全网 路径 深度 流量
两台物理机挂载共享磁盘，重新扫描识别磁盘，多路径，映射
一，添加新物理硬盘。 二，SSH登陆服务器。 执行：lsblk命令查看磁盘，并没有新加的硬盘fdisk -l查看硬盘及分区状态 查看主机总线号，命令：ls /sys/class/scsi_host/重新扫描SCSI总线，以添加新设备：echo "- - -">/sys/class/scsi_host ......
点云分割学习路径
1. 传统点云分割 点云分割是根据空间、几何和纹理等特征对点云进行划分，使得同一划分内的点云拥有相似的特征。点云的有效分割是许多应用的前提，例如在三维重建领域，需要对场景内的物体首先进行分类处理，然后才能进行后期的识别和重建。传统的点云分割主要依赖聚类算法和基于随机采样一致性的分割算法，在很多技术上 ......
路径动画——自动定向设置
用多边形工具画出一个三角形  用钢笔工具画一个路径 ))current_path ......
深度神经网络
需要解决的问题： 1、掉入局部最优解的陷阱 2、过拟合（陷入对特定模式的数据进行最优化，无法对未知输入进行正确的预测） 3、梯度消失——使用ReLU作为激励函数 4、学习时间过长 一些解决方案： 1、更换最优化算法 2、批次尺寸最优化 3、对超参数的最优化（神经网络层数、神经元个数、学习系数） 4、 ......
Hybrid App 技术路径带动性能的提升
说到 Hybrid App（混合应用）大家都不陌生，因为这种开发模式大行其道发展的这些年取代了很多原生和 Web 应用，为什么大家对这种「Native + HTML5」的开发模式额外偏爱呢？ 因为一方面在一定程度上兼顾了原生应用的优质体验，另一方面又兼顾到了 HTML5 灵活的开发模式。 这种模式的 ......
Visual Studio 修改NuGet 包路径
目的： 通过 NuGet 安装包时，NuGet 先将包下载至一个统一的目录，默认路径是：C:\Users\{用户名}\.nuget\packages。现在需要将其迁移到目录E:\nuget\packages 步骤 1、在C:\Program Files (x86)\NuGet\Config目录中找到 ......
深度学习
得分函数 W：权重参数，对结果起着决定性的影响因素，权重的大小指的是这个像素的影响程度的大小，权重的正负表示对结果起着促进作用还是抑制作用 b：偏置参数，对结果进行微调操作 W矩阵是优化得来的 损失函数 这个损失函数是大于0的，数值越大表明我们求得的权重矩阵越不好，在计算损失函数之前我们知道我们的输 ......
Request.url请求路径的一些属性
https://blog.csdn.net/u012726702/article/details/51737795 Request.url请求路径的一些属性1,Request.UrlReferrer.AbsolutePath=获取URL的绝对路径例："/Manager/Module/Official ......
获取当前应用路径
5.0和5.1的获取方式是不一样的 常量调整 5.1取消了所有的框架内置常量（不影响应用代码中的自定义常量），如需获取，请使用think\facade\App类的内置方法以及think\facade\Env类获取，下面给出的是5.0和5.1的常量对照表： |5.0常量 | 5.1获取方法| | | ......
易基因：m5C RNA甲基转移酶及其在癌症中的潜在作用机制｜深度综述
大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。 近年来，5-甲基胞嘧啶（m5C）RNA修饰已成为通过编码和非编码RNA调控RNA代谢和功能的关键参与者。越来越多的证据表明，m5C可以调控RNA稳定性、翻译、转录、出核和切割，以及介导细胞增殖、分化、凋亡、应激反应和其他生物学功能。人的 ......
Siemens 西门子S7-200 PLC使用高速脉冲输入测量瞬时流量
西门子S7-200 PLC高速计数功能除用于常见的运动控制系统转速测量之外，在流量计量方面也有着广泛的用途。 由于PLC内部没有相应的算法来计算频率，因此，测定脉冲输出信号的流量计的瞬时流量就需要在STEP 7 Micro/WIN SMART中通过以下三部分编程来实现： 1、定义高速计数器计数流量计 ......
从源码层面深度剖析Spring循环依赖
本文从源码层面介绍了Spring如何创建bean、如何解决循环依赖，同时也介绍了不能解决哪些循环依赖，同时在文章的最后解决循环依赖报错的几个方法 ......
redis for windows 7.0.12安装包全网首发
这是冰河之刃 渡桥计划的一部分，使用Windows计划任务自动运行redis服务。 博客地址：https://www.cnblogs.com/binghe021 下载地址： 码云 https://gitee.com/binghe021/redis-setup github https://githu ......
Stream、File类、路径分隔符
```markdown # Stream 1. 好处:简化集合操作 2. 特点:通过封装遍历以及使用函数式编程 3. 思想:流水线思想(链式编程) 4. 中间操作方法 1). filter 2). distinct 3). limit 4). skip 5). concat 5. 终结操作 1). ......
深度学习的一些基础函数
上半年学习的一些记录 主要参考的书：《写给新手的深度学习：用Python学习神经网络和反向传播》 Numpy： linspace reshape 广播机制（数组在某一轴上扩展，值和原来一样，扩展之后可以和其他维度的数组做基本计算） 切片 transpose 调换轴 其中transpose(1,0)等 ......
最短Hamilton路径
# 最短Hamilton路径 给定一张 n (n #define reg register using namespace std; // 从输入流中读取一个整数 inline int read(){ int x=0,f=1; char ch=getchar(); while(ch'9'){ if( ......
检测数组深度，数据深度，几维数组
``` /** * 检测数据的深度 * @param $array 要检测的数组 * @return int 返回深度值 */ function array_depth($array) { $max_depth = 1; foreach ($array as $value) { if (is_arr ......
深度神经网络调优
1.选择合适的模型架构 总结：当开始一个新的工程时，试着复用已经有效果的模型 1）首先，选择一个已经被广泛使用和建立起来的模型架构来先让其正常工作。可以在以后再建立一个定制化的模型。 2）模型架构一般都具有多种超参数，这些超参数决定了模型的尺寸和其他一些细节（如，层数，层 宽，激活函数的类型），因此 ......
深度学习框架 —— 分布式训练
现在深度学习的模型结构越来越大，参数动不动都是上亿甚至上千亿，这也对训练模型的资源量有很高的要求，显然单个机器上要训练这么大的网络是不现实的，因此学术界和工业界自然开始研究用分布式训练。也就是将一个机器学习模型任务拆分成多个子任务，并将子任务分发给多个计算节点，解决资源瓶颈。 # 1. 分布式训练概 ......
深度学习编译器后端和运行时
编译器前端将用户代码解析得到计算图 IR，并且做了一些和计算设备无关的通用优化。编译器后端做的优化就和具体的设备有关了（不同设备有不同的 allocator，不同的编程模型，比如英伟达的 CUDA），后端优化更加贴合硬件，会针对硬件特点为 IR 中的计算节点选择在硬件上的算子，然后为每个算子的输入输 ......
深度 Q 网络（deep Q network，DQN）原理&实现
# 深度 Q 网络（deep Q network，DQN）原理&实现 ## 1 Q-Learning 算法 ### 1.1 算法过程 Q-learning是一种用于解决强化学习问题的无模型算法。强化学习是一种让智能体学习如何在环境中采取行动以最大化某种累积奖励的机器学习方法。 在Q-learning ......
AlexNet深度卷积神经网络——pytorch版
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l net = nn.Sequential( # (224-11+1+2)/4=54 nn.Conv2d(1,96,kernel_size=11,stride=4,padding ......
深度学习编译器前端技术概述
AI 编译器在前端经常会做一些静态分析，方便在前端做一些优化：自动微分等。  ## 中间表示（Intermediat ......
Lua require的搜索路径
require时Lua语言中负责加载库的函数，他和dofile的区别主要在于： 1.require会判断是否文件已经加载避免重复加载同一文件； 2.require会搜索目录加载文件。 require的目录搜索路径： 用于搜索Lua文件的路径是变量package.path的当前值，当package初始 ......
002-深度学习数学基础(神经网络、梯度下降、损失函数)
0. 前言 人工智能可以归结于一句话：针对特定的任务，找出合适的数学表达式，然后一直优化表达式，直到这个表达式可以用来预测未来。 针对特定的任务： 首先我们需要知道的是，人工智能其实就是为了让计算机看起来像人一样智能，为什么这么说呢？举一个人工智能的例子： 我们人看到一个动物的图片，就可以立刻知道这 ......
linux---设置允许流量转发
# linux 设置允许流量转发 临时生效： ```r # 方法1(必须使用root账户) echo 1 > /proc/sys/net/ipv4/ip_forward # 方法1变种(有sudo权限即可) echo 1 | sudo tee /proc/sys/net/ipv4/ip_forwar ......
2、深度学习之张量和基本数据类型
1、构建项目 2、编辑test2.py 1 import torch 2 import numpy as np 3 import tensorflow as tf 4 #1. pytorch张量 5 #pytorch中的张量和tensorflow的tensor是一样的，名字都一样 6 #pytorc ......
Java面试题--真实、高频、有答案，全网最强
简介 说明 本文分享Java面试题，这套题真实、高频、全面、有详细答案、保你稳过面试，让你成为offer收割机。 本套题是我原创，历时两年，纯手打，是我在几十场面试中被面试官问到的问题，比其他复制粘贴的面试题强一百倍，本套题堪称全网最强（我不太喜欢“全网最强”这样的字眼，但本套题确实做到了全网最强） ......