学习资料
迪杰斯特拉算法学习
最短路径算法-迪杰斯特拉(Dijkstra)算法 迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型最短路径算法，用于计算一个节点到其他节点的最短路径。它的主要特点是以起始点为中心向外层层扩展(广度优先遍历思想)，直到扩展到终点为止。 基本思想 通过Dijkstra计算图G中的最短路径时，需要指定一个起点D( ......
算法学习笔记(25): 矩阵树定理
# 矩阵树定理 > 本文不作为教学向文章。 > > 比较好的文章参考： > > - [矩阵树-定理以及凯莱公式](https://zhuanlan.zhihu.com/p/593934554) > > - [【学习笔记】矩阵树定理（Matrix-Tree）_繁凡さん的博客-CSDN博客](https ......
小白学习应用构建分享-参照用法
什么是参照？ 只看名词，不太好理解，我们看下图，是不是一看就明白了，参照就是一份输入参考，当用户进行输入时，可以从已有数据中进行选择。 怎么创建参照? 假设业务场景是一张采购单，其中一个字段是【物料品牌】，我们需要为【物料品牌】创建一个参照。 2.1 在业务对象中新增【品牌】业务对象，勾选同时生成主 ......
「学习笔记」组合数学
本文部分内容来自 $\texttt{OI-Wiki}$。 **** ## 加法 & 乘法原理 加法原理 完成一个工程可以有 $n$ 类办法，$a_i(1 \le i \le n)$ 代表第 $i$ 类方法的数目。那么完成这件事共有 $S=a_1+a_2+\cdots +a_n$ 种不同的方法。 乘法 ......
ENVI深度学习2.1新特性
1.TensorBoard 更新 ENVI 深度学习设置变化 在此版本中，TensorBoard 在像素分割和对象检测训练开始时自动启动，并报告详细指标。 通过此更改，以下设置已从File > Preferences > Deep Learning中删除： Compute Training Metr ......
shell 脚本学习
shell 通配符 3、通配符和正则表达式比较 （1）通配符和正则表达式看起来有点像，不能混淆。可以简单的理解为通配符只有*,?,[],{}这4种，而正则表达式复杂多了。 （2）*在通配符和正则表达式中有其不一样的地方，在通配符中*可以匹配任意的0个或多个字符，而在正则表达式中他是重复之前的一个或者 ......
wireshark学习笔记
Wireshark 界面介绍 1.捕获报文• 点击捕获->选项，打开捕获窗口 • 网卡设备/流量/捕获过滤器，点击“开始”按钮开始抓包 • 输出（指定缓存文件）/选项（显示、名称解析、自动停止抓包条件） 面板 2.报文展示 快捷方式工具栏 数据包列表面板的标记符号 二、显示界面设置 1.设定时间显示 ......
attention学习-课程笔记
attention层计算过程： 相似度函数fatt计算输入X和查询向量q之间的相似度e； 相似度e经过softmax计算得到权重 a。 向量e和a的长度与输入X的第一个维度相同。 权重a与输入X相乘，得到输出y。 相似度计算可使用 点积dot prodecut，由于输入X的维度通常较高，q.X值会很 ......
redis学习十：数据类型命令及落地运用 （HyperLogLog）
需求：统计某个网站的UV，统计某个文章的UV（UV，unique visitor，独立访客，一般理解为客户端ip，需要去重考虑）； 用户搜索网站关键词的数量（非同一个ip）； 是什么：去重复统计功能的基数估计算法——HyperLogLog； 基数：是一种数据集去重后的真实个数————全集{1,2,3 ......
一起学习，简单易懂的JavaScript（一）
1.算术运算符（ +、-、*、/、%、** ）： 加减乘除取余幂次方都会按照数值的运算规则，加号一边为字符就会转为字符的运算规则。都可能会发生隐式类型的转换。 2.关系运算符（>、>=、<、<=、==、 、!=、!==）： 按照只要一边是数值，都会按照数值的比较规则；会有隐式类型的转换；其他转数值 ......
vue学习记录 5
昨天看到侧边导航栏的位置就下班了，现在继续看。 文件位置 src/layout/components/NavBar.vue 但是没有getters，还是没找准位置。同目录下的子组件也没有。佬也记不清当初怎么写的了。 参考之前路由里面给layout重定向到dashboard，会不会这个侧边栏也通过类似 ......
redis学习九：数据类型命令及落地运用 （bitmap）
redis位图bitmap：由0和1状态表现得二进制位的bit数组 需求：用户是否登录过Y,N，比如京东每日签到送豆； 电影，广告是否被点击播放过 钉钉打卡上下班 大厂签到必备 是什么：用于状态记录，Y,N不用去mysql读写。 1.bitmap的偏移量从0开始， setbit key 0/1 设置 ......
ASEMI代理光宝光耦LTV-5314资料，LTV-5314规格书
编辑-Z 在电子设备的设计和制造过程中，光耦合器是一种至关重要的组件。它们在电路中起到隔离作用，防止电流反向流动，从而保护设备免受损坏。其中，光耦LTV-5314是一种广受欢迎的光耦合器，以其卓越的性能和可靠的稳定性赢得了工程师们的青睐。本文将深入探讨光耦LTV-5314的特性、应用以及其带来的优势 ......
图解3种常见的深度学习网络结构：FC、CNN、RNN
01 全连接网络结构 全连接（FC）网络结构是最基本的神经网络/深度神经网络层，全连接层的每一个节点都与上一层的所有节点相连。 全连接层在早期主要用于对提取的特征进行分类，然而由于全连接层所有的输出与输入都是相连的，一般全连接层的参数是最多的，这需要相当数量的存储和计算空间。 参数的冗余问题使单纯的 ......
前端学习C语言 - 数组和字节序
## 数组 本篇主要介绍：`一维二维数组`、`字符数组`、`数组名和初始化注意点`以及`字节序`。 ### 一维数组 #### 初始化 有以下几种方式对数组初始化： ```c // 定义一个有5个元素的数组，未初始化 int a[5]; // 定义一个有5个元素的数组，将第一个初始化0，后面几个元素 ......
【gtest】Visual Studio 2019 单元测试学习Google Test
# 前言 记录在VS2019中使用自带的Google Test进行单元测试的方法和经验 # 项目介绍 总共2个项目，`Work`为项目工程，`TestWork`为`Work`工程的单元测试工程，`TestWork`依赖于`Work`工程，但是`Work`不依赖`TestWork`，`TestWork ......
前端新手学习入门路径推荐
背景目的 方便新手学习前端技术，整理了一些资源和教程帮助大家更好的入门。 基础知识了解一遍有个印象即可，不懂暂时不必深究，在后续实践中会融会贯通。 大家重点关注 “训战结合” 的部分，动手练习并解决问题进步最有效。 Vue 学习顺序 https://zhuanlan.zhihu.com/p/2313 ......
R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据|附代码数据
library(keras) 生成样本数据集 首先，本教程的样本回归时间序列数据集。 plot( c ) points( a ) points( b ) points( y ) 点击标题查阅往期内容 RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测 左右滑动查看更多 01 02 ......
人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）
人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习） ......
深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT
# 深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT # 1.模型压缩概述 ## 1.2模型压缩原有 理论上来说，深度神经网络模型越深，非线性程度也就越大，相应的对现实问题的表达能力越强，但相应的代价是，训练成本和模型 ......
整体二分学习笔记
# 概念 对于一个很多询问的题，假如对于一个询问可以二分处理，同时一次 check 可以只用 $n$ 的时间处理所有询问的 check 结果，我们可以使用整体二分来做这个题。 # 思想 设函数 $\operatorname{solve}(S, L, R)$ 为现在正在处理询问序列 $S$ 里的询问， ......
Markdown语法学习记录
## 小记 markdown语法是写博客所需要的基本的语法，而且也比较容易掌握，以下是我个人学习的基础的语法。 ## 标题 一共有六级标题，先说一级标题 一级标题的语法是 #+空格+标题 二级标题的语法是 ##+空格+标题 ......想创建多少级的标题就在前面加多少个#号 ## 字体 **粗体** ......
了解基于模型的元学习：Learning to Learn优化策略和Meta-Learner LSTM
摘要：本文主要为大家讲解基于模型的元学习中的Learning to Learn优化策略和Meta-Learner LSTM。 本文分享自华为云社区《深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM》，作者：汀丶 。 1. ......
MyBatis-Plus学习
## 一、MyBatis-Plus简介 ### 1、简介 MyBatis-Plus（简称 MP）是一个 `MyBatis的增强工具`，在 MyBatis 的基础上`只做增强不做改变`，为`简化开发、提高效率而生`。 ### 2、特性 - `无侵入`：只做增强不做改变，引入它不会对现有工程产生影响，如 ......
时间序列异常检测：统计和机器学习方法介绍
理解时间序列数据 在深入研究异常检测技术之前，先简单介绍时间序列数据的特征。时间序列数据通常具有以下属性: 趋势:数据值随时间的长期增加或减少。 季节性:以固定间隔重复的模式或循环。 自相关:当前观测值与先前观测值之间的相关性。 噪声:数据中的随机波动或不规则。 让我们可视化下载的时间序列数据 # ......
Flask学习（一）
1. 从0开始入手到上手一个新的框架，应该怎么展开？ 2. flask这种轻量级的框架与django这种的重量级框架的区别？ 3. 针对web开发过程中，常见的数据库ORM的操作。 4. 跟着学习flask的过程中，自己去学习和了解一个新的框架（Sanic，FastAPI） 旧的常用框架：djang ......
Flask学习（二）
# 请求全局钩子[hook] 此处的全局钩子，其实就是类似django里面的中间件。 也就是只要调用或者注册了，在http请求响应中是必然执行的。 在客户端和服务器交互的过程中，有些准备工作或扫尾工作需要处理，比如： - 在项目运行开始时，建立数据库连接，或创建连接池； - 在客户端请求开始时，根据 ......
Flask学习（三）
数据库操作 数据库驱动（drivers）模块：pymysql、MySQLDB # ORM **ORM** 全拼`Object-Relation Mapping`，中文意为 **对象-关系映射**。主要实现模型对象到关系数据库数据的映射。 ORM提供了一种面向对象操作数据库的方式给开发者。不需要编写原 ......