数据 神经网络 误差 注释
RocketMQ Connect 构建流式数据处理平台
RocketMQ Connect 作为 RocketMQ 与其他系统间流式数据传输的重要工具，轻松将 RocketMQ 与其他存储技术进行集成，并实现低延迟流/批处理。接下来，我们一起详解运行原理与基本特性～ ......
RocketMQ Schema——让消息成为流动的结构化数据
RocketMQ Schema 提供了对消息的数据结构托管服务，同时为原生客户端提供了较为丰富的序列化/反序列化 SDK ，补齐了 RocketMQ 在数据治理和业务上下游解耦方面的短板，让数据成为流动的结构化数据，那么快来了解下实现原理吧~ ......
Graph Neural Network——图神经网络
本文是跟着李沐老师的论文精度系列进行GNN的学习的，详细链接请见：零基础多图详解图神经网络（GNN/GCN）【论文精读】 该论文的标题为《A Gentle Introduction to Graph Neural Networks》，是对GNN的简介。那么论文的第一张图呢把鼠标放上去某一个结点将会表 ......
【机器学习】李宏毅——类神经网络训练不起来怎么办
如何判断导数值为零的点的类型 当发现训练数据集误差不再下降的时候，不是只有卡在局部最小值的情况，还有另外一种情况是处于鞍点，鞍点位置处虽然其导函数为零，但是其既不是局部最大值也不是局部最小值，如图： 因此，我们把局部最小值和鞍点这种点统称为驻点（critical point），但这两种情况是截然不同 ......
【机器学习】李宏毅——Recurrent Neural Network(循环神经网络)
假设我们当前要做一个人工智能客服系统，那该系统就需要对用户输入的话语进行辨认，例如用户输入： I want to arrive Taipei on November 2nd 那么该系统就能够辨认出来Taipei是目的地，而后面是时间。那么我们可以用一个简单的前向网络来实现这个事情，输出为这个单词属于 ......
VmWare安装Centos后配置Net网络SSH链接问题看这一遍就够了
由于个人的阿里云Linux云服务器快要到期，之前购买了3年才280元的样子， 目前涨价到1700~2600元，实在不划算，想省些钱给娃买玩具更香，决定重新在个人电脑上使用虚拟机， 方便测试使用Linux和Docker等。 1：首先安装VmWare(网络上教材比较多，这里不说明了) 2:启动时在安装对 ......
MongoDB安全加固，防止数据库攻击删除勒索威胁
前言： 今天发现前段时间自己搭建的一个系统的MongoDB数据找不到了，觉得很奇妙，然后登上MongoDB数据库发现多了一个名为READ__ME_TO_RECOVER_YOUR_DATA的数据库，里面还有一个README的集合里面包含了下面描述的勒索信息。没错我的MongoDB数据库被攻击了，不过还 ......
SpringBoot向Excel模板中写入数据并下载 （无需获取file对象及模板绝对路径）
之前用获取模板路径的方式测试没问题打包后就有问题了 莫名出现一个！ 找了很多教程尝试无果 最终使用下面这个方式 无需获取file对象以及模板路径的方式进行写入下载 （那个设置浏览器编码没有测试不知道能不能用！！！） public void export(SampleFilterAO filter, ......
数据结构高阶--AVL（平衡二叉树）（图解+实现）
AVL树（平衡二叉树） 概念 二叉搜索树虽可以缩短查找的效率，但如果数据有序或接近有序二叉搜索树将退化为单支树，查找元素相当于在顺序表中搜索元素，效率低下。因此为了解决这个问题，两位俄罗斯的数学家发明了一种方法：当向二叉搜索树中插入新结点后，如果能保证每个结点的左右子树高度之差的绝对值不超过1(需要 ......
MySQL JDBC驱动版本与数据库版本的对应关系及注意事项
事情发生 学了三遍的servlet，经典老师又教的第一万遍登陆注册，并且让实现，并且让演示，我们老师可能和之前的小学期公司老师 完全没有沟通过，我们小学期大作业都做了一个小项目出来还搁这登陆注册。 就把五个月前写的一个小项目拿出来，是一个类似菜鸟教程的网站，不过只有java的教程，这都是后话， 项目 ......
深度学习-网络训练流程说明
1.背景 分类神经网络模型：Mobilenetv3。 深度学习框架：PyTorch。 Mobilenetv3简单的手写数字识别： 任务输入：一系列手写数字图片，其中每张图片都是28x28的像素矩阵。 任务输出：经过了大小归一化和居中处理，输出对应的0~9数字标签。 项目参考代码：https://gi ......
搞定实体识别、关系抽取、事件抽取，我用指针网络
PointerNet_Chinese_Information_Extraction 代码地址：https://github.com/taishan1994/PointerNet_Chinese_Information_Extraction 利用指针网络进行信息抽取，包含命名实体识别、关系抽取、事件抽 ......
数据结构高阶--二叉搜索树（原理+实现）
二叉搜索树 概念 二叉搜索树又称为二叉排序树，因为这棵树的中序遍历是有序的。二叉搜索树总结起来有以下几个性质： 若它的左子树不为空，则左子树上所有节点的值都小于根节点的值 若它的右子树不为空，则右子树上所有节点的值都大于于根节点的值 它的左右子树都是二叉搜索树 这棵树中没有重复的元素 举个例子： 二 ......
kubernetes数据持久化StorageClass动态供给(二)
存储类的好处之一便是支持PV的动态供给，它甚至可以直接被视作为PV的创建模版，用户用到持久性存储时，需要通过创建PVC来绑定匹配的PV，此类操作需求较大，或者当管理员手动创建的PV无法满足PVC的所有需求时，系统按PVC的需求标准动态创建适配的PV会为存储管理带来极大的灵活性，不过仅那些属于Stor ......
数据结构初阶--单链表（讲解+类模板实现）
单链表 **概念：**链表是一种物理存储结构上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的 。 值得注意的是： 1.链表的在逻辑是连续的，物理上不一定是连续的； 2.现实中节点是从堆上申请的。 链表的实现 链表的单个结点的定义 就像这个图一样，一个空间用了存放数据（数 ......
数据结构初阶--栈和队列（讲解+类模板实现）
栈 栈的概念和结构 栈：一种特殊的线性表，其只允许在固定的一端进行插入和删除元素操作。进行数据插入和删除操作的一端称为栈顶，另一端称为栈底。栈中的数据元素遵守后进先出LIFO（Last In First Out）加粗样式的原则。 入栈：从栈顶放入数据的操作。 出栈：从栈顶取出元素的操作。 栈的实现 ......
MQ系列8：数据存储，消息队列的高可用保障
MQ系列1：消息中间件执行原理 MQ系列2：消息中间件的技术选型 MQ系列3：RocketMQ 架构分析 MQ系列4：NameServer 原理解析 MQ系列5：RocketMQ消息的发送模式 MQ系列6：消息的消费 MQ系列7：消息通信，追求极致性能 1 介绍 在之前的章节中，我们介绍了消息的发送 ......
数据结构初阶--双向循环链表（讲解+类模板实现）
带头双向链表的结构 看下面的图，就是我今天要给大家分享有结构——带头双向循环链表。这里的头是不存放任何数据的，就是一个哨兵卫的头结点。 用代码来表示每一个节点就是这样的： 数据域和指针域 两个指针，一个指向前驱结点，一个指向后继结点 给定两个构造函数，有参和无参，分别对结点的指针域和数据域进行初始化 ......
PyTorch Geometric Temporal 介绍 —— 数据结构和RGCN的概念
Introduction PyTorch Geometric Temporal is a temporal graph neural network extension library for PyTorch Geometric. PyTorch Geometric Temporal 是基于PyTo ......
数据结构初阶--二叉树介绍（基本性质+堆实现顺序结构）
树的基本概念和结构 树的相关概念 **节点的度：**一个节点含有的子树的个数称为该节点的度； 如上图：A的为2 叶节点或终端节点：度为0的节点称为叶节点； 如上图：D、F、G、H为叶节点 **非终端节点或分支节点：**度不为0的节点； 如上图：A、B…等节点为分支节点 **双亲节点或父节点：**若一 ......
数据结构初阶--二叉树（前中后序遍历递归+非递归实现+相关求算结点实现）
二叉树链式结构 前一篇博客介绍了二叉树的顺序结构，是通数组来存储的，这里我们通过创建链式结构来存储，在堆上申请空间，结构如下： template <class DateType> struct BinaryTreeNode { DateType data;//数据域 BinaryTreeNode* ......
ArcGIS QGIS学习二：图层如何只显示需要的部分几何面数据（附最新坐标边界下载全国省市区县乡镇）
前言 当我们用GIS软件打开一个SHP文件的时候，会显示出里面全部的几何图形，假如我只想要其中的一部分数据显示出来，其他的均不要显示，有那么几种操作方法。 我们可以通过把需要显示的几何面复制到另外一个图层里面来单独显示，但如果需要显示的区域一变，又要重新搞，不是很方便。 下面将记录一下我学到的解决方 ......
PGL图学习之图神经网络ERNIESage、UniMP进阶模型[系列八]
通过以上两个版本的模型代码简单的讲解，可以知道他们的不同点，其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上，在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息；而ERNIESageV2版本则作用在了边上，在Send阶段同时考虑了当前节点和... ......
图神经网络之预训练大模型结合：ERNIESage在链接预测任务应用
通过以上两个版本的模型代码简单的讲解，我们可以知道他们的不同点，其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上，在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息；而ERNIESageV2版本则作用在了边上，在Send阶段同时考虑了当前节... ......
漫谈计算机网络：网络层 ------ 重点：IP协议与互联网路由选择协议
面试答不上？计网很枯燥? 听说你学习 计网 每次记了都会忘？ 不妨抽时间和我一起多学学它👇 深入浅出，用你的空闲时间来探索计算机网络的硬核知识！ 👇博主的上篇连载博客《初识图像处理技术》 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 - slowlydance2me - ......
漫谈计算机网络：物理层 ----- 双绞线&光纤？，从最底层开始了解计算机网络
计网很枯燥? 听说你学习 计网 每次记了都会忘？ 不妨抽时间和我一起多学学它👇 深入浅出，用你的空闲时间来探索计算机网络的硬核知识！ 👇博主的上篇连载博客《初识图像处理技术》 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 - slowlydance2me - 博客园 (c ......
漫谈计算机网络：应用层 ----- 从DNS域名解析到WWW万维网再到P2P应用
2022-12-04 18:31:01 纪念一下博主的《漫谈计算机网络》连载博客 浏览量破500了! 今天更新完结篇! 面试答不上？计网很枯燥? 听说你学习 计网 每次记了都会忘？ 不妨抽时间和我一起多学学它👇 深入浅出，用你的空闲时间来探索计算机网络的硬核知识！ 👇博主的上篇连载博客《初识图像 ......
Winform控件绑定数据
简介 在C#中提起控件绑定数据，大部分人首先想到的是WPF，其实Winform也支持控件和数据的绑定。 Winform中的数据绑定按控件类型可以分为以下几种： 简单控件绑定 列表控件绑定 表格控件绑定 绑定基类 绑定数据类必须实现INotifyPropertyChanged接口，否则数据类属性的变更 ......