内核 深度 记事本jupyter

Tinyalsa PCM API 实现深度剖析

高级 Linux 音频架构 (ALSA) 用于为 Linux 操作系统提供音频和 MIDI 功能。它可以高效地支持所有类型的音频接口,从消费者声卡到专业的多通道音频接口。它支持全模块化的音频驱动。它是 SMP 和线程安全的。它提供了用户空间库 (alsa-lib) 来简化应用程序编程并提供了更高级的 ......
深度 Tinyalsa PCM API

【地表最强】深度学习环境配置攻略 | 【nvidia-driver】, 【cuda toolkit】, 【cudnn】, 【pytorch】

更新截止到 2023.10.16 1.要素: linux(ubuntu 22.04) nvidia-driver(也叫做 cuda driver):英伟达GPU驱动,命令:nvidia-smi cuda (也叫做 cuda toolkit): 这个必须有。CUDA是NVIDIA创建的一个并行计算平台 ......
地表 nvidia-driver 深度 toolkit pytorch

挖掘文本的奇妙力量:传统与深度方法探索匹配之道

挖掘文本的奇妙力量:传统与深度方法探索匹配之道 文本向量表示咋做?文本匹配任务用哪个模型效果好? 许多 NLP 任务的成功离不开训练优质有效的文本表示向量。特别是文本语义匹配(Semantic Textual Similarity,如 paraphrase 检测、QA 的问题对匹配)、文本向量检索( ......
深度 文本 力量 传统 方法

eBPF(Linux内核安全方案)教程1简介

1 eBPF简介 eBPF(extended Berkeley Packet Filter)是一种革命性的内核技术,它允许开发人员编写可动态加载到内核中的自定义代码,从而改变内核的运行方式。(如果你对内核还不太了解,不用担心,本章很快就会讲到)。 这使得新一代高性能网络、可观察性和安全工具成为可能。 ......
内核 方案 简介 教程 Linux

Linux内核进程管理与调度:策略优化与实践分析

Linux内核进程管理与调度:策略优化与实践分析 原创 李斌 嵌入式悦翔园 2023-05-06 11:40 发表于上海 关注★星标公众号,第一时间获取信息 嵌入式悦翔园 本公众号专注于嵌入式技术,包括但不限于STM32、Arduino、51单片机、物联网、Linux等编程学习笔记,同时,公众号内包 ......
内核 进程 策略 Linux

吴恩达深度学习笔记

B站看的视频,课太长了,180多节,但搬运的没有作业练习,最好找个能练习的 1,假设模型时,以前(2011版机器学习)用西塔代表参数组成的向量,现在用w代表参数组成的向量,b代表西塔0,x还是特征与样本组成的矩阵。 目的还是求系数w,进而确定模型。 比较一个样本的预测结果与实际结果的函数,是损失函数 ......
深度 笔记

基于深度学习框架的基因组预测新模型SoyDNGP

目录简介材料方法数据集SoyDNGP的模型结构比对模型的处理主要结果SoyDNGP在大豆基因组预测中展现了出色的能力大豆基因组预测中SoyDNGP与其他算法的性能比较SoyDNGP模型在不同大豆群体中的多功能预测能力SoyDNGP 在大豆之外的广泛应用SoyDNGP是一个面向大豆基因组预测的开放友好 ......
基因组 基因 框架 深度 模型

Redis持久化深度解析

Redis被广泛使用作为一个高性能的键值存储系统。Redis以其卓越的性能和灵活性赢得了开发者们的青睐。然而,这些优点都离不开它强大的持久化机制 ......
深度 Redis

Easysearch压缩模式深度比较:ZSTD+source_reuse的优势分析

引言 在使用 Easysearch 时,如何在存储和查询性能之间找到平衡是一个常见的挑战。Easysearch 具备多种压缩模式,各有千秋。本文将重点探讨一种特别的压缩模式:zstd + source_reuse,我们最近重新优化了 source_reuse,使得它在吞吐量和存储效率方面都表现出色。 ......
source_reuse Easysearch 深度 优势 模式

深度学习不如GBLUP的原因

深度学习,尤其是最近几年,被广泛宣传为可以处理复杂问题的强大工具。然而,我们必须理解,在某些特定的问题或数据集上,传统的方法有时可能更适合或更稳定。以下是一些可能解释为什么在考虑G × E交互效应时,深度学习没有表现得像GBLUP模型那么好的原因: 数据量和复杂性:深度学习模型,特别是大型的网络,需 ......
深度 原因 GBLUP

深度学习模型在基因组选择中的预测能力(统计、总结)

Gianola et al. [61]: 应用:基因组选择。 比较:多层感知器(MLP)与贝叶斯线性回归(BRR)。 结果:在小麦数据集中,随着隐藏层神经元数量的增加,MLP的预测能力提高。MLP对BRR的性能提高了11.2%至18.6%。在Jersey数据集中,MLP也超越了BRR,特别是在脂肪产 ......
基因组 基因 深度 模型 能力

图渲染示例-几何深度学习图分割

图渲染示例-几何深度学习图分割 1 图分割示例 图分割是对图的每个组成部分,节点或边进行分类的任务,如图1所示。 从较大的语义分段数据集中,提取出了四足数据集,并显示了此任务的真实标签。在这种情况下,每一部分都有属于五种可能类别之一的标签:耳朵,头部,躯干,腿和尾巴。根据此局部级别的信息,生成节点或 ......
示例 几何 深度

基于Googlenet深度学习网络的人员行为动作识别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 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出,斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classificatio ......
学习网络 Googlenet 深度 行为 动作

博学谷学习记录 自我总结 用心分享 | JVM内核调优

1、JVM 究竟需不需要调优? JVM 经过这么多年的发展和验证,整体是非常健壮的。个人认为99%的情况下,基本用不到 JVM 调优。 通常来说,我们的 JVM 参数配置大多还是会遵循 JVM 官方的建议,例如: -XX:NewRatio=2,年轻代:老年代=1:2 -XX:SurvivorRati ......
自我总结 内核 JVM

Java 深度优先搜索 and 广度优先搜索的算法原理和代码展示

111. 二叉树的最小深度 题目: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。 方法1:深度优先搜索 原理:深度优先搜索(Depth First Search)是一种遍历图的算法,它从图中的某个顶点出发,沿着一条路径不 ......
广度 算法 深度 原理 代码

Linux内核进程管理与调度:策略优化与实践分析

Linux内核进程管理与调度:策略优化与实践分析 原创 李斌 嵌入式悦翔园 2023-05-06 11:40 发表于上海 关注★星标公众号,第一时间获取信息 嵌入式悦翔园 本公众号专注于嵌入式技术,包括但不限于STM32、Arduino、51单片机、物联网、Linux等编程学习笔记,同时,公众号内包 ......
内核 进程 策略 Linux

动手学深度学习--卷积神经网络

from pixiv 从全连接层到卷积 现在我们给自己一个任务:用神经网络去识别区分出百万级像素的不同图片 回顾一下以前:我们是通过多层感知机来实现的,当面对一张图片的时候,我们将其看成一个像素点矩阵,然后将其从二维拉直到一维上,再通过MLP进行训练 但是我们这次的任务每张照片具有百万级像素,这意味 ......
卷积 神经网络 深度 神经 网络

深度学习模型的基础

DL与其他模型:深度学习模型是统计学中的“半参数推断模型”的子集。它们通过堆叠多个处理隐藏层来推广人工神经网络,每个层都由许多神经元组成。 “深度”之意:“深度”这个词与知识通过连续的表示层被获取的方式有关。 工作原理: DL方法基于多层(“深度”)的人工神经网络。 不同的节点(“神经元”)从下一层 ......
深度 模型 基础

深度学习在多个领域的应用

这段文字主要描述了深度学习(DL,Deep Learning)在多个领域中的应用,并提供了其实用性的实证证据。 深度学习的广泛应用:深度学习是一种强大的工具,已被用于开发各种人工智能系统、产品、设备和应用。这些产品涵盖了从社会科学到自然科学的各个领域。 高科技产品的应用:许多现代技术产品,如自动驾驶 ......
深度 多个 领域

几何深度学习技术杂谈

几何深度学习技术杂谈 计算机视觉的最新进展,主要来自于新颖的深度学习方法,以及基于大量数据来执行特定任务的分层机器学习模型,随之而来的性能提升,引发了其他科学领域类似应用的淘金热。 https://arxiv.org/pdf/1611.08097.pdf 随着深度学习技术的发展,人们已经不满足于将深 ......
几何 杂谈 深度 技术

coda使用jupyter

查询工作环境 conda info --envs 选择工作环境 activate base 退出工作环境 conda deactivate 切换目录 cd d: 调用 Jupyter Notebook 要使用命令行(cmd)进入 Jupyter Notebook,您需要先启动 Anaconda 环境 ......
jupyter coda

linux内核:futex锁

1、背景 多线程间需进行通信,锁是通信的主要机制。但是每次使用都会引发系统调用,当锁具有低争用率时,系统调用可能会构成显著的开销。经研究发现,很多同步是无竞争的,即某个进程进入互斥区,到再从某个互斥区出来这段时间,常常是没有进程也要进这个互斥区或者请求同一同步变量的。但是在这种情况下,这个进程也要陷 ......
内核 linux futex

Trino容错模式深度测评与思考

Trino是一款开源的高性能、分布式SQL查询引擎,专门用于对各种异构数据源运行交互式分析查询,支持从GB到PB的数据量范围。 ......
深度 模式 Trino

全网最细-深度解析 Istio Ambient Mesh 流量路径

本文旨在对 Istio Ambient Mesh 的流量路径进行详细解读,力求尽可能清晰地呈现细节,以帮助读者完全理解 Istio Ambient Mesh 中最为关键的部分。 ......
全网 路径 深度 流量 Ambient

数字时代的自我呈现:探索个人形象打造的创新工具——FaceChain深度学习模型工具

数字时代的自我呈现:探索个人形象打造的创新工具——FaceChain深度学习模型工具 1.介绍 FaceChain是一个可以用来打造个人数字形象的深度学习模型工具。用户仅需要提供最低一张照片即可获得独属于自己的个人形象数字替身。FaceChain支持在gradio的界面中使用模型训练和推理能力,也支 ......
工具 FaceChain 深度 模型 形象

[转载] Winform WebBrowser 使用 Edge 内核

原文地址 C# 设置 WebBrowser 使用 Edge 内核_c# webbrowser 内核 - CSDN 博客 原文内容 1. 问题描述 用 C# 写了一个小工具, 需要显示网页上的内容, 但 WebBrowser 使用的是 IE 内核, 不能很好的展示网页 2. 解决方法 通过一些尝试, ......
内核 WebBrowser Winform Edge

《动手学深度学习 Pytorch版》 8.6 循环神经网络的简洁实现

import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l batch_size, num_steps = 32, 35 train_iter, vocab = ......
神经网络 深度 神经 Pytorch 网络

ulimit命令-限制linux内核的资源大小

ulimit命令-限制linux内核的资源大小 ulimit -n查看linux系统的最大文件打开数 设置最大文件打开数的大小: 临时设置:ulimit -SHn 65535 -S表示软限制 -H表示硬限制 永久生效:文件:/etc/security/limits.conf 添加2行: * soft ......
内核 命令 大小 ulimit 资源

linux内核:mutex锁

简单来说, mutex 结构体要最少包含着两部分 { atomic:标识状态 mutex_queue: 存在等待任务 } struct mutex { /* * 1. 标记mutex对象被哪一个task(struct task_struct*)持有,如果为NULL表示还没有 * 被任何一个任务持有。 ......
内核 linux mutex

在JavaScript中,最高效的方法来深度克隆一个对象是什么?

内容来自 DOC https://q.houxu6.top/?s=在JavaScript中,最高效的方法来深度克隆一个对象是什么? 将JavaScript对象进行深度克隆的最有效方法是什么?我见过使用obj = eval(uneval(o));,但这是非标准的做法,仅被Firefox支持。 我曾尝试 ......
JavaScript 深度 对象 方法