常量 语言学习 变量 语言

EF7学习指南

在本文中,我们将探讨从微软文档中如何学习EF7。 以下所包含的文章将持续更新迭代,您也可以加入我,我们一起肝EF。 编辑人目前只有我,欢迎提出宝贵意见,我也是刚开始做这种事情。 为什么要学习EF7? Entity Framework是开源的,是.NET生态系统中最先进的ORM,它提供了简单而强大的方 ......
学习指南 指南 EF7 EF

联邦学习开源框架FATE架构

作者:京东科技 葛星宇 1.前言 本文除特殊说明外,所指的都是fate 1.9版本。 fate资料存在着多处版本功能与发布的文档不匹配的情况,各个模块都有独立的文档,功能又有关联,坑比较多,首先要理清楚各概念、模块之间的关系。 2.网络互联架构 1. 概念解释: RollSite是一个grpc通信组 ......
联邦 架构 框架 FATE

9.4语言是一种实践2

人类符号媒介系统的发展都是尝试性的。开始是为了一些具体有限的目的,人们自觉不自觉地尝试一些媒介工具与方法,方法的有效性会强化与延伸所用的工具与方法,反之则会放弃所用的工具与方法。形成系列的工具与方法,就会固化出一个媒介系统,发展出相应的语言类型。本书对语言机器的构想,把符号媒介系统的发展更多变成了技 ......
语言 9.4

迁移学习(SOT)《Cross-domain Activity Recognition via Substructural Optimal Transport》

论文信息 论文标题:Cross-domain Activity Recognition via Substructural Optimal Transport论文作者:Wang Lu, Yiqiang Chen, Jindong Wang, Xin Qin论文来源:Neurocomputing论文地 ......

Hbase学习二:Hbase数据特点和架构特点

转载请注明出处: 1.Hbase数据特点 大:一个表可以有上亿行,上百万列。 面向列:面向列表(簇)的存储和权限控制,列(簇)独立检索。 稀疏:对于为空(NULL)的列,并不占用存储空间,因此,表可以设计的非常稀疏。 无模式:每一行都有一个可以排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动态增加,同一张表 ......
特点 Hbase 架构 数据

VisionPro学习笔记(1)——软件介绍和基本使用

前言 自己使用visionPro已经有段时间了,最近也一直在研究其算子的理论,为了加深印象,计划将自己的学习笔记整理在博客园,当然其官方文档对如何使用及其各种算子都有详细的介绍,所以这里的笔记仅仅为个人加深理解而做,就当是个个人日记,日后也好查找。 !!! 为了方便,大部分图片来自网络,所以如有侵权 ......
VisionPro 笔记 软件

我好像找到了点学习英文的技巧

在开头,我得先声明一句,学习英语没有捷径,但是有技巧。 在之前的几年,我陆续的也发过 2 篇英语学习的文章《程序员英语高效学习法》和《每次阅读外文技术资料都头疼,终于知道原因了》。 还特地搜集了上千个计算机相关的英语单词,但是很遗憾,最终还是没能坚持下来。 上个月又燃起了学习英语的斗志,所以特在此记 ......
技巧

关于我在学习LFU的时候,在开源项目捡了个漏这件事。

你好呀,我是歪歪。 这篇文章带大家盘一下 LFU 这个玩意。 为什么突然想起聊聊这个东西呢,因为前段时间有个读者给我扔过来一个链接: 我一看,好家伙,这不是我亲爱的老朋友,Dubbo 同学嘛。 点进去一看,就是一个关于 LFU 缓存的 BUG: https://github.com/apache/d ......
时候 项目 LFU

Jetpack Compose学习(11)——Navigation页面导航的使用

原文:Jetpack Compose学习(11)——Navigation页面导航的使用 - Stars-One的杂货小窝 在Android原生的View开发中的,也是有Navigation,原生我之后可能再出篇教程,今天讲解的则是compose版本的Navigation组件的使用 本系列以往文章请查 ......
Navigation Jetpack Compose 页面 11

[AI-ML]机器学习是什么?一起了解!(一)

#机器学习 简单的说,机器学习是一种==让计算机系统从数据中学习并自动改进的算法==。通俗地说,机器学习就是让计算机从数据中“学习”,并使用这些学习成果来做出决策或预测。 学术解释中,==机器学习被定义为一种通过算法让计算机自动学习数据模型和模式,从而实现特定任务的技术。机器学习的主要目标是让计算机 ......
机器 AI-ML AI ML

Jetpack Compose学习(10)——使用Compose物料清单BOM,更好管理依赖版本

原文地址:Jetpack Compose学习(10)——使用Compose物料清单BOM,更好管理依赖版本 - Stars-One的杂货小窝 本期讲解下关于Android推出的BOM来简化我们添加compose依赖过于繁杂的问题 本系列以往文章请查看此分类链接Jetpack compose学习 介绍 ......
Compose 物料 清单 Jetpack 版本

微服务学习计划——SpringCloud

微服务学习计划——SpringCloud 在学习并掌握了众多基础框架之后,我们的项目繁杂且难以掌握,那么我们就需要开启一门新的课程,也就是我们常说的微服务架构 随着互联网行业的发展,对服务的要求也越来越高,服务架构也从单体架构逐渐演变为现在流行的微服务架构。 这篇文章我们将会概括到下面几个知识: 认 ......
SpringCloud

听说大家很感兴趣玮子的学习心得,采访来了

哪有那么多人生开挂,不过都是厚积薄发 —— 哲理熊 上次玮子投稿以后,大家都很好奇,为什么他可以坚持在朋友圈打卡几百天,想技术问题那么有深度,今天就随熊哥走进科学,揭秘玮子的内心世界。 建议收藏反复观看。 学习的心得 记住两个概念,终值和峰值。这是一个心理学专家提出来的。 峰值是指这段体验中的最高峰 ......
兴趣 心得

分布式机器学习:异步SGD和Hogwild!算法(Pytorch)

同步算法的共性是所有的节点会以一定的频率进行全局同步。然而,当工作节点的计算性能存在差异,或者某些工作节点无法正常工作(比如死机)的时候,分布式系统的整体运行效率不好,甚至无法完成训练任务。为了解决此问题,人们提出了异步的并行算法。在异步的通信模式下,各个工作节点不需要互相等待,而是以一个或多个全局... ......
分布式 算法 机器 Hogwild Pytorch

U-Boot 基础概念与学习分享

文章对 u-boot 学习路线进行了简单介绍, 并从 u-boot 构建框架着手解构 u-boot, 以 Kconfig 为索引文件自底向上分析框架。 除此之外还介绍了 Boot Loader 的几个基本流程, 对其中的 TPL 过程进行了剖析。 ......
概念 基础 U-Boot Boot

[学习笔记]SQL server完全备份指南

@ 本文将介绍如何在日常项目中,对SQL server数据库做备份和还原工作,SQL server的备份/还原机制,详情参见官方文档:备份和还原 Linux 上的 SQL Server 数据库 方式一,使用SQL Server Management Studio 准备工作 连接目标数据库服务器 在目 ......
备份 笔记 指南 server SQL

基于深度学习的表格检测与识别技术的优势

引言: 信息时代的高速发展导致数据的大量产生与频繁传输,单单依靠人力很难处理这些数据。依托于人工智能的兴起与发展,数据的利用变得更加高效。表格作为数据的一种重要载体,是人们为了让数据的组织形式更加标准和结构化而使用的一种数据类型。 表格的特点: 信息高度精炼集中,方便信息的检索和比较。表格被广泛用于 ......
表格 深度 优势 技术

基于昇腾计算语言AscendCL开发AI推理应用

摘要:本文介绍了昇腾计算语言AscendCL的基本概念,并以示例代码的形式介绍了如何基于AscendCL开发AI推理应用,最后配以实际的操作演示说明如何编译运行应用。 本文分享自华为云社区《基于昇腾计算语言AscendCL开发AI推理应用》,作者:昇腾CANN。 初始AscendCL AscendC ......
AscendCL 语言

SQLSERVER 临时表和表变量到底有什么区别?

一:背景 1. 讲故事 今天和大家聊一套面试中经常被问到的高频题,对,就是 临时表 和 表变量 这俩玩意,如果有朋友在面试中回答的不好,可以尝试看下这篇能不能帮你成功迈过。 二:到底有什么区别 1. 前置思考 不管是 临时表 还是 表变量 都带了 表 这个词,既然提到了 表 ,按推理自然会落到某一个 ......
变量 SQLSERVER

计网学习笔记一 Networking && Internet

参考书籍: James F. Kurose, Keith W. Ross. 计算机网络—自顶向下方法 (7th). 机械工业出版社,2018. William Stallings. 数据与计算机 通信 (8th). 电子工业出版社 **课程网站地址:**https://cs.nju.edu.cn/l ......
Networking amp Internet 笔记

多变量两两相互关系联合分布图的Python绘制

本文介绍基于Python中seaborn模块,实现联合分布图绘制的方法。 联合分布(Joint Distribution)图是一种查看两个或两个以上变量之间两两相互关系的可视化图,在数据分析操作中经常需要用到。一幅好看的联合分布图可以使得我们的数据分析更加具有可视性,让大家眼前一亮。 那么,本文就将 ......
分布图 变量 Python

Python实现随机森林RF并对比自变量的重要性

本文介绍在Python环境中,实现随机森林(Random Forest,RF)回归与各自变量重要性分析与排序的过程。 其中,关于基于MATLAB实现同样过程的代码与实战,大家可以点击查看MATLAB实现随机森林(RF)回归与自变量影响程度分析这篇文章。 本文分为两部分,第一部分为代码的分段讲解,第二 ......
自变量 重要性 森林 Python

Python实现类别变量的独热编码(One-hot Encoding)

本文介绍基于Python下OneHotEncoder与pd.get_dummies两种方法,实现机器学习中最优的编码方法——独热编码的方法~ ......
变量 Encoding 编码 类别 One-hot

Vue学习:实现用户没有登陆时,访问后自动跳转登录页面

设计思路 定义路由的时候配置属性,这里使用needLogin标记访问页面是否需要登录 设置路由守卫,每个页面在跳转之前都要经过验证,校验用户信息是否存在,不存在跳转到登录页 用户登录后将用户信息存储在localStorage 退出登录后,将用户信息清空 代码实现 1、router文件夹的index. ......
页面 用户 Vue

SpringCloud 源码学习笔记2——Feign声明式http客户端源码分析

系列文章目录和关于我 一丶Feign是什么 Feign是一种声明式、 模板化的HTTP客户端。在Spring Cloud中使用Feign,可以做到使用HTTP请求访问远程服务,就像调用本地方法一一样的, 开发者完全感知不到这是在调用远程方法,更感知不到在访问HTTP请求。接下来介绍一下Feign的特 ......
源码 SpringCloud 客户端 客户 笔记

学习ASP.NET Core Blazor编程系列二十六——登录(5)

登录的本质原理同网页应用是一样的,一般的流程是:用户打开登页--》输入账号密码后提交表单--》服务端验证成功后生成cookie信息写入浏览器--》之后用户访问页面时浏览器会带上此cookie信息作为用户标识--》服务端解析此cookie信息就能识别这个用户了。 在webapi出现之后,... ......
Blazor Core ASP NET

学习ASP.NET Core Blazor编程系列二十七——JWT登录(1)

JWT只是缩写,全称则是JSON Web Tokens,是目前流行的跨域认证解决方案,是基于开放标准RFC7519,提供一种身份认证与信息交换的解决方案,是一种基于JSON的用于在网络上声明某种主张的令牌(token)。 由于http的连接是状态的特性,server端和client是不... ......
Blazor Core ASP NET JWT

线程私有变量ThreadLocal详解

本文已收录至Github,推荐阅读 👉 Java随想录 微信公众号:Java随想录 CSDN: 码农BookSea 烈火试真金,逆境试强者。——塞内加 什么是ThreadLocal 首先看下ThreadLocal的使用示例: public class ThreadLocalTest { priva ......
线程 变量 ThreadLocal

c语言以及高级语言中的float到底是什么以及IEEE754

对内存里float4字节的好奇 初学计算机都要学那个什么二进制十进制什么补码 反码那些玩意儿哈,由于最近要做一个单片机往另外一个单片机发数据的需求,直接c语言指针 然后float4字节传过去不就得了吗,麻烦就麻烦在这里 另一端编程机是个啥鸟lua 麻烦的一逼,integer这种我们就不说了哈因为实在 ......
语言 float IEEE 754

深度学习基础-优化算法详解

所谓深度神经网络的优化算法,即用来更新神经网络参数,并使损失函数最小化的算法。优化算法对于深度学习非常重要,网络参数初始化决定模型是否收敛,而优化算法的性能则直接影响模型的训练效率。 ......
算法 深度 基础