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.NET 云原生架构师训练营（基于 OP Storming 和 Actor 的大型分布式架构一）--学习笔记
目录 为什么我们用 Orleans Dapr VS Orleans Actor 模型 Orleans 的核心概念 为什么我们用 Orleans 分布式系统开发、测试的难度（服务发现、通信） 运维的复杂度（伸缩性与可靠性的保障） actor 拥有全局唯一身份 自动伸缩功能 Dapr VS Orlean ......
【图像处理笔记】小波变换
【图像处理笔记】总目录 0 引言 1987年，小波被证明是多分辨率信号处理和分析的基础。多分辨率理论融合并统一了来自不同学科的技术，包括来自信号处理的子带编码、来自数字语音识别的正交镜像滤波及金字塔图像处理。顾名思义，多分辨率理论涉及多个分辨率下的信号（或图像）表示与分析。 曾经有人问我有关haar ......
【图像处理笔记】傅里叶变换
【图像处理笔记】总目录 0 引言 在之前的博客图像增强，傅里叶变换（OpenCV)中都有用到过傅里叶变换，但一直都不是特别理解，现系统地学习一下。先来看一个视频傅里叶级数与傅立叶变换，我们了解到任何周期函数都可以表示为不同频率的正弦函数和/或余弦函数之和，其中每个正弦函数和/或余弦函数都乘以不同的系 ......
初识图像处理技术：数字图像分割 ------ 图像分割、边界分割（边缘检测）、区域分割
2022-12-04 更新：纪念博主的另一篇连载博客《漫谈计算机网络》完结啦！ 引流一下嘻嘻♥ 漫谈计算机网络 连载的所有章节👇： 1.漫谈计算机网络：概述 从起源开始到分层协议结构，初识究竟什么是计算机网络？ - slowlydance2me - 博客园 (cnblogs.com) 图像处理技术 ......
移动 VR 开发时要避免的 PC 渲染技术
更新：本文是为 Quest 1 开发人员编写的。虽然 Quest 2 建立在相同的架构上，但现在更容易为阴影贴图（以及其他需要从先前渲染过程中生成的纹理读取的简单技术）做预算。 尽管移动芯片组可以支持下面概述的大多数技术，但我们强烈建议你不要这样做。不过，这并不总是一成不变的规则，因为我有看到开发者 ......
视频超分之BasicVSR-阅读笔记
1.介绍 对于视频超分提出了很多方法，EDVR中采用了多尺度可变形对齐模块和多个注意层进行对齐和定位并且从不同的帧聚合特征，在RBPN中，多个投影模块用于顺序聚合多个帧中的特征。这样的设计是有效的，但不可避免地增加了运行时和模型的复杂性。此外，与SISR不同，VSR方法的潜在复杂和不同设计在实施和扩 ......
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， ......
Java外包程序员的技术出路
学习的两个目的： 应付面试 应付工作（解决问题） 首先要明白学习的目的，不同阶段，不同技术的学习目的是不一样的。 有些技术，仅仅是应用级别的，有些技术是原理级别的（主要还是应试）。所以不同技术、不同时间学习方式需要改变。 学习方法： mysql、redis等日常使用技术： 直接就要熟练掌握，因为日常 ......
day22-web开发会话技术04
WEB开发会话技术04 14.Session生命周期 14.1生命周期说明 public void setMaxInactiveInterval(int interval)：设置session的超时时间(以秒为单位)，超过指定的时长，session就会被销毁。 值为正数的时候，设置session的超 ......
大数据下一代变革之必研究数据湖技术Hudi原理实战双管齐下-中
本篇详细描述hoodie数据读写流程，进一步加深对数据湖技术的理解。理论后转战集成Spark的使用，通过spark-shell和spark-sql实现hoodie的插入数据、查询数据、更新数据、删除数据、覆盖数据、时间旅行查询等示例，了解创建表、修改表结构、查询分区、删除分区基本用法，为进一步使用奠... ......
大数据下一代变革之必研究数据湖技术Hudi原理实战双管齐下-下
本篇演示了Hudi集成Spark的Scala编程示例，并一步步操作说明如何使用DeltaStreamer从Kafka里读取数据写入到Hudi表的HDFS中，接着集成Flink的环境准备，通过基于yarn-session的Flink的sql-client方式提交任务实现插入数据和流式读取数据，了解字节... ......
大数据下一代变革之必研究数据湖技术Hudi原理实战双管齐下-后续
本篇实战Hudi集成Flink SQl编程示例实现从生成器表写入Hudi表，打包集群验证；然后通过Hudi Flink CDC实现采集MySQL binlog日志写入Kafka再入到hudi表的完整示例，了解Hudi Flink的基础调试只是，最后通过Hudi集成Hive实现Flink Hive C... ......
Redux 的困扰与如何技术选型
文章的名字我想了很久，备选项有“我再不推荐 Redux”，“Redux 为什么令我头疼”，“Redux 进化启示录”等等。通过这一系列名字我想你大概能猜到我接下来想聊的问题是什么 ......
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 ......
《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 ......
github上fork2.4k,star8.7k的这款状态机，原来长这样！
大家好，我是陶朱公Boy。 前言 上一篇文章《关于状态机的技术选型，最后一个真心好》我跟大家聊了一下关于”状态机“的话题。从众多技术选型中我也推荐了一款阿里开源的状态机—“cola-statemachine”。 于是就有小伙伴私信我，自己项目也考虑引入这款状态机，但网上资料实在太少，能不能系统的介绍 ......
【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 ......
【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 ......
技术管理之如何协调加班问题
今天刚好跟一个前同事聊一些以前加班的事情，他跟我吐槽公司加班的问题，但我管理的技术部门一直没怎么加班。就想起来之前为了达成这件事做的一些努力，本来想细说，但他好像不太感兴趣，结果我自己憋了一肚子话，不吐不快，不如分享给其他人吧。所以特此写了这一篇。 1，不加班的基本原则 原则上尽可能不加班，是为了把 ......