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android开发技巧杂谈
android开发技巧一 android的一些常用包是发布在国外的，所以一些包，我们下载不下来，我们可以使用阿里云的镜像地址（maven { url 'https://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/' }）。 使用https的地址，如下（亲 ......
MATLAB人工神经网络ANN代码
本文介绍基于MATLAB实现人工神经网络（ANN）回归的详细代码与操作。 在之前的文章MATLAB实现随机森林（RF）回归与自变量影响程度分析中，我们对基于MATLAB的随机森林（RF）回归与变量影响程度（重要性）排序的代码加以详细讲解与实践。本次我们继续基于MATLAB，对另一种常用的机器学习方法 ......
Python TensorFlow深度神经网络回归：keras.Sequential
本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口，实现深度神经网络回归的方法。 1 写在前面 前期一篇文章Python TensorFlow深度学习回归代码：DNNRegressor详细介绍了基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络；而在TensorFl ......
神经网络基础部件-BN层详解
训练深度神经网络的复杂性在于，因为前面的层的参数会发生变化导致每层输入的分布在训练过程中会发生变化。这又导致模型需要需要较低的学习率和非常谨慎的参数初始化策略，从而减慢了训练速度，并且具有饱和非线性的模型训练起来也非常困难。网络层输入数据分布发生变化的这种现象称为内部协变量转移，BN 就是来解决这个... ......
Java实现BP神经网络MNIST手写数字识别
Java实现BP神经网络，内含BP神经网络类，采用MNIST数据集，包含服务器和客户端程序，可在服务器训练后使客户端直接使用训练结果，界面有画板，可以手写数字 ......
NAPT网络结构下TCP/UDP/ICMP访问外网原理思考
背景 作为程序员，应该都听说过NAT(Network Address Transfer，网络地址转换)这一技术名词，并或多或少大概知道其原理与作用--NAT是用于解决IPv4地址不够用，保证我们能够在IPv6普及前依然可以正常使用互联网而广泛使用的一个技术，其原理正如其名称所示：其可以将私网IP通过 ......
PHP转Go实践：xjson解析神器「开源工具集」
前言 近期会更新一系列开源项目的文章，新的一年会和大家做更多的开源项目，也欢迎大家加入进来。 xutil 今天分享的文章源自于开源项目jinzaigo/xutil的封装。 在封装过程中，劲仔将实现原理以及相关实践思考，写成文章分享出来，从而汇总系列文章集合。 PHP转Go 我和劲仔都是PHP转Go， ......
【译】15 个有用的 JavaScript 技巧
原文地址：https://javascript.plainenglish.io/15-useful-javascript-tips-814eeba1f4fd 1）数字分隔符 为了提高数字的可读性，可以使用下划线作为分隔符。 const largeNumber = 1_000_000_000; con ......
算法学习笔记(8.1): 网络最大流算法 EK, Dinic, ISAP
网络最大流 前置知识以及更多芝士参考下述链接 网络流合集链接：网络流 最大流，值得是在不超过管道~~（边）~~容量的情况下从源点到汇点最多能到达的流量 抽象一点：使 $\sum_{(S, v) \in E} f(S, v)$ 最大的流函数被称为网络的最大流，此时的流量被称为网络的最大流量 有了最大流 ......
第 1 天｜基于 AI 进行游戏开发：5 天创建一个农场游戏！
欢迎使用 AI 进行游戏开发！ 在本系列中，我们将使用各种 AI 工具，在 5 天内创建一个功能完备的农场游戏。到本系列结束时，你将了解到如何将多种 AI 工具整合到游戏开发流程中。本系列文章将向你展示如何将 AI 工具用于： 美术风格 游戏设计 3D 素材 2D 素材 剧情 想要观看视频快速了解？ ......
神经网络基础部件-激活函数详解
本文分析了激活函数对于神经网络的必要性，同时讲解了几种常见的激活函数的原理，并给出相关公式、代码和示例图。从机器学习的角度来看，神经网络其实就是一个非线性模型，其基本组成单元为具有非线性激活函数的神经元，通过大量神经元之间的连接，使得多层神经网络成为一种高度非线性的模型。神经元之间的连接权重就是需要... ......
8KB的C#贪吃蛇游戏热点答疑和.NET7版本
在之前的一篇文章《看我是如何用C#编写一个小于8KB的贪吃蛇游戏》中，介绍了在.NET Core 3.0的环境下如何将贪吃蛇游戏降低到8KB。不过也有很多小伙伴提出了一些疑问和看法，主要是下面这几个方面： .NET Core 3.0可以做到这么小，那么.NET7表现会不会更好？ 不敢在生产中用这样的 ......
看我是如何用C#编写一个小于8KB的贪吃蛇游戏的
译者注：这是Michal Strehovský大佬的一篇文章，他目前在微软.NET Runtime团队工作，主要是负责.NET NativeAOT功能的开发。我在前几天看到这篇文章，非常喜欢，虽然它的内容稍微有点过时(还是使用的.NET Core 3.0)，不过其中的一些编程技巧和思维方式很受用，特 ......
教你用JavaScript实现乘法游戏
案例介绍 欢迎来的我的小院，我是霍大侠，恭喜你今天又要进步一点点了！我们来用JavaScript编程实战案例，做一个乘法积分游戏。乘法游戏主要通过用户输入的数值和程序计算的数值进行对比，正确积一分，错误扣一分。通过实战我们将学会JSON.parse方法、JSON.stringify方法、localS ......
vivo 游戏中心低代码平台的提效秘诀
本文首先介绍背景与痛点，然后阐述了vivo互联网游戏中心是如何搭建低代码平台，最后展示了低代码平台带来的收益和未来建设方向。 ......
万万没想到，go的数据库操作，也能像php一样溜了
Hi,各位go的小伙伴。很多人都是从php转过来的吧，不知道你们有没有发现，go界的orm并没有像php的orm一样好用。这篇文章里，我们认真的讨论下这个问题，并且会在后面提出解决方案。 ......
ArcObjects SDK 024 开发的技术和技巧
1、基本技术 开发方面。会使用C#开发语言和Visual Studio开发工具。会使用WinForm或者WPF开发。 理论知识方面。了解GIS的相关概念，例如矢量数据，栅格数据，空间参考、比例尺等概念。 工具方面。能够较为熟练的使用ArcMap桌面软件。 2、面向对象编程 如果我们只用.Net开发一 ......
深度学习之Transformer网络
【博主使用的python版本：3.6.8】 本次没有额外的资料下载 Packages import tensorflow as tf import pandas as pd import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ......
基于U-Net网络的图像分割的MindStudio实践
摘要：本实践是基于Windows版MindStudio 5.0.RC3，远程连接ECS服务器使用，ECS是基于官方分享的CANN6.0.RC1_MindX_Vision3.0.RC3镜像创建的。 本文分享自华为云社区《【MindStudio训练营第一季】基于U-Net网络的图像分割的MindStud ......
【进阶篇】Redis实战之Jedis使用技巧详解
一、摘要 在上一篇文章中，我们详细的介绍了 redis 的安装和常见的操作命令，以及可视化工具的介绍。 刚知道服务端的操作知识，还是远远不够的，如果想要真正在项目中得到应用，我们还需要一个 redis 的客户端，然后将其集成到项目中，让程序自动根据我们的业务需要自动处理。 基于 redis 开放的通 ......
Redis网络模型究竟有多强
高效的网络模型是Redis实现高吞吐量的重要底层支撑，是“高性能”的重要原因，却不是“快”的直接理由。本文将从BIO开始介绍，经过NIO、多路复用，最终说回Redis的Reactor模型，力求详尽。 ......
不规则图形背景排版高阶技巧 -- 酷炫的六边形网格背景图
今天，收到一个很有意思的提问，如何实现类似如下的背景效果图： 嗯？核心主体是由多个六边形网格叠加形成。 那么我们该如何实现它呢？使用纯 CSS 能够实现吗？ 当然可以，下面我们就将尝试如何使用 CSS 去实现这样一个背景效果。 如何绘制六边形？ 首先，看到这样一个图形，如果想要使用一个标签完成整个背 ......
一阶段目标检测网络-RetinaNet详解
作者深入分析了极度不平衡的正负（前景背景）样本比例导致 one-stage 检测器精度低于 two-stage 检测器，基于上述分析，提出了一种简单但是非常实用的 Focal Loss 焦点损失函数，并且 Loss 设计思想可以推广到其他领域，同时针对目标检测领域特定问题，设计了 RetinaNet... ......
5个接口性能提升的通用技巧
前言 作为后端开发人员，我们总是在编写各种API，无论是为前端web提供数据支持的HTTP REST API ，还是提供内部使用的RPC API。这些API在服务初期可能表现不错，但随着用户数量的增长，一开始响应很快的API越来越慢，直到用户抱怨：“你的系统太糟糕了。” 我只是浏览网页。为什么这么慢 ......
强化学习调参技巧二：DDPG、TD3、SAC算法为例：
强化学习调参技巧二：DDPG、TD3、SAC算法为例：先写一个简化版的训练环境。把任务难度降到最低，确保一定能正常训练。记录正常训练的智能体的分数，与随机动作、传统算法得到的分数做比较。
DRL算法的分数应该明显高于随机动作（随机执行动作）。DRL算法不应该低于传统算法的分数。如果没有传统算法，那么... ......
游戏设计之-排行榜处理
前言 我相信大部分人，乃至公司和团队在设计排行榜都考虑的是redis，zadd操作，不需要排序，维护获取，操作都极其简单； 无一例外我也是； 在项目中运营了大量的模板，来处理各个木块的排行榜信息； 统一的会在晚上又一些结算处理；就牵涉一次性拉取，过滤，发放奖励，甚至还有删除操作； 同时为了节约运营陈 ......
pyqt5制作俄罗斯方块小游戏-----源码解析
一、前言 最近学习pyqt5中文教程时，最后一个例子制作了一个俄罗斯方块小游戏，由于解释的不是很清楚，所以源码有点看不懂，查找网上资料后，大概弄懂了源码的原理。 二、绘制主窗口 将主窗口居中，且设置了一个状态栏来显示三种信息：消除的行数，游戏暂停状态或者游戏结束状态。 class Tetris(QM ......
深度学习之残差网络
资料下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1mTqblxzWcYIRF7_kk8MQQA 提取码：7x6w 资料的下载真的很感谢(14条消息) 【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 4 - 卷积神经网络 - 第二周作业_何宽的博客-CSDN博客 我找了几天resnet50 ......
详解redis网络IO模型
前言 "redis是单线程的" 这句话我们耳熟能详。但它有一定的前提，redis整个服务不可能只用到一个线程完成所有工作，它还有持久化、key过期删除、集群管理等其它模块，redis会通过fork子进程或开启额外的线程去处理。所谓的单线程是指从网络连接(accept) -> 读取请求内容(read) ......
kestrel网络编程--开发Fiddler
1 文章目的 本文讲解基于kestrel开发类似Fiddler应用的过程，让读者了解kestrel网络编程里面的kestrel中间件和http应用中间件。由于最终目的不是输出完整功能的产品，所以这里只实现Fiddler最核心的http请求和响应内容查看的功能。本文章是KestrelApp项目里面的一 ......