学习网络 算法fasterrcnn深度

学期2023-2024-1 20231401 《计算机基础与程序设计》第八周学习总结

学期2023-2024-1 20231401 《计算机基础与程序设计》第八周学习总结 作业信息 这个作业属于哪个课程 2023-2024-1-计算机基础与程序设计 这个作业要求在哪里 2023-2024-1计算机基础与程序设计第八周作业 这个作业的目标 《计算机科学概论》第9章《C语言程序设计》第7 ......

算法~totp用作签名防止url被复用

之前写过关于totp的文章,对它的基础有不清楚的同学,可以先看我的这篇文章《TOTP基础一》《TOTP基础二》 想到的问题 因为totp是把时间分成了一个一个小的时间窗口,当生成totp的服务器和校验totp的服务器不在一起时间窗口,就会出现验证失败的问题,这是不可避免的,时间戳是一个long类型的 ......
算法 totp url

深度学习笔记:搭建基于Python的tensorflow运行环境1

使用python3命令创建tensorflow虚拟运行环境 首先,在系统下创建python虚拟环境目录Venvs,本文我们设置的虚拟环境目录如下:C:\Users\wuchh\venvs,接下来打开cmd命令窗口 进入创建的目录(C:\Users\wuchh\venvs)。 在命令行窗口中,执行创建 ......
tensorflow 深度 环境 笔记 Python

树算法题

目录 1、计算二叉树中所有结点个数 2、计算二叉树中所有叶子节点的个数 3、计算二叉树中所有双分支的节点个数 4、计算二叉树的深度 5、找出二叉树中最大值的点 6、判断两个二叉树是否相似(指都为空或者都只有一一个根节点,或者左右子树都相似) 7、把二叉树所有节点左右子树交换 8、输出先序遍历第k个结 ......
算法

【C++】【图像处理】形态学处理(腐蚀、膨胀)算法解析(以.raw格式的图像为基础进行图像处理、gray levels:256)

1 void erosion(BYTE* image, int w, int h, BYTE* outImg) 2 { 3 int rept; 4 //腐蚀 5 memcpy(outImg, image, sizeof(BYTE) * w * h); //将读取的图像赋值给outImg,方便进行腐蚀 ......
图像 图像处理 形态学 算法 形态

react学习

提升state?what?how?why? 兄弟组件之间怎么共享state? onClick='fn()'会立即调用,传参使用onClick='() => fn(id)' 提前返回一些东西 ()的意义 state不应在组件中改变 state三部曲:1.定义它 2.使用它 3.更新它 类似vue中的s ......
react

C#学习5(员工列表修改以及删除)

1.员工列表修改及添加 点击修改员工,弹出修改页面,修改窗口与添加窗口时同一个窗口,需要区分是添加还是修改。 设置一个变量用于判断当前窗口的功能,flag=0,则是添加;flag>0则是修改,修改传进来的flag就是需要修改的员工编号。 先找到datagridview的显示选择整行的模型 priva ......
员工

学习笔记10

第12章 块设备I/O和缓冲区管理 本章讨论了块设备I/O和缓冲区管理;解释了块设备I/O的原理和I/O缓冲的优点;论述了Unix的缓冲区管理算法;利用信号量设计了新的缓冲区管理算法以提高I/O缓冲区的缓存效率和性能。 块设备I/O缓冲区: 大多数文件系统使用I/O缓冲来减少进出存储设备的物理I/O ......
笔记

机器学习——Transformer

10.6.2节中比较了卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和自注意力(self-attention)。值得注意的是,自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。因此,使用自注意力来设计深度架构是很有吸引力的。对比之前仍然依赖循环神经网络实现输入表示的自注意力模型 (Cheng  ......
Transformer 机器

提高APP安全性的必备加固手段——深度解析代码混淆技术

​ ​ 提高APP安全性的必备加固手段——深度解析代码混淆技术 APP 加固方式 iOSAPP 加固是优化 APK 安全性的一种方法,常见的加固方式有混淆代码、加壳、数据加密、动态加载等。下面介绍一下 iOSAPP 加固的具体实现方式。 混淆代码: 使用 ProGuard 工具可以对代码进行混淆,使 ......
安全性 深度 手段 代码 技术

【Android】学习笔记

目录准备界面:view控件LayoutCreator事件监听OnClickListener转跳页面IntentIntent传递数据Toast和AlertDialogGson使用OKhttp3的基本使用post方法get方法轻量级存储SharedPreferenceListView基本使用1、Simp ......
Android 笔记

学习随笔(设计模式:工厂方法模式)

内容 今天学习了工厂方法模式,之前也学习了简单工厂模式。工厂方法模式是对简单工厂模式的抽象和升级。 收获 1.工厂方法模式延续了简单工厂模式对复杂创建过程的封装的优点,同时克服了简单工厂违背开放-封闭原则的缺点。 2.采用了多态的思想,将具体需要创建的对象交给了上层来决定,从而不需要修改自己内部的代 ......
模式 设计模式 随笔 工厂 方法

机器学习——自注意力与位置编码

在深度学习中,经常使用卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)对序列进行编码。 想象一下,有了注意力机制之后,我们将词元序列输入注意力池化中, 以便同一组词元同时充当查询、键和值。 具体来说,每个查询都会关注所有的键-值对并生成一个注意力输出。 由于查询、键和值来自同一组输入,因此被称为 自注 ......
注意力 编码 机器 位置

网络文件共享服务

存储类型: DAS:直连式存储 NAS:网络附件存储——存储和管理空间都在远程 SAN:存储区域网络——可以使用空间,管理也是你来管理 双通道的协议:FTP 端口号: 20:传输权限元信息——命令通道 21:实际数据——数据通道 vsftpd /etc/vsftpd/vsftpd.conf 如果你在 ......
文件 网络

c语言学习(文件)练习43

需求:将10000以二进制的形式存入文件中 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1 #include<stdio.h> int main() { int a = 10000; FILE* pf = fopen("D:\\桌面\\test.txt", "wb"); fwri ......
语言学习 语言 文件

分治算法

1、基本介绍 分治算法是非常重要的一种算法,基本思想就是将一个大问题化解成俩个或多个子问题,直到子问题可以直接求解为止,将每个子问题的解合并。如:归并排序,汉诺塔问题,快速排序... 2、基本步骤 分治法在每一层递归上都有三个步骤: (1)、分解:将原问题分解为若干个规模较小,相互独立,与原问题形式 ......
算法

20211314王艺达学习笔记10

第12章 块设备I/O和缓冲区管理 一、块设备I/O缓冲区 I/O缓冲的基本原理非常简单。文件系统使用一系列I/O缓冲区作为块设备的缓存内存。当进程试图读取(dev,blk)标识的磁盘块时,它首先在缓冲区缓存中搜索分配给磁盘块的缓冲区。如果该缓冲区存在并且包含有效数据,那么它只需从缓冲区中读取数据, ......
20211314 笔记

随机产生n个数的排列(Fisher-Yates洗牌算法)

#include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int N = 1e5 + 10; int a[N]; // Fisher-Yates洗牌算法 void shuffle(int n) { srand(time(NULL)); for (int ......
Fisher-Yates 算法 个数 Fisher Yates

决策引擎与规则引擎学习

决策引擎应用场景 随着互联网金融的发展以及银行数字化转型的需求,金融风控、智能风控、智能营销等话题频频出现,而 “决策引擎” 作为支撑其业务场景的核心系统,也受到了更多的关注。一般来说,决策引擎可以用于包括金融风控、内容风控、推荐营销、物联网监控等各个领域,凡是涉及到使用规则或模型来做业务决策的场景 ......
引擎 规则

韦东山Linux学习笔记--zlib1.2.11交叉编译

freetype 依赖于 libpng,libpng 又依赖于 zlib,所以我们应该:先编译安装 zlib,再编译安装 libpng,最后编译安装 freetype。 文中说,zlib库已经安装好,我使用的版本并没有,还需要自己安装。以下是安装步骤,使用韦东山开发板并根据教程搭建环境的可直接复制使 ......
笔记 Linux zlib1 2.11 zlib

机器学习——多头注意力

在实践中,当给定相同的查询、键和值的集合时, 我们希望模型可以基于相同的注意力机制学习到不同的行为, 然后将不同的行为作为知识组合起来, 捕获序列内各种范围的依赖关系 (例如,短距离依赖和长距离依赖关系)。 因此,允许注意力机制组合使用查询、键和值的不同 子空间表示(representation s ......
多头 注意力 机器

Log4Delphi日志学习

转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/coder163/p/9309717.html https://log4delphi.sourceforge.net/tutorial.html Log4D下载: 官网地址 导入Delphi:Tool-->Options-->Envir ......
Log4Delphi 4Delphi Delphi 日志 Log4

专家分享——CAE仿真软件学习心得

随着科技的发展和工程设计的复杂性增加,计算机辅助工程(CAE)仿真软件成为了现代工程师不可或缺的工具。作为一名工程师,我有幸接触到了HyperWorks这一强大的CAE仿真软件,并从中获得了许多宝贵的学习心得。 首先,学习CAE仿真软件需要掌握一定的理论知识。了解有限元分析、流体力学、热传导等基本原 ......
心得 专家 软件 CAE

软件设计模式学习每日总结-第四天

第四天 建造者模式:将一个复杂对象的构建和他的表 建造者模式服务于多个成员的产品,无需用户关注建造的细节。 ......
设计模式 模式 软件

《信息安全系统设计与实现》第十一周学习笔记

块设备I/O和缓冲区管理 块设备I/O缓冲区 I/O缓冲的基本原理非常简单。文件系统使用一系列I/O缓冲区作为块设备的缓存内存。当进程试图读取(dev,blk)标识的磁盘块时。它首先在缓冲区缓存中搜索分配给磁盘块的缓冲区。如果该缓冲区存在并且包含有效数据、那么它只需从缓冲区中读取数据、而无须再次从磁 ......
笔记 系统 信息

yzy第十次学习笔记

第十二章学习笔记——块设备I/O和缓冲区管理 块设备I/O缓冲区 I/O缓冲的基本原理非常简单。文件系统使用一系列I/O缓冲区作为块设备的缓存内存。当进程试图读取(dev,blk)标识的磁盘块时。它首先在缓冲区缓存中搜索分配给磁盘块的缓冲区。如果该缓冲区存在并且包含有效数据、那么它只需从缓冲区中读取 ......
笔记 yzy

使用 PPO 算法进行 RLHF 的 N 步实现细节

当下,RLHF/ChatGPT 已经变成了一个非常流行的话题。我们正在致力于更多有关 RLHF 的研究,这篇博客尝试复现 OpenAI 在 2019 年开源的原始 RLHF 代码库,其仓库位置位于 openai/lm-human-preferences。尽管它具有 “tensorflow-1.x” ......
算法 细节 RLHF PPO

《Unix/Linux系统编程》第十二章学习笔记

《Unix/Linux系统编程》第十二章学习笔记 概念介绍 块设备I/O缓冲区 用来代替磁盘I/O的文件存取方法,基本原理是使用一系列的I/O缓冲区作为块设备的缓存内存。当进程试图读取(dev, blk)标识的磁盘块时,它首先在缓冲区缓存中搜索分配给磁盘块的缓冲区。如果该缓冲区存在并且包含有效数据, ......
笔记 系统 Linux Unix

由数据范围反推算法复杂度以及算法内容

由数据范围反推算法复杂度以及算法内容 一般ACM或者笔试题的时间限制是1秒或2秒。 在这种情况下, \(\mathrm{C}++\) 代码中的操作次数控制在 \(10^{7} \sim 10^{8}\) 为最佳。 下面给出在不同数据范围下,代码的时间复杂度和算法该如何选择: \(n \leq 30\ ......
复杂度 算法 范围 内容 数据

柯学家——珂朵莉树 学习笔记

柯学家——珂朵莉树 学习笔记 珂朵莉树(Chtholly Tree),又名老司机树 ODT(Old Driver Tree)。 起源自 lxl 的 CF896C Willem, Chtholly and Seniorious。 前置知识:std::set。 思想 将区间用 set 维护,每次对一个区 ......
学家 笔记