卷积 神经网络 工具箱 深度
封装avalonia指定组件允许拖动的工具类
封装avalonia指定组件允许拖动的工具类 创建Avalonia的MVVM项目，命名DragDemo ，然后将项目的Nuget包更新到预览版 <ItemGroup> <PackageReference Include="Avalonia" Version="11.0.0-preview5" /> ......
从宏观上理解计算机网络模型-坐在直升机上看网络
大家好，我是风筝 今天是轻解计算机网络系列第一解，从宏观上了解网络。主要介绍网络分成模型、基本传输过程。 学习任何一种新技术都应该是这样的顺序，先从宏观上了解这门技术的基本原理和作用。这就好像生物学家研究一种生物，不能上来就解刨吧，一定是从整体上观察了这种生物的体貌和形态。这里的宏观就像是一具动物骨 ......
前端必须知道的调试工具
1949年9月9日，天气非常炎热，有一只娥死在了70号继电器里面，造成电路不通，机器死机，经过近一天的检查，Grace Hopper（格蕾斯哈珀）终于找到了真凶，原来正是被光吸引过来的娥造成了机器宕机，在这儿之后，在计算机科学中，Bug就从虫子变成了程序的缺陷，一只虫子就这样被载入了计算机史册。 ......
内容分发网络 CDN
内容分发网络（英语：Content Delivery Network 或 Content Distribution Network，缩写：CDN）将源站资源缓存到全国各地的边缘服务器，供用户就近获取，降低源站压力。 ......
K8S 实用工具之五-kompose
开篇 📜 引言： 磨刀不误砍柴工 工欲善其事必先利其器 第一篇：《K8S 实用工具之一 - 如何合并多个 kubeconfig？》 第二篇：《K8S 实用工具之二 - 终端 UI K9S》 第三篇：《K8S 实用工具之三 - 图形化 UI Lens》 第四篇：《K8S 实用工具之四 - kubec ......
K8S 实用工具之一 - 如何合并多个 kubeconfig？
开篇 📜 引言： 磨刀不误砍柴工 工欲善其事必先利其器 K8S 集群规模，有的公司倾向于少量大规模 K8S 集群，也有的公司会倾向于大量小规模的 K8S 集群。 如果是第二种情况，是否有一个简单的 kubectl 命令来获取一个 kubeconfig 文件并将其合并到 ~/.kube/config ......
K8S 实用工具之四 - kubectl实用插件
开篇 📜 引言： 磨刀不误砍柴工 工欲善其事必先利其器 第一篇：《K8S 实用工具之一 - 如何合并多个 kubeconfig？》 第二篇：《K8S 实用工具之二 - 终端 UI K9S》 第三篇：《K8S 实用工具之三 - 图形化 UI Lens》 在《K8S 实用工具之一 - 如何合并多个 k ......
K8S 实用工具之三 - 图形化 UI Lens
开篇 📜 引言： 磨刀不误砍柴工 工欲善其事必先利其器 第一篇：《K8S 实用工具之一 - 如何合并多个 kubeconfig？》 第二篇：《K8S 实用工具之二 - 终端 UI K9S》 像我这种，kubectl 用的不是非常溜，经常会碰到以下情况： 忘记命令，先敲 --help，再敲命令，效率 ......
K8S 实用工具之二 - 终端 UI K9S
开篇 📜 引言： 磨刀不误砍柴工 工欲善其事必先利其器 第一篇：《K8S 实用工具之一 - 如何合并多个 kubeconfig？》 像我这种，kubectl 用的不是非常溜，经常会碰到以下情况： 忘记命令，先敲 --help，再敲命令，效率低 忘记加 -n 指定 namespace 太长的命令经常 ......
深度学习模型压缩方法概述
我们知道，一定程度上，网络越深，参数越多，模型也会越复杂，但其最终效果也越好，而模型压缩算法是旨在将一个庞大而复杂的大模型转化为一个精简的小模型。之所以必须做模型压缩，是因为嵌入式设备的算力和内存有限，经过压缩后的模型方才能部署到嵌入式设备上。工业界的模型压缩方法有：知识蒸馏、轻量化模型架构、剪枝、... ......
javaEE Web(Tomcat)深度理解 和 Servlet的本质
javaEE Web(Tomcat)深度理解 和 Servlet的本质 每博一文案 我所有的进步，只为更接近你。 上天没有给予人们公平的人生，有人拥有出奇的才能，便有人只能不辞辛苦的攀登阶梯，我默默地守望着一缕光芒，小心翼翼，如掬如束，可若长久凝望，一点会让自己，也受烫灼。 平凡的人生或是悲惨的际遇 ......
C++ 深度优先搜索(DFS) 讲解
1 DFS初步概念 DFS是一种深度搜索算法，它的特点是"不撞南墙不回头"，运用递归对不同方向的结果进行搜索。 2 DFS例题-迷宫游戏 2.1 题目描述 这是一个迷宫游戏，有一个$n \times n$的矩阵，矩阵内只能有#或.这两种字符，如果是#则是墙，如果是.则是可以走的路。起点是左上角，终点 ......
拥抱下一代前端工具链-Vue老项目迁移Vite探索
随着项目的不断维护，代码越来越多，项目越来越大，决定将老项目迁移至vite。本文介绍了Vue老项目像Vite迁移的过程、遇到的问题以及经验总结。 ......
网易数帆数据治理体系、工具、流程、制度与管理概述
导读 本文将介绍网易数帆在数据治理方面的一些总结和思考。文章将围绕以下三点展开： 1. 数据治理解决了什么问题 2. 数据治理体系 3. 浅谈数据治理的实现 01数据治理解决了什么问题 首先看一下数据治理解决了什么问题，可以总结为六个方面： 1. 数据开发与数据治理脱节 在许多企业中存在这样一个现象 ......
阿里云物联网平台专用工具详细说明
阿里云物联网平台专用工具基本涵盖了阿里云物联网平台提供你主要管理功能，可以方便创建产品、设备、物模型，查看设备实时属性，事件，发送服务和查看服务日志等等 ......
深度优先搜索算法-dfs讲解
迷宫问题 有一个迷宫： S**. .... ***T （其中字符S表示起点，字符T表示终点，字符*表示墙壁，字符.表示平地。你需要从S出发走到T，每次只能向上下左右相邻的位置移动，不能走出地图，也不能穿过墙壁，每个点只能通过一次。） 现在需要你求出是否可以走出这个迷宫 我们将这个走迷宫过程称为dfs ......
【白话科普】聊聊网络架构变革的关键——SDN
最近二狗子在网上冲浪的时候，不小心将 CDN 搜索成了 SDN，结果跳出来了一大堆相关的知识点。 好学的二狗子当然不会随随便便糊弄过去，于是认认真真学习了好久，终于了解了 SDN 是什么。 原来，SDN 的全称是 Software Defined Networking，是一类将网络控制平面与数据平面 ......
图卷积神经网络分类的pytorch实现
图神经网络（GNN）目前的主流实现方式就是节点之间的信息汇聚，也就是类似于卷积网络的邻域加权和，比如图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）等。下面根据GCN的实现原理使用Pytorch张量，和调用torch_geometric包，分别对Cora数据集进行节点分类实验。 Cora是关于科学文献之 ......
python Gui编程工具详解:beeware
#各个gui开发工具对比 Flexx： 可以使用Flexx创建桌面应用程序和web应用程序，同时可以将程序导出到独立的HTML文档中，GitHub推荐 Kivy&BeeWare： 只需编写一套代码便可轻松运行于各大移动平台和桌面上，像Android，iOS，Linux，OS X和Windows,ht ......
Ansible 多机自动化工具 初学笔记
此文档仅张聪明同学个人笔记；新负责KTH-RPL Cluster GPU的漫漫学习长路 English Docs: official https://docs.ansible.com/ansible/latest/index.html 中文相关文档： https://ansible.leops.cn ......
基于深度学习的表格检测与识别技术的优势
引言： 信息时代的高速发展导致数据的大量产生与频繁传输，单单依靠人力很难处理这些数据。依托于人工智能的兴起与发展，数据的利用变得更加高效。表格作为数据的一种重要载体，是人们为了让数据的组织形式更加标准和结构化而使用的一种数据类型。 表格的特点： 信息高度精炼集中，方便信息的检索和比较。表格被广泛用于 ......
2023年十款开源测试开发工具推荐（自动化、性能、造数据、流量复制）
1、AutoMeter-API 自动化测试平台 AutoMeter 是一款针对分布式服务，微服务 API 做功能和性能一体化的自动化测试平台，一站式提供发布单元，API，环境，用例，前置条件，场景，计划，报告等管理 在项目开发，迭代交付过程中开发人员，测试人员需要针对系统提供的 API 做调试，回归 ......
室内单目深度估计-3
注： 研究方向为depth estimation，欢迎同一个方向的加入QQ群(602708168)交流。 1. 论文简介 论文题目：MonoIndoor: Towards Good Practice of Self-Supervised Monocular Depth Estimation for ......
Python绘制神经网络模型图
本文介绍基于Python语言，对神经网络模型的结构进行可视化绘图的方法。 最近需要进行神经网络结构模型的可视化绘图工作。查阅多种方法后，看到很多方法都比较麻烦，例如单纯利用graphviz模块，就需要手动用DOT语言进行图片描述，比较花时间；最终，发现利用第三方的ann_visualizer模块，可 ......
重学了计算机网络，略有小成，经验全部分享出来
公众号「古时的风筝」，专注于后端技术，尤其是 Java 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。 重学计算机网络已经有一段时间了，终于在离开大学多年后又重新拾起了一部分，时至今日已略有小成，并且写了一系列的文 ......
神经网络基础部件-卷积层详解
本文深度讲解了卷积计算的原理，并详细介绍了构成所有卷积网络主干的基本元素，包括卷积层本身、填充(padding)和步幅 (stride)的基本细节、用于在相邻区域汇聚信息的汇聚层(pooling)，最后给出卷积层和汇聚层的代码示例和CNN框架结构图。 ......
深度学习基础-优化算法详解
所谓深度神经网络的优化算法，即用来更新神经网络参数，并使损失函数最小化的算法。优化算法对于深度学习非常重要，网络参数初始化决定模型是否收敛，而优化算法的性能则直接影响模型的训练效率。 ......
Backbone 网络-ResNet 论文解读
残差网络(ResNet)的提出是为了解决深度神经网络的“退化”（优化）问题。ResNet 通过设计残差块结构，调整模型结构，让更深的模型能够有效训练更训练。 ......
金三银四来了-找工作有哪些平台/工具？
金三银四，年过完了，奖金（<=0）到手了，是时候出去看看了！但2023年的互联网“寒冬”好像并未褪去，就业环境依然不明朗，让大部分人都很迷茫。最近在看工作机会，就看了看家附近的公司和岗位，简单总结了一下用到的平台和相关工具，个人经验，仅供参考。 ......