谷歌提出视觉记忆方法，让大模型训练数据更灵活
谷歌研究人员提出了一种名为“视觉记忆”的方法，结合了深度神经网络的表示能力和数据库的灵活性。该方法将图像分类任务分为图像相似性和搜索两部分，支持灵活添加和删除数据、可解释的决策机制以及大规模数据处理能力。实验结果显示，该方法在多个数据集上取得了优异的性能，如在ImageNet上实现88.5%的top-1准确率。尽管有依赖预训练模型等限制，但视觉记忆为深度学习提供了新的思路。
商品详情 API 接口的返回结果通常包含哪些信息？
商品详情API接口返回的信息涵盖多个方面，主要包括商品基本信息（ID、标题、图片、价格、库存、SKU）、详细描述与规格参数、销售与评价信息（销量、好评率、评价内容、促销活动）、物流与售后信息（发货地、运费模板、退换货政策、保修期限）及店铺信息（ID、名称、评分）和关联推荐信息（相似商品、搭配商品）。这些信息有助于用户全面了解商品并做出购买决策。
如何进行数据库连接池的参数优化？
数据库连接池参数优化包括：1) 确定合适的初始连接数，考虑数据库规模和应用需求；2) 调整最大连接数，依据并发量和资源状况；3) 设置最小空闲连接数，平衡资源利用和响应速度；4) 优化连接超时时间，确保系统响应和资源利用合理；5) 配置连接有效性检测，定期检查连接状态；6) 调整空闲连接回收时间，适应访问模式并配合数据库超时设置。