农作 轻量 轻量级 学习网络
Multipass，多平台本地轻量级Linux体验！
Multipass 是由Ubuntu官方提供，在Linux，MacOS和Windows上快速生成Ubuntu虚拟机的工具。它提供了一个简单但功能强大的CLI，可让我们在本地快速进入Ubuntu系统环境并使用Linux命令，亦可以在本地计算机创建自己的迷你型云服务器。总的来说就是在本地创建Ubuntu... ......
为什么推荐Kestrel作为网络开发框架
为什么推荐Kestrel 网络框架千千万万，在dotnet平台，我们可以直接手撸Socket，也可以基于dotnetty来开发，或者选择某些第三方类似于dotnetty的网络库，为何我要推荐Kestrel呢？ 1 使用框架 网络编程是简单的，简单到大概就 new Socket()，Send()发送数 ......
聊聊如何让办公网络直连Kubernetes集群PodIP/ClusterIP/Service DNS等
想象一下，如果您日常使用的研发测试Kubernetes集群，能够有以下效果: 在办公网络下直接访问Pod IP 在办公网络下直接访问Service Cluster IP 在办公网络下直接访问集群内部域名，类似 service.namespace.svc.cluster.local 会不会很方便，很优 ......
深入浅出学习透析Nginx服务器的基本原理和配置指南「初级实践篇 」
Nginx (Engine X)是一个轻量级的Web服务器 、反向代理服务器及电子邮件（IMAP/POP3）代理服务器、高性能的HTTP服务器，它以高稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源的消耗而闻名。 ......
深入浅出学习透析 Nginx 服务器的基本原理和配置指南「运维操作实战篇」
Nginx 安装非常的简单，且Nginx 启动特别容易，并且几乎可以做到24小时不间断运行，即使运行数个月也不需要重新启动。你还能够在不间断服务的情况下进行软件版本的升级。接下来我们要针对于安装和运维操作进行实战和分析。 ......
JUC源码学习笔记6——ReentrantReadWriteLock
系列文章目录和关于我 阅读此文需要有AQS独占和AQS共享的源码功底，推荐阅读： 1.JUC源码学习笔记1——AQS独占模式和ReentrantLock 2.JUC源码学习笔记2——AQS共享和Semaphore，CountDownLatch 一丶类结构和源码注释解读 1.ReadWriteLock ......
Seata 1.5.2 源码学习（事务执行）
关于全局事务的执行，虽然之前的文章中也有所涉及，但不够细致，今天再深入的看一下事务的整个执行过程是怎样的。 1. TransactionManager io.seata.core.model.TransactionManager是事务管理器，它定义了一个全局事务的相关操作 DefaultTransa ......
Blazor和Vue对比学习（进阶.路由导航一）：基本使用
Blazor和Vue都是单文件组件SPA，路由的实现逻辑非常相似，页面路径的改变都是组件的切换，但因为各自语言的特性，在实现方式上有较大差异。 一、安装 1、Vue：Router是Vue的一个插件。如果使用Vite脚手架初始化项目，需要手动安装和配置Router插件。如果使用Vue脚手架初始化项目， ......
学习ASP.NET Core Blazor编程系列十五——查询
在这一篇教程中我们学习如何增加查询功能，我们将在书籍列表页面中添加搜索功能，通过按“书籍名称”或“作者”来搜索书籍。
在以往经典的Web应用程序中，我们经常使用元素创建表单，在表单中添加 元素， 有一个 type 属性，用于指定输入的类型及其显示方式（作为数字、文本框、单选按钮、复选... ......
学习ASP.NET Core Blazor编程系列十三——路由（完）
除了前面三篇文章中介绍的路由方式，可以用来进行页面跳转之外，今天介绍最后一种方式，如何在代码中进行页面跳转。如果是JavaScript我们会用window.location来切换页面，Blazor为我们提供了相应的封装：NavigationManager。使用NavigationManager可以通... ......
轻量级模型设计与部署总结
轻量级网络的手动设计目前还没用广泛通用的准则，只有一些指导思想，和针对不同芯片平台（不同芯片架构）的一些设计总结，建议大家从经典论文中吸取指导思想和建议，然后自己实际做各个硬件平台的部署和模型性能测试。 ......
【动手学深度学习】学习笔记
线性神经网络 图像分类数据集 import torch import torchvision from matplotlib import pyplot as plt from torch.utils import data from torchvision import transforms fr ......
神经网络量化基础
模型量化是指将神经网络的浮点算法转换为定点。量化有一些相似的术语，低精度（Low precision）可能是常见的。
低精度模型表示模型权重数值格式为 FP16（半精度浮点）或者 INT8（8位的定点整数），但是目前低精度往往就指代 INT8。
常规精度模型则一般表示模型权重数值格式为 FP32（... ......
基于Sklearn机器学习代码实战
本文主要跟随Datawhale的学习路线以及内容教程，详细介绍了机器学期常见的多个基础算法的基于sklearn的实现过程，内容丰富。 ......
神经网络模型复杂度分析
终端设备上运行深度学习算法需要考虑内存和算力的需求，因此需要进行模型复杂度分析，涉及到模型计算量（时间/计算复杂度）和模型参数量（空间复杂度）分析。
为了分析模型计算复杂度，一个广泛采用的度量方式是模型推断时浮点运算的次数 （FLOPs），即模型理论计算量，但是，它是一个间接的度量，是对我们真正关心... ......
Backbone 网络-ResNetv2 论文解读
本文发现当使用恒等映射（identity mapping）作为快捷连接（skip connection）并且将激活函数移至加法操作后面时，前向-反向信号都可以在两个 block 之间直接传播而不受到任何变换操作的影响。同时大量实验结果证明了恒等映射的重要性。本文根据这个发现重新设计了一种残差网络基本... ......
深度学习数学基础-概率与信息论
概率论是用于表示不确定性声明的数学框架。它不仅提供了量化不确定性的方法，也提供了用于导出新的不确定性声明（statement）的公理。概率论的知识在机器学习和深度学习领域都有广泛应用，是学习这两门学科的基础。 ......
基于sklearn的集成学习实战
本文主要跟随Datawhale的学习路线以及内容教程，详细介绍了集成学习常见的多个算法的基于sklearn的实现过程，同时还有两个案例，内容丰富。 ......