学习网络 算法fasterrcnn深度

React学习笔记08- 组件的样式

1.使用行内样式 想给虚拟dom添加行内样式,需要使用表达式传入样式对象的方式来实现: // 注意这里的两个括号,第一个表示我们在要JSX里插入JS了,第二个是对象的括号 <p style={{color:'red', fontSize:'14px'}}>Hello world</p> 行内样式需要 ......
样式 组件 笔记 React 08

数据结构与算法 | 链表(Linked List)

链表(Linked List)是一种线性数据结构,它由一系列节点(Node)组成,每个节点包含两部分:数据和指向下(上)一个节点的引用(或指针)。链表中的节点按照线性顺序连接在一起(相邻节点不需要存储在连续内存位置),不像数组一样存储在连续的内存位置。链表通常由头节点(Head)来表示整个链表,而尾... ......
数据结构 算法 结构 数据 Linked

React学习笔记07-组件嵌套

一个项目肯定是由多个组件构成的,组件之前必然会存在相互嵌套的关系 在react中如果想要将一个组件嵌入到另外一个组件中 只需要在父组件的render函数的返回值中放入子组件即可 请看下面代码 import React, { Component } from "react" class Navbar ......
组件 笔记 React 07

React学习笔记06-函数式组件

函数式组件即在React中通过函数的方式来声明一个组件 import React from "react" function App() { return ( <div> 函数式组件 <div>hhh</div> </div> ) } /* 16.8之前 //无状态 16.8之后 react hoo ......
函数 组件 笔记 React 06

你是否还迷茫要不要学习Linux?

近几年Linux这个词好像很流行,无论是现实工作中,还是在网络信息中均可以听到或者看到有关Linux相关的内容,可以说Linux无处不在。说到这,有人可能会问了,我对Linux比较感兴趣,但是没有接触过Linux,对它不了解,不知道是否适合自己,是否值得我花费时间和经历去深入学习,因此陷入一种比较迷 ......
要不 Linux

React学习笔记05-类组件

ES6的加入让JavaScript直接支持使用class来定义一个类,react创建组件的方式就是使用的类的继承, ES6 class 是目前官方推荐的使用方式,它使用了ES6标准语法来构建,看以下代码 import React from 'react' import ReactDOM from ' ......
组件 笔记 React 05

10.19算法

罗马数字转整数罗马数字包含以下七种字符: I, V, X, L,C,D 和 M。 字符 数值I 1V 5X 10L 50C 100D 500M 1000例如, 罗马数字 2 写做 II ,即为两个并列的 1 。12 写做 XII ,即为 X + II 。 27 写做 XXVII, 即为 XX + V ......
算法 10.19 10 19

卷积神经网络中卷积层、池化层、全连接层的作用(摘录)

1. 卷积层的作用卷积层的作用是提取输入图片中的信息,这些信息被称为图像特征,这些特征是由图像中的每个像素通过组合或者独立的方式所体现,比如图片的纹理特征,颜色特征。 比如下面这张图片,蓝色框框住的地方就是脸部特征,这些特征其实是由一个个像素所组成的。 再者这是一张彩色图片,它包含R、G、B三个通道 ......
卷积 全连 神经网络 神经 作用

计算机网络VLAN实验

实验内容: 1、单交换机的vlan设置 2、多交换机的vlan设置 实验步骤或程序 单交换机的vlan设置 配置VLAN 默认的VLAN1是默认存在的并且所有PC机在没有被配置的情况下默认放在VLAN1中。 我们将PC0和PC1放在同一VLAN 1中,PC2、PC3、PC4放在同一VLAN 1002 ......
计算机网络 VLAN

《动手学深度学习 Pytorch版》 9.3 深度循环神经网络

将多层循环神经网络堆叠在一起,通过对几个简单层的组合,产生一个灵活的机制。其中的数据可能与不同层的堆叠有关。 9.3.1 函数依赖关系 将深度架构中的函数依赖关系形式化,第 \(l\) 个隐藏层的隐状态表达式为: \[\boldsymbol{H}^{(l)}_t=\phi_l(\boldsymbol ......
深度 神经网络 神经 Pytorch 网络

深入学习C#系列文章01---C#3 革新写代码的新方式

C#3 几乎所有的新特性都是为LINQ服务的,但他们单独使用也非常有用,接下来我们来简单看看C#3 的几个新特性吧。 一、自动实现的属性 编写由字段直接支持的简单属性,不再显得臃肿不堪。 之前写属性时是大至是这样: private string name; public string Name { ......
代码 方式 文章 01

你是否还迷茫要不要学习Linux?

近几年Linux这个词好像很流行,无论是现实工作中,还是在网络信息中均可以听到或者看到有关Linux相关的内容,可以说Linux无处不在。更多技术干货详见www.linuxprobe.com ......
要不 Linux

《信息安全系统设计与实现》第七周学习笔记

第三章 Unix/Linux进程管理 多任务处理 指的是同时进行几项独立活动的能力 逻辑并行性称为“并发” 进程 进程是对映像的执行 如下是一个非常简单的PROC结构体: next是指向下一个PROC结构体的指针 ksp保存的堆栈指针 pid是一个进程的进程编号 status是当前状态 priori ......
笔记 系统 信息

网络编程基本知识

1 什么是网络编程 1 网络编程从大的方面就是对信息的发送和接收 2 通过操作相应api调度计算机硬件资源,并利用传输管道进行数据交换的过程 3 网络模型,套接字,数据包。 ......
网络编程 基本知识 知识 网络

<学习笔记> 拉格朗日插值

拉格朗日插值 就像三个点可以确定一个二次函数,呢么 \(n+1\) 个点可以确定一个 \(n\) 项式。 问题:给定 \(n+1\) 个点以及对应的函数值,求 \(f_{k}\)。 高斯消元的复杂度 \(n^3\),拉格朗日插值可以 \(n^2\) 解决这个问题 表达式:\(f(x)=\sum\li ......
笔记 lt gt

基于ACF,AMDF算法的语音编码matlab仿真

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 语音编码是一种将连续的语音信号转换为数字数据的过程,以便在数字通信和存储应用中使用。基于ACF和AMDF的编码算法是一种经典的方法,它在语音信号处理领域得到了广泛应用。 基于ACF和AMDF的语音编码过程包括以下 ......
算法 语音 编码 matlab AMDF

雪花算法:分布式唯一ID生成利器

雪花算法:分布式唯一ID生成利器 程序新视界 ​关注他 前言 无论是在分布式系统中的ID生成,还是在业务系统中请求流水号这一类唯一编号的生成,都是软件开发人员经常会面临的一场景。而雪花算法便是这些场景的一个解决方案。 以分布式ID为例,它的生成往往会在唯一性、递增性、高可用性、高性能等方面都有所要求 ......
分布式 利器 算法 雪花

学习数据流图

今天,为了应对软考,我特意学习了数据流图的相关知识。 正方形(或立方体)表示数据的源点或终点; 圆角矩形(或圆形)代表变换数据的处理; 开口矩形(或两条平行横线)代表数据存储; 箭头表示数据流,即特定数据的流动方向。 数据流图有4种成分:源点和终点、处理、数据存储和数据流。画出上述定货系统的数据流图 ......
数据流 数据

《动手学深度学习 Pytorch版》 9.2 长短期记忆网络(LSTM)

解决隐变量模型长期信息保存和短期输入缺失问题的最早方法之一是长短期存储器(long short-term memory,LSTM)。它与门控循环单元有许多一样的属性。长短期记忆网络的设计比门控循环单元稍微复杂一些,却比门控循环单元早诞生了近 20 年。 9.2.1 门控记忆元 为了记录附加的信息,长 ......
长短 深度 记忆 Pytorch 网络

【学习】fhq-treap

fhq-treap 是一种好写、复杂度低,且功能的优秀数据结构,涵盖了 treap 几乎所有的功能,其巧妙之处,就在于运用分离和合并两种操作代替了旋转操作。 1. BST 的定义 (摘自 OI Wiki)二叉搜索树(BST)是一种二叉树的树形数据结构,其定义如下: 空树是 BST 若 BST 左子树 ......
fhq-treap treap fhq

2023-2024-1 20231402《计算机基础与程序设计》第四周学习总结

2023-2024-1 20231402《计算机基础与程序设计》第四周学习总结 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4周作业 这个作业的目标 自学计算机科学概论第4章,第5章,《C语言程序设计》 ......

markdown学习

标题 一级标题为#+空格+标题名字例如# 一级标题 二级标题为##+空格+标题名字 以此类推(最多支持6级标题) 字体 粗体用法为两个星号+文字+两个星号(*) Hello, world! 斜体用法为单星号+文字+单星号 Hello, world! 粗斜体为三星号+文字+三星号 Hello, wor ......
markdown

学习环境

此页面https://kubernetes.io/zh-cn/docs/setup/learning-environment/是直接跳转到https://kubernetes.io/zh-cn/docs/tasks/tools/页面。 安装工具 要想使用和学习k8s,一般来说都是先在测试环境上安装k ......
环境

《数据结构》王卓老师 p48-p62学习反馈

跟着青岛大学-王卓老师的视频进行到链队列时,运行链队列代码的时候遇到了两个问题: 1.)Program received signal SIGSEGV Segmentation fault 附代码: #include<stdio.h> #include<stdlib.h> typedef char ......
数据结构 结构 老师 数据 48

java学习_02.1

数据类型 1. 基本数据类型 整数类型 byte,short,int,long 浮点数类型 float,double 字符类型 char 布尔类型 boolean 注意 //long //如果要定义long类型的变量 //在数据值的后面需要加一个L作为后缀 //L可以是大写的,也可以是小写的。 // ......
java 02.1 02

java学习_02

计算机中的进制 ......
java 02

GRLSTM:基于图的残差LSTM轨迹相似性计算《GRLSTM: Trajectory Similarity Computation with Graph-Based Residual LSTM》(知识图谱嵌入、图神经网络、残差网络、点融合图、多头图注意力网络GAT、残差LSTM、点感知损失函数(图的点损失函数、轨迹的点损失函数))

2023年10月18日,14:14。 来不及了,这一篇还是看的翻译。 论文:GRLSTM: Trajectory Similarity Computation with Graph-Based Residual LSTM(需要工具才能访问) Github: AAAI 2023的论文。 摘要 轨迹相似 ......
残差 函数 损失 网络 轨迹

MAML算法概述

MAML算法概述 什么是MAML 1. 论文地址:Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks 2. 要解决的问题 小样本问题 模型收敛过慢 3. 算法描述 ​ MAML期望通过训练一组初始化参数,使得模型透过训练 ......
算法 MAML

C#桶排序算法

前言 桶排序是一种线性时间复杂度的排序算法,它将待排序的数据分到有限数量的桶中,每个桶再进行单独排序,最后将所有桶中的数据按顺序依次取出,即可得到排序结果。 实现原理 首先根据待排序数据,确定需要的桶的数量。 遍历待排序数据,将每个数据放入对应的桶中。 对每个非空的桶进行排序,可以使用快速排序、插入 ......
算法

网络基础

目录字节序和大小端大小端转换函数IP地址转换字符串到整形 小段->大端大端->小端 字符串->字符串 字节序和大小端 字节序,顾名思义字节的顺序,就是大于一个字节类型的数据在内存中的存放顺序,也就是说对于单字符来说是没有字节序问题的,字符串是单字符的集合,因此字符串也没有字节序问题。 字符串也没有字 ......
网络基础 基础 网络