之前第12篇文章中提到过在业务控制方法中写入普通变量收集参数的方式,也提到了这种凡方式的弊端(参数很多怎么办),所以这篇文章讲的是在业务控制方法中写入模型变量来收集参数.本文的案例实现的功能是,在注册页面(adduser.jsp)上需要输入用户的Id,用户的名字,用户的薪水,用户的入职日期,然后在Action收集,并且在success.jsp中显示出来. 案例如下: 案例结构图:…

常用的动态网页对象: 之前我们提到了,使用request对象可以获得和用户请求相关的一系列信息.这一节,我们来看看另外两个常用对象的常规用途. response对象:用于向客户回应.最常用的用法类似于 “Response.Redirect("/Home/Index1");” 它表示用户浏览器跳转到当前网站的“/Home/Index1”位置. 常用于出现各种错误的时候,提前结束当前流程. Session对象:和ViewData的用法类似,也是用字典模式存储数据.例: Session[&q…

1)  在默认情况下,springmvc不能将String类型转成java.util.Date类型,所有我们只能在Action 中自定义类型转换器 <form action="${pageContext.request.contextPath}/user/add.action" method="POST"> 编号:<input type="text" name="id" value="${id}&q…

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 转自 | 宜信技术学院 作者 | 井玉欣 导读:随着“数据中台”的提出和成功实践,各企业纷纷在“大中台,小前台”的共识下启动了自己的中台化进程,以数据中台.技术中台.业务中台为代表的一系列技术,极大增强了业务的敏捷性,提高了组织效能.同时随着智能技术的发展,AI应用在业务研发中的占比逐渐升高,但AI模型训练的复杂性导致其开发慢.效率低,严重影响了业务的灵活性. 针对这种情况,能否基于中台化思想对业务…

大家好,我是来自 Juicedata 的高昌健,今天想跟大家分享的主题是<JuiceFS 在数据湖存储架构上的探索>,以下是今天分享的提纲: 首先我会简单的介绍一下大数据存储架构变迁以及它们的优缺点,然后介绍什么是 JuiceFS,其次的话会再重点介绍一下关于 JuiceFS 和数据湖的一些结合和关联,最后会介绍一下 JuiceFS 和数据湖生态的集成. 大数据存储架构变迁 纵观整个大数据存储架构的变迁,可以看到有非常明显的三个阶段:第一个阶段就是从最早的 Hadoop.Hive 等项目诞生之…

摘要:快,着实有点快. 现在,经典模型BERT只需2.69分钟.ResNet只需16秒. 啪的一下,就能完成训练! 本文分享自华为云社区<这就是华为速度:2.69分钟完成BERT训练!新发CANN 5.0加持,还公开了背后技术>,作者:昇腾CANN. 快,着实有点快. 现在,经典模型BERT只需2.69分钟.ResNet只需16秒. 啪的一下,就能完成训练! 这是华为全联接2021上,针对异构计算架构CANN 5.0放出的最新性能"预热": 4K老电影AI修复,原本需要几天…

背景 乾象投资 Metabit Trading 成立于2018年,是一家以人工智能为核心的科技型量化投资公司.核心成员毕业于 Stanford.CMU.清北等高校.目前,管理规模已突破 30 亿元人民币. Metabit 非常重视基础平台的建设,有一支强大的 Research Infrastructure 团队.团队试图打破在单机上进行研发的壁垒,利用云计算进行更高效.安全的工具链研发. 01 量化的研究都在做什么 作为一家成立时间不久的量化投资机构,我们在对基础存储平台进行选型时,会受到这样两…

前言 好久没写文章了, 今天之所以突然心血来潮, 是因为昨天出现了这样一个情况: 我们公司的某个手机APP后端的用户(customer)微服务出现内存泄露, 导致OutOfMemoryError, 但是因为经过我们精心优化的openjdk容器参数, 这次故障对用户完全无感知. 那么我们是如何做到的呢? HeapDumpOnOutOfMemoryError VS ExitOnOutOfMemoryError 我们都知道, 在传统的虚拟机上部署的Java实例. 为了更好地分析问题, 一般都是要加上:…

引言 随着模型规模和数据量的不断增大,分布式训练已经成为了工业界主流的 AI 模型训练方式.基于 Kubernetes 的 Kubeflow 项目,能够很好地承载分布式训练的工作负载,业已成为了云原生 AI 领域的事实标准,在诸多企业内广泛落地. 尽管 Kubeflow 让基于 Kubernetes 的大规模分布式训练变得可行,但是云原生的极致弹性.降本增效等特性在人工智能场景下没有得到很好地释放. 为了解决目前在云原生 AI 场景下的成本高,资源利用率低等问题,TKE AI 团队在 Kubef…

英特尔 至强 平台集成 AI 加速构建数据中心智慧网络 SNA 通过 AI 方法来实时感知网络状态,基于网络数据分析来实现自动化部署和风险预测,从而让企业网络能更智能.更高效地为最终用户业务提供支撑.通过引入第二代英特尔 至强 可扩展处理器以及面向英特尔 架构优化的 TensorFlow,SNA的 AI 训练能力获得了大幅提升,让企业网络在应对复杂业务场景时更加游刃有余. 概述 软件定义网络 (Software Defined Network,SDN)得益于以自动化方式对网络资源实施灵活调配的能…