原理cadence笔记pdf
隧道转发笔记2
在192.168.1.206 上执行 ssh -fN -D 0.0.0.0:8888 root@192.168.1.207 将报文转发到207 在207 上设置ssh 允许动态转发 vim /etc/ssh/sshd_config 确保以下行没有注释（没有 "#" 符号），或者将其添加进去： All ......
深度学习笔记_Week1
本笔记基于吴恩达深度学习deeplearning.ai课程 第二周：神经网络的编程基础 神经网络的训练过程可以分为前向传播和反向传播两个独立的部分 2.1 二分类(Binary Classification) 所谓二分类问题，可以参照以下例子 假如你有一张图片作为输入，比如这只猫，如果识别这张图 片 ......
CMake 学习笔记
CMake 学习笔记 CMake 已经是 C++ 构建系统的事实标准。 主要是对小彭老师的 C++ 视频课程中 CMake 相关部分的一些笔记和整理，视频链接如下 学 C++ 从 CMake 学起 现代 CMake 高级教程 包含视频中的代码和 PPT 的仓库见以下链接 https://github ......
越狱版和免越狱版iphone手机imessages群发,imessages短信,imessages推信,苹果imessage群发实现原理 - 手机端
Apple公司全线在mac os与ios两个操作系统上内置了FaceTime与iMessage两个应用。完美替代运营商的短信与电话。并且FaceTime与iMessage的帐号不仅仅与Apple ID 绑定，同时也与使用这Apple ID的手机号码绑定，这样的漏洞自然给无孔不入的群发垃圾信息商们提供 ......
ssh 原理和技巧转载
转载自：ssh原理和技巧 SSH 是用于计算机之间的加密登录的一种网络协议 在早期互联网使用当中，都是使用明文进行通信的，一旦消息被截获，内容就暴露无疑。1995 年，芬兰学者 Tatu Ylonen 设计了 SSH 协议，将登录信息全部加密，成为互联网安全的一个基本解决方案，迅速在全世界获得推广， ......
pdf 转 png
1. nuget 安装插件 2. 上代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 // Define method to convert PDF to PNG public void ConvertPdfToPng(st ......
istio-sidecar自动注入原理
0.原理 istio通过添加MutatingWebhook识别打了自动注入标签的Pod-create请求，请求pilot暴露的sidecar注入接口，pilot根据template生成sidecar并修改patch到pod元数据中返回完成sidecar注入。 1.指定namespace打注入标签 k ......
读书笔记二
进程和线程:进程和线程都是一个时间段的描述，是CPU工作时间段的描述，不过是颗粒大小不同.进程就是包换上下文切换的程序执行时间总和 = CPU加载上下文+CPU执行+CPU保存上下文.线程是共享了进程的上下文环境的更为细小的CPU时间段。 判别式模型和生成式模型: 判别式模型直接学习决策函数f(X) ......
读书笔记
《算法之美》这本书为我打开了计算机科学和算法设计的奇妙大门，引领我走进了一个充满智慧和创造力的世界。在这本书中，作者讲述了许多关于算法的精妙之处，让我对计算机科学有了更深层次的理解。首先，书中深入浅出地介绍了各种算法的原理和应用，以生动的例子和清晰的解释，使得那些抽象的概念变得具体而易懂。通过分析不 ......
深度学习的原理详解
最近ChatGPT很火，让更多的人意识到未来利用机器的深度学习来完成事情，做出一些决策，将会成为未来的一个趋势。基于深度学习的数据训练这些技能将成为程序员必备的专业技能之一。所以我们有理由持续的关注深度学习与机器训练这个领域，今天给大家说明白目前主流深度学习的一些基本的流程原理,以及目前深度学习的一 ......
Volcano 原理、源码分析（二）
0. 总结前置 1. 概述 2. 寻找调度器中的 PodGroup 2.1 从 PodGroup 到 JobInfo 的封装 2.2 从 Pod 到 TaskInfo 的封装 3. 控制器中 PodGroup 和 Pod 的创建逻辑 3.1 从 main 开始寻找 SyncJob 的踪迹 3.2 S ......
简易机器学习笔记（八）关于经典的图像分类问题-常见经典神经网络LeNet
前言 图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类， ......
Excel转PDF问题记录
背景 最近做了一个打印工单的需求，具体的需求是，用户点击打印工单操作时，后端会读取工单的数据填写到之前已经上传好的一个Excel模版文件里，随后把Excel文件转成PDF文件保存到本地，返回给前端PDF的文件地址，前端拿到新生成的PDF文件地址调取浏览器的打印； 当时定的方案是上传Excel模版文件 ......
“深度学习”能非常智能的本质原理是什么
在开始学习”AI深度学习”之前，我们要先搞明白AI深度学习能非常智能的本质原因是什么，只有搞懂了本质，才能作为你学习与掌握 “AI深度学习”的基石，为后续的学习打下坚实的基础。所以搞懂今天这边文章非常的重要，我接下来将用一个例子，来说明”AI深度学习”，能使我们的计算机程序非常智能的本质原因是什么。 ......
概率霍夫变换（Progressive Probabilistic Hough Transform）原理详解
概率霍夫变换（Progressive Probabilistic Hough Transform）的原理很简单，如下所述： 1.随机获取边缘图像上的前景点，映射到极坐标系画曲线； 2.当极坐标系里面有交点达到最小投票数，将该点对应x-y坐标系的直线L找出来； 3.搜索边缘图像上前景点，在直线L上的点 ......
vue学习笔记2024
《Vue.js从入门到项目实战》 孙鑫v-bind用于响应式地更新HTML属性，v-on用于监听DOM事件,变量需要引号引起来v-if是彻底没有v-的命令需要把变量用引号引起来，插值{{}}则不需要v-if和v-for在同一个元素上使用时，v-if优先级高于v-for，意味着v-if不能访问v-fo ......
小傅哥设计模式学习笔记
小傅哥网站：https://bugstack.cn/md/develop/design-pattern/2020-06-11-%E9%87%8D%E5%AD%A6%20Java%20%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E6%A8%A1%E5%BC%8F%E3%80%8A%E5%AE%9E%E6%8 ......
简易机器学习笔记（七）计算机视觉基础 - 常用卷积核和简单的图片的处理
前言 这里实际上涉及到了挺多有关有关理论的东西，可以详细看一下paddle的官方文档。不过我这里不过多的谈有关理论的东西。 【低层视觉】低层视觉中常见的卷积核汇总 图像处理中常用的卷积核 在代码中，我们实际上是用不同的卷积核来造成不同的影响，我这里也是paddle中对于卷积核的几个比较简单的应用。 ......
面试官喜欢问Nacos原理？直接把这篇文章甩给他！
大家好，我是三友~~ 今天就应某位小伙伴的要求，来讲一讲Nacos作为服务注册中心底层的实现原理 不知你是否跟我一样，在使用Nacos时有以下几点疑问： 临时实例和永久实例是什么？有什么区别？服务实例是如何注册到服务端的？服务实例和服务端之间是如何保活的？服务订阅是如何实现的？集群间数据是如何同步的 ......
DSU on tree 学习笔记
DSU on tree 通常用来解决不带修树上子树问题。 主要思想： 剖分。 先搜轻儿子，记录轻儿子子树的答案，删去轻儿子的贡献。 搜重儿子，记录重儿子子树的答案，保留重儿子的贡献。 回溯，重新搜轻儿子，把轻儿子子树的贡献加上，构成本子树的答案。 CF600E Lomsat gelral #incl ......
ARC 做题笔记
ARC157 A. XXYYX 观察一些性质。注意到 \(\texttt{XY}\) 和 \(\texttt{YX}\) 会产生当且仅当 \(\texttt{X}\) 和 \(\texttt{Y}\) 的连续段交错，因此 \(|b-c|=1\)。然后特判掉 \(a\neq 0,b=0,c=0,d\n ......
DNS笔记
域名 因为访问网站时，很难记住对应网站的IP地址，所以使用域名来代替IP地址，使用户更加方便的访问网站。 DNS服务器的作用就是将IP地址与域名进行映射，使用户可通过域名得到到对应的IP，然后进行访问。 域名从右到左依次为顶级域名（一级域名）、二级域名、三级域名、四级域名、等等(通常域名层级不超过三 ......
Python笔记
学习Python时做的笔记，主要参考： B站小飞有点东西：https://space.bilibili.com/1803865534 董付国老师的《Python程序设计》教材 第一章、Python概述 1.1 扩展库安装方法（了解即可） 使用pip命令安装扩展库。 在cmd命令行中输入pip，回车后 ......
Liunx笔记
这篇笔记我是在学习Linux过程中的笔记，参考自： B站韩顺平老师的课程Linux 黑马程序员的《Linux系统管理与自动化运维》教材 第一章 文件目录结构 一、基本介绍 Linux 的文件系统是采用级层式的树状目录结构，在此结构中的最上层是根目录“/ ”，然后在此目录下再创建其他的目录。 记住一句 ......
Qt+数据库学习笔记（一）WIN10+Qt5.15.2 MinGW 32-bit+MySQL5.7.44编译MySQL5.7驱动插件
前言： 因项目需要，需要使用Qt连接MySQL数据库。程序编写电脑上使用的是Win10 64位系统，程序运行电脑上使用的是Win7 32位系统。 一、下载及安装MySQL5.7 1、地址：MySQL官网 点击DOWNLOADS 2、点击MySQL Community(GPL) Downloads 3 ......
转载：大模型所需 GPU 内存笔记
转载文章：大模型所需 GPU 内存笔记 引言 在运行大型模型时，不仅需要考虑计算能力，还需要关注所用内存和 GPU 的适配情况。这不仅影响 GPU 推理大型模型的能力，还决定了在训练集群中总可用的 GPU 内存，从而影响能够训练的模型规模。 大模型推理的内存计算只需考虑模型权重即可。 大模型训练的内 ......
Unity3D Shader Graph 使用 DDXY 节点达到抗锯齿的原理详解
Unity3D是一款非常强大的游戏开发引擎，而Shader Graph是Unity3D中用于制作和编辑着色器的工具。在游戏开发中，抗锯齿是一个非常重要的技术，它可以使得游戏画面更加平滑，减少锯齿感。在本文中，我们将详细介绍如何使用Unity3D Shader Graph中的DDXY节点实现抗锯齿效果 ......
2023年10月份阅读笔记一
这篇文章是十月份第一篇阅读笔记，阅读书籍是《构建之法》 第一章 概论 在这一章中，作者为我们介绍了一些关于软件工程的基本知识。 ①软件=程序+软件工程：正是因为对软件开发活动（构建管理、源代码管理、软件设计、软件测试、项目管理）相关的内容的完成，才能完成把整个程序转化成为一个可用的软件的过程。 扩展 ......
简易机器学习笔记（六）不同优化算法器
前言 我们之前不是说了有关梯度下降公式的事嘛，就是那个 这样梯度下降公式涉及两个问题，一是梯度下降的策略，二是涉及到参数的选择，如果我们选择固定步长的时候，就会发现我们求的值一直在最小值左右震荡，很难选择到我们期望的值。 假设上图中，x0为我们期望的极小值，yB = xA - yA'xA的时候，xB ......
机器学习笔记（五）更换损失函数：交叉熵
前言 我们之前用的是均方差作为我们神经网络的损失函数评估值，但是我们对于结果，比如给定你一张应该是0的照片，它识别成了6，这个时候这个均方差表达了什么特别的含义吗？显然你识别成6并不代表它比识别成1的情况误差更大。 所以说我们需要一种全新的方式，基于概率的方案来对结果进行规范。也就是我们说的交叉熵损 ......