信号 信号处理 教材 笔记
Spring MVC的三种异常处理方式
Spring MVC异常的处理流程 异常分为编译时异常和运行时异常，编译时异常我们 try-catch进行捕获，捕获后自行处理，而运行时异常是不 可预期的，就需要规范编码来避免，在SpringMVC 中，不管是编译异常还是运行时异常，都可以最终由 SpringMVC提供的异常处理器进行统一处理，这样 ......
chrome 被hao123 劫持处理
打开chrome，就进入baidu.com/xxx,烦人，浏览器被劫持了XXXX 查注册表hao123，删除找到的 进入chrome设置，修改主页新标签页 装杀毒软件，查杀病毒 修改chrome名 等等方式，都不行 再查看chrome的设置，发现不知名的扩展，删除，再打开chrome清净了，baid ......
2023年10月份阅读笔记一
这篇文章是十月份第一篇阅读笔记，阅读书籍是《构建之法》 第一章 概论 在这一章中，作者为我们介绍了一些关于软件工程的基本知识。 ①软件=程序+软件工程：正是因为对软件开发活动（构建管理、源代码管理、软件设计、软件测试、项目管理）相关的内容的完成，才能完成把整个程序转化成为一个可用的软件的过程。 扩展 ......
简易机器学习笔记（六）不同优化算法器
前言 我们之前不是说了有关梯度下降公式的事嘛，就是那个 这样梯度下降公式涉及两个问题，一是梯度下降的策略，二是涉及到参数的选择，如果我们选择固定步长的时候，就会发现我们求的值一直在最小值左右震荡，很难选择到我们期望的值。 假设上图中，x0为我们期望的极小值，yB = xA - yA'xA的时候，xB ......
机器学习笔记（五）更换损失函数：交叉熵
前言 我们之前用的是均方差作为我们神经网络的损失函数评估值，但是我们对于结果，比如给定你一张应该是0的照片，它识别成了6，这个时候这个均方差表达了什么特别的含义吗？显然你识别成6并不代表它比识别成1的情况误差更大。 所以说我们需要一种全新的方式，基于概率的方案来对结果进行规范。也就是我们说的交叉熵损 ......
Python笔记二之多线程
本文首发于公众号：Hunter后端 原文链接：Python笔记二之多线程 这一篇笔记介绍一下在 Python 中使用多线程。 注意：以下的操作都是在 Python 3.8 版本中试验，不同版本可能有不同之处，需要注意。 本篇笔记目录如下： 概念 多线程的使用示例 daemon run() 线程对象的 ......
HTTP方式请求并处理GPT聊天补全接口的流式响应输出
python使用HTTP方式，调用OpenAI的聊天补全的流式响应接口，并处理数据 目的是，如果需要对接fastGPT等其他第三方，需要额外增加参数，或者其他开发语言调用时，不能使用官方的类库。需要自行封装请求方法，那么可以参考代码，增加参数或转成相应语言 import json import re ......
概率论复习笔记
$X$代表随机变量，$x$是具体的值。 规定：连续型随机变量取任意指定值的概率为$0$，即：$P(X=a)=0$ 概率密度函数$f(x)$ 某个邻域内概率的变化快慢。概率密度函数的值是概率的变化率，概率密度函数的面积才是概率。 于是可以得知$(a,b]$的概率：$P(a<X\le b)=\int_a ......
改进搜索算法框架学习笔记
用途：主要用来解决不能写出解析解的、但有可微目标函数、约束条件的问题求解。 步骤： 获得初始解 基于初始解获得当前位置的梯度——找改进迭代方向 邻域内目标函数变化约等于步长*(梯度与实际改变向量的内积)。如沿梯度方向改变则约等于步长*梯度的二范数。梯度点乘改变向量可用于判断改变是增大还是缩小目标函数 ......
代码大全读书笔记01
第一次看《代码大全》的时候，收获并不大。当第二次在项目中，应用到代码大全的知识。Debug的时候、重构代码的时候，写伪代码的时候，将代码写在一个个的子程序中的时候。似乎对书中的知识理解的透彻很多。 将代码写在子程序的另外一个好处是，有时候你会发现以前没有发现过的事物的本质。——>你对程序理解的更加透 ......
《Ensemble deep learning: A review》阅读笔记
论文标题 《Ensemble deep learning: A review》 集成深度学习： 综述 作者 M.A. Ganaie 和 Minghui Hu 来自印度理工学院印多尔分校数学系和南洋理工大学电气与电子工程学院 本文写的大而全。 初读 摘要 集成学习思想： 结合几个单独的模型以获得更好的 ......
日语自学笔记
平假名是日语使用的一种表音文字，除一两个平假名之外，均由汉字的草书演化而来，形成于公元9世纪。早期为日本女性专用，后随着紫式部所作《源氏物语》的流行而使得日本男性也开始接受和使用。 平假名的日文写法及读音：平仮名（ひらがな）(hiragana)。 现代，人们把平假名的用处分为4种： 1.标注汉字的读 ......
全局异常处理
一.全局异常处理 # APIView的dispatch方法中运行了三大认证，然后运行了视图类的方法，如果出了异常，会被异常捕获，捕获后统一处理 def dispatch(self, request, *args, **kwargs): try: self.initial(request, *args ......
《A Novel Table-to-Graph Generation Approach for Document-Level Joint Entity and Relation Extraction》阅读笔记
代码 原文地址 文档级关系抽取（DocRE）的目的是从文档中提取实体之间的关系，这对于知识图谱构建等应用非常重要。然而，现有的方法通常需要预先识别出文档中的实体及其提及，这与实际应用场景不一致。为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的表格到图生成模型（TAG），它能够在文档级别上同时抽取实体和关系。T ......
记录--通过Promise实现分批处理接口请求
这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助 如何通过 Promise 实现百条接口请求？ 实际项目中遇到需要批量发起上百条接口请求怎么办？ 最新案例代码在此！点击看看 前言 不知你项目中有没有遇到过这样的情况，反正我的实际工作项目中真的遇到了这种玩意，一个接口获取一份列表，列表中的 ......
舞蹈链学习笔记
算法思路 其实这就是一个比较高端的暴力，以模板题为例，其实就是先选其中含 \(1\) 较为少的一列，然后枚举选各个含 \(1\) 的行时其他的列能排除多少行，如果每行都有了就输出，否则要么继续，要么回溯。 如何建链表图 其实这就很简单了，只需要连接数据的上下左右边，再记录一下这一列有几个 \(1\) ......
Dancing Links(舞蹈链)学习笔记
算法思路 其实这就是一个比较高端的暴力，以模板题为例，其实就是先选其中含 $1$ 较为少的一列，然后枚举选各个含 $1$ 的行时其他的列能排除多少行，如果每行都有了就输出，否则要么继续，要么回溯。 如何建链表图 其实这就很简单了，只需要连接数据的上下左右边，再记录一下这一列有几个 $1$ 与位置即可 ......
读书笔记一
《程序员的修炼之道》 提供多种选择，不要找接口出了问题后，要提出各种解决方案的选择，而不是找借口；不要说事情做不到，要说明接下来做什么来挽回局面； 不要容忍破窗户我们看到过整洁、运行良好的系统，一旦窗户开始破裂，就相当迅速的恶化；不要留着破窗户不修；发现一个bug就修复一个，如果没有足够的时间进行恰 ......
drf之排序、过滤、分页、异常处理
排序 1.只有查询所有需要排序 2 如何使用 1 必须是继承 GenericAPIView 及其子类 2 在类中配置类属性 filter_backends = [OrderingFilter] 3 类中写属性 ordering_fields = ['price','id'] # 必须表的字段 4 以 ......
查看笔记本电脑电池报告（当前电池损耗度）
笔记本查看当前电池损耗度-命令符查看 一般鲁大师之类的软件可以查看笔记本电脑的电池损耗度，但不想下载这些带广告的软件如何查看电池损耗度？ 方法一：手工执行cmd命令 1.win+R，运行cmd 2.复制以下命令到cmd.exe里并按回车powercfg /batteryreport /output ......
读书笔记一
林肯曾说过“凡事都能立下决心，勇往直前的人，没有一个不是快乐的”，追求快乐不该是件漫长困难的事，只要有心，快乐总是在你身旁。 心智本质的潜力是必须要开发的，如果对人性了解不够就试图改变现状找寻快乐，而不从改善自己本性入手的人，将只会徒劳无功、浪费生命，从而增加更多的悲伤和惆怅。 唯一对自己内心想法负 ......
数据结构复习笔记
数据结构复习笔记 第一章 数据： 对客观事物的符号描述，能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号总称。 能被计算机识别、存储和加工处理的信息的载体。 数据元素（记录）： 数据元素是组成数据的基本单位，是数据集合的个体，在计算机中通常作为一个整体进行考虑和处理。 数据项（字段）： 一个数据元素可由若个 ......
Android学习笔记
一.工具的下载和安装： Android 开发软件：Android Studio 下载地址为：www.androiddevtools.cn/ 工具的下载和安装不建议到官网下载，因为需要VPN，网速较慢，镜像网站上会实时更新最新版本的软件。 配置SDK：联网情况下第一次启动软件时选择取消设置的导入，软件 ......
TensorFlow 实现信号与系统中的严格卷积操作(类似np.convolve)
在TensorFlow中，可以使用tf.nn.conv1d函数来进行一维的卷积操作，这个函数通常是用于卷积神经网络的，但也可以实现信号与系统里的卷积，此处关于信号与系统的卷积，可以参照【官方双语】那么……什么是卷积？_哔哩哔哩_bilibili Numpy代码及结果 #得到结果：[ 4 13 28 ......
linux云服务器病毒处理
阿里云服务器被挖矿病毒入侵，CPU跑满，需要先停止相关进程。为了根除病毒，还需要 解决系统的后门问题(这部分听从阿里云工程师的建议备份系统盘快照后重置系统，再通过快照恢复数据) 然而重置系统后依然存在出现不定期挖矿程序跑满CPU的问题，查找相关资料后找到了对应的进程的父进程(PID为1的守护进程)， ......
跳转链接 下载链接 自定义处理 XMLHttpRequest 对象来发起 HTTP 请求
import { saveAs } from 'file-saver'; /** * @description: JavaScript 动态生成的 a 标签进行下载， * * * * * * * * *可以使用 XMLHttpRequest 对象来发起 HTTP 请求，并在请求完成后获取响应数据 * ......
【FMC211】基于VITA57.1的16路LVDS数据采集、1路光纤数据收发处理平台
板卡概述 FMC211是一款基于VITA57.1标准规范的实现16路LVDS数据采集、1路光纤数据收发处理FMC子卡模块。 该板卡支持2路CVBS（复合视频）视频输入，能够自动检测标准的模拟基带电视信号，并将其转变为8位ITU-R.656接口信号或者4:2:2分量视频信号。 该板卡支持2路标清（SD ......
机器学习笔记（四）初识卷积神经网络
前言 第一次写卷积神经网络，也是照着paddlepaddle的官方文档抄，这里简单讲解一下心得。 首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。 这种方法固然好，但是它的限 ......
读算法霸权笔记09_信用数据的陷阱
1. 信用评级模型 1.1. 评估个人贷款违约风险的模型为FICO 1.1.1. 唯一评分参数就是贷款者的资产，主要依据是贷款者的债务负担和账单支付记录 1.1.2. 这种信用评分模型相对透明 1.1.3. 信用评分行业受政府管制 1.1.4. 信用评分系统的使用得到了广泛普及 1.2. 脸书就发明 ......
Express+Koa2学习笔记(四)
cookie介绍 存储在浏览器的一段字符串(最大5kb) 跨域不共享 格式如k1=v1;k2=v2;k3=v3;因此可以存储结构化数据 每次发送http请求，会将请求域的cookie一起发送给server server可以修改cookie并返回给浏览器 浏览器中也可以通过js修改cookie(有限制 ......