继续阅读
少样本学习如何在没有额外标注数据的情况下适应新任务?
Zero-shot learning (ZSL) 是一种机器学习方法,通过使模型能够识别和分类从未明确训练过的类别中的数据来解决领域适应挑战。传统模型通常需要来自每个类的大量标记数据才能在新域中表现良好。但是,ZSL通过利用语义信息来规避此
可观察性工具如何跟踪查询重试率?
“可观察性工具通过监控和记录数据库查询及API调用的结果来跟踪查询重试率。当一个查询被执行时,这些工具可以捕获各种指标,包括成功和失败的响应。当查询由于临时问题如超时或网络错误而失败时,系统通常会重试该请求。可观察性工具可以通过跟踪请求的顺
边缘AI设备如何处理更新和升级?
边缘人工智能设备通过多种针对其特定操作环境和使用案例的方法来处理更新和升级。由于这些设备通常在偏远或资源受限的环境中运行,因此更新过程必须高效且可靠。常见的方法包括空中下载(OTA)更新、定期检查更新和手动更新。例如,许多边缘人工智能设备,