卷积 深度 代码 笔记
深度剖析 | 【JVM深层系列】[HotSpotVM研究系列] JVM调优的"标准参数"的各种陷阱和坑点分析（攻克盲点及混淆点）「 1 」
相信大多数人的理解是Major GC只针对老年代，Full GC会先触发一次Minor GC，不知对否？我参考了R大的分析和介绍，总结了一下相关的说明和分析结论。 ......
xxl-job定时调度任务Java代码分析
用xxl-job做后台任务管理, 主要是快速解决定时任务的HA问题, 项目代码量不大, 功能精简, 没有特殊依赖. 因为产品中用到了这个项目, 上午花了点时间研究了一下运行机制. 把看到的记一下. ......
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... ......
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 ......
详解视频中动作识别模型与代码实践
摘要：本案例将为大家介绍视频动作识别领域的经典模型并进行代码实践。 本文分享自华为云社区《视频动作识别》，作者：HWCloudAI。实验目标 通过本案例的学习： 掌握 C3D 模型训练和模型推理、I3D 模型推理的方法； 注意事项 本案例推荐使用TensorFlow-1.13.1，需使用 GPU 运 ......
好慌，我代码没了！不会是变基变出问题了吧？
大家好，我是 Kagol，Vue DevUI 开源组件库和 EditorX 富文本编辑器创建者，专注于前端组件库建设和开源社区运营。 前两天检视代码时，发现PR里面有两个提交的描述信息一模一样，于是我提出应该将这两个提交合并成一个，保持提交树的清晰。 先储存起来！ 而同事这时正在开发别的特性，工作区 ......
二叉树的最小深度问题
二叉树的最小深度问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：二叉树的最小深度问题 CSDN：二叉树的最小深度问题 题目描述 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 题目链接见：LeetCode 111. Mini ......
使用PyLint分析评估代码质量
什么是PyLint PyLint是一款用于评估Python代码质量的分析工具，它诞生于2003年，其最初十年的主要作者和维护者是Sylvain Thénault。PyLint可以用来检查代码是否错误、是否符合编码规范（它默认使用的编码规范是PEP 8），在分析代码后PyLint将会输出一段信息，内容 ......
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... ......
深度学习炼丹-数据增强
在工业界，数据预处理步骤对模型精度的提高的发挥着重要作用。对于机器学习任务来说，广泛的数据预处理一般有四个阶段（视觉任务一般只需 Data Transformation）: 数据清洗(Data Cleaning)、数据整合(Data Integration)、数据转换(Data Transforma... ......
深度学习炼丹-超参数调整
所谓超参数，即不是通过学习算法本身学习出来的，需要作者手动调整（可优化参数）的参数(理论上我们也可以设计一个嵌套的学习过程，一个学习算法为另一个学习算法学出最优超参数)，卷积神经网络中常见的超参数有: 优化器学习率、训练 Epochs 数、批次大小 batch_size 、输入图像尺寸大小。 ......
深度学习炼丹-不平衡样本的处理
数据层面的处理方法总的来说分为数据扩充和数据采样法，数据扩充会直接改变数据样本的数量和丰富度，采样法的本质是使得输入到模型的训练集样本趋向于平衡，即各类样本的数目趋向于一致。 ......
.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 ......
深度学习-网络训练流程说明
1.背景 分类神经网络模型：Mobilenetv3。 深度学习框架：PyTorch。 Mobilenetv3简单的手写数字识别： 任务输入：一系列手写数字图片，其中每张图片都是28x28的像素矩阵。 任务输出：经过了大小归一化和居中处理，输出对应的0~9数字标签。 项目参考代码：https://gi ......
在 win11 下搭建并使用 ubuntu 子系统（同时测试 win10)——（附带深度学习环境搭建）
对于一个深度学习从事者来说，Windows训练模型有着诸多不便，还好现在Windows的Ubuntu子系统逐渐完善，近期由于工作需求，配置了Windows的工作站，为了方便起见，搭建了Ubuntu子系统，网上教程比较多，但是都或多或少存在一些小问题（也许是他们没有遇到）， 于是我自己在尝试中，将自己 ......
异常值检测！最佳统计方法实践（代码实现）！⛵
数据集中的异常值，对于数据分布、建模等都有影响。本文讲解两大类异常值的检测方法及其Python实现：可视化方法（箱线图&直方图）、统计方法（z分数&四分位距）。 ......
使用c#的 async/await编写 长时间运行的基于代码的工作流的 持久任务框架
持久任务框架 （DTF） 是基于async/await 工作流执行框架。工作流的解决方案很多，包括Windows Workflow Foundation，BizTalk，Logic Apps, Workflow-Core 和 Elsa-Core。最近我在Dapr 的仓库里跟踪工作流构建块的进展时，深 ......
谁说.NET没有GC调优？只改一行代码就让程序不再占用内存
经常看到有群友调侃“为什么搞Java的总在学习JVM调优？那是因为Java烂！我们.NET就不需要搞这些！”真的是这样吗？今天我就用一个案例来分析一下。 昨天，一位学生问了我一个问题：他建了一个默认的ASP.NET Core Web API的项目，也就是那个WeatherForecast的默认项目模 ......
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， ......
深度解析KubeEdge EdgeMesh 高可用架构
摘要：通过高可用特性应用场景、高可用特性使用手册、课题总结、未来展望等四个部分的内容来向大家介绍新版本EdgeMesh的高可用架构。 本文分享自华为云社区《KubeEdge EdgeMesh 高可用架构详解|KubeEdge云原生边缘计算社区》，作者：南开大学｜达益鑫。 EdgeMesh项目解决了边 ......
让代码帮我们写代码（一）
Hello，大家好，又是好久不见，最近太忙了（借口）。看了下日志，有 2 个月没写文章了。为了证明公众号还活着，今天必须更新一下了。 在我们的开发过程中，总有那么些需求是那么的变态。常规的方案已经无法满足。比如某些规则非常复杂，而客户又经常要修改它。那么我们可能需要把这部分代码直接做为配置文件提取出 ......
要想后期修改少，代码重构要趁早
摘要：在敏捷中，让设计简单化，必须让设计从简单开始，然后变得成熟。要做到这一点，重构是唯一的出路。 本文分享自华为云社区《敏捷技术实践之重构》，作者：华为云PaaS服务小智 。 前言 极限编程（XP）的创始人之一Ron Jeffries说道：“在敏捷中，让设计简单化，必须让设计从简单开始，然后变得成 ......
TreeUtils工具类一行代码实现列表转树【第三版优化】 三级菜单 三级分类 附视频
一、序言 在日常一线开发过程中，总有列表转树的需求，几乎是项目的标配，比方说做多级菜单、多级目录、多级分类等，有没有一种通用且跨项目的解决方式呢？帮助广大技术朋友给业务瘦身，提高开发效率。 本文将基于Java8的Lambda 表达式和Stream等知识，使用TreeUtils工具类实现一行代码完成列 ......
原来 GitHub 不仅能学代码，还有这些东西
我是风筝，公众号「古时的风筝」，专注于 Java技术 及周边生态。 文章会收录在 JavaNewBee 中，更有 Java 后端知识图谱，从小白到大牛要走的路都在里面。 大家好，我是风筝。 今天介绍几个很有意思的 github 开源项目，看过之后就会发现，github 果然深意暗藏。 github ......
NLP手札1. 金融信息负面及主体判定方案梳理&代码实现
这个系列会针对NLP比赛，经典问题的解决方案进行梳理并给出代码复现~算是找个理由把代码从TF搬运到torch。Chapter1是CCF BDC2019的赛题：金融信息负面及主体判定，属于实体关联的情感分类任务，相关代码实现以及Top方案梳理详见ClassisSolution/fin_new_enti... ......
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 ......