学习网络 算法fasterrcnn深度

AI夏令营-机器学习

[toc] #**1. 安装anaconda** 去清华开源镜像站下载安装包 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 安装的时候这一步记得勾选路径添加(第一个勾上) ![](https://img2023.cnblogs.com/ ......
夏令营 夏令 机器

c语言_十大排序算法

1.冒泡排序 思想:通过比较相邻的元素并交换它们来排序。时间复杂度为O(n^2); #include <stdio.h> void bubble_sort(int arr[], int len) { int i, j, temp; for (i = 0; i < len - 1; i++) for ......
算法 语言

springboot3.0 从入门到高级学习路线,技术精讲?

springboot3.0 从入门到高级学习路线,技术精讲? 学习Spring Boot 3.0的技术精讲需要经历以下几个阶段: 阶段一:基础知识学习1. Java基础:熟悉Java编程语言及面向对象的基本概念和语法。2. Spring基础:了解Spring框架的核心概念和基本用法,包括依赖注入、A ......
springboot3 springboot 路线 技术

2023“钉耙编程”中国大学生算法设计超级联赛(2)部分题解

### 2023“钉耙编程”中国大学生算法设计超级联赛(2)部分题解 #### 7.20 ##### 1002 Binary Number 可以发现,每个位置最多修改两次,再多了没有意义。 当k为0时,无法修改直接输出。 当n为1时,看k的奇偶性,若为奇数则将其翻转输出,否则直接输出。 当n不为1时 ......
钉耙 题解 算法 联赛 部分

Meta Learning(元学习)

Meta Learning(元学习) 元学习:学习如何学习:也是找一个函数,这个函数是学习算法,输出训练好的模型 假如教机器做了训练影像分类、影像识别等任务的模型,再去教机器训练语音识别的模型时,他可能学的更好,虽然语音和影像没有什么关系,但机器在多次的学习训练其他模型过程中,可能学到了如何去学习 ......
Learning Meta

SpringCloudAlibaba从入门到高级学习路线,技术精讲?

学习Spring Cloud Alibaba的技术精讲需要经历以下几个阶段: 阶段一:基础知识学习1. Java基础:熟悉Java编程语言及面向对象的基本概念和语法。2. Spring基础:了解Spring框架的核心概念和基本用法,包括依赖注入、AOP等。3. Spring Boot:掌握Sprin ......
SpringCloudAlibaba 路线 技术

【学习笔记】Git

Git 一、git的安装 1.官网:Git (git-scm.com) 速度较慢 2.淘宝镜像:http://npm.taobao.org/mirrors/git-for-windows/ 速度快 下载完后直接无脑安装 这一步是选择git的默认文本编辑器,我的选择是vs code 安装完成后,鼠标右 ......
笔记 Git

Ai-8循环神经网络

本章的循环神经网络(recurrent neural network,RNN)可以更好地处理序列信息。 循环神经网络通过引入状态变量存储过去的信息和当前的输入,从而可以确定当前的输出。许多使用循环网络的例子都是基于文本数据的,因此我们将在本章中重点介绍语言模型。 8.1. 序列模型 为了实现对下一时 ......
神经网络 神经 网络 Ai

Life Long Learning(机器终身学习)

Life Long Learning(机器终身学习) Selective Synaptic plasticity(选择性突触可塑性) 只让类神经网路中,某一些神经元或某些神经元间的连接具有可塑性(只有部分的连接是有可塑性的,有些连接必须被固化,不能改变或移动他的数值) 为什么会灾难性遗忘: 假设模型 ......
Learning 终身 机器 Life Long

pytorch深度学习基础模型

激活函数 作用 在网路的中间层,允许输出函数在不同的值上具有不同的斜率,这些不同斜率的部分可以近似任意函数。 在网络的最后一层,可以将线性运算的输出限制在指定范围内。 具有的性质 非线性:非线性允许整个网络可以近似更复杂的函数。 可微:可以通过梯度来更新。 至少有一个敏感区域:输入中,细微的改变对输 ......
深度 模型 pytorch 基础

神经网络压缩

Network Compression(神经网络收缩) 把硕大的模型缩小,因为很多时候需要把这些模型运用在有资源约束的环境下(例如:智能手表、无人机、自驾车) 把资料传在云端,在云端做运算,最后再把结果回传:这种方法的局限性就是传输会有时间差,如果需要做非常及时的回应,中间的时间差可能无法接收,并且 ......
神经网络 神经 网络

概述增强式学习(Reinforcement Learning)

概述增强式学习(Reinforcement Learning) Supervised Learning(自监督学习):告诉机器输入和输出,用有标注的训练资料训练出的Network Reinforcement Learning(增强式学习):给机器一个输入,我们不知道最佳输出是什么(适用于标注困难或者 ......
Reinforcement Learning

MarkDown学习

MarkDown学习 一级标题 二级标题 三级标题 ... 标题:#+空格+标题名(几集标题对应几个井号,最多六级标题 字体 hello world! 两边一个星号*斜体 hello world! 两边两个星号**加粗 hello world! 两边三个星号***斜体且加粗 hello world! ......
MarkDown

hadoop学习笔记

hadoop之MapReduce的学习虽然目前的框架里已经很少用到但是底层的思想还是可以借鉴。 MapReduce分为map阶段和reduce阶段,map阶段即是将数据进行搜集,reduce即是将数据进行分发,例如wordcount命令,首先将单词进行按照一定规则处理,例如分割,然后按照首字母排序, ......
笔记 hadoop

网络层次划分

# 网络层次划分是什么 网络层次划分是指将计算机网络按照功能和组织结构划分为不同的层次,以实现网络的有效管理和运行。网络层次划分最常见的模型是TCP/IP参考模型和OSI参考模型。 TCP/IP参考模型将网络分为四个层次:网络接口层、网络层、传输层和应用层。网络接口层处理与物理网络连接的细节,网络层 ......
层次 网络

如何测量网络对PostgreSQL性能的影响

在PostgreSQL数据库和应用服务器之间,通常会有许多基础设施层。最常见的有连接池、负载均衡器、路由器、防火墙等。我们经常会忘记或想当然地认为网络hop以及其对整体性能造成的额外开销。但在很多情况下,这可能会导致严重的性能损失和整体吞吐量下降。 如何检测和测量影响 目前还没有一种简单的机制来测量 ......
PostgreSQL 性能 网络

零一PPT学习_P15/P31借用图片做出高质量的PPT

一、如何给PPT配图 1、根据名词。根据文本中的名词寻找图片 2、传达情绪。图片传达情绪可将文字当中关键字进行具象的联想,比如破灭-落叶,场景化从侧面突出情绪。 3、提升设计感-抽象文字或者无法理解的文字。通过观赏性图片提升设计感。 ......
高质量 PPT 图片 15 31

聊聊日志聚类算法及其应用场景

阅读《[基于 Flink ML 搭建的智能运维算法服务及应用](https://mp.weixin.qq.com/s/yhXiQtUSR4hxp9XWrkiiew "基于 Flink ML 搭建的智能运维算法服务及应用")》一文后,对其中日志聚类算法有了些思考。 ### 概述 日志聚类,简而言之是对 ......
算法 场景 日志

黑魂 211深度优先搜索方法制作双手控制

创建一个新脚本TransformHelpers放进Scripts文件夹的Helper文件夹里 接下来要实现往Unity放进新的定义方法。 把TransformHelpers修改成: 把这个hihi方法放进WeaponManager的start函数里: 测试这个方法在运行的时候调用的过程。 接下来我们 ......
深度 双手 方法 211

中医学习记录2 - 经络

中医学习记录2 - 经络 一、经络学说 经络学说认为,人体经络分为经脉、络脉,以及十二经别、十二经筋、十二皮部。 经脉又分为正经(十二条,称为‘十二经脉’)和奇经(八条,称为‘奇经八脉’)。其中 十二正经包括: 手三阴经(手太阴肺经、手厥阴心包经、手少阴心经) 手三阳经(手阳明大肠经、手少阳三焦经、 ......
经络 中医

css学习Day01

# css学习Day01 css语法 选择器{ ​ 声明1; ​ 声明2; ​ 声明3; } ## 一、css四种导入方式 - 行内样式 ```html 标题 ``` - 内部样式 ```html ``` - 外部样式 链接式: ```html ``` **优先级:就近原则(谁离元素更近用谁的)** ......
css Day 01

工作学习:简单双向绑定

双向绑定语法 在 WXML 中,普通的属性的绑定是单向的。例如: <input value="{{value}}" /> 如果使用 this.setData({ value: 'leaf' }) 来更新 value ,this.data.value 和输入框的中显示的值都会被更新为 leaf ;但如 ......
双向

Redis解决网络抖动问题

# Redis解决网络抖动问题 所谓网络抖动问题, 简单来说就是防止用户短暂的时间内对同一个接口多次点击访问 这里利用的是redis锁的原子性和with Statement上下文管理器实现, 另外该类还支持协程, 可使用`async with` 调用 ## 1. 源码 `FuncDefine.py` ......
问题 Redis 网络

SpringBoot学习之路(一):SpringBoot的开发环境

【说在前面的话】 作为一个java小白,从自己写下“Hello World !”开始,到现在使用spring框架开始写一点小练习项目,让自己的一开始对java的好奇,变成现在要掌握它的目标。身为一个学生,我现在还是有很多的时间去学到更多的,俗话说:“好记性不如烂笔头”,我虽然做不到,但是“烂键盘”, ......
SpringBoot 环境

MQTT学习笔记

客户端:mqttx for windows,并提供基于互联网的mqtt服务,不用再搭建 MQTT的C语言编程: 下载paho的包,在github上,有基于Linux的release版本,下载后,将其解压到任意目录,比如:/opt/mqtt 目录结构如下: 安装完毕后,进行配置(如果不配置,动态链接库 ......
笔记 MQTT

Python使用ecdh算法交换共享秘钥

dh_server.py: ```python from cryptography.hazmat.primitives.asymmetric import ec from cryptography.hazmat.primitives import serialization import socke ......
算法 Python ecdh

java学习笔记

[TOC] #### 值传递&引用传递 Java 中的传递,是值传递,而这个值,实际上是对象的引用。 1、传递的值在栈中,直接拷贝一份值传递,改变的形参不会对实参造成影响。 2、传递的值在栈中存放的是地址(引用),先根据栈中的地址找到在堆上的值,然后把地址拷贝一份(拷贝的地址是一个值),此时形参和实 ......
笔记 java

C++简单插入排序算法

插入排序把整个待排序序列分成了两个部分,即已排序部分和未排序部分,每次都从未排序部分取第一个元素插入到已排序部分。 ......
算法

代码随想录算法训练营第三十五天| 139.单词拆分 关于多重背包,你该了解这些! 背包问题总结篇!

139.单词拆分 要求: 有N个字母,一个字符串,看这个字符串是否由这个这些字母组成,注意,这些字母可以用无限次 思路: 无法得知背包的容量怎么设置,刚开始的思路是,让这些字母随意组成任意个字符串,然后查看是否满足 新思路: 从开始节点,到任意节点,查看是否满足N个字母,同时它的开始的地方要满足要求 ......
背包 随想录 训练营 随想 算法

pyhon 基础学习笔记(一)List

1. 有两个索引 2 索引的切片 L= [1,2,3,4,5,6] L[start:stop:step] 如L[1,2,2] 3. 列表增加元素 L.append(9) ,L.append([2,3]) 尾部追加 L.extend([1,2,3]) 尾部追加 L.insert(3,5) 位置3插入5 ......
基础 笔记 pyhon List