底层aqs源码 深度
深度研究：接连创造高估值、高增长神话的PLG
组织架构不匹配、权责分配不清晰以及团队协作无机制是推进PLG业务面临的三大核心挑战，而安全软件公司Snyk以其指数级营收和估值增长的成功实践证明，构建合适且高效团队是助力PLG创新实现高速增长的关键，其经验值得借鉴。本文将通过分析Synk如何构建起全能型跨职能团队，如何定义PLG团队核心权责，以及如 ......
Django之视图函数层 （必会三板斧 JsonResponse对象 request对象获取文件 FBV与CBV CBV源码剖析）
目录 视图层之必会三板斧 用来处理请求的视图函数都必须返回HttpResponse对象 **情况一：**啥也不返回 这里会报一个没有返回HttpResponse对象的错误，由此可见必须要返回一个HttpResponse对象 **情况二：**返回HttpResponse对象 点击Ctrl键查看源码可见 ......
virtualapp安装应用流程源码分析
1. HomeActivity 为处理的入口 @Override protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) { super.onActivityResult(requestCode, r ......
【动手学深度学习】第四章笔记：多层感知机、权重衰减、暂退法、数值稳定性和模型初始化、环境和分布偏移
为了更好的阅读体验，请点击这里 4.1 多层感知机 4.1.1 隐藏层 由于仿射变换中的线性是一个很强的假设，因此导致了线性模型可能会不适用。线性意味着单调假设：任何特征的增大都会导致模型输出的增大或者模型输出的减小。 但是违反单调性的例子比比皆是。除此之外，分类任务中，仅依托像素强度分类也很不合理 ......
深度学习--RNN实战与存在问题
深度学习--RNN实战与存在问题 时间序列预测 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from matplotlib import pyplot as plt #数量 num ......
vue2源码-十五、Vue.set方法是如何实现的
Vue.set方法是如何实现的 vue.set 方法是vue中一个补丁方法（正常我们添加属性是不会触发更新的，我们数组无法监控到索引和长度） 如何实现的 我们给每一个对象都添加了一个 dep 属性 vue3 中不需要此方法了（当属性添加或者删除时，手动触发对象本身的 dep 来进行更新） 源码： / ......
virtualapp启动流程源码分析
virtualapp启动流程分析 1. 首先是启动本身,执行Vpp 的attachBaseContext @Override protected void attachBaseContext(Context base) { super.attachBaseContext(base); mPrefer ......
深度学习--RNN基础
深度学习--RNN基础 RNN（Recurrent Neutral Network，循环神经网络），主要应用于自然语言处理NLP。 RNN表示方法 1.编码 因为Pytorch中没有String类型数据，需要引入序列表示法(sequence representation)对文本进行表示。 表 ......
Django框架——路由分发、名称空间、虚拟环境、视图层三板斧、JsonResponse对象、request获取文件、FBV与CBV、CBV源码剖析、模版层
路由分发 # Django支持每个应用都可以有自己独立的路由层、静态文件、模版层。基于该特性多人开发项目就可以完全解耦合，之后利用路由分发还可以整合到一起 多个应用都有很多路由与视图函数的对应关系 这个时候可以拆分到各自的路由层中 使用路由分发之前 总路由直接是路由与视图函数的匹配 url(r'^i ......
Turndown 源码解析：二、规则
规则集包含一系列规则，决定各种标签如何反编译。单个规则的格式是： { filter: String | String[] | function(node), replacement: function(node, content, options), } filter字段用于判断节点是否适用单条规则 ......
ai聊天问答知识库机器人源码，基于gpt实现的本地知识库问答实现，聊天对话效果，发送回复以及流式输出
现在基于gpt做自己项目的问答机器人，效果非常的好。可以把自己的文档上传上去，让机器人根据文档来进行回答。 想要实现智能AI问答功能，现在大部分都是基于向量数据库的形式。 整体的流程就是：上传文档 >openai向量接口 > 存入向量数据库 访客咨询： 咨询问题 > openai向量接口 >搜索向量 ......
CBV源码剖析和模板层
getattr()函数 用来返回函数的一个对象属性值 语法： getattr(object,name,default) object -- 对象。 name -- 字符串，对象属性。 default -- 默认返回值，如果不提供该参数，在没有对应属性时，将触发 AttributeError。 >>> ......
stm32 文件系统数据读写源码解析
一 概念 fatfs文件系统在文件读写中不可或却。熟悉和深入理解是一个不可或缺的前提。 这里面需要先明确几个概念：文件open的属性，这个非常重要。可以并列使用。 二 源码解析 A 写入数据： if((false == g_lora_state) && (Mybuffer.Data_Length( ......
Turndown 源码解析：一、辅助函数
extend() Object.assign的补丁。 function extend (destination) { for (var i = 1; i < arguments.length; i++) { var source = arguments[i]; for (var key in sou ......
直播商城源码，PopupWindow菜单在ListView中显示
直播商城源码，PopupWindow菜单在ListView中显示 private PopupWindow mOperaPopup; private void showMenuPopup(View anchor) { if(mOperaPopup==null) { View popupView=Vie ......
Android源码在线查看网站
一、aospxref http://aospxref.com/ 优点：更新速度快 缺点：历史版本较少 二、androidxref http://androidxref.com/ 优点：历史版本较多 缺点：更新速度慢 两者可搭配使用。非常便利 三、Google在线源码 上面两个的平台存在如下几点问题： ......
vue2源码-十四、computed和watch的区别
computed和watch的区别 computed 和watch的相同点。底层都会创建一个 watcher（用法的区别：computed 定义的属性可以在模板中使用，watch 不能在视图中使用） computed 默认不会执行 只有取值的时候才会执行 内部会维护一个 dirty 属性，来控制依赖 ......
Python学习笔记--json序列化时间报错-改源码
问题：转换时间报错 执行代码为： import json from datetime import date,datetime d = {"time1":date.today(),"time2":datetime.today()} res = json.dumps(d) # 报错 TypeError ......
深度学习--实战 ResNet18
深度学习--实战 ResNet18 ResNet18的基本含义是，网络的基本架构是ResNet，网络的深度是18层。但是这里的网络深度指的是网络的权重层，也就是包括池化，激活，线性层。而不包括批量化归一层，池化层。 模型实现 import torch from torch import nn imp ......
深度学习--实战 LeNet5
深度学习--实战 LeNet5 数据集 数据集选用CIFAR-10的数据集,Cifar-10 是由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 收集的一个用于普适物体识别的计算机视觉数据集，它包含 60000 张 32 X 32 的 RGB 彩色图片，总共 1 ......
求解带有限重的三维装箱问题——启发式深度优先搜索算法
引子 在这篇文章中，只考虑了尺寸的限制，没有加入重量限制。加入重量限制后，主要思路有两个关键点： 1、在简单块和复合块生成的时候，记录块的重量。 2、在填充块的时候，记录装箱过程中的总重量，达到限重则不进行填充。 代码： import copy from itertools import produ ......
求解三维装箱问题的启发式深度优先搜索算法(python)
⭐️ 问题描述 给定一个容器(其体积为V VV) 和一系列待装载的箱子，容器和箱子的形状都是长方体。问题的目标是要确定一个可行的箱子放置方案使得在满足给定装载约束的情况下，容器中包含的箱子总体积S SS尽可能的大，即填充率尽可能的大，这里填充率指的是S / V ∗ 100 % S/ V * 100\ ......
C#桌面两球体随机移动效果源码
新建winform窗体，添加timer并绑定事件 using System; using System.Drawing; using System.Drawing.Drawing2D; using System.Windows.Forms; namespace test.winForm { publ ......
一文详解RocketMQ-Spring的源码解析与实战
摘要：这篇文章主要介绍 Spring Boot 项目使用 rocketmq-spring SDK 实现消息收发的操作流程，同时笔者会从开发者的角度解读 SDK 的设计逻辑。 本文分享自华为云社区《RocketMQ-Spring : 实战与源码解析一网打尽》，作者：勇哥java实战分享。 Rocket ......
视频直播源码，android动画小飞机旋转效果
视频直播源码，android动画小飞机旋转效果 //小飞机旋转动效果public class PlaneView extends View { private Paint paint; private int width; private int height; private float curL ......
AI人工智能 机器学习 深度学习 学习路径及推荐书籍
要学习Pytorch，需要掌握以下基本知识： 编程语言：Pytorch使用Python作为主要编程语言，因此需要熟悉Python编程语言。 线性代数和微积分：Pytorch主要用于深度学习领域，深度学习是基于线性代数和微积分的，因此需要具备线性代数和微积分的基础知识。 机器学习基础知识：了解机器学习 ......
深度学习--魔法类nn.Module
深度学习--魔法类nn.Module 作用 #pytorch 封装了一些基本的网络类，可以直接调用 #好处： 可以直接调用现有的类 容器机制：self.net = nn.Sequential() 参数返回：list(net.parameters())[0].shape #返回对应的参数的shape ......
深度学习--初识卷积神经网络
深度学习--初识卷积神经网络 1.LeNet-5 80年代，正确率达到99.2% 5/6层 输入层：32*32 第一层：卷积层 6@28*28 第二层：下采样层 6@14*14 第三层：卷积层 16@10*10 第四层：下采样层 16@5*5 第五层：全连接层 120 第六层：全连接层 84 输出层 ......
AQS源码解读----AbstractQueuedSynchronizer
36 package cn.com.pep; 37 import java.util.concurrent.TimeUnit; 38 import java.util.concurrent.locks.AbstractOwnableSynchronizer; 39 import java.util. ......
FutureTask源码分析
1、Callable 与 FutureTask介绍 1.1、Callable 创建线程有两种方式，一种是继承Thread类，一种是实现Runnable接口重写run方法。其实Thread也实现了Runable接口。 在Runable接口中，仅有一个无参无返回结果的run方法。Runable接口详情： ......