学习网络 算法 深度 图像

导语 源启分布式PaaS平台围绕应用视角为用户提供应用运行的全生命周期管控能力，提供注册中心、服务路由、网关、服务治理等中间件技术支持，实现应用之间的联通，解决客户多厂商产品不兼容、产品组合不可选择、孤岛效应等问题，满足企业级应用集成需要，实现降本增效。 在《洞若观火，明察秋毫：源启一体化监控平台构 ......

前言 尽管图像分割在过去得到了广泛研究和快速发展，但获得细节上非常准确的分割 mask 始终十分具有挑战性。因为达成高精度的分割既需要高级语义信息，也需要细粒度的纹理信息，这将导致较大的计算复杂性和内存使用。而对于分辨率达到2K甚至更高的图像，这一挑战尤为突出。由于直接预测高质量分割 mask 具有 ......

算法思路 其实这就是一个比较高端的暴力，以模板题为例，其实就是先选其中含 \(1\) 较为少的一列，然后枚举选各个含 \(1\) 的行时其他的列能排除多少行，如果每行都有了就输出，否则要么继续，要么回溯。 如何建链表图 其实这就很简单了，只需要连接数据的上下左右边，再记录一下这一列有几个 \(1\) ......

算法思路 其实这就是一个比较高端的暴力，以模板题为例，其实就是先选其中含 $1$ 较为少的一列，然后枚举选各个含 $1$ 的行时其他的列能排除多少行，如果每行都有了就输出，否则要么继续，要么回溯。 如何建链表图 其实这就很简单了，只需要连接数据的上下左右边，再记录一下这一列有几个 $1$ 与位置即可 ......

OSI模型与TCP/IP模型 协议是水平的，由语法、语义和同步三部分组成，服务是垂直的。 从上往下依次封装（PCI+SDU=PDU）。 1. 物理层 主要传输比特，用光、电、其他形式的电磁波传输和表示数据，里面需要中继器和集线器设备。 2. 数据链路层 主要将网络层的IP数据包（分组）封装成帧（包含 ......

变量和数据类型： 1.变量不需要声明类型 2.变量在使用前必须赋值，创建和赋值同时进行 3.允许你同时为多个变量赋值，例如a=b=c=1，1指向内存0x00000000 4.创建变量时会在内存中开辟一个空间。Python虚拟机就会决定为不同的类型数据开辟大小不同的内存空间。 5.分为可变类型（列表， ......

一、虚拟机获取 ip： 用 namspace 隔离 DHCP 服务 Neutron 通过 dnsmasq 提供 DHCP 服务，而 dnsmasq 通过 Linux Network Namespace 独立的为每个 network 服务隔离 在二层网络上，VLAN 可以将一个物理交换机分割成几个独立 ......

题目：1. 两数之和 我的感悟： 梦开始的地方 理解难点： map究竟是什么 存放已经遍历的元素值 什么时候需要用map? 遍历一边，这里面的元素值，后面都有可能要用就存起来。 代码难点： 掌握enumerate用法 [ɪ'njuːməreɪt] e + numer + ate 助记: e-出 + ......

Linux 网络管理 1 、网卡命名方式 1.1 网卡名称的组成格式 前两个字母标识固件 以太网以en开头 无线网卡以wl开头 后一个字母标识设备结构 o：主板上集成的设备的设备索引号 s：扩展槽的索引号 ps：基于拓扑的命名。如enp2s1，表示PCI总线上第2个总线的第1个插槽的设备索引号 x： ......

神经网络就是，比如说，我们输入一张图片，这张图片的话比如说是100X100像素值，比如有一层神经网络与之对应，其中里面的每个神经元都是一个数值（激活值）为（0，1）的个体，颜色越亮越接近1，颜色越暗越接近0，然后那层神经网络的每个神经元的不同的激活值就可以大概地组成一张图像，然后比如输出层要输出一个 ......

Rust语言圣经：Github，GitBook Rustt，RusttT 翻译小组的官方仓库，这里有国外优秀的技术文章、学习教程、新闻资讯的高质量翻译。 Rust语言周刊，每周五发布，精选过去一周的技术文章、业界新闻、开源项目和 Rust 语言动态 rust-by-practice，Learning ......

题目：202. 快乐数 我的感悟： 2024年了，你快不快乐？找找自己的原因。 理解难点： 分离数组 快乐数字的定义， 不快乐的数字会无限循环 代码难点： divmod用法, set用法 总结概括： 快乐就完事了！ 代码示例： class Solution: def isHappy(self, n: ......

一.工具的下载和安装： Android 开发软件：Android Studio 下载地址为：www.androiddevtools.cn/ 工具的下载和安装不建议到官网下载，因为需要VPN，网速较慢，镜像网站上会实时更新最新版本的软件。 配置SDK：联网情况下第一次启动软件时选择取消设置的导入，软件 ......

1.什么是Rocketmq RocketMQ是一款开源的分布式消息中间件，由阿里巴巴团队最初开发，并于2016年贡献给Apache软件基金会，后成为Apache顶级项目。RocketMQ设计用于处理高并发、高吞吐量的场景，支持丰富的消息交互模式。 以下是RocketMQ的一些关键特性： 分布式架构： ......

题目：349. 两个数组的交集 我的感悟： 轻轻松松 理解难点： python中 字典存,集合去重 代码难点： del要掌握 dic.get(i,0) +1 要掌握 总结概括： 无 代码示例： class Solution: def intersection(self, nums1: List[in ......

如何构建一个神经网络来实现从x到y的映射？？？ 实现过程中的困难： 1，输入和输出对于不同的例子会有不同的长度 或许可以给每个例子一个最大长度，将不足长度的部分用0补足，但是不是最好 2，这样一个朴素的神经网络，不能共享从不同文本位置学到的特征，尤其是神经网络学到了训练集中经常出现的词汇，我们希望在 ......

训练神经网络的基本原则 当训练好了一个最初的神经网络 首先问 这个算法是否有高偏差？？？ 也就是是不是欠拟合 如果是高偏差： 解决高偏差，要么换更大的网络，要么延长训练的时间，（找更好的网络） 等到做完了这些，再判断这个算法是否有高偏差，直到在训练集上能够拟合好数据， 然后问 这个算法是否有高方差？ ......

以前简单介绍过oban 一个强大的elixir任务框架，支持不少类型模式的job 处理，以下是一个简单的试用 环境准备 数据库使用了pg，oban 使用了ecto 这个强大的orm 框架，添加了oban 依赖之后就可以使用包含的mix ecto 命令进行 表的创建了，数据库使用docker-comp ......

Spring学习记录之回顾GoF工厂模式 前言 这篇文章是我第二次学习b站老杜的spring相关课程所进行的学习记录，算是对课程内容及笔记的二次整理，以自己的理解方式进行二次记录，其中理解可能存在错误，欢迎且接受各位大佬们的批评指正； 关于本笔记，只是我对于相关知识遗忘时快速查阅了解使用，至于课程中 ......

1.背景知识：回归与分类 2.intro:全连接神经网络 3.卷积神经网络（CNN） 4.循环神经网络（RNN） 5.特殊的RNN：LSTM 6.自注意机制（self-attention）与transformer 7.对抗神经网络（GAN） 8.模型攻防（model attack & model d ......

当你在C#中使用net use命令来映射网络驱动器时，你可能会遇到一个令人困惑的问题——如何正确地构造含有用户名和密码的网络路径。在本篇博客中，我们将详细剖析这个问题，并提供解决方法。 问题描述 在使用net use命令时，我们需要提供正确的网络路径以及用户名和密码。然而，有时候我们在构造网络路径时 ......

三、用go语言，设在图 13-2 左边一棵树中，a、b和c 分别为子树a、β和γ中的任意结点。当结点 x 左旋之后，a、b和c 的深度会如何变化？ 文心一言： 在二叉树中，左旋操作是改变节点的子节点顺序。原本的子节点β变为新的左子节点，原本的左子节点γ变为新的右子节点。 对于给定的节点a、b和c，我 ......

梯度消失/梯度爆炸 训练神经网络，尤其是深度神经所面临的一个问题就是梯度消失或梯度爆炸，也就是训练神经网络的时候，导数或坡度有时会变得非常大，或者非常小，甚至于以指数方式变小，这加大了训练的难度。 接下来，将会了解梯度消失或梯度爆炸的真正含义，以及如何更明智地选择随机初始化权重，从而避免这个问题。 ......

决策树算法是一种既可以用于分类，也可以用于回归的算法。 决策树回归是通过对输入特征的不断划分来建立一棵决策树，每一步划分都基于当前数据集的最优划分特征。它的目标是最小化总体误差或最大化预测精度，其构建通常采用自上而下的贪心搜索方式，通过比较不同划分标准来选择最优划分。 决策树回归广泛应用于各种回归问 ......

前言 第一次写卷积神经网络，也是照着paddlepaddle的官方文档抄，这里简单讲解一下心得。 首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。 这种方法固然好，但是它的限 ......

此部分内容过于简单，此处省略详细步骤，仅对关键点进行说明。 1.安装最新稳定版的Python编译器（获取途径：官网https://www.python.org） 2.使用Pycharm Community Edition，此版本为免费版，可供初学者使用。Professional版本为付费版。官方提供 ......

JVM大页内存的学习与使用 原理和背景 操作系统是计算机的重要组成部分. 现代的操作系统一般都采用 段页式内存管理. 段一般是为了管理和权限 页主要是为了虚拟内存和物理内存的映射. 分页管理可以让物理上不连续的内存在程序看来是逻辑地址连续的. 但是这也意味着分页分页内存管理需要有一个虚拟内存和物理内 ......

在Web前端应用中，同样也涉及一些基础的功能我们希望在各个Blazor应用中复用，而不是在每个Blazor应用中都重复地写一遍。在Blazor应用中，可以通过Razor类库在多个应用程序之间共享和复用这些基础组件。Razor类库也是一种.NET项目类型，它包含 Razor 组件、页面、HTML、级联... ......

clear; clc; i1=imread('D:\Work\1.png'); i2=imread('D:\Work\2.png'); i1=rgb2gray(i1); i2=rgb2gray(i2); [m,n]=size(i1); im1=double(i1); im2=double(i2); ......

1. 信用评级模型 1.1. 评估个人贷款违约风险的模型为FICO 1.1.1. 唯一评分参数就是贷款者的资产，主要依据是贷款者的债务负担和账单支付记录 1.1.2. 这种信用评分模型相对透明 1.1.3. 信用评分行业受政府管制 1.1.4. 信用评分系统的使用得到了广泛普及 1.2. 脸书就发明 ......