常量 语言学习 变量 语言
【校招VIP】java语言考点之多线程&NIO
考点介绍：多线程&NIO考点是校招面试中的常制点之一。Java NIO是new IO的简称，是一种可以替代Java 10的一套新的IO机制。它提供了一套不同于Java标准1O的操作机制，严格来说，NIO与并发并无直接关系，但是使用NIO技术可以大大提高线程的使用效率...... 答案详情解析和文章内 ......
Lyndon分解 学习笔记
### 什么是 $Lyndon$ 串 我们定义一个串是 $Lyndon$ 串，当且仅当这个串的**最小后缀**就是这个串本身。 也就是说 $Lyndon$ 串等价于这个串是它的所有循环表示中**字典序最小**的。 ### $Lyndon$ 分解定义 将一个字符串 $S$ 分解为若干个子串：$s_1s ......
LVGL学习 stm32f407-board-lvglv8.3移植
# LVGL学习 stm32f407-board-lvglv8.3移植 移植过程有问题，请参考正点原子的教程或者视频 ### 硬件平台 1. STM32F407ZGT6核心板 2. 3.2寸屏幕   ### 小技巧 - [基数排序](https://www.cnblogs.com/pdpdzaa/p/17532682.html) ## 数学 ### 一些 ......
numpy 和 pandas基础学习
1. numpy创建数组：array() import numpy as np import pandas as pd # 创建一维数组 res = np.array([1,2,3]) print(res) # [1 2 3] # 创建二维数组，多维数组以此类推 res = np.array([[1 ......
洛谷P5937 [CEOI1999]Parity Game_学习笔记
洛谷P5937 [CEOI1999]Parity Game 本来是想练习一下离散化的，结果看到这道又有并查集又有离散化的题，于是就逝了逝，在阅读题解后， 发现自己对并查集和离散化认识有点问题，于是写下这篇笔记总结一下。 看到这种给出几个条件判断矛盾的题，便想到了两种常见思路，一种是拓扑排序， ......
linux学习指令与现有环境解决问题笔记
# linux学习指令与现有环境笔记 *注意：我将pytorch和cuda安装在了pytorch这个虚拟环境中* ## pytorch安装及注意问题 注意版本对应，稳定版2.0.1对应cuda11.7，别按错了 按错导致重新安装 ##cuda安装过程与对应问题 代表可选参数 ## 列表(list) ### 基础 列表是可迭代对象，列表有序 矩阵 ```python # 创建列表 [1,2,3,4,5] # 列表可以包含不同的数据类型 [1,2,3,"hello"] # 可以使用下表索引(从0开始) rhyme[1 ......
机器学习评价指标总结（多分类篇）
[TOC] 在机器学习的多分类任务中，我们常常需要评价模型在多个类别上的表现。对于多分类任务来说，主要有两种处理方法：直接作为多分类任务和转化为二分类任务。以下我们会从相应的处理方法出发，介绍多分类任务的评价指标。 ## 多分类任务 ### 直接作为多分类任务 一种常见的方法是将多分类问题视为一个整 ......
Netty源码学习3——Channel ，ChannelHandler，ChannelPipeline
[系列文章目录和关于我](https://www.cnblogs.com/cuzzz/p/16609728.html) ## 零丶引入 在[Netty源码学习2——NioEventLoop的执行](https://www.cnblogs.com/cuzzz/p/17641482.html)中，我们学 ......
面对新领域，做真题应优先于学习书本知识，二者应同时进行
面对全新的领域，做真题和概览考试用书同时进行或前者优于后者开始，一方面可以熟悉考点，通过错题了解知识点往往能留下更深刻的印象；另一方面，通过题目和答案提炼考点和知识关键字，熟悉考题呈现方式，对于看书抓住可能的出题点有一定帮助（这对于选择题型较为适用）。简单来讲，当你熟悉如何出题时，面对书上的知识点可 ......
基于opencv-pyhton与opencv-c++的结合理解与学习
2023年上半年，一直在学习opencv-c++版本，学习了其中的多个库函数 > 笔记链接：https://www.cnblogs.com/Tan-code/category/2339311.html > + opencv-python 读取图片，画圆等基本操作 ： > + opencv-c++ 多 ......
操作系统学习笔记（三）——内存管理
一、虚拟内存 将进程所用的地址隔离开，让操作系统为每个进程分配独立的一套虚拟地址。虚拟内存可以使进程的运行内存超过物理内存的大小。 进程持有的虚拟地址会通过 CPU 芯片中的内存管理单元（MMU）的映射关系，来转换变成物理地址，然后再通过物理地址访问内存，如下图所示： 有两种映射方法： 1、分段： ......
使用 TensorFlow 进行机器学习
使用 TensorFlow 进行机器学习 这是使用 TensorFlow 进行机器学习的官方代码存储库。 使用 TensorFlow（Google 最新、最好的机器学习库）开始进行机器学习。 概括 第 2 章- TensorFlow 基础知识 概念 1：定义张量 概念 2：评估操作 概念 3：互动会 ......
深度学习
深度学习 麻省理工学院出版社的书正在准备中 伊恩·古德费洛、约书亚·本吉奥和亚伦·库维尔 书籍 练习 外部链接 讲座 我们计划在本书的所有章节中提供讲座幻灯片。我们目前仅提供某些章节的幻灯片。如果您是课程讲师并且拥有自己的相关讲座幻灯片，并且希望从本网站链接或镜像您的幻灯片，请随时与我们联系。 介绍 ......
学习基础知识
学习基础知识 NodeGui 使用原生组件而不是基于 Web 的组件作为构建块。因此，要了解 NodeGui 应用程序的基本结构，您需要熟悉 Javascript 或 Typescript。本教程面向所有在 Web 开发方面有一定 Web 经验的人。 节点贵发展简述# 就开发而言，NodeGui 应 ......
机器学习 -> Machine Learning (I)
# 1 机器学习概述 ## 1.1 定义及应用领域 机器学习是一种让计算机通过经验学习并对输入数据做出决策或预测的方法. 它是人工智能的一个重要分支, 已广泛应用于各种领域, 如自然语言处理, 计算机视觉, 推荐系统, 医疗诊断, 金融风险预测等. ## 1.2 机器学习与人工智能, 深度学习的关系 ......
操作系统学习笔记（二）——操作系统结构
一、内核 作为应用和硬件设备之间的桥梁，负责应用程序只与内核交互，不用关心硬件的细节。 4 个基本能力： 管理进程、线程，决定哪个进程、线程使用 CPU，也就是进程调度的能力； 管理内存，决定内存的分配和回收，也就是内存管理的能力； 管理硬件设备，为进程与硬件设备之间提供通信能力，也就是硬件通信能力 ......
cmake学习方法+CHI独占+ctags编写+C/C++语言原子的序+单核比多核快的C代码
# cmake学习方法 主要是cmake这个东西好像有点抽象，而我想要的是完完全全的控制，虽然是花里胡哨的； 但是在高手看来，这些东西有点过家家，而不是真正意义上的技术，甚至经常被怼，净是花拳绣腿，不容易阅读，控制效果不好，有时候还有语法错误云云。 因此我还是用的Makefile，但是想必cmake ......
操作系统学习笔记（一）——硬件
一、冯诺依曼模型 定义计算机基本结构为5个部分：存储器、运算器、控制器、输入设备、输出设备。 运算器和控制器在中央处理器（CPU）里，存储器就是常见的内存，输入输出设备就是计算机外接的设备，比如键盘是输入设备，显示器是输出设备。 1、内存 程序和数据存储在内存里，存储数据的基本单位是字节，1字节等于 ......
[算法学习笔记][刷题笔记] 单调队列优化 dp
### 前置知识 · 单调队列 单调队列顾名思义，一般用于解决 **滑动RMQ**问题。它的原理非常简单。我们维护一个双端队列，这个双端队列 **只维护可能成为区间最值**的元素。 最基础的单调队列，例如滑动窗口。直接依据题意维护即可。 这里提供单调队列模板（STL deque 版） 单调队列模板（ ......
适合人工智能的九大编程语言
适合人工智能的九大编程语言 发布日期：2021-11-25 来源： 浏览次数：60950 作者：NIC HU 人工智能如今改变了几乎每个行业的运作方式。企业在开始实施一个项目之前，需要详细了解适合人工智能的编程语言。 人工智能这一术语起源于20世纪中叶，尽管有了多年的发展，但在过去的十年才被开发人员 ......
python+playwright 学习-76 playwright 忽略SSL 错误
# 前言 playwright 设置 ignore_https_errors 参数忽略 SSL 错误 # context 上下文中设置 browser.new_context() 创建上下文时 ``` from playwright.sync_api import sync_playwright, ......
基于LXD搭建实验室GPU服务器（二）——宿主机的深度学习环境安装
在上一篇博客中，我们介绍了服务器的基本配置，例如换源、sshd配置、防火墙配置等。
在本文中，我们将继续介绍如何在宿主机配置基本的深度学习环境，包括nvidia驱动，cuda，anaconda，torch等。 ......
Pytest+Jenkins 学习笔记
# Pytest+Jenkins 学习笔记 在软件测试工作中，单元测试通常是由开发人员执行的、针对最小单元粒度的组件测试，在完成了单元粒度的测试任务之后，通常就需要交由专职的测试人员将这些单元级的组件放到粒度更大的功能组件或子系统中来进行整合性的测试了。在专业术语中，粒度介于单元测试与系统测试之间的 ......
学习笔记413—python实现BP神经网络进行预测和误差分析（附源代码）
python实现BP神经网络进行预测和误差分析（附源代码） 反向传播算法也称为BP神经网络，是一种带有反馈的神经网络反向学习方法，它可以对神经网络的各层上的各个神经元的各个神经元之间的连接权重进行不断迭代修改，使神经网络将输入数据转换成期望的输出数据 BP神经网络的学习过程由正向传播和反向传播两部分 ......
mysql 深入学习三 索引优化二 （索引下推、trace工具）
使用上一篇的表并插入测试数据 #‐‐ 插入一些示例数据 drop procedure if exists insert_emp; delimiter ;; create procedure insert_emp() begin declare i int; set i=1; while(i<=100 ......