内核 深度 记事本jupyter
Tomcat的优化（分别为操作系统优化（内核参数优化），Tomcat配置文件参数优化，Java虚拟机（JVM）调优）
Tomcat的优化 一、Tomcat 优化 Tomcat 配置文件参数优化 二、系统内核优化 三、Tomcat 配置 JVM 参数： 参数含义一、Tomcat 优化Tomcat默认安装下的缺省配置并不适合生产环境，它可能会频繁出现假死现象需要重启，只有通过不断压测优化才能让它最高效率稳定的运行。优化 ......
【Python深度学习】深度学习中框架和模型的区别
深度学习是人工智能领域的一股强大力量，它的快速发展离不开深度学习框架和模型的进步。本文将介绍深度学习框架和模型的基本概念、它们之间的联系与区别，以及如何根据项目需求选择合适的框架和模型。 ......
2023版：深度比较几种.NET Excel导出库的性能差异
引言 背景和目的 本文介绍了几个常用的电子表格处理库，包括EPPlus、NPOI、Aspose.Cells和DocumentFormat.OpenXml，我们将对这些库进行性能测评，以便为开发人员提供实际的性能指标和数据。 下表将功能/特点、开源/许可证这两列分开，以满足需求： 功能 / 特点 EP ......
[883] Install Python package using Jupyter Notebook
In the installation of packages in Jupyter Notebook, I encountered an issue. I installed packages using Command Prompt (CMD), but when I try to import ......
基于Java面向对象思想对个人项目的深度分析
基于Java面向对象思想对个人项目的深度分析 一、摘要 本文站在java面向对象思想的角度，深入研究了GJH同学Java中小学数学卷子自动生成程序的工程代码。通过对核心类、继承与多态、封装与解耦等面向对象思想和生成题目算法进行了深度分析，全面探讨了系统的优缺点与改进空间。 关键字：java面向对象思 ......
Linux内核信号量(semaphore)使用与源码分析
https://blog.csdn.net/Auris/article/details/107404962 一. 在Linux内核驱动中使用信号量(semaphore)常规操作步骤: [0]. 定义信号量结构体变量; struct semaphore sem; [1]. 初始化信号量变量 void ......
代码随想录算法训练营day16 | ● 104.二叉树的最大深度 559.n叉树的最大深度 ● 111.二叉树的最小深度 ● 222.完全二叉树的节点个数
104.二叉树的最大深度 后序遍历法 class Solution { public: int getdepth(TreeNode* node){ if(node == NULL) return 0; int leftdepth = getdepth(node->left); int rightde ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 7.4 含并行连接的网络(GoogLeNet)
import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l 7.4.1 Inception块 GoogLNet 中的基本卷积块叫做 Inception 块（大概 ......
基于FasterRCNN深度学习网络的车辆检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 Tttttttttttttt123 2.算法运行软件版本 MATLAB2022A 3.算法理论概述 车辆检测是计算机视觉和人工智能领域的重要研究方向，它在交通管理、智能驾驶和安防等领域具有广泛的应用。Faster R-CNN是一种常用的目标检测算法，结合了深度学习和区域建议技 ......
【Python深度学习】深度学习框架Tensorflow、Pytorch介绍
深度学习已经成为了人工智能领域的一股重要力量，而深度学习框架则是在这个领域中进行研究和应用的必备工具。常见的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras、Theano和Caffe等，其中TensorFlow和PyTorch是最受欢迎的两个框架。本文将着重介绍这两个框架的优缺点以及... ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 7.3 网络中的网络(NiN)
LeNet、AlexNet和VGG的设计模式都是先用卷积层与汇聚层提取特征，然后用全连接层对特征进行处理。 AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于扩大和加深这两个模块。网络中的网络（NiN）则是在每个像素的通道上分别使用多层感知机。 import torch from torch impo ......
马毅教授新作：白盒ViT成功实现分割涌现，经验深度学习时代即将结束？
前言 CRATE 模型完全由理论指导设计，仅用自监督学习即可实现分割语义涌现。 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈 ......
是因为不同的浏览器内核吗--Could not register service workers到底是怎么回事
什么是浏览器内核 浏览器内核（Rendering Engine），是浏览器最核心的部分。 它负责处理网页的HTML、CSS、JavaScript等代码，并将其转化为可视化的网页内容。即我们常说的对网页的语法进行解释并渲染（显示）网页。 不同的浏览器内核对用于网页编写的语法的解释也有不同，因此同一网页 ......
情绪的深度探讨:_从隐形、失控到信息不对称
情绪一直在人类的行为和决策中起到核心作用。这篇文章旨在深入探讨情绪的复杂性、其与理性的关系以及信息不对称如何影响我们对情绪的解读。 1. 情绪的价值与挑战 情绪不仅仅是我们对内部和外部环境的反应，它们还为我们提供了有关这些环境的重要信息。但是，当情绪被压抑或不被认识到时，它们可能以不健康的方式表现出 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 7.2 使用块的网络(VGG)
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 7.2.1 VGG 块 AlexNet 没有提供一个通用的模板来指导后续的研究人员设计新的网络，如今研究人员转向了块的角度思考问题。通过使用循环和子程序，可以很容易地在任何现 ......
【Python深度学习】深度学习入门介绍
深度学习是人工智能领域中最受关注和研究的子领域之一，它在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等各个领域都有广泛的应用。本文将详细介绍深度学习的发展历史、不同类型、应用领域以及未来发展前景。 ......
Linux CentOS7.9 升级到最新内核
导入 elrepo 仓库 rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org yum install https://www.elrepo.org/elrepo-release-7.el7.elrepo.noarch.rpm # ke ......
万字长文深度解读Java线程池，硬核源码分析
前言 本文将深入分析Java线程池的源码，包括线程池的创建、任务提交、工作线程的执行和线程池的关闭等过程。通过对线程池源码的解析，我们能够更好地理解线程池的原理和机制，为我们在实际开发中合理使用线程池提供指导。 文章内容较长，建议找个安静的环境慢慢细读，由于线程池涉及的内容比较多，需要至少熟悉以下知 ......
深度学习（MobileNetV1）
整体网络结构如下： 最关键的改进是使用了一个叫深度可分离卷积的结构，将原始的3*3卷积升通道的操作分解成了两部分： 第一部分是保持通道不变的情况下做3*3卷积。 第二部分是使用1*1的卷积做通道提升操作。 结果就是能够减少很多的运算量。 下面依然是一个猫狗大战的训练程序，并且增加了断点续练的部分处理 ......
从内核世界透视 mmap 内存映射的本质（原理篇）
本文基于内核 5.4 版本源码讨论 之前有不少读者给笔者留言，希望笔者写一篇文章介绍下 mmap 内存映射相关的知识体系，之所以迟迟没有动笔，是因为 mmap 这个系统调用看上去简单，实际上并不简单，可以说是非常复杂的一个系统调用。 如果想要给大家把 mmap 背后的技术本质，正确地，清晰地还原出来 ......
linux系统和内核
linux操作系统是将linux内核进行扩展，安装一些开发包和常用工具 linux内核只提供了硬件抽象层、硬盘以及文件系统控制的核心程序 linux系统会在内核的基础上加入了用户界面和各种软件的支持 查看linux系统： cat /etc/redhat-release 查看内核：uname -a ......
基于可视化的可解释深度学习模型研究综述--草稿版
ps： 近期组会整理了一篇论文综述，先记录在案。 摘 要: 深度学习能目前广泛应用于各个领域内，比如：医疗、交通以及娱乐等领域。随着社会的计算机算力的迅速增长以及GPU 等硬件的支持，催生了一系列人工智能应用，例如医疗诊断、自动驾驶和个性化推荐等。得益于这一系列应用，人类社会生产力获得了极大的发展。 ......
深度比较常见库中序列化和反序列化性能的性能差异
背景和目的 本文介绍了几个常用的序列化和反序列化库，包括System.Text.Json、Newtonsoft.Json、 Protobuf-Net、MessagePack-Net，我们将对这些库进行性能测评 库名称 介绍 Github地址 System.Text.Json .NET Core 3. ......
第六节：12306下单逻辑深度剖析优化
一. 二. 三. ! 作 者 : Yaopengfei(姚鹏飞) 博客地址 : http://www.cnblogs.com/yaopengfei/ 声 明1 : 如有错误，欢迎讨论，请勿谩骂^_^。 声 明2 : 原创博客请在转载时保留原文链接或在文章开头加上本人博客地址，否则保留追究法律责任的权 ......
基于DNN深度学习网络的OFDM+QPSK信号检测算法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 正交频分复用（OFDM）是一种多载波调制技术，已经广泛应用于数字通信领域。OFDM信号检测是接收端的关键问题之一，目的是将接收到的OFDM信号恢复为原始数据。由于OFDM信号具有高带宽效率、抗多径衰落等特点，可以 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 6.5 汇聚层
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.5.1 最大汇聚和平均汇聚 汇聚层和卷积层类似，区别在于汇聚层不带包含参数，汇聚操作是确定性的，通常计算汇聚窗口中所有元素的最大值或平均值，即最大汇聚和平均汇聚。 def ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 6.6 卷积神经网络
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.6.1 LeNet LetNet-5 由两个部分组成： - 卷积编码器：由两个卷积核组成。 - 全连接层稠密块：由三个全连接层组成。 模型结构如下流程图（每个卷积块由一个 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 6.4 多输入多输出通道
import torch from d2l import torch as d2l 6.4.1 多输入通道 简言之，多通道即为单通道之推广，各参数对上即可。 def corr2d_multi_in(X, K): # 先遍历“X”和“K”的第0个维度（通道维度），再把它们加在一起 return sum ......
Lab1：Linux内核编译及添加系统调用（详细版）
实验一：Linux内核编译及添加系统调用（HDU） 花了一上午的时间来写这个，良心制作，发现自己刚学的时候没有找到很详细的，就是泛泛的说了下细节地方也没有，于是自己写了这个，有点长，如果你认真的看完了，也应该是懂了。 一、前期准备工作 需要准备虚拟机上安装Ubuntu，笔者安装的是Ubuntu18. ......
JS计算数组层级（深度）
如果有一个多层嵌套的数组，想要计算其层级（深度），可以使用递归或迭代方法来实现。以下是两种常用的方法示例： 递归方法： function calculateDepth(arr) { if (!Array.isArray(arr)) { return 0; // 如果不是数组，返回0表示不是层级结构 ......