几何 算法 笔记26
Mattermost 笔记
Mattermost 是一个开源、可私有化部署的在线通讯平台，可以和Github、Jira、Jenkins、Gitlab等做集成，所以也可以作为 ChatOps 的一种实现方式。 很早之前为开源项目 boat-house 做的一个教程，今天偶尔翻笔记的时候找了出来，在这里也分享一下。 部署 使用do ......
Qwt开发笔记（二）：Qwt基础框架介绍、折线图介绍、折线图Demo以及代码详解
前言 QWT开发笔记系列整理集合，这是目前使用最为广泛的Qt图表类（Qt的QWidget代码方向只有QtCharts，Qwt，QCustomPlot），使用多年，系统性的整理，本系列旨在系统解说并逐步更新其各种Demo示例 本片文章主要讲解折线图，借助折线图展现一个基础流程框架。 Demo QwtP ......
PAM8403 3.3V音频功放调试笔记
做I2S输出用了PT8211(实际上买到的丝印是GH8211), 双声道, LSB格式, 工作正常但是输出功率非常低, 喇叭声音要贴近了才能勉强听到, 所以打算做一个PT8211带功放的I2S模块. 最开始用的是PT8211 + LM386 * 2, 能正常工作就是LM386的电压要求比较高, 只能... ......
地下城地图图块生成算法
一. 概述 生成地下城，包含房间和迷宫通路。类似： 示例效果一 示例效果二 二. 思路 1.生成迷宫通路 从房间的边缘坐标XY为奇数的格子生成迷宫，确保房间和迷宫通路之间有间隔墙壁（除了蓝色格子视为墙壁）。 迷宫通路生长每次探测两个格子，确保迷宫通路间有间隔墙壁。 2.生成过程 三. 代码示例 位置 ......
MIT6.828学习笔记3(Lab3)
在这个lab中我们需要创建一个用户环境（UNIX中的进程，它们的接口和实现不同），加载一个程序并运行，并使内核能够处理一些常用的中断请求。 ......
Pytorch学习笔记之tensorboard
训练模型过程中，经常需要追踪一些性能指标的变化情况，以便了解模型的实时动态，例如：回归任务中的MSE、分类任务中的Accuracy、生成对抗网络中的图片、网络模型结构可视化…… 除了追踪外，我们还希望能够将这些指标以动态图表的形式可视化显示出来。
TensorFlow的附加工具Tensorboar... ......
一文带你入木三分地理解字符串KMP算法(next指针解法)
1. KMP算法简介 温馨提示:在通篇阅读完并理解后再看简介效果更佳 以下简介由百度百科提供https://baike.baidu.com/item/KMP%E7%AE%97%E6%B3%95/10951804： KMP算法是一种改进的字符串匹配算法，由D.E.Knuth，J.H.Morris和V. ......
.NET 云原生架构师训练营（基于 OP Storming 和 Actor 的大型分布式架构一）--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 为什么我们用 Orleans 分布式系统开发、测试的难度（服务发现、通信） 运维的复杂度（伸缩性与可靠性的保障） actor 拥有全局唯一身份 自动伸缩功能 Dapr VS Orlean ......
【图像处理笔记】小波变换
【图像处理笔记】总目录 0 引言 1987年，小波被证明是多分辨率信号处理和分析的基础。多分辨率理论融合并统一了来自不同学科的技术，包括来自信号处理的子带编码、来自数字语音识别的正交镜像滤波及金字塔图像处理。顾名思义，多分辨率理论涉及多个分辨率下的信号（或图像）表示与分析。 曾经有人问我有关haar ......
【图像处理笔记】傅里叶变换
【图像处理笔记】总目录 0 引言 在之前的博客图像增强，傅里叶变换（OpenCV)中都有用到过傅里叶变换，但一直都不是特别理解，现系统地学习一下。先来看一个视频傅里叶级数与傅立叶变换，我们了解到任何周期函数都可以表示为不同频率的正弦函数和/或余弦函数之和，其中每个正弦函数和/或余弦函数都乘以不同的系 ......
ArcGIS QGIS学习二：图层如何只显示需要的部分几何面数据（附最新坐标边界下载全国省市区县乡镇）
前言 当我们用GIS软件打开一个SHP文件的时候，会显示出里面全部的几何图形，假如我只想要其中的一部分数据显示出来，其他的均不要显示，有那么几种操作方法。 我们可以通过把需要显示的几何面复制到另外一个图层里面来单独显示，但如果需要显示的区域一变，又要重新搞，不是很方便。 下面将记录一下我学到的解决方 ......
你真的了解 RSA 加密算法吗？
作者：小傅哥 博客：https://bugstack.cn 源码：https://github.com/fuzhengwei/java-algorithms 沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄 记得那是我毕业🎓后的第一个秋天，申请了域名，搭建了论坛。可惜好景不长，没多久进入论坛后就出 ......
斐波那契散列算法和hashMap实践
斐波那契散列和hashMap实践 适合的场景：抽奖(游戏、轮盘、活动促销等等) 如果有不对的地方，欢迎指正！ HashMap实现数据散列： 配置项目，引入pom.xml: <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>fastjson ......
[信息抽取]基于ERNIE3.0的多对多信息抽取算法：属性关系抽取
本项目讲解了基于ERNIE信息抽取技术，对属性和关系的抽取涉及多对多抽取，主要是使用可ERNIEKIT组件，整体效果非常不错，当然追求小样本学习的可以参考之前UIE项目或者去官网看看paddlenlp最新的更新，对训练和部署进行了提速。 ......
贪心算法篇——区间问题
贪心算法篇——区间问题 本次我们介绍贪心算法篇的区间问题，我们会从下面几个角度来介绍： 区间选点 区间分组 区间覆盖 区间选点 我们首先来介绍第一道题目： /*题目名称*/ 区间选点 /*题目介绍*/ 给定 N 个闭区间 [ai,bi]，请你在数轴上选择尽量少的点，使得每个区间内至少包含一个选出的点 ......
视频超分之BasicVSR-阅读笔记
1.介绍 对于视频超分提出了很多方法，EDVR中采用了多尺度可变形对齐模块和多个注意层进行对齐和定位并且从不同的帧聚合特征，在RBPN中，多个投影模块用于顺序聚合多个帧中的特征。这样的设计是有效的，但不可避免地增加了运行时和模型的复杂性。此外，与SISR不同，VSR方法的潜在复杂和不同设计在实施和扩 ......
视频超分之BasicVSR++阅读笔记
1.介绍 在这项工作中，我们通过设计二阶网格传播和流引导的可变形对齐来重新设计BasicVSR，使信息能够更有效地传播和聚合。 如图所示，提出的二阶网格传播解决了BasicVSR中的两个限制：i）我们允许以类似网格的方式进行更积极的双向传播，ii）我们放松了BasicVSR中一阶马尔可夫特性的假设， ......
【开源】全网首个支持国密算法的微信支付 C#/.NET SDK（附 SM2/SM3/SM4 跨语言联调的踩坑要点）
前言 前文回顾：《【开源】这可能是封装微信 API 最全的 C#/.NET SDK 了》 自 2021 年 8 月公开发布后，本项目已开源一年有余。在此期间，受到了很多开发者的关注和使用，也接收了很多热心开源的开发者给予的帮助，无论是上报了缺陷或建议，还是发起了 PR，亦或是在社群内回答他人的提问， ......
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 ......
《Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents》阅读笔记
概括 模型总述 本篇论文主要介绍DALL·E 2模型，它是OpenAI在2022年4月推出的一款模型，OpenAI在2021年1月推出了DALL·E模型，2021年年底推出了GLIDE模型。 DALL·E 2可以根据文本描述去生成原创性的、真实的图像，这些图像从来没有在训练集里出现过，模型真的学习到 ......
【图像处理笔记】SIFT算法原理与源码分析
【图像处理笔记】总目录 0 引言 特征提取就是从图像中提取显著并且具有可区分性和可匹配性的点结构。常见的点结构一般为图像内容中的角点、交叉点、闭合区域中心点等具有一定物理结构的点，而提取点结构的一般思想为构建能够区分其他图像结构的响应函数或者从特征线或轮廓中进行稀疏采样。Harris角点检测器便是运 ......
[最短路径问题]Dijkstra算法(含还原具体路径)
#前言 在本篇文章中，我将介绍 Dijkstra 算法解决 单源最短路径问题 ，同时还包含了具体路径的还原。以下是我自己的全部学习过程与思考，参考书籍为 《数据结构》(C++语言版) 邓俊辉 编著 。 (本文作者： Amαdeus，未经允许不得转载哦。) #最短路径问题 ##最短路径概述 在当今这个 ......
线性时间选择(含平均O(n)和最坏O(n)算法)
#前言 本篇文章我将介绍 期望为线性时间 的选择算法和 最坏情况为线性时间 的选择算法，即分别为 平均情况下时间复杂度为O(n) 和 最坏情况下时间复杂度为O(n) 的线性时间选择。以下包含了我自己的全部思考和学习过程，参考书籍为 算法导论(第三版)。😊 (本文作者： Amαdeus，未经允许不得 ......
【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 ......