更多互联网新鲜资讯、工作奇淫技巧关注原创【飞鱼在浪屿】（日更新）

ReAgent：应用强化学习平台

在机动车保有量持续攀升的当下，机动车检测设备的高效运行成为保障车辆安全性能的关键。传统故障诊断方式依赖人工经验，存在效率低、准确性差等问题，难以满足日益复杂的检测需求。AI 故障诊断算法的引入为机动车检测设备故障诊断带来新突破，但现有算法仍需不断优化，以提升诊断的精准度与效率。

目前，AI 故障诊断算法在机动车检测设备中已得到初步应用，主要

大家周二好，祝好运连连，感谢支持！

最近在做图片识别时发现，python有好多方法可以做到，像pytesseract、paddle等，最后感觉pytesseract的速度比较快，但是中文特别是非印刷体的图片识别准确率较低，EasyOCR的准确率就较高，不过速度会慢一些（如果有牛逼的显卡还是很快的）。这里要介绍的是EasyOCR。

EasyOCR 是一个由 Jaided AI 开发的开源光学字符识别（OCR）库，基于 PyTorch 实现。它支持

图卷积网络 (GCN) 已越来越多地用于预测电池的健康状态 (SOH) 和剩余使用寿命 (RUL)。然而，传统的 GCN 存在局限性。首先，它们未考虑特征与 SOH 或 RUL 之间的相关性。其次，在将聚合的时间特征投影到另一个维度空间时，未考虑特征之间的时间关系。为了解决这些问题，本文引入了两种无向图，以同时考虑特征之间的相关性以及特征与 SOH 或 RUL 之间的相关性。构建了一个条件 GCN 来分析这些图。引入了一种双谱图卷积操作来分析这些图的拓扑结构。此外，还将膨胀卷积操作与条件 GCN 集成，以考虑聚合特征之间的时间相关性。本文使用两个电池数据集评估了所提出方法的有效性。实验结果表明，所提出的方法优于文献中报道的其他机器学习方法。

大家好，我是哪吒。

一、5秒钟加载一个页面的真相

今天在修改前端页面的时候，发现程序中有一个页面的加载速度很慢，差不多需要

千万级数据与百万级数据在处理难度上存在质的差异，其核心挑战集中在内存占用控制、IO 效率优化和计算资源调度三个维度。基于此，我们需要对原有方案进行针对性调整，形成真正适配千万级数据场景的技术实现路径。

数据读取层的架构重构

前言

生成最佳执行计划是一个递归计算的过程：正向从DataSinkNode开始直到DataSourceNode，分别计算每个OptimizerNode的最佳计划，然后反向逐步将整个OptimizerNode DAG图转换为PlanNode DAG图，得到一个最优计划。其中，PlanNode的类继承结构，如下图所示：