布局 笔记wpf 02
WPF中的“资源”
WPF中的“资源” 资源概述 WPF中的资源的概念有点类似 web 技术中的静态资源的概念。可以是一个样式，也可以是一个button的边框设置集合。 可以简单的将资源分为如下几个类别： 窗体资源：顾名思义，仅可在当前窗体中使用 全局资源：相对于窗体资源而言，是一个全局级别的，可以被多个窗体引用，可以 ......
.NET 云原生架构师训练营（基于 OP Storming 和 Actor 的大型分布式架构一）--学习笔记
目录 为什么我们用 Orleans Dapr VS Orleans Actor 模型 Orleans 的核心概念 为什么我们用 Orleans 分布式系统开发、测试的难度（服务发现、通信） 运维的复杂度（伸缩性与可靠性的保障） actor 拥有全局唯一身份 自动伸缩功能 Dapr VS Orlean ......
深入理解 Python 的对象拷贝和内存布局
在本篇文章当中主要给大家介绍了 python 当中对象的拷贝和内存布局，以及对对象内存地址的验证，最后稍微介绍了一下 cpython 内部实现列表的结构体，帮助大家深入理解列表对象的内存布局。 ......
【图像处理笔记】小波变换
【图像处理笔记】总目录 0 引言 1987年，小波被证明是多分辨率信号处理和分析的基础。多分辨率理论融合并统一了来自不同学科的技术，包括来自信号处理的子带编码、来自数字语音识别的正交镜像滤波及金字塔图像处理。顾名思义，多分辨率理论涉及多个分辨率下的信号（或图像）表示与分析。 曾经有人问我有关haar ......
【图像处理笔记】傅里叶变换
【图像处理笔记】总目录 0 引言 在之前的博客图像增强，傅里叶变换（OpenCV)中都有用到过傅里叶变换，但一直都不是特别理解，现系统地学习一下。先来看一个视频傅里叶级数与傅立叶变换，我们了解到任何周期函数都可以表示为不同频率的正弦函数和/或余弦函数之和，其中每个正弦函数和/或余弦函数都乘以不同的系 ......
【Java并发入门】02 Java内存模型：看Java如何解决可见性和有序性问题
如何解决其中的可见性和有序性导致的问题，这也就引出来了今天的主角——Java 内存模型。 一、什么是 Java 内存模型？ 导致可见性的原因是缓存，导致有序性的原因是编译优化，那解决可见性、有序性最直接的办法就是禁用缓存和编译优化，但这样虽然解决了问题，但也导致带来的性能优化都没了。 因此，解决方案 ......
.net core/5/6/7中WPF如何优雅的开始开发
WPF是微软的.net平台中的一个桌面客户端应用程序框架,经常用于企业开发windows桌面客户端,广泛应用于中小企业快速开发一款工具，本人也是比较喜欢利用WPF开发一些小工具。 知名案例 1.虎牙直播客户端 2.西门子医疗上位机 其中西门子医疗的上位机程序称得上使用WPF技术的极其优秀的项目。(: ......
视频超分之BasicVSR-阅读笔记
1.介绍 对于视频超分提出了很多方法，EDVR中采用了多尺度可变形对齐模块和多个注意层进行对齐和定位并且从不同的帧聚合特征，在RBPN中，多个投影模块用于顺序聚合多个帧中的特征。这样的设计是有效的，但不可避免地增加了运行时和模型的复杂性。此外，与SISR不同，VSR方法的潜在复杂和不同设计在实施和扩 ......
视频超分之BasicVSR++阅读笔记
1.介绍 在这项工作中，我们通过设计二阶网格传播和流引导的可变形对齐来重新设计BasicVSR，使信息能够更有效地传播和聚合。 如图所示，提出的二阶网格传播解决了BasicVSR中的两个限制：i）我们允许以类似网格的方式进行更积极的双向传播，ii）我们放松了BasicVSR中一阶马尔可夫特性的假设， ......
JUC源码学习笔记6——ReentrantReadWriteLock
系列文章目录和关于我 阅读此文需要有AQS独占和AQS共享的源码功底，推荐阅读： 1.JUC源码学习笔记1——AQS独占模式和ReentrantLock 2.JUC源码学习笔记2——AQS共享和Semaphore，CountDownLatch 一丶类结构和源码注释解读 1.ReadWriteLock ......
《Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents》阅读笔记
概括 模型总述 本篇论文主要介绍DALL·E 2模型，它是OpenAI在2022年4月推出的一款模型，OpenAI在2021年1月推出了DALL·E模型，2021年年底推出了GLIDE模型。 DALL·E 2可以根据文本描述去生成原创性的、真实的图像，这些图像从来没有在训练集里出现过，模型真的学习到 ......
【动手学深度学习】学习笔记
线性神经网络 图像分类数据集 import torch import torchvision from matplotlib import pyplot as plt from torch.utils import data from torchvision import transforms fr ......