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Java程序员必备技能：Collections工具类深度解析！
在之前的文章中，我们学习了单列集合的两大接口及其常用的实现类；在这些接口或实现类中，为我们提供了不少的实用的方法。 本篇文章我们来介绍一种java开发者为我们提供了一个工具类，让我们更好的来使用集合 Collections 工具类 Collections 是一个操作Set，List，Map等的集合工 ......
基于深度学习网络的烟雾检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 基于深度学习网络的烟雾检测算法是一种端到端的检测方法，主要分为基于候选区域的二阶段目标检测器和基于回归的单阶段目标检测器两类。 基于候选区域的二阶段目标检测器的原理是，先通过训练区域候选网络（RPN）生成候选区域 ......
聊一聊深度学习中的调参技巧？
转自这里： http://www.imooc.com/article/305024 作者为 会写代码的好厨师 本期问题 能否聊一聊深度学习中的调参技巧？ 我们主要从以下几个方面来讲. 1. 深度学习中有哪些参数需要调？ 2. 深度学习在什么时候需要动用调参技巧？又如何调参？ 3. 训练网络的一般过程 ......
geoserver指定JAVA_HOME路径
/geoserver/bin/startup.sh修改这个启动文件的配置 # Guard against misconfigured JAVA_HOME if [ -n "${JAVA_HOME:-}" ] && [ ! -x "${JAVA_HOME}/bin/java" ]; then echo ......
12_二叉树的最小深度
二叉树的最小深度 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：2 示例 2： 输入：root = [2,null,3,null, ......
pkg-config 命令搜索的默认路径
01、pkg-config 命令搜索的默认路径 a、/usr/lib/pkgconfig b、/usr/share/pkgconfig c、/usr/local/lib/pkgconfig c、/usr/local/share/pkgconfig d、/usr/lib64/pkgconfig/ 02 ......
CefSharp解决安全网网址（https）不显示的问题
CefSharp在遇到不安全证书的网址，如：不安全的https等，默认不显示，任务管理器中线程也不会增加 Browser.RequestHandler = new ExampleRequestHandler(); public class ExampleRequestHandler : Reques ......
NetCore使用SkiaSharp库对给定路径的图片进行大小缩放，要适当考虑等比率缩放，以高度为准，宽度自适应
SkiaSharp库是跨平台的2D图片操作库，在夸平台方面比较稳定，且支持常用的“windows操作”：缩放，剪裁，格式转换等。 例如：如果要按照原始图片高度为准，自动调整宽度进行等比例缩放，可以根据以下步骤使用SkiaSharp库进行操作： 导入SkiaSharp命名空间： using SkiaS ......
关于人工智能算法的深度思考（总结）
1、神经元其实并不神奇，神奇的是它以某种相互联系的方式，可以在训练得到答案并核对答案后，立即对所走的路径上的权重进行更新（反向传播），更新的依据是答案误差大小，误差大则更新也大，误差小则更新就小。 所走路径：所有单次训练被激活的神经元的组合。 2、根据1，我们完全可以重新设计更好的神经元和神经网络， ......
day05 K8S网络组件的深度剖析 (1.10.1 -1.10.3)
一、K8S网络组件的深度剖析上 1、认识Flannel Flannel是专为kubernetes 定制的三层网络解决方案，主要用于解决容器的跨主机通信问题 优势： kubernetes 发行版都可以默认安装Flannel 容器安装和配置 中小型网络架构首选 不需要专用的数据存储 劣势： 性能损耗高 ......
SAP Fiori Elements List Report 应用里 Header 字段的绑定路径
在 ODataMetaModel.bindProperty 方法里设置断点：观察到绑定路径： /dataServices/schema/0/entityType/6/com.sap.vocabularies.UI.v1.HeaderInfo 在 SAP UI5 开发中，OData 服务是一种常见的数 ......
人工智能概述之08深度学习简介
深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经网络的结构和功能，使计算机能够进行复杂的学习任务。 1. 深度学习概述： a. 神经网络： 深度学习的核心是神经网络，它是由多个层次组成的模型，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层次都包含多个神经元，它们通过权重相互连接。 b. 前馈神经网络（Feedfo ......
11_二叉树的最大深度
二叉树的最大深度 给定一个二叉树 root ，返回其最大深度。 二叉树的 最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：3 示例 2： 输入：root = [1,null,2] 输出：2 【思路】 方法 ......
AP 二层注册（AP与业务属于不于VLAN，AP中转业务流量）
AP 二层注册（AP与业务属于不于VLAN，AP中转业务流量） 注意：在瘦AP上不要用任何配置，特别是不要创建3层vlan。 目录AP 二层注册（AP与业务属于不于VLAN，AP中转业务流量）一、实验描述二、实验分析三、实验步骤第一步：创建vlan并配上IP第二步：在AC上配置DHCP第三步：配置A ......
Python：os.walk() 获取指定文件夹下所有的文件绝对路径 转载
import os '''遍历打印指定文件夹下所有的文件名称 dirPath ： 指定遍历的文件夹路径 ''' def listFiles(dirPath): # 准备一个空列表，用来存储遍历数据 fileList = [] fileName = [] ''' os.walk(dirPath) ：走 ......
Misc_BUUCTF_WriteUp | 被嗅探的流量
题目 提示： 某黑客潜入到某公司内网通过嗅探抓取了一段文件传输的数据，该数据也被该公司截获，你能帮该公司分析他抓取的到底是什么文件的数据吗？ 注意：得到的 flag 请包上 flag{} 提交 题目： 分析 根据提示，我们要找的是传输文件中的数据。文件传输一般使用 POST 请求，故先筛选出 POS ......
12、深度学习入门：P144、P145、P146、P147
1、affine层 2、仿射变换 仿射变换是一种线性变换，包括平移、旋转、缩放、翻转和剪切等几种基本的几何变换。在仿射变换中，原始图形中的直线在变换后依然是直线。这类变换可以通过矩阵运算来表示。 ......
群晖流量去向查看
由于群晖自带的流量监控很蠢，无法判定具体进程或端口，所以我们此时需要用到iftop，此处教程来自@issue在此也是感谢大佬提供的方法 1:群晖 - 套件中心 - docker - 安装 2:ssh 连接群晖 j 3:anten/iftop 这个镜像为我们提供了 iftop 命令 运行以下命令 do ......
深度学习模型训练并行问题
并行这个概念一方面是是加快模型训练，一方面是解决显存不够的问题的并行策略 数据并行(最常用的)，即每张卡上都放一个完整的模型，主要用于单机多卡的数据并行。 模型并行，将模型的不同部分进行手动的分割，然后分别放在不同的卡上。注意，模型要放在卡上不光是需要保存模型参数，因为模型训练过程中不仅涉及数据一层 ......
JVM 内存分析工具 MAT 的深度讲解与实践
1. MAT 工具简介 MAT（全名：Memory Analyzer Tool），是一款快速便捷且功能强大丰富的 JVM 堆内存离线分析工具。其通过展现 JVM 异常时所记录的运行时堆转储快照（Heap dump）状态（正常运行时也可以做堆转储分析），帮助定位内存泄漏问题或优化大内存消耗逻辑。 1. ......
Spring工具类-路径匹配(AntPathMatcher)
1.介绍 Spring（SpringBoot）框架的路径解析都是按照Ant的风格。 Spring中的具体实现： org.springframework.util.AntPathMatcher ? 匹配1个字符 /dir/app? 匹配：/dir/app1、/dir/app2 不匹配：/dir/app ......
全网最全图解Kafka适用场景
消息系统 消息系统被用于各种场景，如解耦数据生产者，缓存未处理的消息。Kafka 可作为传统的消息系统的替代者，与传统消息系统相比，kafka有更好的吞吐量、更好的可用性，这有利于处理大规模的消息。 根据经验，通常消息传递对吞吐量要求较低，但可能要求较低的端到端延迟，并经常依赖kafka可靠的dur ......
流量复制工具
一、tcpcopy https://github.com/session-replay-tools/tcpcopy 二、goreplay https://github.com/buger/goreplay ......
平台工程时代的 Kubernetes 揭秘：2023年生产状况报告深度剖析
Kubernetes 在生产环境中的复杂性已经成为常态，在2023年这个平台工程盛行的时代，容器管理的最大亮点可能在于其灵活性，然而在运维政策和治理等方面仍然存在诸多挑战。八年过去了，在生产环境中使用 Kubernetes 仍然需要面临许多挑战。 Spectro Cloud 刚刚与 Dimensio ......
深度学习中实现PyTorch和NumPy之间的数据转换知多少？
在深度学习中，PyTorch和NumPy是两个常用的工具，用于处理和转换数据。PyTorch是一个基于Python的科学计算库，用于构建神经网络和深度学习模型。NumPy是一个用于科学计算的Python库，提供了一个强大的多维数组对象和用于处理这些数组的函数。 在深度学习中，通常需要将数据从NumP ......
深度拷贝
1、java后台 BeanUtils.copyProperties 不是深拷贝 要实现高性能且安全的深度克隆方法还是实现Serializable接口,多层克隆时，引用类型均要实现Serializable接口。 例如：public class BaseEntity extends BaseCreate ......
模板语法之句点符的深度查询
views.py: def index(request): num = 10 ss = 'lqz is handsome' b = False ll = [1, 2, 43, {'name': 'egon'}] dic = {'name': 'lqz', 'age': 18} def test(): ......
代码随想训练营第三十九天（Python）｜ 62.不同路径、63. 不同路径 II、343. 整数拆分
62.不同路径 class Solution: def uniquePaths(self, m: int, n: int) -> int: # dp[i][j] 代表到达 dp[i][j] 有多少不同路径 dp = [[0]*n for _ in range(m)] # 初始化 for i in r ......
深度学习基础知识-网络
循环神经网络（Rerrent Neural Network, RNN）： 特点：对具有序列特性的数据非常有效，能挖掘数据中的时序信息以及语义信息 序列特性：符合时间顺序，逻辑顺序，或者其他顺序就叫序列特性 深度神经网络DNN， 卷积神经网络CNN， 生成对抗网络GAN ......
构建树结构(节点级别,全路径)
package org.example.tree; import org.springframework.util.CollectionUtils; import java.util.*; /** * @ClassName TreeUtils2 * @Description TODO * @Auth ......