学习资料
【学习笔记】拓展中国剩余定理
若干方程组：$\begin{cases} x\equiv c_1\quad(\mod p_1) \ x\equiv c_2\quad(\mod p_2)\ ···\ x\equiv c_m\quad(\mod p_m) \end{cases}$ 求x但不保证p互质。 采用两两方程合并的形式。 $\b ......
【专题】2022年中国企业数字化学习行业研究报告PDF合集分享（附原数据表）
报告链接：http://tecdat.cn/?p=32263 原文出处：拓端数据公众号 多变，不确定性，复杂，模糊不清的新业务图景，加快了公司人才发展模式的数字化转变；疫情冲击离线运输与公司现金流量，消费者支出减少，机构表现受压，数字化学习突破；行业数字化水平不断提高，商业体系和学习体系之间的关联性 ......
Webserver学习笔记
本篇博客的 Webserver 基于 SOCKET 实现，这样只是为了追求底层，相对于其他方法较为麻烦。（当然你也可以使用其他封装好的库）
这段内容已经了解过 SOCKET 的人可以不看，不了解的不必深究。 ......
CVPR'23｜向CLIP学习预训练跨模态！简单高效的零样本参考图像分割方法
前言 本文提出了一种zero-shot的Referring image segmentation方法，该方法利用了来自CLIP的pre-train的跨模态知识。所提方法的性能明显优于所有基线方法和监督较弱的方法。 本文转载自极市平台 作者 | CV开发者都爱看的 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢 ......
深度学习网络fine-tune原理研究 - 以卷积神经网络为例
一、什么是预训练模型（pre-trained model） 预训练模型就是已经用数据集训练好了的模型，这里的数据集一般指大型数据集。比如 VGG16/19 Resnet Imagenet COCO 正常情况下，在图像识别任务中常用的VGG16/19等网络是他人调试好的优秀网络，我们无需再修改其网络结 ......
OpenResty学习笔记01：认识OpenResty
一. 先挖个坑 本来只想着简单了解一下OpenResty，但在接触之后，发现确实太有意思了，为了不让自己半途而废，先发这第一篇学习笔记，算是给自己立个flag自勉。 如果有哪位同行路过，并且对OpenResty有所了解，还望不吝指正！ 二. 关于OpenResty的相关理解 OpenResty并不是 ......
Linux基础学习
Linux 1、 入门概述 1.1、我们为什么要学习Linux linux诞生了这么多年，以前还喊着如何能取代windows系统，现在这个口号已经小多了，任何事物发展都有其局限性都有其天花板。就如同在国内再搞一个社交软件取代腾讯一样，想想而已基本不可能，因为用户已经习惯于使用微信交流，不是说技术上实 ......
【学习笔记】线性求逆元
假设我们已经求出了 [1,n-1] 的逆元，现在要求 n 的逆元。 令 $t=\lfloor{\frac{p}{n}}\rfloor,k= p % n$，那么： $$t\times n+k\equiv 0 (\mod p)$$ $$-t\times n\equiv k (\mod p)$$ 令左右同 ......
CKA学习笔记
容器 容器和虚拟机的区别，容器本身是一个APP，虚拟机是一个完整的系统。 容器管理 runtime，运行时。 | 高级别Runtime | 低级别Runtime | | | | | docker | runc | | containerd | lxc | | cri-o | gvisor | | r ......
红帽RHEL8 RHCE学习
考试时间：4小时 总分：300分 及格分：210 安装和配置 Ansible 按照下方所述，在控制节点 172.25.250.200 上安装和配置 Ansible： 安装所需的软件包 创建名为 /home/greg/ansible/inventory 的静态清单文件，以满足以下要求: 172.25. ......
【学习笔记】杜教筛
如果我们要求一个积性函数 $f(x)$ 的前缀和，可以用杜教筛在 $O(n^{\frac{2}{3}})$ 的复杂度求出。 具体地，构造函数 $g(x)$ 和函数 $h(x)$ ，使得 $h=f*g $，要求的式子是 $S(n)=\sum\limits_{i=1}^{n}f(i)$。 开始推式子。 ......
MarkDown学习
MarKdown学习 标题： 三级标题 四级标题 字体 Hello, World! 两边加两个* Hello, World! 两边加一个* Hello, World! 两边加三个* Hello, World! 两边加~~ 引用 我是世界第一软 前面加> 分割线 三个-或者三个* 图片 方法 超链接 ......
深度学习--初识GAN
深度学习--GAN网络 GAN是一种深度学习模型，全称为生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）。它由两个神经网络组成：一个生成器网络和一个判别器网络。 生成器网络通过学习训练数据的分布，生成新的数据。而判别器网络则尝试区分生成器生成的数据和真实的训练数据。在训 ......
一个关于学习使用JDBC进行数据库基本操作的Demo
JDBCLearn 一个关于学习使用JDBC进行数据库基本操作的Demo GitHub地址： Zpss2021/JDBCLearn: 一个关于JDBC简单使用的Demo https://github.com/Zpss2021/JDBCLearn 参考课程： 黑马JDBC视频全套视频教程，快速入门jd ......
动手学习深度学习-pandas dataframe转为张量
动手学习深度学习-pandas dataframe转为张量 创建数据 在当前目录的上一级目录创建csv文件，然后写入数据 import os os.makedirs(os.path.join('..','data'),exist_ok=True) # '..'表示上一级目录路径 data_file ......
ElasticSearch学习
ElasticSearch，简称为es， es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。es也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful AP ......
跨平台学习对比
最近半年吧，趁着空闲时间一直在了解跨平台技术，也是公司未来趋势吧，部门让我评估下这几个技术，主要是Election，Flutter，然后我又加上Avalonia，Maui， 学习资料的话，网络很多， 其一：Election，，使用 JavaScript，HTML 和 CSS，来构建跨平台的桌面应用程 ......
【学习笔记】莫比乌斯反演
先来了解一下狄利克雷卷积的概念。对于函数 $f$ 和 $g$ ，我们定义运算 ${“*”}$ 为： $$ F(x)=\sum\limits_{d|n}f(x)\times g(\frac{n}{d}) $$ 莫比乌斯函数： $$ \mu(x)=\begin{cases} (-1)^k (x的每个质因 ......
「学习笔记」tarjan 算法与强连通分量
强连通的定义是：有向图 G 强连通是指，G 中任意两个结点连通。 强连通分量（Strongly Connected Components，SCC）的定义是：极大的强连通子图。 说简单一点就是环，环内的点都在一个强连通分量里，单独一个点也算是强连通分量（自己可以到达自己）。 变量 int tim, s ......
深度学习自学看懂论文的网站
救命啊！深度学习代码看不懂怎么办啊？一个网站彻底解决！-人工智能/AI/机器学习_哔哩哔哩_bilibili GitHub - labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations: 🧑🏫 59 Implementations/tutori ......
vue-router学习笔记
1.路由基础配置 https://router.vuejs.org/zh/guide/ 2.动态路由 根据设置的路径参数实现 const routes = [ // 动态字段以冒号开始 { path: '/users/:id', component: User }, ]。 需要注意的是参数改变时（第 ......
深度学习--LSTM网络、使用方法、实战情感分类问题
深度学习--LSTM网络、使用方法、实战情感分类问题 1.LSTM基础 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM），是RNN的一种，为了解决RNN存在长期依赖问题而设计出来的。 LSTM的基本结构： 2.LSTM的具体说明 LSTM与RNN的结构相比，在参数更新的过 ......
MarkDown学习
MarkDown学习 标题 字体 #+空格+内容 一级标题 #*2+空格 二级标题 黑体 左右两个* Hello，world！ 斜体 左右一个* Hello，world！ 删除线 左右两个~（波浪号） 引用 选择3213引用 >+空格 分割线 三个- 三个* 图片 超链接 点击跳转到bili 列表 ......
机器学习和深度学习的区别
机器学习和深度学习都属于人工智能领域，但它们有不同的方法和应用场景。 机器学习是一种利用统计学习算法让计算机模仿人类的学习过程来实现智能化的技术。机器学习的主要思想是从大量的数据中发掘规律和模式，然后将这些规律和模式应用到新的数据中进行预测和决策。聚类，聚合 深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层 ......
《深入理解计算机系统》第五章学习笔记 优化程序性能
编写高效程序需要做到以下几点：第一，我们必须选择一组适当的算法和结构。第二，我们必须编写出编译器能够有效优化以转换成高效可执行代码的源代码。C语言的有些特性，例如执行指针运算和强制类型转换的能力，使得编译器很难对它进行优化。第三，针对处理运算量特别大的计算，将一个任务分成多个部分，这些部分可以在多核 ......
机器学习（七）：梯度下降解决分类问题——perceptron感知机算法与SVM支持向量机算法进行二维点分类
实验2 感知机算法与支持向量机算法 一、预备知识 1.感知机算法 二、实验目的 掌握感知机算法的原理及设计； 掌握利用感知机算法解决分类问题。 三、实验内容 设计感知机算法求解， 设计SVM算法求解（可调用函数库），请找出支持向量和决策超平面。 四、操作方法和实验步骤 1.感知机算法求解 采用whi ......
Markdown学习
Markdown学习 标题 三级标题 四级标题 字体 hello，world！ hello，world！ hello，world！ 引用 加油呀 分割线 图片 超链接 点击跳转到网易云主页 排序 A B C A B C 表格 名字性别生日 张三 男 1996 代码 public ......
精神网络学习笔记
本篇接上篇 深度学习笔记 喵~ 1. 精神网络模型 考虑到在之前的模型中，我们训练的模型的决策界限都可以轻易找到其表达式，相对来说较为简单，我们下面来看一个复杂的模型，精神网络。 精神网络模型是通过模仿人的神经元的出的模型，即大脑中一般会分为多层神经元，第一层神经元负责接受一个输入，然后刺激第二层神 ......
Linux学习-更新
Linux学习 1.下载与安装 2.基础命令 2.0 特殊符号 通配符 * 搭配查询命令使用 管道符 | 管道符左边命令的结果可以作为右边命令的输入 重定向符 >和>> ,> 将左侧命令的结果，覆盖写入符号右侧指定的文件中，>> 将左侧命令结果，追加写入到符号右侧指定文件中 2.1 Linux命令基 ......