常量 语言学习 变量 语言
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 ......
逍遥自在学C语言 | 指针的基础用法
## 前言 在C语言中，指针是一项重要的概念，它允许我们直接访问和操作内存地址。 可以说，指针是C语言一大优势。用得好，你写程序如同赵子龙百万军中取上将首级；用得不好，则各种问题层出不穷，有种双拳难敌四手的感觉。 本文将介绍指针的基础知识，包括指针的定义、初始化、访问和运算。 ## 一、人物简介 - ......
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 ......
Vue3 设置全局变量
# 方式一： - main.js 设置全局变量 ``` import api from '@/api' app.config.globalProperties.$api = api ``` - 使用全局变量，使用 getCurrentInstance 方法。 ``` // ctx.$api 就是全局 ......
【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 ......
Linux 系统配置 jdk 环境变量后不生效
> 在 linux 系统中安装了不同版本的 jdk，配置环境变量后用 java -version 查看未生效，还是原来的 jdk。经查阅资料后现已解决，在此做下记录。 执行 `$JAVA_HOME` 看路径是正确的，但是 java -version 显示的不是该路径下的jdk。 ## 解决办法 1. ......
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 ......
R语言分析股市相关结构：用回归估计股票尾部相关性（相依性、依赖性）
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25860 最近我们被客户要求撰写关于股票尾部相关性的研究报告，包括一些图形和统计输出。 什么是尾部相关性？ 假设市场出现了属于最差 5% 的日子的回撤（缩减）：有人可以问，鉴于市场处于蓝色区域，特定股票下跌的概率是多少？ 我们都了解股票相对于市场的 ......
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 ......
自然语言处理 Paddle NLP - 词法分析技术及其应用
词法分析就是利用计算机对自然语言的形态(morphology) 进行分析，判断词的结构和类别等。”简单而言，就是分词并对每个词进行分类，包括：分词、词性标注、实体识别三个任务 ： [Redis 中文网](https://www.redis.net.cn/)： REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由Salvatore Sa ......
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， ......
从0开始，精通Go语言Rest微服务架构和开发
文章很长，且持续更新，建议收藏起来，慢慢读！[**疯狂创客圈总目录 博客园版**](https://www.cnblogs.com/crazymakercircle/p/9904544.html) 为您奉上珍贵的学习资源 ： 免费赠送 :[**《尼恩Java面试宝典》**](https://www. ......
C/C++四则变量表达式计算[2023-06-16]
# C/C++四则变量表达式计算[2023-06-16] 课程设计题一:四则变量表达式计算 设计目的: 1.掌握结构体的用法以及采用结构体定义线性表 2.学会利用线性表保存变量名及其代入值 3.理解堆栈在四则运算中的应用价值 4.自学第五章字符串的基本操作并用于子串分割，实现更复杂的四则运算设计内容 ......
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 ......
如何在C语言项目的main函数前和后做点什么事
1. 新建一个文件，设置一个C++的类（如下Tmp）,在类的构造函数中做main函数前要做的事，在类的析构函数中加入main函数后要做的事。最后定义一个Tmp的变量。 ```cpp #include class Tmp { public: Tmp() { printf("called before ......