始特征映射到一个更高维空间。在这个高维空间模型是线性可分的，即：只需要考虑新特征之间的线性关系。 但是核技巧存在计算量大、内存需求大的问题。 论...

GMM预测 功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本代码 脚本运行结果 GMM预测 功能介绍 基于GaussianMixture模型进行聚类预测。 参数说明 名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 默认值 vectorCol 向量列名 向量列对应的列名 String ✓ predictionC...