学习网络 算法 深度matlab
2024.1.12-学习进度笔记
今天，主要尝试通过飞桨星河社区ERNIE Bot SDK进行文心大模型的调用。 参考：https://ernie-bot-agent.readthedocs.io/zh-cn/latest/sdk/ 快速安装 执行如下命令，快速安装Python语言的最新版本ERNIE Bot（要求Python >= ......
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard 摘要 Ipa Guard是一款功能强大的IPA混淆工具，通过对iOS IPA文件进行混淆加密，保护其代码、资源和配置文件，降低破解反编译难度。本文将介绍Ipa Guard的深度混淆技术，包括逻辑混淆、名称混淆以及处理特殊情况的方法，帮 ......
遗传算法、模拟退火算法等优化问题算法
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法，用于解决优化问题。它通过模拟生物的遗传和进化过程，逐步生成更适应环境的个体，以找到最优解。 遗传算法的基本思想包括以下几个步骤： 初始化种群：生成随机的个体作为初始种群。 评估适应度：计算每个个体的适应度，根 ......
centos8配置网络环境及阿里云网络yum源
一、centos8配置网络环境 1.修改配置网卡配置文件 [root@localhost ~]# cat /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens18 TYPE=Ethernet NAME=ens18 DEVICE=ens18 IPADDR=192.168.1 ......
webgl学习02-绘制一个点
绘制一个点 编写简单的着色器代码 首先，我们先了解一下代码中用到的 GLSL 语言的 类型 和 内置变量。 顶点着色器 用到的数据类型 顶点着色器的内置变量 内置函数 gl_Position的类型—— vec4 明显比 gl_PointSize 的 float 要特别。如果说我们需要的顶点坐标数据是 ......
吴师兄学算法day06 双指针 80. 合并两个有序数组
题目：80. 删除有序数组中的重复项 II 易错点： 为什么是slow-2? 因为有序 当slow -1 说明与上一个相等，当slow-2说明与上一个相等，并且上上一个也相等，就说明已经有3个相等的了。此时要跳过。 不相等说明要么是第一次出现，要么是第2次出现。出现新的，此时我记录一下 代码示例： ......
Dos学习
1.开始+系统+命令提示符 2.Win键+r 输入cmd打开控制台 3.在任意文件夹下面，按住shift键+鼠标右键点击 4.资源管理器的地址栏前面加上cmd路径 管理方式运行：选择以管理员方式运行、 常见的Dos命令 盘符切换 查看当前目录的所有文件 dir 切换目录 cd change dire ......
Markdown学习
标题 一级标题 二级标题 字体 字体 字体 字体 引用 分割线 图片  超链接 [预科03：什么是计算机_哔哩哔哩_bilibili] 列表 表格 名字 南 男 1 2 ......
软考网络工程师-基础笔记归纳
1.计算机原理和操作系统 可靠性模型 串联：可靠性 R=R1*R2 并联：可靠性 R=1-(1-R1)(1-R2) 流水线的操作周期至少为最长的时间周期 即 8ns、9ns、4ns、8ns 的流水线，操作周期至少为 9ns 流水线执行 N 条指令，需要的时间 T T=[(N-1)*最长时间 t ] ......
win11 跳过网络连接设置
1、台式电脑按下:shift+F10,笔记本按下FN+shift+F10弹出命令窗口 2、在命令窗口输入：OOBE\BYPASSNRO,重启电脑就跳过网络设置了 3、查看windows系统激活状态 首先按下键盘上的“Win+R”打开运行。 打开后,在其中输入“slmgr.vbs”并回车。 ......
Spring学习记录之Spring-AOP
Spring学习记录之Spring-AOP 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 ......
关于html表格学习
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Document< ......
基于正则化的图自编码器在推荐算法中的应用 Application of graph auto-encoders based on regularization in recommendation algorithms
引言 看过的每一篇文章，都是对自己的提高。不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，积少成多，做更好的自己。 本文基于2023年4月6日发表于SCIPEERJ COMPUTER SCIENCE（PEERJ计算机科学）上的一篇名为《基于正则化的图自编码器在推荐算法中的应用》（Application of ......
吴师兄学算法day06 双指针 26. 删除有序数组中的重复项
题目：26. 删除有序数组中的重复项 易错点： 为什么不可以写大于nums[slow] 因为会出现多个[0,1,2,2,...]情况 代码示例： from typing import List class Solution: def removeDuplicates(self, nums: List ......
群论 学习笔记
参考洛谷博客 https://www.luogu.com.cn/blog/Soulist/solution-p4980 群 我们定义一个集合 \(G\) 和一个作用于集合元素的二元运算符 \(\times\)，将其作为一个整体 \((G,\times)\)，满足如下性质： 封闭性：\(\forall ......
php入门学习-3
数组、多维数组、数组函数 数组基本写作格式： 简单形式：array(value1,value2,......) 完整形式：array(key1 => value1, key2 => value2, ......) 其它形式：$arr[0]='20'; 有键名的情况下访问数组的值：$arr['a'] ......
C# MemCached学习笔记（三）-MemCached使用示例 (4个月前)
代码地址：CSharp_DistributedCache_Simple 一、WinForm版（System.Runtime.Caching） 1、MemoryCache示例 2、引用Negut包 3、MemoryCacheHelper 查看代码 二、Web应用Net7版（框架内置） 1、Memory ......
webgl学习01-WebGL绘图流程
WebGL绘图流程 下图中，可清晰得知 WebGL 需要两种着色器： 顶点着色器。用来描述顶点属性，比如坐标位置。其中，顶点我们可以理解为他是三维空间中的一个点(x, y, z)。 片元着色器。逐片元处理颜色。片元是 WebGL 的术语，它其实指的是每一个像素，逐片元的意思就是计算出当前绘制的每个像 ......
《算法竞赛》10 图论
图的存储 啥？邻接表和链式前向星不是一个东西吗。。。 拓扑排序 DFS求拓扑序似乎不太常见？了解就行。 欧拉路 这些什么路径的定义确实挺难和名字对上号。。。但是正规题目应该都会给解释吧。 欧拉路：从图中某个点出发，遍历整个图，图中每条边通过且只通过一次。 欧拉回路：起点和终点相同的欧拉路。 数据范围 ......
【机器学习】逻辑回归
目录感知器的种类sigmoid（logistics）函数代价/损失函数（cost function）——对数损失函数（log loss function）梯度下降算法（gradient descent algorithm）正则化逻辑回归（regularization logistics regres ......
【机器学习】多元线性回归
目录多元线性回归模型（multiple regression model）损失/代价函数（cost function）——均方误差（mean squared error）批量梯度下降算法（batch gradient descent algorithm）特征工程（feature engineerin ......
pbds学习笔记
头文件及命名空间 万能头：#include<bits/extc++.h> 命名空间：using namespace __gnu_pbds和using namespace __gnu_cxx 优先队列 通常会使用配对堆 定义__gnu_pbds::priority_queue<int,greater< ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 支持向量机分类
支持向量机也是一种既可以处理分类问题，也可以处理回归问题的算法。关于支持向量机在回归问题上的应用，请参考：TODO 支持向量机分类广泛应用于图像识别、文本分类、生物信息学（例如基因分类）、手写数字识别等领域。 1. 算法概述 支持向量机的主要思想是找到一个超平面，将不同类别的样本最大化地分隔开。超平 ......
吴师兄学算法day06 双指针 88. 合并两个有序数组
题目：88. 合并两个有序数组 易错点： 注意 判断i合法,不可以写if nums[i] 会下标越界 掌握好边界条件，num1[i] 和nums2[j]大于或者大于等于都可以。 代码示例： class Solution: def merge(self, nums1: List[int], m: in ......
【2024.01.12】闪光灯学习（上）
教程来自于https://www.bilibili.com/video/BV1nr4y1i7JS/?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_history.content.click&vd_source=d3b20de6fd728a6822df14fa2e ......
神经网络优化篇：详解指数加权平均数（Exponentially weighted averages）
指数加权平均数 比如这儿有去年伦敦的每日温度，所以1月1号，温度是40华氏度，相当于4摄氏度。世界上大部分地区使用摄氏度，但是美国使用华氏度。在1月2号是9摄氏度等等。在年中的时候，一年365天，年中就是说，大概180天的样子，也就是5月末，温度是60华氏度，也就是15摄氏度等等。夏季温度转暖，然后 ......
转载：深度学习：蒸馏Distill
转载，写的比较好了，可以参考：https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/117257414 Distilling the knowledge in a neural networkHinton 在论文中提出方法很简单，就是让学生模型的预测分布，来 ......