样式 深度 作用sass
【c&c++】#ifdef __cplusplus extern “C”的作用详解
extern "C"的主要作用就是为了能够正确实现C++代码调用其他C语言代码。加上extern "C"后，会指示编译器这部分代码按C语言的进行编译，而不是C++的。由于C++支持函数重载，因此编译器编译函数的过程中会将函数的参数类型也加到编译后的代码中，而不仅仅是函数名；而C语言并不支持函数重载， ......
React的行内样式与CSS
如何为组件添加 CSS 的 class？ 传递一个字符串作为 className 属性： render() { return <span className="menu navigation-menu">Menu</span> } CSS 的 class 依赖组件的 props 或 state 的情 ......
聊聊spring中bean的作用域
前言 今天分享一下spring bean的作用域，理解bean的作用域能够在使用过程中避免一些问题，bean的作用域也是spring bean创建过程中一个重要的点。 Spring bean的作用域类型 singleton（单例模式）：在整个应用程序的生命周期中，只创建一个Bean实例。默认情况下， ......
深度学习的基本原理和常用框架介绍
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它可以从大量的数据中学习抽象和复杂的特征，从而实现各种智能任务，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。深度学习的基本原理是利用多层的神经网络结构，通过前向传播和反向传播的算法，不断调整网络中的参数，使得网络的输出能够逼近或优化目标函数。深度学习的常用框架 ......
【Java 并发】【九】【AQS】【三】基于AQS的共享锁实现、底层源码深度剖析
1 前言 上一节我们详细讲解了基于AQS实现的互斥锁机制，进行了深入的剖析，包括从acquire入口源码开始，剖析了获取锁失败调用addWaiter方法加入等待队列，知道了Node节点是怎么插入等待队列的；同时还剖析acquireQueue方法的源码，解析了插入等待队列之后的节点什么时候被挂起，什么 ......
python基础七（函数名称空间及作用域、函数对象、函数嵌套、闭包函数、装饰器）
一 名称空间（namespaces)：存放名字的地方，是对栈区的划分。 有了名称空间之后，就可以在栈区中存放相同的名字，详细的名称空间。分三种1.1 内建名称空间存放的名字：存放的python解释器内置的名字print<built-in function print>存活周期：python解释器启动 ......
【LeetCode剑指offer 02】矩阵中的路径（老鼠走迷宫plus，应用深度优先搜索与回溯机制）
矩阵中的路径 https://leetcode.cn/problems/ju-zhen-zhong-de-lu-jing-lcof/ 给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个字符串单词 word 。如果 word 存在于网格中，返回 true ；否则，返回 false 。 单词必须按照 ......
【Java 并发】【九】【AQS】【二】基于AQS的互斥锁机制、底层源码深度剖析
1 前言 上一节我们从整体上分析了什么是AQS以及AQS内部的数据结构，那么这节我们就从acquire和release入手，分析一下AQS为独占锁提供的机制：到底是怎么在获取资源失败进入等待队列的？以及释放资源的时候怎么唤醒后继节点的线程竞争锁的？ 2 acquire 方法源码解析 首先我们看一下A ......
转载自团队博客：基于深度学习的人脸识别会议签到系统
电梯演讲：https://www.bilibili.com/video/BV1kc411W7w4?t=9.9 原型： 1，主界面 2，会议管理 3，人员管理 4，会议室管理 ......
linux makefile make 中 extra_cflags 的作用。
问题: 我在编译 rtl8723bu linux4.19 版本的时候， 总是编译不过去， 后来发现是 extra_cflags 的问题。 接下来看看 网上的 截图：关于 extra_clags的知识。 再来看看 gcc 的参数。 ......
深度学习基础入门篇[一]：神经元简介、单层多层感知机、距离计算方法式、相似度函数
深度学习基础入门篇[一]：神经元简介、单层多层感知机、距离计算方法式、相似度函数 1.神经元 在生物学中，神经元细胞有兴奋与抑制两种状态。大多数神经元细胞在正常情况下处于抑制状态，一旦某个神经元受到刺激并且电位超过一定的阈值后，这个神经元细胞就被激活，处于兴奋状态，并向其他神经元传递信息。基于神经元 ......
JavaScript之函数，变量作用域，let（局部变量），const（常量）
一.函数 方法：面向对象特有的，它是对象的一部分，一个对象包含属性和方法 函数：它的功能类似于方法，但是函数的写法是直接与类文件一体的，方法是包含在类文件中的，函数和类文件是一级目录 JavaScript中的函数是包含在函数的定义方式一般用 function 来声明所有函数，他不同于其它高级语言，声 ......
聊聊spring中bean的作用域
前言 今天分享一下spring bean的作用域，理解bean的作用域能够在使用过程中避免一些问题，bean的作用域也是spring bean创建过程中一个重要的点。 Spring bean的作用域类型 singleton（单例模式）：在整个应用程序的生命周期中，只创建一个Bean实例。默认情况下， ......
树：剑指 Offer 55 - I. 二叉树的深度
题目描述： 输入一棵二叉树的根节点，求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点（含根、叶节点）形成树的一条路径，最长路径的长度为树的深度。 例如： 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]， 返回它的最大深度 3 。 树的遍历方式总体分为两类：深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索 ......
动手深度学习pytorch
<script src="http://latex.codecogs.com/latex.js" type="text/javascript"></script> 引言 一：过去⼗年中取 得巨⼤进步的想法 1.如dropout (Srivastava et al., 2014)，有助于减轻过拟合的危 ......
深度学习-情感分析
title: 情感分析 数据准备 现在我们手中有一批影评数据（IMDB 数据集），影评被分为两类：正面评价与负面评价。我们需要训练一个情感分析模型，对影评文本进行分类。 这个问题本质上还是一个文本分类问题，研究对象是电影评论类的文本，我们需要对文本进行二分类。下面我们来看一看训练数据。 IMDB（I ......
深度学习-pytorch模型构建
title: Python特殊语法--列表推导式 切片 迭代器 生成器 装饰器 lambda表达式 构建自己的模型 让我们直接切入主题，使用 PyTorch，自己构建并训练一个线性回归模型，来拟合出训练集中的走势分布。我们先随机生成训练集 X 与对应的标签 Y，具体代码如下： import nump ......
111. 二叉树的最小深度
给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 class Solution { public: int minDepth(TreeNode* root) { if(root == nullptr) return 0; ......
深度学习基础-pytorch1
DataSet DataLoader Torchvision 数据读取 训练开始的第一步，首先就是数据读取。PyTorch 为我们提供了一种十分方便的数据读取机制，即使用 Dataset 类与 DataLoader 类的组合，来得到数据迭代器。在训练或预测时，数据迭代器能够输出每一批次所需的数据，并 ......
104.二叉树的最大深度
给定一个二叉树，找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 示例： 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]， class Solution { public: int getdepth(TreeNode* n ......
Vue3——使用deep进行样式穿透的时候发出v-deep警告
前言 其实只是一个警告，如果你不在意也是可以的，不过有点强迫症就按着提示说的改了，然后又去官网看了下对应的文档； !> ::v-deep usage as a combinator has been deprecated. Use :deep() instead. 这里没啥好说的，因为Vue3的文档 ......
Vite——如何配置使用sass
前言 如果只是纯粹的使用其实并不需要配置，只需要安装对应的处理器依赖即可👍，如果需要做全局的配置可以查看css预处理选项配置； 文档: css预处理器 | css预处理选项配置 内容 vite 提供了对 .scss, .sass, .less, .styl 和 .stylus 文件的内置支持。没有 ......
Python的类中，def __init__中，self的作用
在Python的类中，self是一个特殊的关键字，用来指代被操作的类的实例，而noself指的是一个类变量，类的所有实例共享。 这是一个说明差异的示例： 在上面的示例中，wheels 是一个类变量，由 Car 类的所有实例共享。 另一方面，make 和 model 是实例变量，对于类的每个实例都是唯 ......
基于mnist手写数字数据库的深度学习网络训练和数字识别matlab仿真
1.算法描述 MNIST数据集(Mixed National Institute of Standards and Technology database)是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据库，该 数据集包含 60000 个于训练的样本和 10000 个于测试的样本，图像是固定⼤小 ......
Rust关键字及作用
Rust 中的关键字被特定用于定义语法规则和限制名称空间中的标识符。 以下是 Rust 中所有的关键字及其作用： as：类型转换； async：声明异步函数； await：等待异步操作结果； break：结束循环或跳出循环语句块； const：声明常量； continue：继续下一轮循环； crat ......
4.7 app.mount的作用效果
这里msg的效果,在app.mount('#box')后就被覆盖掉了 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title></title> </head> <body> <div id="box"> 这里msg的效果,在app.mo ......
原型展示：基于深度学习的人脸识别会议签到系统
电梯演讲：https://www.bilibili.com/video/BV1kc411W7w4?t=9.9 原型： 1，主界面 2，会议管理 3，人员管理 4，会议室管理 ......
【动手学深度学习】2.4 ~ 2.7 节学习（微积分、自动求导、概率、查阅文档）
2.4 微积分 2.4.3 梯度 梯度是一个多元函数所有变量偏导数的连接。具体而言：设函数 $f:\mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}$ 的输入是一个 $n$ 维向量 $\boldsymbol{x} = [x_1, x_2, \cdots, x_n]^T$，输出是一 ......
【Java 并发】【七】【Unsafe】什么是Unsafe及其作用
1 前言 这节我们来看看JDK底层的unsafe，因为很多的操作都是依赖于unsafe提供的功能的。 2 unsafe是什么？ unsafe是JDK提供的一个工具类，里面的方法大多是native方法，unsafe类是JDK给你提供的一个直接调用操作系统底层功能的一个工具类，unsafe提供了非常多操 ......