学习机 粒子 算法 模型
【编程算法】【寻路】【A*优化 - 迭代加深A*（IDA*）】
限定下限的深度优先搜索 由于不再采用动态规划的方法，节省内存 最大的优点：找到最短路径情况下，需要最小内存 但是是时间换空间，不会记得走过一条路 IDA-Star(IDA*) Algorithm in general « Insight into programming algorithms (wo ......
Go 语言：如何利用好 TDD 学习指针并了解 Golang 中的 error 处理
我们在上一节中学习了结构体（structs），👉Go语言：利用 TDD 驱动开发测试 学习结构体、方法和接口 它可以组合与一个概念相关的一系列值。 你有时可能想用结构体来管理状态，通过将方法暴露给用户的方式，让他们在你可控的范围内修改状态。 金融科技行业都喜欢 Go 和比特币吧？那就来看看我们能创 ......
基于GPT-2预训练模型chat 演示-代码说明
基于GPT-2预训练模型chat 演示-代码说明 代码路径：shibing624/gpt2-dialogbot-base-chinese · Hugging Face 代码说明：4.MMI模型训练与生成_哔哩哔哩_bilibili 1 文本预处理 下载语料 2 train 1 dataset 2 d ......
react的diff算法
diff策略 React用 三大策略 将O(n^3)复杂度 转化为 O(n)复杂度 策略一（tree diff）： Web UI中DOM节点跨层级的移动操作特别少，可以忽略不计。 策略二（component diff）： 拥有相同类的两个组件 生成相似的树形结构， 拥有不同类的两个组件 生成不同的树 ......
markdown学习
Markdown学习 标题 标题 ：#+标题名字 二级标题 三级标题 ###以此类推 字体 helloword heloword helloword ~~helloword~~ 引用 选择狂神说java，走向人生巅峰 分割线 图片 超链接 点击跳转狂神 列表 a b b asdbasdb asdba ......
一个基于序列的弱监督视觉信息抽取学习框架
一、简要介绍 视觉信息提取（VIE）近年来受到了越来越多的关注。现有的方法通常首先将光学字符识别（OCR）结果组织成纯文本，然后利用标记级实体注释作为监督来训练序列标记模型。但是，它花费大量的注释成本，可能导致标签混淆，OCR错误也会显著影响最终性能。在本文中，作者提出了一个统一的弱监督学习框架，称 ......
详解目标检测模型的评价指标及代码实现
摘要：为了评价模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。 本文分享自华为云社区《目标检测模型的评价指标详解及代码实现》，作者：嵌入式视觉。 前言 为了了解模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标 ......
Javaweb学习-书城项目相关
资料来源于：B站尚硅谷JavaWeb教程(全新技术栈,全程实战) ，本人才疏学浅，记录笔记以供日后回顾 由于是多个视频内容混合在一起，因此只放了第一个链接 本文参考价值不高，随便写写罢了 视频链接 讲师的大致思考逻辑及需要实现的功能 第一日内容： 1. 需求分析 2. 数据库设计 1） 实体分析 - ......
Kubernetes学习
1、 K8S简介 kubernetes，是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案，是谷歌严格保密十几年的秘密武器 Borg系统的一个开源版本，于2014年9月发布第一个版本，2015年7月发布第一个正式版本。 kubernetes的本质是一组服务器集群，它可以在集群的每个节点上运行特定的程序，来 ......
Kubernetes 学习总结（19）—— Kubernetes 集群管理平台如何选择？Rancher vs KubeSphere
Kubernetes 学习总结（19）—— Kubernetes 集群管理平台如何选择？Rancher vs KubeSphere 前言 Kubernetes（K8s）集群管理平台都是基于 Kubernetes 提供功能，可以说他们是在 K8s 的基础上封装了一层更为友好的操作方式。他们都是为了降低 ......
性能测试岗位能力模型
转载：https://www.cnblogs.com/imyalost/p/16880606.html 星球有同学向我提了一个问题： 目前在做性能测试岗位的职级划分和能力模型定义的的工作，想咨询下性能测试岗位按照初/中/高/资深/专家，不同职级应该具备哪些能力，如何衡量这些能力？ 针对这个问题，结合 ......
性能测试知识科普(六)：三大模型
转载：https://www.cnblogs.com/imyalost/p/16923884.html 前面几篇文章介绍了性能测试中的核心术语和指标、常用测试策略、压测工具选型、性能需求分析以及性能测试能力分层和新手的学习路径，这几部分可以理解为做性能测试之前打基础的部分。 今天的这篇文章是性能测试 ......
算法笔记
算法笔记 10个数据结构：数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie 树； 10个算法：递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法 股票问题系列通解（转载翻译） - 力扣（LeetCode） 数据结构和容器 基本类型： int,lo ......
01.基于深度学习LSTM神经网络的全球股票指数预测研究
基于深度学习LSTM神经网络的全球股票指数预测研究 基于深度神经网络优化技术，本文构造了一个深层LSTM神经网络，并将其应用于全球30个股票指数三种不同预期的预测研究，LSTM神经网络在预测精度和稳定度两方面都有着很大优势，其未来在金融预测等方面将会有广阔的应用场景。 结果发现： LSTM 神经网络 ......
Linux学习第二课-Linux常用命令
1. 远程连接Linux 工具：putty（https://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/putty/latest.html）、xshell（https://www.xshellcn.com/xshell.html）等 个人喜欢使用putty，免安装， ......
min-max 容斥学习笔记
定义 设 $\max(S)$ 为集合 S 中的最大值， $\min(S)$ 为集合 $S$ 中的最小值，$|S|$ 为集合 S 的元素数量，那么有以下两个等式： $$\max(S)=\sum_{T \subseteq S} (-1)^{|T|+1} \min(T)$$ $$\min(S)=\sum_ ......
0-《从0到1：CTFer成长之路》学习笔记
本人很早就买下了《从0到1：CTFer成长之路》这本书，但一直没有好好的阅读并实践这本书上的内容 《从0到1：CTFer成长之路》这本书自发布以来一直是国内CTF相关领域优秀的学习书籍，本人也是在学长的推荐下买下这本书。但在购买此书两年后才开始真正学习。 记下这篇博客，开始真正阅读这本书。 ......
Revit 机电模型导入 Unity（一）
Revit 机电模型导入 Unity （一） 目前存在问题 1. Revit 机电模型导出带材质的模型到 Unity 2. Revit 机电模型颜色是通过过滤器（仅改变视图并未改变实际材质颜色）实现分类，导出带材质的模型并不能实际解决 3. 数据存储问题 目标预计实现 相同过滤器的管道一个材质、成组 ......
Noah-MP陆面过程模型建模
【原文链接】：Noah-MP陆面过程模型建模方法与站点、区域模拟实践技术 【方式】：直播+永久回放+长期答疑群辅助+全套资料 【目标】：了解陆表过程的主要研究内容以及陆面模型在生态水文研究中的地位和作用；熟悉模型的发展历程，常见模型及各自特点；理解Noah-MP模型的原理，掌握Noah-MP模型所需 ......
Java开发学习(四十九)----MyBatisPlus更新语句之乐观锁
1、概念 在讲解乐观锁之前，我们还是先来分析下问题: 业务并发现象带来的问题:秒杀 假如有100个商品或者票在出售，为了能保证每个商品或者票只能被一个人购买，如何保证不会出现超买或者重复卖 对于这一类问题，其实有很多的解决方案可以使用 第一个最先想到的就是锁，锁在一台服务器中是可以解决的，但是如果在 ......
算法总结--动态规划
声明(~~叠甲~~)：鄙人水平有限，本文为作者的学习总结，仅供参考。 ##1.动态规划介绍 动态规划，英文：Dynamic Programming，简称DP，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划是最有效的。其中每一个状态一定是由上一个状态推导出来，这是DP的一个重要标志。 ##2.DP大法的使 ......
Yolov5——训练目标检测模型详解（含完整源码）
项目的克隆 打开yolov5官网（GitHub - ultralytics/yolov5 at v5.0），下载yolov5的项目： 环境的安装（免额外安装CUDA和cudnn） 打开anaconda的终端，创建新的名为yolov5的环境（python选择3.8版本）： conda create - ......
有监督学习——高斯过程
1. 高斯过程 高斯过程（Gaussian Process）是一种假设训练数据来自无限空间且各特征都符合高斯分布（高斯分布又称“正态分布”）的有监督学习。 高斯过程是一种概率模型，在回归或分类预测都以高斯分布标准差的方式给出预测置信区间估计。 随机过程 高斯过程应用于机器学习已有数十年历史，，它来源 ......
salesforce零基础学习（一百二十八）Durable Id获取以及相关概念浅入浅出
本篇参考： salesforce 零基础开发入门学习（十一）sObject及Schema深入 https://developer.salesforce.com/docs/atlas.en-us.api_tooling.meta/api_tooling/tooling_api_objects_enti ......
K8S安全学习
k8s安全学习 一、云 云的定义看似模糊，但本质上，它是一个用于描述全球服务器网络的术语，每个服务器都有一个独特的功能。云不是一个物理实体，而是一个庞大的全球远程服务器网络，它们连接在一起，旨在作为单一的生态系统运行。这些服务器设计用于存储和管理数据、运行应用程序，或者交付内容/服务（如视频短片、W ......
【手搓模型】亲手实现 Vision Transformer
🚩前言 🐳博客主页：😚睡晚不猿序程😚 ⌚首发时间：2023.3.17，首发于博客园 ⏰最近更新时间：2023.3.17 🙆本文由 睡晚不猿序程 原创 🤡作者是蒻蒟本蒟，如果文章里有任何错误或者表述不清，请 tt 我，万分感谢！orz 相关文章目录 ：无 目录 1. 内容简介 最近在准备使 ......
机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测
逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。 ......
文心一言,通营销之学,成一家之言,百度人工智能AI大数据模型文心一言Python3.10接入
“文心”取自《文心雕龙》一书的开篇，作者刘勰在书中引述了一个古代典故：春秋时期，鲁国有一位名叫孔文子的大夫，他在学问上非常有造诣，但是他的儿子却不学无术，孔文子非常痛心。 一天，孔文子在山上遇到了一位神仙，神仙告诉他：“你的儿子之所以不学无术，是因为你没有给他灌输文心，让他懂得文学的魅力和意义。”孔 ......
王树森Transformer学习笔记
Transformer Transformer是完全由Attention和Self-Attention结构搭建的深度神经网络结构。 其中最为重要的就是Attention和Self-Attention结构。 Attention结构 Attention Layer接收两个输入$X = [x_1, x_2 ......