切线 深度 概念day7
这一次，弄明白JS中的文件相关（一）：概念篇
概念是学习的基础。在学习JS中的文件操作之前，先把文件相关的各种概念搞清楚，很有好处。 1. 二进制： 计算机硬件仅能处理和存储二进制数据，所以不管是你正在写的代码，还是你硬盘里的小姐姐，都是以二进制的形式存储于电脑的内存和硬盘里的。 2. 编码规则： 二进制计算机看得懂，我们看不懂怎么办啊？我们能 ......
GIS融合之路（二）CesiumJS和ThreeJS深度缓冲区整合
在这篇文章开始前再次重申一下，山海鲸并没有使用ThreeJS引擎。但由于ThreeJS引擎使用广泛，下文中直接用ThreeJS同CesiumJS的整合方案代替山海鲸中3D引擎和CesiumJS整合。 系列传送门： 山海鲸可视化：GIS融合之路（一）技术选型CesiumJS/loaders.gl/iT ......
Unity3d_Rewired官方文档翻译：概念（二）：InputBehaviour、Controllers、ControllerMaps
仅翻译了官方文档中的Essentials（要点）、Concepts（概念）两部分，这是文档中最重要的部分，理解了这两部分的内容应该足以让你将Rewired运用到你的项目中，之后再去阅读文档的其他部分也能更容易理解。 斜体加下划线部分为添加的注解，非官方文档内容。若你发现有翻译、注解不正确的，请留言告 ......
Unity3d_Rewired官方文档翻译：概念（三）：ControllerTemplate、MapCategories、Layouts
仅翻译了官方文档中的Essentials（要点）、Concepts（概念）两部分，这是文档中最重要的部分，理解了这两部分的内容应该足以让你将Rewired运用到你的项目中，之后再去阅读文档的其他部分也能更容易理解。 斜体加下划线部分为添加的注解，非官方文档内容。若你发现有翻译、注解不正确的，请留言告 ......
Unity3d_Rewired官方文档翻译：概念（四）：LayoutManager、MapEnabler、CustomController
仅翻译了官方文档中的Essentials（要点）、Concepts（概念）两部分，这是文档中最重要的部分，理解了这两部分的内容应该足以让你将Rewired运用到你的项目中，之后再去阅读文档的其他部分也能更容易理解。 斜体加下划线部分为添加的注解，非官方文档内容。若你发现有翻译、注解不正确的，请留言告 ......
Unity3d_Rewired官方文档翻译：概念（一）：InputManager、Players、Actions
仅翻译了官方文档中的Essentials（要点）、Concepts（概念）两部分，这是文档中最重要的部分，理解了这两部分的内容应该足以让你将Rewired运用到你的项目中，之后再去阅读文档的其他部分也能更容易理解。 斜体加下划线部分为添加的注解，非官方文档内容。若你发现有翻译、注解不正确的，请留言告 ......
backbone、head、neck等深度学习中的术语解释
我们在阅读文章的时候，经常看到backbone head neck 这一类的术语，但是我们可能并不知道是什么意思，这篇文章就是对这些术语进行解释： backbone： 翻译为主干网络的意思，既然说是主干网络，就代表其是网络的一部分，那么是哪部分呢？这个主干网络大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是 ......
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard 摘要 Ipa Guard是一款功能强大的IPA混淆工具，通过对iOS IPA文件进行混淆加密，保护其代码、资源和配置文件，降低破解反编译难度。本文将介绍Ipa Guard的深度混淆技术，包括逻辑混淆、名称混淆以及处理特殊情况的方法，帮 ......
转载：深度学习：蒸馏Distill
转载，写的比较好了，可以参考：https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/117257414 Distilling the knowledge in a neural networkHinton 在论文中提出方法很简单，就是让学生模型的预测分布，来 ......
代码随想录 day16 N 叉树的最大深度 完全二叉树的节点个数
N 叉树的最大深度 这题昨天做过二叉版本 n叉区别不大 完全二叉树的节点个数 层级遍历 入que的数量就是节点个数 ......
深度学习之机器学习理论
（一）机器学习（Machine Learning）：就是让计算机具备从大量数据中学习的能力之一系列方法。机器学习使用很多统计方法，统计学家也称之为统计学习，但本质上起源于计算机科学的人工智能。 （二）机器学习的分类：机器学习主要分为两类，即监督学习(supervised learning)与非监督学 ......
jmeter概念
1.简介 1.1.jmeter是什么？ •Apache JMeter 是 Apache 组织基于 Java语言 开发的压力测试工具，用于对软件做压力测试。 •多线程框架-支持多并发、开源、可进行二次开发。 •JMeter 最初被设计用于 Web 应用测试，但后来扩展到了其他测试领域，可用于测试静态和 ......
中间件 ZK分布式专题与Dubbo微服务入门 5-1 集群的一些基本概念
0 课程地址 https://coding.imooc.com/lesson/201.html#mid=12714 1 重点关注 1.1 ACL命令行 getAcl:获取某个节点的acl权眼信息setAcl:设置某个节点的acl权限信息addauth:输入认证授权信息，注册时输入明文察码(登录 但是 ......
推挽输出与开漏输出的概念和区别
推挽输出：推挽输出使用两个晶体管（一个N型，一个P型）交替工作来直接驱动负载。当输出是高电平时，P型晶体管导通，N型晶体管截止，从而将输出接到电源电压；当输出是低电平时，N型晶体管导通，P型晶体管截止，从而将输出接到地。这种配置允许推挽输出在高电平和低电平时都具有较强的驱动能力。 1.推挽输出使用两 ......
堆、栈、队列概念与区别
堆的特点： 1.堆为按需申请、动态分配，例如 C 中的 malloc 函数和 C++ 中的 new 操作申请内存块。 2.程序提出申请时会从堆中找出一块可用内存，在程序结束之前，操作系统不会删除已经申请的内存，而是要靠程序主动提出释放的请求（free、delete），如果使用后忘记释放，就会造成所谓 ......
QMap深度拷贝
QMap深度拷贝 #include <QMap> #include <QPair> #include <QDebug> QMap<int, QString> deepCopyQMap(const QMap<int, QString>& source) { QMap<int, QString> tar ......
【专题】2023年保险合伙人白皮书及优增深度洞察报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34800 原文出处：拓端数据部落公众号 2023年，中国经济从高速向高质量转型，众多保险公司将队伍转型视为寿险行业供给侧改革的关键。以招募和培养专业、职业绩优人才为核心的策略，成为代理人队伍转型的重要方向。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末 ......
深度学习模型部署TensorRT为何如此优秀？
一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题，主要关注两个方面：高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点，但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存，一般高性能场景都是使用C++去部署，尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快，因为 ......
从云计算到云原生：从概念到落地
从云计算到云原生：从概念到落地 云计算最近几年已经火得不行，云原生（Cloud Native）这个概念又来了，如果上云不“原生”，那就等于白上云。究竟什么是云原生？云原生有何优势？怎么从“不原生”一步一步做到云原生？本文将给出切实可行的云原生落地指南。 我们先从云计算说起。在云计算普及之前，一个应用 ......
K8S系列一：概念入门
K8S系列一：概念入门 写在前面 本文组织方式： K8S的架构、作用和目的。需要首先对K8S整体有所了解。 K8S是什么？ 为什么是K8S？ K8S怎么做？ K8S的重要概念，即K8S的API对象。要学习和使用K8S必须知道和掌握的几个对象。 Pod 实例 Volume 数据卷 Container ......
k8s主要概念大梳理！
k8s已经成为了绝对热门的技术，一个上点规模的公司，如果不搞k8s，都不好意思出去见人。安装k8s要突破种种网络阻碍，但更大的阻碍还在后面... 我发现，很多k8s的文章，根本不说人话，包括那要命的官网。 要弄明白k8s的细节，需要知道k8s是个什么东西。它的主要功能，就是容器的调度--也就是把部署 ......
正则表达式的概念和实践
python中用re模块来处理正则表达式，能帮助你检查一个字符串是否和某种模式匹配。正则表达式提供了强大的方式来查找，替换，验证和提取文本数据 常用的场景是用正则表达式来进行网页数据的爬取和存储。 1、正则表达式的模式： 普通字符 例如字母，数字，空格可以直接匹配 特殊字符 例如点号.，星号*，加号 ......
Flink的waterMark概念解释 watermark是flink为了处理event time窗口计算提出的一种机制，本质上就是一个时间戳，代表着比这个时间早的事件已经全部进入到相应的窗口，后续不会在有比这个时间小的事件出现，(触发)基于这个前提我们才有可能将event time窗口视为完整并触发窗口的计算。
Flink的waterMark概念解释 watermark是flink为了处理event time窗口计算提出的一种机制，本质上就是一个时间戳，代表着比这个时间早的事件已经全部进入到相应的窗口，后续不会在有比这个时间小的事件出现，(触发)基于这个前提我们才有可能将event time窗口视为完整并触 ......
深度估计之SCDepth系列
SC-Depth系列。 SCDepthV1 之前的单目深度估计网络的重投影损失，更多的是利用前后帧的颜色误差进行约束，得到了比较精确的结果。但它们基本上都有一个共性问题：深度值不连续！连续几张图像之间的深度值不连续！也就是说，在不同的帧上产生尺度不一致的预测，因为它们承受了每帧图像的尺度不确定性。这 ......
CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战
全面介绍CUDA与pytorch cuda实战 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人 一、CUDA：定义与演进 CUDA（ ......
期末复习_概念2
第01章：计算机网络概述 1、计算机网络（可简称为网络）把许多计算机连接在一起，而互连网则把许多网络连接在一起，是网络的网络。 2、以小写字母i开始的internet（互连网）是通用名词，它泛指由多个计算机网络互连而成的网络。在这些网络之间的通信协议（即通信规则）可以是任意的。 3、以大写字母I开始 ......
期末复习_概念
计算机网络 概述 有三大类网络：电信网络、有线电视网络、计算机网络。 计算机网络发展的四个阶段：主机多终端式的发展阶段、有独立功能的多主机互连阶段、计算机网络标准化阶段、计算机网络的高速化、（服务）个性化、（业务）综合化、（网络）智能化发展 20世纪50年代中后期也称为面向终端的计算机网络阶段。 2 ......
深度可分离卷积
深度可分离卷积，使用了一些 trick 极大减少卷积所需参数量和计算量。 理解深度可分离卷积 若需要对 12×12×3 的输入使用卷积，获得 8×8×256 的输出，直接的卷积方法是使用 256 个 5×5×3 的卷积核（无 padding、步长为 1，下同）。此时卷积层的参数量为 19200，卷积 ......
深度学习图像复原之去雨：常用数据集介绍
可能有帮助的链接：https://paperswithcode.com/task/single-image-deraining 合成数据集 Rain100H 出自 CVPR 2017 论文 Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Ima ......