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字节微服务HTTP框架Hertz使用与源码分析｜拥抱开
首页 登录 字节微服务HTTP框架Hertz使用与源码分析｜拥抱开源 白泽z 2022-09-013,421 关注 一、前言 Hertz[həːts] 是一个 Golang 微服务 HTTP 框架，在设计之初参考了其他开源框架 fasthttp、gin、echo 的优势， 并结合字节跳动内部的需求， ......
深入理解spring框架：剖析多线程模式下数据库连接
问题 1、spring框架下，大多数bean都是单例模式。这些单例模式的bean，会在多线程环境下执行（每个http request，可能对应一个线程）。如果bean是有状态的（对象的属性会被修改），如何解决线程安全问题？ 2、多线程环境下，db连接如何共享的？ db连接复用的粒度，是请求级别还是线 ......
实验七：Spark机器学习库Mtlib编程实践
1、数据导入 导入相关的jar包： import org.apache.spark.ml.feature.PCA import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.ml.linalg.{Vector,Vectors} import org ......
机器视觉 - YoloV8 命令行安装
创建python 环境 下载并安装 miniconda 安装包, 注意miniconda和 python 版本对应关系, 不要选择python最新的版本, 以免yolo或pytorch不能兼容最新版python. 这里到安装到 C:\miniconda3 配置 conda 环境, 修改conda配置 ......
机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33
目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注：参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较 ......
简易机器学习笔记（十一）opencv 简易使用-人脸识别、分类任务
前言 前段时间摸了下机器学习，然后我发现其实openCV还是一个很浩瀚的库的，现在也正在写一篇有关yolo的博客，不过感觉理论偏多，所以在学yolo之前先摸一下opencv，简单先写个项目感受感受opencv。 流程 openCV实际上已经有一个比较完整的模型了，下载在haarcascades 这里 ......
如何基于 Gin 封装出属于自己 Web 框架？
思路 在基于 Gin 封装出属于自己的 Web 框架前，你需要先了解 Gin 的基本用法和设计理念。 然后，你可以通过以下步骤来封装自己的 Web 框架： 封装路由：Gin 的路由是通过 HTTP 方法和 URL 路径进行匹配的，你可以根据自己的需求，封装出符合应用的业务需求的路由。你可以考虑将路由 ......
软件测试/测试开发全日制|Pytest测试框架fixture作为参数使用
前言 测试用例参数化的时候，使用 pytest.mark.parametrize() 参数化传测试数据，如果我们想引用前面不同fixture返回的数据当测试用例的入参。这个时候我们就可以用fixture 参数化 prams 来间接解决这个问题，本文就来给大家介绍一下如何使用fixture来实现参数化 ......
软件测试/测试开发全日制|Pytest测试框架Fixture作用域详解
前言 Pytest的fixtrue是存在作用域的,比如作用域为函数级别，那么没执行一条用例,就会重新执行一次fixtrue，如果是类级别,那么多个类执行时会在去执行fixture。fixture的作用域有5个,分别是: function,class,module,package,session。有了 ......
unipp框架开发的app跳转至小程序页面
需求：app分享到微信，微信点击进入小程序指定页面 1.配置 项目manifest.json>模块配置>Share>微信分享勾选上，并填写appid 2.调用uniapp的api 官方api https://uniapp.dcloud.net.cn/api/plugins/share.html#sh ......
【机器学习】逻辑回归
目录感知器的种类sigmoid（logistics）函数代价/损失函数（cost function）——对数损失函数（log loss function）梯度下降算法（gradient descent algorithm）正则化逻辑回归（regularization logistics regres ......
【机器学习】多元线性回归
目录多元线性回归模型（multiple regression model）损失/代价函数（cost function）——均方误差（mean squared error）批量梯度下降算法（batch gradient descent algorithm）特征工程（feature engineerin ......
开源：Taurus.DTC 微服务分布式事务框架，支持 .Net 和 .Net Core 双系列版本
在经过1年多的深思，十几年的框架编写技术沉淀下，花了近一个月的时间，终于又为 .Net 及 .Net Core 的微服务系列框架贡献当中的一个重要组件。原本的设计是作为 Taurus.Mvc 微服务系列中的一个插件，单独内部集成使用，后来想了想，还是在设计中独立了出来，支持在任意 Mvc 框架中使用... ......
深度学习之机器学习理论
（一）机器学习（Machine Learning）：就是让计算机具备从大量数据中学习的能力之一系列方法。机器学习使用很多统计方法，统计学家也称之为统计学习，但本质上起源于计算机科学的人工智能。 （二）机器学习的分类：机器学习主要分为两类，即监督学习(supervised learning)与非监督学 ......
Blazor快速开发框架Known-V2.0.0
Known2.0 Known是基于Blazor的企业级快速开发框架，低代码，跨平台，开箱即用，一处代码，多处运行。 官网：http://known.pumantech.com Gitee： https://gitee.com/known/Known Github：https://github.com ......
集合框架
01-集合框架概述 1. 内存层面需要针对于多个数据进行存储。此时，可以考虑的容器有：数组、集合类2. 数组存储多个数据方面的特点： > 数组一旦初始化，其长度就是确定的。 > 数组中的多个元素是依次紧密排列的，有序的，可重复的 > (优点) 数组一旦初始化完成，其元素的类型就是确定的。不是此类型的 ......
机器学习如何改变缺陷检测的格局？
机器学习在缺陷检测中扮演着重要的角色，它能够通过自动学习和识别各种缺陷的模式和特征，改变缺陷检测的格局。以下是机器学习在缺陷检测中的一些应用和优势： 自动化检测：机器学习技术可以自动化处理大量的数据，通过学习和识别缺陷的模式和特征，实现自动化检测。这大大提高了缺陷检测的效率和准确性，减少了人工干 ......
机器学习-决策树系列-贝叶斯算法-概率图模型-29
目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容，采用概率论的思想，从样本里面学到知识（训练模型），并对新来的样本进行预测。 主要算法：贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习，掌握NLP自然语言处理的一些基本算法，本阶段的理解对于后续完成 ......
Konva-前端绘图框架
一、介绍Konva is an HTML5 Canvas JavaScript framework that extends the 2d context by enabling canvas interactivity for desktop and mobile applications.Kon ......
金蝶云星空快速二次开发框架
金蝶云星空快速二次开发框架 介绍 环境：支持私有云和公有云 可配置性强：统一的配置读取方式，类似springboot方式根据指定的账套加载不同的配置文件，框架会自动识别加载不同环境的参数 可维护性高：可根据配置相关的WebApi框架实现在线调整参数和日志查询，能快速定位问题、减少代码开发和运维次数 ......
web前端css框架有哪些
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
【MITK框架】如何创建插件Plugin
以创建org.mitk.example.gui.xxxxx为例 1、修改D:\0_MITK\MITK\Examples\Plugins\PluginList.cmake 添加org.mitk.example.gui.xxxxx:ON set(MITK_EXAMPLE_PLUGINS org.mitk ......
如何在jax框架的jit中快速的实现循环结构 —— Jax框架的jit编译是否可以使用循环结构
相关： Jax框架的jit编译是否可以使用循环结构，如果使用循环结构需要注意什么 前文中给出了jit下使用python做循环结构的代码，下面再次给出这个代码，这个代码为jupyter-notebook环境，并且在jit编译时需要60秒，运行9.4秒左右： from jax import jit, r ......
机器学习-梯度下降法
1、名称解释 （1）什么是无约束优化问题？ 无约束优化问题是指在给定目标函数的情况下，寻找使目标函数取得最大值或最小值的变量取值，而不受任何约束条件限制的优化问题。 具体来说，无约束优化问题可以形式化地表示为以下形式： 最小化 f(x)，其中 x 是 n 维向量，f(x) 是一个实值函数，称为目标函 ......
机器学习-半正定规划
1、概念解释 （1）什么是半正定规划？ 半正定规划(Semi-Definite Programming，简称SDP) 是一类凸优化问题，其中的变量可组织成半正定对称矩阵形式，且优化问题的目标函数和约束都是这些变量的线性函数。 （2）什么是对称矩阵？ 对称矩阵是指一个矩阵的元素关于主对角线对称。换句话 ......
机器学习-二次规划
1、概念解释 （1）什么是半正定矩阵？ 半正定矩阵是指一个方阵（即行数等于列数的矩阵），满足以下条件之一： 对于任意非零向量x，都有x^T * A * x ≥ 0，其中 A 表示该矩阵的转置。 所有特征值（eigenvalue）都大于或等于零。 简单来说，一个半正定矩阵的特点是它的所有特征值非负，或 ......
机器学习-拉格朗日乘子法
1、概念解释 （1）什么是拉格朗日乘子法？ 拉格朗日乘于法(Lagrange multipliers) 是一种种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法。通过引入拉格朗日乘子，可将有d个变量与k个约束条件的最优化问题转化为具有d+k个变量的无约束优化问题求解。 2、基本演算 ......
机器学习-奇异值分解
1、概念介绍 （1）什么是线性无关的行？ 线性无关的行指的是矩阵中不可由其中一个或多个行的线性组合表示的行。换句话说，如果一个矩阵中有两个或多个行，且它们不能通过某些系数相乘和相加得到一个零向量，则这些行就是线性无关的。 例如，考虑一个包含三行的3x3矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 我们 ......