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数据结构学习 简单了解一下时间复杂度之类之后，我们接下来学习下面的 持续更完，本人依据知识框架结合chatgpt的定义总结 线性表 线性表是最基本的一种线性数据结构 设 某个线性表中有n个元素，n表示该线性表的长度。 我们想象一个磁条，上面是一格格的储存块，我们要存储一个线性数据结构 有顺序储存结构 ......

今天主要来和大家分享一下JUC相关的一些简单知识，线程池文章就不介绍了，前面的文章有介绍，本文主要介绍Lock和认识synchronized和并发的一些工具类的使用。 Lock 传统的锁有synchronized关键字，我们可以直接在方法和代码块中使用它。 在Java中有ReentrantLock、 ......

无论是百度还是高德地图开发，还是高德地图开发。官方的给的案例启示很多，copy再修改下，就完成了 https://lbs.amap.com/api/javascript-api/summary http://lbsyun.baidu.com/index.php?title=jspopular3.0 ......

Python学习第一天 DAY1： 1.1 基础知识 1、print输出函数 # print函数 # 输出数字 print(520) print(98.5) # 输出字符串 print('hello') print("hello") # 输出含有运算符的表达式 print(1+2) # 将数据输出到 ......

MarkDown学习 标题 n个#加空格加标题名,n最多为6 字体 hello world! hello world hello world ~~hello world~~ 引用 雪宝努力成为第一 只需一个> 分割 三个-或三个* 图片 这是浏览本地图片的地址 也可以粘贴图片地址 超链接 点击跳转到 ......

ServletAPI中有4个Java包：1、javax.servlet：其中包含定义Servlet和Servlet容器之间契约的类和接口2、javax.servlet.http：其中包含定义HTTPServlet和Servlet容器之间契约的类和接口3、javax.servlet.annotatio ......

本文接上文 一、ServletRequset接口 对于每一个HTTP请求，Servlet容器都会创建一个ServletRequest实例，并将他传递给service方法。ServletRequset封装了关于这个请求的信息。 ServletRequset接口中定义了一些方法： getParamete ......

前面学习APB总线时，由于内容不多就直接将APB4手册翻译了下。到了AHB总线再这样学习就不好了，一是逐句翻译太累人，二是原文翻译过来划不清重点。因此APB总线以学习笔记的形式记录下来，但其实大多数也就是手册的翻译和理解。 1 AHB特点 AHB协议相比APB协议更加复杂，性能更加优越，手册上也清楚 ......

webpack自动刷新浏览器 webpack开发服务器，是webpack官方提供的一个辅助开发工具，它可以自动监控项目下的文件，一旦有修改保存的操作，它就会自动执行打包命令，将我们的代码重新打包，并且需要的话还可以刷新浏览器。 其中webpack-dev-server有几个参数 contetnBas ......

既然学习web,就少不了HTTP协议，以下是我对此的一些总结 1、概念： 客户端连上web服务器后，若想获得web服务器中的某个web资源，需遵守一定的通讯格式，HTTP协议用于定义客户端与web服务器通迅的格式（规定客户端和服务器如何进行交互）。 HTTP是hypertext transfer p ......

Android中使用HTTP协议访问网络的方法主要分为两种： 使用HttpURLConnection 使用HttpClient 本文主要内容是HttpURLConnection的使用. HttpURLConnection的使用流程大致分为以下几步： 1. 获取HttpURLConnection对象c ......

1、字符数组的数组名存的就是字符数组的起始地址，类型是字符指针 2、str系列字符串函数主要包括strlen,strcpy,strcmp,strcat strlen:用于统计字符串长度 strcpy:用于将某个字符串复制到字符数组中 strcmp:用于比较两个字符串的大小，比较对应字符的ASCII码 ......

SPECCPU2006的学习与使用 摘要 这个周末问题不是很多, 陪孩子写作业时顺便研究了下SPEC2006 虽然比较落后了. 但是总比没有要强一些. 其实集团有资源, 但是联系不到人, 只能自己学习和研究了. 找了很多华为博客上面的知识点. 但是依旧有很多问题 想着先总结这, 希望有时间慢慢完善 ......

采用XSD建立教师、学生之间的关系。 假设有两个实体“学生”和“教师”，一个学生可以有多个老师，一个老师也可以有多个学生，二者为多对多的关系。在XSD中描述多对多的关系可以使用XML元素的引用和复杂类型的组合，使用中间表（或连接表）来表示多对多关系。 首先，我们定义“学生”和“教师”两个元素： <x ......

IE|FireFox|Chrome，AJAX引擎运行方式的对比 AJAX引擎的核心是XMLHttpRequest对象。而不同的浏览器创建XMLHttpRequest对象的方法是有差异的。IE浏览器使用ActiveXObject，而其他的浏览器使用名为 XMLHttpRequest 的 JavaScr ......

圆锥曲线&万有引力 能量式：$E = \frac{1}{2}mv^2 - G\frac{Mm}{r}$ 椭圆 数学相关 $e∈(0,1)$ $S=πab$ 第一定义：到定点的距离和为定值 第二定义：$e=\frac{动点到定点}{动点到定直线}$ ，其中定点为焦点，定直线为准线 $x=±\frac{ ......

deflat 脚本学习【去除OLLVM混淆】 deflat脚本链接：GitHub - cq674350529/deflat: use angr to deobfuscation deflat 脚本测试 这里以代码混淆与反混淆学习-第一弹中的OLLVM 混淆样本为例进行去除。【LLVM-4.0】 | ......

Vue Router 是Vue.js的官方路由。它与Vue.js 核心深度集成，让用Vue.js构建单页应用变得轻而易举。功能包括： 嵌套路由映射 动态路由选择 模块化、基于组件的路由配置 路由参数、查询、通配符 展示由Vue.js的过度系统提供的过渡效果 细致的导航控制 自动激活CSS类的链接 H ......

1.1 感知机perceptron 20 世纪五六十年代，科学家Frank Rosenblatt 发明了感知机，其受到了 Warren McCulloch 和 Walter Pitts 早期研究的影响。 what's weighted sum in perceptron? In the contex ......

一、发展历程： 二、基于传统机器学习的目标检测方式： 在梳理深度学习目标检测前，个人还是喜欢首先梳理一下传统机器学习的目标检测方式，因为深度学习的目标检测方式是在传统机器学习目标检测方式的基础上进行发展的。个人在传统的机器学习目标检测方法也是进行过一些尝试，但是这种方法的瓶颈太明显了，后期就被淘汰了 ......

这章感觉没什么需要特别记住的东西，感觉忘了回来翻一翻代码就好。 3.1 线性回归 3.1.1 线性回归的基本元素 1. 线性模型 用符号标识的矩阵 $\boldsymbol{X} \in \mathbb{R}^{n\times d}$ 可以很方便地引用整个数据集中的 $n$ 个样本。其中 $\bol ......

常用函数 获取当前运行目录(类似c++) import sys curent_dir = sys.argv[0] 模型保存与读取 import torch # 保存模型步骤 torch.save(model, 'net.pth') # 保存整个神经网络的模型结构以及参数 torch.save(mod ......

Flask 1 flask 简介 Django： Django适合大型项目 功能组件齐全 加载项多，相应更加消耗资源 Flask 更加适合小型项目，api等环境 第三方组件非常全 运行稳定性相对较差 Flask依赖 Flask：Flask库文件 Jinja2：模板渲染库 MarkupSafe：返回安 ......

其实这个笔记起源于一个报错，报错内容也很简单，希望传入一个三维的tensor，但是得到了一个四维。 RuntimeError: only batches of spatial targets supported (3D tensors) but got targets of dimension: 4 ......

Markdown学习笔记 1、Markdown的字体 字体 粗体 斜体 斜体加粗 删除线 2、Markdown的引用 引用 选择xxx 走向人生巅峰 3、Markdown的分割线 分割线 4、Markdown的图片插入 图片 插入图片 4、Markdown的超链接 超链接 点击跳转到tly的博客 5 ......

技术--2021-12-《深度学习与图像识别原理及实践》-阿里达摩院 创建时间：| 2021/12/12 9:48 | 更新时间：| 2021/12/20 17:29 作者：| HelloXF 第一章 机器视觉 在行业中的应用 机器视觉的发展背景 人工智能 机器视觉 传统的图像处理方法和深度学习效果 ......

「学习笔记」数位 DP 意义不大的题不写了。 点击查看目录 概述 数位 DP 一般用来解决「在一个较大的区间内统计具有一定特征的数的数量」的问题。 数位 DP 一般有两种做法： 递推法：首先需要预处理出具有一定条件的数的个数，然后将上限按数位拆分开来考虑贡献。 暴搜法：直接记忆化搜索具有特定条件的数 ......

import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3])print(arr.shape)print(arr)arr = np.arange(10)print(arr.shape)print(arr)# (开始，截止，步长）# [开始，截止）范围内步长为间隔的更新arr ......

一、Git 概述 1.Git 介绍 git 是目前世界上最先进的分布式版本控制系统。通过对信息的压缩和摘要，所占空间小，能够支持项目版本迅速迭代的开发工具。 版本控制系统：是一种记录一个或者多个文件内容变化，便于查阅特定版本修订情况的系统。 例如，为论文准备文稿时，对文稿的多次删除或更改，造成有许多 ......

深度学习是机器学习的一个分支，其核心思想是利用深层神经网络对数据进行建模和学习，从而实现识别、分类、预测等任务。在过去几年中，深度学习技术取得了许多突破性的成果，如在图像识别、语音识别、自然语言处理、游戏AI等领域中。 本文将简要介绍深度学习的基本原理，并使用Python中的TensorFlow库演 ......