学习网络 烟雾 算法 深度
（数据科学学习手札148）geopandas直接支持gdb文件写出与追加
本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 大家好我是费老师，在我之前的某篇文章中为大家介绍过如何在windows系统上，基于ESRI FileGDB驱动为geopandas补充针对gdb文件 ......
遗传算法解决函数优化问题
遗传算法解决函数优化问题 作者: Cukor丘克 环境: MatlabR2020a + vscode 为什么要学习遗传算法 为什么要学习遗传算法，或者说遗传算法有什么厉害的地方。例如求解以下函数优化问题： $min f(x_1, x_2)=x^2_1+x^2_1+25*(sin^2x_1+sin^2 ......
遗传算法解决旅行商问题(TSP)
遗传算法解决旅行商问题 作者：Cukor丘克 环境：MatlabR2020a + vscode 问题描述 旅行商问题（TSP）. 一个商人欲从自己所在的城市出发，到若干个城市推销商品，然后回到其所在的城市。如何选择一条周游路线，使得商人经过每个城市一次且仅一次后回到起点，并使他所走过的路径最短？ T ......
Redis网络模型究竟有多强
高效的网络模型是Redis实现高吞吐量的重要底层支撑，是“高性能”的重要原因，却不是“快”的直接理由。本文将从BIO开始介绍，经过NIO、多路复用，最终说回Redis的Reactor模型，力求详尽。 ......
学习ASP.NET Core Blazor编程系列十八——文件上传（中）
上篇学习ASP.NET Core Blazor编程系列十七——文件上传（上）文章我们学习了如何将文件上传至服务器，但是我们并没有将文件的一些信息保存下来，无法进行查询，无法得知我们上传了一些什么文件。本篇文章演示如何将上传文件的一些基本信息保存到数据库，从而可以对上传文件进行简单管理。 ......
学习ASP.NET Core Blazor编程系列十九——文件上传（下）
我们在“多文件上传示例”页面中选择一个上传文件，然后应用程序会自动上传文件，并会在数据库中记录了一上传文件的相关信息，并会在页面中显示一个已经上传的文件列表。 ......
JUC源码学习笔记7——FutureTask源码解析,人生亦如是，run起来才有结果
系列文章目录和关于我 一丶我们在哪里会使用到FutureTask 基本上工作中和Future接口 打交道比较多，比如线程池ThreadPoolExecutor#sumbit方法，返回值就是一个Future（实际上基本上就是一个FutureTask）。ThreadPoolExecutor#sumbit ......
Raft一致性共识算法论文学习
论文地址：https://pdos.csail.mit.edu/6.824/papers/raft-extended.pdf 看完raft共识算法，脑袋非常懵，所以写一篇学习笔记，记录一下。 raft算法主要解决三个模块的问题：领导人选举、日志复制和安全性。当然除了这三个方面，论文对于raft的安全 ......
3D视觉算法初学概述
SLAM 是Simultaneous Localization and Mapping的缩写，中文译作“同时定位与地图构建”。它是指搭载特定传感器（单目、双目、RGB-D相机、Lidar）的主体，在没有环境先验信息的情况下，在运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动。如果这里的传感器主要为相机，... ......
一阶段目标检测网络-RetinaNet详解
作者深入分析了极度不平衡的正负（前景背景）样本比例导致 one-stage 检测器精度低于 two-stage 检测器，基于上述分析，提出了一种简单但是非常实用的 Focal Loss 焦点损失函数，并且 Loss 设计思想可以推广到其他领域，同时针对目标检测领域特定问题，设计了 RetinaNet... ......
Google分布式文件系统GFS论文学习
GFS作为最著名的分布式文件系统，首先具备了大规模、可扩展、适配大文件、自动运维等高级特性。虽然是比较早期的分布式文件系统，但是它里面的设计思想还是值得现代分布式系统设计参考的，并且还有很多后期著名的分布式文件系统就是根据 GFS 来的。 一、设计预期 在论文前面，列举了设计预期，也就是 GFS 是 ......
从源码层面深度剖析Spring循环依赖
作者：郭艳红 以下举例皆针对单例模式讨论 图解参考 https://www.processon.com/view/link/60e3b0ae0e3e74200e2478ce 1、Spring 如何创建Bean？ 对于单例Bean来说，在Spring容器整个生命周期内，有且只有一个对象。 Sprin ......
opencv-python学习之旅
#opencv-python 操作 *注：在此笔记中只记录下各种函数的使用，规则 详细讲解见https://opencv.apachecn.org/#/docs/4.0.0/2.1-tutorial_py_image_display ##创建，读取，显示，保存图像 ###创建图像 import nu ......
Git和Maven的学习笔记
Git 1、Git简介 Git 是一个免费的、开源的分布式版本控制系统，可以快速高效地处理从小型到大型的各种 项目。 Git 易于学习，占地面积小，性能极快。 它具有廉价的本地库，方便的暂存区域和多个工作 流分支等特性。其性能优于 Subversion、CVS、Perforce 和 ClearCas ......
【博学谷学习记录】超强总结，用心分享|前端CSS总结（一）
CSS总结（一） shift+alt,选中多行 外链式 <link rel="stylesheet" href="./my.css"> 1 选择器 1.1 标签选择器 结构：标签名 1.2 类选择器 结构：.类名{ } 1.3 id选择器 结构：#id属性值{ } 作用：通过id属性值，找到页面中带 ......
.NET 云原生架构师训练营（基于 OP Storming 和 Actor 的大型分布式架构二）--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 结合 OP Storming 的实践 结合 OP Storming 的实践 业务模型 设计模型 代码实现 业务模型 我们可以把关键对象（职位、客户行为记录、线索）参考为 actor 猎头 ......
【机器学习】李宏毅——Domain Adaptation(领域自适应)
本文介绍了Domain Adaptation(领域自适应)的相关知识，包括现在出现的具体问题、问题如何解决、所面对的各种情况等等。 ......
迁移学习（DANN）《Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation》
论文信息 论文标题：Domain-Adversarial Training of Neural Networks论文作者：Yaroslav Ganin, Evgeniya Ustinova, Hana Ajakan, Pascal Germain论文来源：JMLR 2016论文地址：download ......
虚假新闻检测-迁移学习（CADM）《Unsupervised Domain Adaptation for COVID-19 Information Service with Contrastive Adversarial Domain Mixup》
论文信息 论文标题：Unsupervised Domain Adaptation for COVID-19 Information Service with Contrastive Adversarial Domain Mixup论文作者：Huimin Zeng, Zhenrui Yue, Ziyi ......
【深度思考】如何优雅的校验参数？
在日常的开发工作中，为了保证落库数据的完整性，参数校验绝对是必不可少的一部分，本篇文章就来讲解下在项目中该如何优雅的校验参数。 假设有一个新增学员的接口，一般第一步我们都会先校验学员信息是否正确，然后才会落库，简单起见，假设新增学员时只有2个字段：姓名、年龄。 @Data public class ......
salesforce零基础学习（一百二十三）Transaction Security 浅入浅出
本篇参考： https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.enhanced_transaction_security_policy_types.htm&type=5 https://developer.salesforce.com/docs/atla ......
Salesforce LWC学习(四十) datatable的dynamic action的小坑浅谈
本篇参考：https://developer.salesforce.com/docs/component-library/bundle/lightning-datatable/documentation 我们在项目中会用到针对table等显示 dynamic action的情况，即基于每行的特有属性 ......
强化学习调参技巧二：DDPG、TD3、SAC算法为例：
强化学习调参技巧二：DDPG、TD3、SAC算法为例：先写一个简化版的训练环境。把任务难度降到最低，确保一定能正常训练。记录正常训练的智能体的分数，与随机动作、传统算法得到的分数做比较。
DRL算法的分数应该明显高于随机动作（随机执行动作）。DRL算法不应该低于传统算法的分数。如果没有传统算法，那么... ......
实用！7个强大的Python机器学习库！⛵
本文整理了7个非常有效的机器学习Python库：Prophet、Deep Lake、Optuna、pycm、NannyML、ColossalAI、emcee，用简单的方式编写复杂且耗时的代码，大大提升工作效率！ ......
就离谱！使用机器学习预测2022世界杯：小组赛挺准，但冠亚季军都错了 ⛵
本文使用机器学习建模对 FIFA 2022世界杯结果进行了预测，赛后将其与真实结果进行比较，可以看出：小组赛到1/4决赛的预测准确率很高，半决赛和决赛的预测准确率为0，冠亚季军无一预测准确。 ......
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。 ......
作者推荐 | 【分布式技术专题】「架构设计方案」图解学习法总结集群模式下的各种软负载均衡策略实现及原理分析
通常来说，负载均衡分为硬件负载均衡及软件负载均衡。硬件负载均衡，顾名思义，在服务器节点之间安装专门的硬件进行负载均衡的工作，F5或者A10便为其中的佼佼者。软件负载均衡则是通过在服务器上安装的特定的负载均衡软件或是自带负载均衡模块完成对请求的分配派发。例如，平时我们使用的Nginx或者API-Gat... ......
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redis网络IO模型
前言 "redis是单线程的" 这句话我们耳熟能详。但它有一定的前提，redis整个服务不可能只用到一个线程完成所有工作，它还有持久化、key过期删除、集群管理等其它模块，redis会通过fork子进程或开启额外的线程去处理。所谓的单线程是指从网络连接(accept) -> 读取请求内容(read) ......
kestrel网络编程--开发Fiddler
1 文章目的 本文讲解基于kestrel开发类似Fiddler应用的过程，让读者了解kestrel网络编程里面的kestrel中间件和http应用中间件。由于最终目的不是输出完整功能的产品，所以这里只实现Fiddler最核心的http请求和响应内容查看的功能。本文章是KestrelApp项目里面的一 ......