农作 轻量 轻量级 学习网络
学习.NET MAUI Blazor（二）、MAUI是个啥
随着.NET 7的发布，MAUI也正式发布了。那么MAUI是个啥？我们先来看看官方解释： .NET 多平台应用 UI (.NET MAUI) 是一个跨平台框架，用于使用 C# 和 XAML 创建本机移动和桌面应用。 (目录) 关于MAUI .NET MAUI，全称.NET Multi-platfor ......
学习.NET MAUI Blazor（三）、创建.NET MAUI Blazor应用并使用AntDesignBlazor
大致了解了Blazor和MAUI之后，尝试创建一个.NET MAUI Blazor应用。需要注意的是：虽然都叫MAUI，但.NET MAUI与.NET MAUI Blazor并不相同，MAUI还是以xaml为主，而MAUI Blazor则是以razor为主。 ......
机器学习--起手式
几个贯穿始终的概念 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 当我们把人类学习简单事物的过程抽象为几个阶段，再将这些阶段通过不同的方法具体化为代码，依靠通过计算机的基础能力--计算。我们就可以让机器能够“学会”一些简单的事物。 我们首先将视线聚焦在最简单的判断 ......
机器学习--要学点什么
前言 可以说掌握了机器学习，你就具备了与机器对话，充分利用机器为人类服务的能力。在人工智能时代，这将成为一项必备技能，就好比十年前你是编程大牛，二十年前你英语超好一样。因此，无论你是什么专业的学生，学一点机器学习的知识绝对只有好处，没有坏处. 但是由于目前学习机器学习是为了准备美赛,所以我并不打算死 ......
（数据科学学习手札148）geopandas直接支持gdb文件写出与追加
本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 大家好我是费老师，在我之前的某篇文章中为大家介绍过如何在windows系统上，基于ESRI FileGDB驱动为geopandas补充针对gdb文件 ......
Redis网络模型究竟有多强
高效的网络模型是Redis实现高吞吐量的重要底层支撑，是“高性能”的重要原因，却不是“快”的直接理由。本文将从BIO开始介绍，经过NIO、多路复用，最终说回Redis的Reactor模型，力求详尽。 ......
学习ASP.NET Core Blazor编程系列十八——文件上传（中）
上篇学习ASP.NET Core Blazor编程系列十七——文件上传（上）文章我们学习了如何将文件上传至服务器，但是我们并没有将文件的一些信息保存下来，无法进行查询，无法得知我们上传了一些什么文件。本篇文章演示如何将上传文件的一些基本信息保存到数据库，从而可以对上传文件进行简单管理。 ......
学习ASP.NET Core Blazor编程系列十九——文件上传（下）
我们在“多文件上传示例”页面中选择一个上传文件，然后应用程序会自动上传文件，并会在数据库中记录了一上传文件的相关信息，并会在页面中显示一个已经上传的文件列表。 ......
JUC源码学习笔记7——FutureTask源码解析,人生亦如是，run起来才有结果
系列文章目录和关于我 一丶我们在哪里会使用到FutureTask 基本上工作中和Future接口 打交道比较多，比如线程池ThreadPoolExecutor#sumbit方法，返回值就是一个Future（实际上基本上就是一个FutureTask）。ThreadPoolExecutor#sumbit ......
【架构设计】保持简单轻量设计的三个原则——DRY，KISS, YAGNI
前言 一个软件轻量简单的软件架构是非常重要的，它可以让我们花最小的代价就能满足业务上的需求。那如何保证轻量简单呢？那今天就和大家分享下这其中的秘密，也就是3个重要的指导原则，KISS原则，YAGNI原则和DRY原则，你们都知道并且理解吗？ 欢迎关注微信公众号「JAVA旭阳」交流和学习 KISS原则 ......
一阶段目标检测网络-RetinaNet详解
作者深入分析了极度不平衡的正负（前景背景）样本比例导致 one-stage 检测器精度低于 two-stage 检测器，基于上述分析，提出了一种简单但是非常实用的 Focal Loss 焦点损失函数，并且 Loss 设计思想可以推广到其他领域，同时针对目标检测领域特定问题，设计了 RetinaNet... ......
Raft一致性共识算法论文学习
论文地址：https://pdos.csail.mit.edu/6.824/papers/raft-extended.pdf 看完raft共识算法，脑袋非常懵，所以写一篇学习笔记，记录一下。 raft算法主要解决三个模块的问题：领导人选举、日志复制和安全性。当然除了这三个方面，论文对于raft的安全 ......
Google分布式文件系统GFS论文学习
GFS作为最著名的分布式文件系统，首先具备了大规模、可扩展、适配大文件、自动运维等高级特性。虽然是比较早期的分布式文件系统，但是它里面的设计思想还是值得现代分布式系统设计参考的，并且还有很多后期著名的分布式文件系统就是根据 GFS 来的。 一、设计预期 在论文前面，列举了设计预期，也就是 GFS 是 ......
opencv-python学习之旅
#opencv-python 操作 *注：在此笔记中只记录下各种函数的使用，规则 详细讲解见https://opencv.apachecn.org/#/docs/4.0.0/2.1-tutorial_py_image_display ##创建，读取，显示，保存图像 ###创建图像 import nu ......
Git和Maven的学习笔记
Git 1、Git简介 Git 是一个免费的、开源的分布式版本控制系统，可以快速高效地处理从小型到大型的各种 项目。 Git 易于学习，占地面积小，性能极快。 它具有廉价的本地库，方便的暂存区域和多个工作 流分支等特性。其性能优于 Subversion、CVS、Perforce 和 ClearCas ......
【博学谷学习记录】超强总结，用心分享|前端CSS总结（一）
CSS总结（一） shift+alt,选中多行 外链式 <link rel="stylesheet" href="./my.css"> 1 选择器 1.1 标签选择器 结构：标签名 1.2 类选择器 结构：.类名{ } 1.3 id选择器 结构：#id属性值{ } 作用：通过id属性值，找到页面中带 ......
.NET 云原生架构师训练营（基于 OP Storming 和 Actor 的大型分布式架构二）--学习笔记
目录 为什么我们用 Orleans Dapr VS Orleans Actor 模型 Orleans 的核心概念 结合 OP Storming 的实践 结合 OP Storming 的实践 业务模型 设计模型 代码实现 业务模型 我们可以把关键对象（职位、客户行为记录、线索）参考为 actor 猎头 ......
【机器学习】李宏毅——Domain Adaptation(领域自适应)
本文介绍了Domain Adaptation(领域自适应)的相关知识，包括现在出现的具体问题、问题如何解决、所面对的各种情况等等。 ......
迁移学习（DANN）《Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation》
论文信息 论文标题：Domain-Adversarial Training of Neural Networks论文作者：Yaroslav Ganin, Evgeniya Ustinova, Hana Ajakan, Pascal Germain论文来源：JMLR 2016论文地址：download ......
虚假新闻检测-迁移学习（CADM）《Unsupervised Domain Adaptation for COVID-19 Information Service with Contrastive Adversarial Domain Mixup》
论文信息 论文标题：Unsupervised Domain Adaptation for COVID-19 Information Service with Contrastive Adversarial Domain Mixup论文作者：Huimin Zeng, Zhenrui Yue, Ziyi ......
salesforce零基础学习（一百二十三）Transaction Security 浅入浅出
本篇参考： https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.enhanced_transaction_security_policy_types.htm&type=5 https://developer.salesforce.com/docs/atla ......
Salesforce LWC学习(四十) datatable的dynamic action的小坑浅谈
本篇参考：https://developer.salesforce.com/docs/component-library/bundle/lightning-datatable/documentation 我们在项目中会用到针对table等显示 dynamic action的情况，即基于每行的特有属性 ......
强化学习调参技巧二：DDPG、TD3、SAC算法为例：
强化学习调参技巧二：DDPG、TD3、SAC算法为例：先写一个简化版的训练环境。把任务难度降到最低，确保一定能正常训练。记录正常训练的智能体的分数，与随机动作、传统算法得到的分数做比较。
DRL算法的分数应该明显高于随机动作（随机执行动作）。DRL算法不应该低于传统算法的分数。如果没有传统算法，那么... ......
实用！7个强大的Python机器学习库！⛵
本文整理了7个非常有效的机器学习Python库：Prophet、Deep Lake、Optuna、pycm、NannyML、ColossalAI、emcee，用简单的方式编写复杂且耗时的代码，大大提升工作效率！ ......
就离谱！使用机器学习预测2022世界杯：小组赛挺准，但冠亚季军都错了 ⛵
本文使用机器学习建模对 FIFA 2022世界杯结果进行了预测，赛后将其与真实结果进行比较，可以看出：小组赛到1/4决赛的预测准确率很高，半决赛和决赛的预测准确率为0，冠亚季军无一预测准确。 ......
精华推荐 |【深入浅出Sentinel原理及实战】「原理探索专题」完整剖析Alibaba微服务架构体系之轻量级高可用流量控制组件Sentinel（1）
伴随微服务的的越来越成熟和稳定发展，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。 ......
作者推荐 | 【分布式技术专题】「架构设计方案」图解学习法总结集群模式下的各种软负载均衡策略实现及原理分析
通常来说，负载均衡分为硬件负载均衡及软件负载均衡。硬件负载均衡，顾名思义，在服务器节点之间安装专门的硬件进行负载均衡的工作，F5或者A10便为其中的佼佼者。软件负载均衡则是通过在服务器上安装的特定的负载均衡软件或是自带负载均衡模块完成对请求的分配派发。例如，平时我们使用的Nginx或者API-Gat... ......
实时采集MySQL数据之轻量工具Maxwell实操
一个用于企业应用支持实时增量采集和全量采集MySQL数据开源框架Maxwell，功能强于Canal，比Flink CDC更易用。本篇先了解其定义和原理，然后通过安装和环境准备，了解其启动的两种方式，最后实操演示几个maxwell在企业中常用的场景示例。 ......
深度学习之残差网络
资料下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1mTqblxzWcYIRF7_kk8MQQA 提取码：7x6w 资料的下载真的很感谢(14条消息) 【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 4 - 卷积神经网络 - 第二周作业_何宽的博客-CSDN博客 我找了几天resnet50 ......
详解redis网络IO模型
前言 "redis是单线程的" 这句话我们耳熟能详。但它有一定的前提，redis整个服务不可能只用到一个线程完成所有工作，它还有持久化、key过期删除、集群管理等其它模块，redis会通过fork子进程或开启额外的线程去处理。所谓的单线程是指从网络连接(accept) -> 读取请求内容(read) ......