学习网络 算法fasterrcnn深度
CDQ分治 学习笔记
按 @ouuan 大佬所说，CDQ 分治可以当作 ex归并 看待。它的思想和归并排序十分相似： - 假设要对区间 $[l, r)$ 处理 - 先不管 $[\text{mid}, r)$，计算 $[l, mid)$ - 同理计算 $[mid, r)$ - 补回之前忽略的部分，即“归并” 例：三维偏序 ......
python学习_二进制与字符编码
一、计算机如何能认识输入的内容？ 计算机是由逻辑电路所组成的，逻辑电路就只有两种状态，开和关，这两种状态正好可以用0和1来表示，如下图 一个位置有0和1两种状态，如果想要表示更多的状态，则需要增加位数(bit)，那需要增加多少位数呢？最初计算机是美国人约翰·冯·诺依曼发明的，因为他们常用字符128个 ......
如何学习网络安全？有哪些小窍门？
以实战为导向，以真实漏洞和真实业务场景为试炼，围绕产业实际需求，可以对各种复杂、大规模异构网络进行逼真模拟，从而构建高仿真虚拟环境，打造网络安全“数字风洞”，全力推动网络安全人才衔接学与用，培养复合型创新网络安全实战人才。 ......
深度解读AIGC存储解决方案
5月26日，2023数据基础设施技术峰会在苏州举办，腾讯云首席存储技术专家温涛受邀出席并分享了腾讯云领先的存储技术在AIGC场景中的应用，通过对AIGC业务流程和场景的提炼，从内容生成、内容审核和内容智理三要素介绍了如何智能的存储和管理数据。下面我们一起回顾下温涛的精彩分享。 ......
类脑AI学习笔记
根据目前的神经科学，相比计算机的高功耗，大脑能在低功耗上完成许多壮举主要来源于三个方面： vast connectivity, structural and functional organizational hierarchy, and time-dependent neuronal and sy ......
剥洋葱学习方法 这个世界没有事实，只有立场下的事实
剥洋葱学习方法是一种循序渐进、逐层深入的学习策略，它通过逐步理解和掌握一个概念或主题的各个层面来提高学习效果。这个方法源自于剥洋葱的动作，就像一个个将洋葱的外层一层层剥开，逐渐揭示出内部更深层的内容。 以下是剥洋葱学习方法的一般步骤： 定义主题：首先明确你要学习的主题或概念是什么。确保你有清晰的学习 ......
BSGS算法
今天刚学了个算法：BSGS算法（Baby-Step Giant-Step），即大步小步算法。常用于求解离散对数问题。 该算法可以在 $O(\sqrt p)$ 的时间内求解形如：$a^{x}\equiv b\pmod{p}$ 的高次同余方程。 **问题：** [P3846 [TJOI2007] 可爱的 ......
python学习_转义字符
一、什么是转义字符 转义字符反斜杠(\)，转义字符的表现形式：反斜杠+想要实现转义功能首字母 如：\n：换行，n是newline的首字母 \r：回车，r是return的首字符，回车是光标回到当前行的开头位置 \t：水平制表符，t是tab的首字母(一个\t占4个空格) \b：退格，b是backspac ......
图书推荐管理系统Python，基于Django和协同过滤算法实现
## 一、介绍 图书推荐系统 / 图书管理系统，以Python作为开发语言，基于Django实现，使用协同过滤算法实现对登录用户的图书推荐。 ## 二、效果展示 ', 'features.0.2.weight:torch.Size([24])', 'features.0.2.bias:torch.Size([24])', 'features.0.2.running_ ......
ML Agents 学习笔记 (1)
**本文是对 https://developer.unity.cn/projects/6232aab0edbc2a0019dcfe38 的补充, 非原创.** # 0. 环境搭建 创建虚拟环境, 环境内安装 ml-agents 包等. 安装 Unity, 克隆 ML-Agents github 仓库 ......
算法竞赛中C++ vector的常规操作
# 算法竞赛中 C++ vector 的常规操作 ## 对 vector 的理解 vector 官方将其翻译为向量，但实际上是**变长**的**动态数组**，其可以存放各种类型的对象。 ## vector 定义语法 大致格式：```vector 数组名``` 在初始情况下，vector的大小是0，也 ......
Nginx学习笔记-部署静态页面实践
[toc] ## 准备一个静态登录页面demo > 需要将下面的两个文件`index.html`和`index.css`放到nginx安装目录下html目录中 ### HTML静态页面-index.html ```html login Login username password Submit ` ......
【ROS学习】基本环境安装-虚拟机VMware、Ubuntu20.04和ROS
根据网络信息，虚拟机工具有hype-v、virtual box和VMware，其中hyper-v是windows自带，使用的是物理机虚拟化，效率最高，但也因此带来一些别的影响，其不能使用USB外设，综合起来VMware的表现最为均衡，运行还算流畅，显示方面也挺好 1. [安装VMware和Ubunt ......
基于策略的深度强化学习
策略函数，输入为状态，输出动作a对应的概率。 利用神经网络去近似一个概率函数 softmax函数使概率加和等于1且都为正数。 Qπ用来评价在状态s下作出动作a的好坏程度，与策略函数π有关。 状态价值函数V，只与当前状态s有关 将策略函数π替换为神经网络 用梯度上升使策略函数提升 策略梯度算法的推导 ......
网络安全开发架构之基于规则引擎的开发架构
规则引擎是一种软件工具或库，用于管理和执行业务规则。它提供了一种灵活且可扩展的方式来处理复杂的业务逻辑、决策制定和规则管理。规则引擎使得规则的定义、配置和执行变得更加可管理和可维护 ......
cesium学习笔记1
node.js安装 Node.js下载安装及环境配置教程【超详细】_nodejs下载_WHF__的博客-CSDN博客 进入官网地址下载安装包 https://nodejs.org/zh-cn/download/ 选择对应你系统的Node.js版本，这里我选择的是Windows系统、64位 cesiu ......
详解共识算法的Raft算法模拟数
摘要：Raft算法是一种分布式共识算法，用于解决分布式系统中的一致性问题。 本文分享自华为云社区《共识算法之Raft算法模拟数》，作者： TiAmoZhang 。 01、Leader选举 存在A、B、C三个成员组成的Raft集群，刚启动时，每个成员都处于Follower状态，其中，成员A心跳超时为1 ......
《数据结构与算法》之图
导言： 图是数据结构教材上的最后一种数据结构了，它的使用范围最广，最多，也是最贴合我们实际生活的，图是一个多对多的数据结构，在前面的学习，了解到了一对一的数据结构 线性结构，以及一对多的结构 树形结构，现在要学的多对多的结构 图， 图是对我们现实生活中很多实体的抽象，因为实际的生活中，的确关系是复杂 ......
数据结构与算法coding过程中的记录
1.init()时一定要记得malloc()申请新的内存空间（如果不申请内存空间程序返回的值是有内存里的脏数据，把人看得云里雾里找不到问题出在哪） 2.带头结点单链表尾插法要注意：若LNode *p = L->next； 循环条件是while(p != NULL){p = p->next;}，那么最 ......
NAT64（Network Address Translation 64）是一种网络地址转换技术，用于实现IPv6与IPv4之间的互通。
NAT64（Network Address Translation 64）是一种网络地址转换技术，用于实现IPv6与IPv4之间的互通。 在过渡期IPv6部署中，许多网络环境同时支持IPv6和IPv4，但由于两个协议的不兼容性，需要进行地址转换以实现通信。NAT64提供了一种解决方案，它允许IPv6 ......
Bellman–Ford 算法
[TOC] # Bellman-Ford 算法 贝尔曼-福特（Bellman–Ford）算法是一种基于松弛（relax）操作的最短路径算法，可以求出**有负权的图**的最短路径，并可以对最短路径不存在的情况进行判断。 # 记号 为了方便叙述，这里先给出下文将会用到的一些记号的含义。 - $n$ 为图 ......
单调栈单调队列学习笔记
### 目录： 1. 单调栈 1.1 概念 1.2 实现 1.3 时间复杂度分析 1.4 应用 2. 单调队列 1.1 概念 1.2 实现 1.3 时间复杂度分析 1.4 应用 3. 习题 ## 1.单调栈 ### 1.1 概念 单调栈为满足单调性的栈结构，栈内元素满足单调性。 ### 1.2 实现 ......
强化学习实践：Policy Gradient-Cart pole游戏展示
摘要：智能体 agent 在环境 environment 中学习，根据环境的状态 state（或观测到的 observation），执行动作 action，并根据环境的反馈 reward（奖励）来指导更好的动作。 本文分享自华为云社区《强化学习从基础到进阶 - 案例与实践 [5.1]：Policy ......
Python递归算法从入门到精通
递归是一种常见且重要的算法设计和解决问题的方法。它通过将问题分解为规模更小的子问题，并通过解决子问题来解决原始问题。递归算法的关键在于找到递归终止条件和递归调用的方式。本文将介绍递归的基本原理、应用场景，并通过相关的Python代码示例详细讲解递归算法的使用。 ## 一、递归的基本原理 递归算法的基 ......
方芳：非物质文化遗产学习整理笔记（5-6）
武汉市江夏路桥工程有限公司 中央财经大学 经济管理学院 方 芳 159 2760 2711 第五章 非物质文化遗产的利用利用的取向非物质文化遗产利用职向主要是指在现代社会文化语境中非物质文化遭产将何去何从的问题。 具体是指非物质文化遗产的利用向度。 对非物质文化遗产利用取向进行分析，其根本目的在于把 ......
机器学习中监督学习与无监督学习——有什么区别？
在机器学习领域，有两种方法：监督学习和无监督学习。这完全取决于您的数据是否被标记。标签决定了模型的训练方式，并影响我们从中收集见解的方式。 在本文中，我们将探讨监督学习和无监督学习的概念，并强调它们的主要区别。 机器学习中的学习类型 （更|多优质内|容：java567 点 c0m） 监督学习：以标记 ......
PROFINET网络拓扑检测
## 网络拓扑检测 PROFINET设备支持网络拓扑检测功能，诸如PRONETA等网络工具软件可以通过询问设备的方式，获取设备的网络连接信息，从而绘制网络图。 ## LLDP 链路层发现协议（LLDP）用于查找以太网网络上邻居信息。每个IO设备、IO控制器和管理型交换机都会发送LLDP帧，其中包含自 ......