体细胞 样本 深度 流程
4- if 流程语句和案例
''' 流程控制 特点：从上往下依次执行 判断语句：通过判断决定做什么事情 ''' 语法1 if 条件表达式：条件表达式的结果为True，则执行语句1，为False，则不执行语句1 执行语句1 if 1 == 1: # 如果1等于1 print("1 == 1") # 打印"1 = 1" 语法2： ......
GIS融合之路（二）CesiumJS和ThreeJS深度缓冲区整合
在这篇文章开始前再次重申一下，山海鲸并没有使用ThreeJS引擎。但由于ThreeJS引擎使用广泛，下文中直接用ThreeJS同CesiumJS的整合方案代替山海鲸中3D引擎和CesiumJS整合。 系列传送门： 山海鲸可视化：GIS融合之路（一）技术选型CesiumJS/loaders.gl/iT ......
深入浅出 C 语言：学变量、掌控流程、玩指针，全方位掌握 C 编程技能
C 语言简介 C 语言介绍 C 语言的特性 C 语言相对于其他语言的优势 C 程序的编译 C 中的 Hello World 程序 参考文章： C 语言入门：如何编写 Hello World C 语言函数：入门指南 学习变量、数据类型和运算符 C 中的变量和关键字 C 语言中的作用域规则 C 中的数据 ......
backbone、head、neck等深度学习中的术语解释
我们在阅读文章的时候，经常看到backbone head neck 这一类的术语，但是我们可能并不知道是什么意思，这篇文章就是对这些术语进行解释： backbone： 翻译为主干网络的意思，既然说是主干网络，就代表其是网络的一部分，那么是哪部分呢？这个主干网络大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是 ......
10、http模块调用流程
http模块处理时序图 worker 进程会在一个循环语里反复调用事件模块，检测网络事件。当事件模块检测到某个客户端发起的 TCP 请求时(接收到 SYN包)，将会为它建立 TCP连接，成功建立连接后根据nginx.conf文件中的配置会交由HTTP框架处理。 HTTP框架会试图接收完整的HTTP头 ......
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard 摘要 Ipa Guard是一款功能强大的IPA混淆工具，通过对iOS IPA文件进行混淆加密，保护其代码、资源和配置文件，降低破解反编译难度。本文将介绍Ipa Guard的深度混淆技术，包括逻辑混淆、名称混淆以及处理特殊情况的方法，帮 ......
webgl学习01-WebGL绘图流程
WebGL绘图流程 下图中，可清晰得知 WebGL 需要两种着色器： 顶点着色器。用来描述顶点属性，比如坐标位置。其中，顶点我们可以理解为他是三维空间中的一个点(x, y, z)。 片元着色器。逐片元处理颜色。片元是 WebGL 的术语，它其实指的是每一个像素，逐片元的意思就是计算出当前绘制的每个像 ......
转载：深度学习：蒸馏Distill
转载，写的比较好了，可以参考：https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/117257414 Distilling the knowledge in a neural networkHinton 在论文中提出方法很简单，就是让学生模型的预测分布，来 ......
Spark - spark on yarn 的作业提交流程
客户端（Client）通过YARN的ResourceManager提交应用程序。在此过程中，客户端进行权限验证，生成Job ID和资源上传路径，并将这些信息返回给客户端。 客户端将jar包、配置文件、第三方包等文件上传到指定的HDFS路径。完成后，客户端再次向ResourceManager提交作业执 ......
代码随想录 day16 N 叉树的最大深度 完全二叉树的节点个数
N 叉树的最大深度 这题昨天做过二叉版本 n叉区别不大 完全二叉树的节点个数 层级遍历 入que的数量就是节点个数 ......
深度学习之机器学习理论
（一）机器学习（Machine Learning）：就是让计算机具备从大量数据中学习的能力之一系列方法。机器学习使用很多统计方法，统计学家也称之为统计学习，但本质上起源于计算机科学的人工智能。 （二）机器学习的分类：机器学习主要分为两类，即监督学习(supervised learning)与非监督学 ......
u-boot启动流程分析-史上最全最详细
首发于Linux专栏 u-boot启动流程分析-史上最全最详细 24 人赞同了该文章 嗨喽，大家好，我是程序猿老王，程序猿老王就是我。 今天给大家全面的分析一下u-boot启动流程。整理这篇文章花费时间较长，中间很长时间未更新，希望这篇文章对大家有所帮助。 本章主要是详细的分析一下uboot的启动流 ......
uboot-4_U-Boot启动流程
下面以u-boot 2016为例，一行一行分析armv7架构cpu的uboot启动流程，用到的soc是imx6ull为例。总体流程如下：分为2部分：arch级初始化(架构)和板级初始化： 1 reset 函数 1.1 初始化异常向量表 我们知道启动入口是 arch/arm/lib/vectors.S ......
如何根据邮件样本分析是否为容易软件
如何根据邮件样本分析是否为容易软件 发件人身份： 检查发件人的电子邮件地址，看它是否来自一个可信赖的源。有时，恶意邮件会伪造看似合法的电子邮件地址。 检查邮件头部信息： 邮件头部信息包含了关于邮件路径和来源的详细信息。通过检查这些信息，可以发现邮件是否被伪造。 邮件内容： 恶意邮件通常包含诱导性的语 ......
ECharts漏斗图：如何展示数据流程
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
抖店入驻流程
企业/公司 适合有营业执照，营业执照“类型”处显示“***公司/企业/个人独资企业”等 01 提交材料 约30分钟 查询材料 上传营业执照、法定代表人身份证件、选择经营类目、设置店铺名称和logo等 02 平台审核 约1-3个工作日 平台进行资质审核，结果将以短信通知 03 账户验证 约1-3个工作 ......
QMap深度拷贝
QMap深度拷贝 #include <QMap> #include <QPair> #include <QDebug> QMap<int, QString> deepCopyQMap(const QMap<int, QString>& source) { QMap<int, QString> tar ......
【专题】2023年保险合伙人白皮书及优增深度洞察报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34800 原文出处：拓端数据部落公众号 2023年，中国经济从高速向高质量转型，众多保险公司将队伍转型视为寿险行业供给侧改革的关键。以招募和培养专业、职业绩优人才为核心的策略，成为代理人队伍转型的重要方向。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末 ......
TF-VAEGAN：添加潜在嵌入(Latent Embedding)的VAEGAN处理零样本学习
前面介绍了将VAE+GAN解决零样本学习的方法：f-VAEGAN-D2，这里继续讨论引入生成模型处理零样本学习（Zero-shot Learning, ZSL）问题。论文“Latent Embedding Feedback and Discriminative Features for Zero-S ......
深度学习模型部署TensorRT为何如此优秀？
一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题，主要关注两个方面：高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点，但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存，一般高性能场景都是使用C++去部署，尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快，因为 ......
InnoDB delete-update加锁流程分析
死锁 原因：并发事务在执行过程中，因争夺锁资源而造成互相等待。 加锁顺序导致死锁：不同表加锁顺序相反、相同表不同行加锁顺序相反，其中相同表不同行加锁顺序相反造成死锁有很多变种，其中容易忽略的是给辅助索引行加锁的时候，同时会给聚集索引行加锁；同时还可能出现在外键索引时，给父表加锁，同时隐含给子表加锁； ......
支付宝小程序备案流程详解（必看！）
为什么要小程序备案 2023 年 8 月 4 日，工信部发布了《工业和信息化部关于开展移动互联网应用程序备案工作的通知》，为了落实《中华人民共和国反电信网络诈骗法》《互联网信息服务管理办法》以及《非经营性互联网信息服务备案管理办法》等法律法规要求，在中华人民共和国境内从事互联网信息服务的移动互联网应 ......
流程引擎设计的一些思考
技术选型 对比维度 Activiti7 Flowable6 Camunda JBPM JFlow 规范 BMPN2.0、XPDL、JPDL BMPN2.0、XPDL、JPDL BMPN2.0、XPDL、JPDL BMPN2.0 BMPN2.0、Ccbpm 成熟度 高 高 高 高 高 使用成本 低 较 ......
多模态大模型少样本自适应综述
前言 在医学成像和遥感等一些细粒度领域，多模态基础模型的性能往往不尽人意。因此，许多研究者开始探索这些模型的少样本适应方法，逐渐衍生出三种主要技术途径：1）基于提示的方法；2）基于适配器的方法；3）基于外部知识的方法。尽管如此，这一迅速发展的领域产生了大量结果，但尚无全面的综述来系统地整理研究进展。 ......
深度估计之SCDepth系列
SC-Depth系列。 SCDepthV1 之前的单目深度估计网络的重投影损失，更多的是利用前后帧的颜色误差进行约束，得到了比较精确的结果。但它们基本上都有一个共性问题：深度值不连续！连续几张图像之间的深度值不连续！也就是说，在不同的帧上产生尺度不一致的预测，因为它们承受了每帧图像的尺度不确定性。这 ......
CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战
全面介绍CUDA与pytorch cuda实战 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人 一、CUDA：定义与演进 CUDA（ ......
掌握JavaScript中的前端工具和构建流程
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
深度可分离卷积
深度可分离卷积，使用了一些 trick 极大减少卷积所需参数量和计算量。 理解深度可分离卷积 若需要对 12×12×3 的输入使用卷积，获得 8×8×256 的输出，直接的卷积方法是使用 256 个 5×5×3 的卷积核（无 padding、步长为 1，下同）。此时卷积层的参数量为 19200，卷积 ......
Java流程控制-顺序结构
顺序结构 JAVA的基本结构就是顺序结构，除非特别指明指明，否则就按照顺序一句一句执行。 顺序结构是最简单的算法结构。 语句与语句之间，框与框之间是按从上到下的顺序进行的，它是由若干个依次执行的处理步骤组成的，它是任何一个算发都离不开的一种基本算法结构。 package com.wang.struc ......