序列 基础 笔记 方法

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, ......
BasicVSR 笔记 视频

HCIE Routing&Switching之MPLS基础理论

MPLS借鉴了ATM的思想,用标签交换来实现快速路由;MPLS是Multi-Protocol Label Switching的首字母缩写,翻译成中文就是多协议标签交换;该协议是一种根据标签转发的技术;可承载在各种链路层协议之上(如,ppp、ATM、帧中继、以太网);同时它还能承载各种网络层报文,如i... ......
基础理论 Switching Routing 理论 基础

整理 js 日期对象的详细功能,使用 js 日期对象获取具体日期、昨天、今天、明天、每月天数、时间戳等,以及常用的日期时间处理方法

在 javascript 中内置了一个 Date 对象,可用于实现一些日期和时间的操作。 本文整理 js 日期对象的详细功能,使用 js 日期对象获取具体日期、昨天、今天、明天、每月天数、时间戳等,以及常用的日期时间处理方法。 ......
日期 对象 时间 天数 常用

Fastjsonfan反序列化(1)

前言 之前只是对FastJson漏洞有简单的一个认知,虽然由于网上fastjson漏洞调试的文章很多,但是真正有着自己的理解并能清楚的讲述出来的文章少之又少。大多文章都是对已知的漏洞调用流程做了大量分析,但是技术细节究竟是怎么实现的?实现的有什么问题?安全上能带来什么? “这是最好的时代,也是最坏的 ......
序列 Fastjsonfan

基于桶的排序之基数排序以及排序方法总结

基于桶的排序之基数排序以及排序方法总结 作者:Grey 原文地址: 博客园:基于桶的排序之基数排序以及排序方法总结 CSDN:基于桶的排序之基数排序以及排序方法总结 说明 基于桶的排序有两种,分别是计数排序和基数排序。 但是这两种排序应用范围有限,需要样本的数据状况满足桶的划分 计数排序算法说明见: ......
基数 方法

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 ......
ReentrantReadWriteLock 源码 笔记 JUC

《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 ......

使用.NET7和C#11打造最快的序列化程序-以MemoryPack为例

译者注 本文是一篇不可多得的好文,MemoryPack 的作者 neuecc 大佬通过本文解释了他是如何将序列化程序性能提升到极致的;其中从很多方面(可变长度、字符串、集合等)解释了一些性能优化的技巧,值得每一个开发人员学习,特别是框架的开发人员的学习,一定能让大家获益匪浅。 简介 我发布了一个名为 ......
序列 MemoryPack 程序 NET7 NET

神经网络量化基础

模型量化是指将神经网络的浮点算法转换为定点。量化有一些相似的术语,低精度(Low precision)可能是常见的。 低精度模型表示模型权重数值格式为 FP16(半精度浮点)或者 INT8(8位的定点整数),但是目前低精度往往就指代 INT8。 常规精度模型则一般表示模型权重数值格式为 FP32(... ......
神经网络 神经 基础 网络

处理器基础知识

先描述下一般处理器的概念,维基百科的定义是 “In computing, a processor is an electronic circuit which performs operations on some external data source, usually memory or so... ......
基础知识 处理器 基础 知识

Linux 基础-文件权限与属性

一个基本概念:任何装置在 Linux 下都是文件,数据沟通的接口也有专属的文件在负责,Linux 的文件种类繁多,常用的是一般文件(-)与目录文件(d)。 注意:Linux 文件类型和文件的文件名所代表的意义是两个不同的概念,在 linux 中文件类型与文件扩展名没有关系。它不像 Windows 那... ......
属性 权限 文件 基础 Linux

JavaScript入门②-函数(1)基础{浅出}

函数(方法)就是一段定义好的逻辑代码,函数本身也是一个object引用对象。JS的深入浅出,全面了解函数,从作用域到词法分析,从箭头函数到call/apply/bind,从this到闭包,从上下文到调用栈,从内核到外延... ......
JavaScript 函数 基础

JavaScript入门①-基础知识筑基

JavaScript(缩写:JS)是一种具有面向对象能力的、解释型的程序语言,基于对象和事件驱动,具有相对安全性的客户端脚本语言。JavaScript是一门完备的 动态编程语言,当应用于 HTML 文档时,可为网站提供动态交互特性,是前端开发最主要、正式的编程语言。 ......
基础知识 JavaScript 基础 知识

深度学习数学基础-概率与信息论

概率论是用于表示不确定性声明的数学框架。它不仅提供了量化不确定性的方法,也提供了用于导出新的不确定性声明(statement)的公理。概率论的知识在机器学习和深度学习领域都有广泛应用,是学习这两门学科的基础。 ......
信息论 数学基础 概率 深度 数学

【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 ......
深度 笔记

零基础入门数据挖掘——二手车交易价格预测:baseline

本文是对阿里云天池竞赛——零基础入门数据挖掘之二手车交易价格预测的学习记录,是一个很简单的baseline。 ......

零基础入门金融风控之贷款违约预测挑战赛——简单实现

本文是对阿里云天池竞赛——零基础入门金融风控之贷款违约预测挑战赛的学习记录,算是一个很简单的baseline。 ......
挑战赛 基础 金融

【图像处理笔记】SIFT算法原理与源码分析

【图像处理笔记】总目录 0 引言 特征提取就是从图像中提取显著并且具有可区分性和可匹配性的点结构。常见的点结构一般为图像内容中的角点、交叉点、闭合区域中心点等具有一定物理结构的点,而提取点结构的一般思想为构建能够区分其他图像结构的响应函数或者从特征线或轮廓中进行稀疏采样。Harris角点检测器便是运 ......
图像处理 算法 源码 图像 原理

关于 .NET 在不同操作系统中 IO 文件路径拼接方法,升级 .NET 7 后注意到的一个知识点

.NET 现在支持跨平台这件事情已经是众所周知的特点了,虽然平台整体支持跨平台了,但是我们的代码如果真的想要实现跨平台运行其实还是有些小细节要注意的,今天想要记录分享的就是关于 文件I/O操作时路径的拼接问题。 在 Windows 环境下我们常见的路径格式如下: D:\Software\AppDat ......
知识点 路径 NET 文件 方法

工程坐标转换方法C#代码实现

在前面的文章中系统的阐述了工程坐标的转换类别和转换的方法。这里针对GPS接收的WGS84椭球的经纬度转换为地方坐标系的问题,利用C#,对工程坐标转换方法和步骤做出详细的解答。不基于任何类库和函数库,也未使用矩阵库,可以便利的将代码移植到任何语言。 ......
坐标 代码 方法 工程
共22670篇  :756/756页 首页上一页756下一页尾页