样机 深度 意义 文章
VB6的OfficeMenu控件 - 开源研究系列文章
这次将原来VB6中喜欢和使用到的OfficeMenu的控件做一个使用介绍。 上次介绍了VB6中的控件引擎，但是那个只针对基本的控件，这个OfficeMenu控件在当时是收费的，笔者找度娘好不容易才下载到一个免费版本，而且使用起来也非常的方便，在当时那个年代是笔者对于VB6中最喜欢的控件之一。 1、 ......
13.Mock 的价值与意义
目录 Mock 测试的场景 Mock 测试的价值与意义 Mock 核心要素 Mock 测试的场景 前后端数据交互 第三方系统数据交互 硬件设备解耦 Mock 测试的价值与意义 不依赖第三方数据 节省工作量 节省联调 Mock 核心要素 匹配规则 模拟响应 ......
文章目录
（此博客适用对象：产品结构工程、机械工程师 目前是先随便写点，想到什么主题就写什么主题，后面写多了会系统分类整理下。） 文章目录随时更新： 塑胶结构-螺纹连接设计规范 铝及铝合金阳极氧化技术规范 Creo软件使用问题及相应解决办法 ......
GIS融合之路（二）CesiumJS和ThreeJS深度缓冲区整合
在这篇文章开始前再次重申一下，山海鲸并没有使用ThreeJS引擎。但由于ThreeJS引擎使用广泛，下文中直接用ThreeJS同CesiumJS的整合方案代替山海鲸中3D引擎和CesiumJS整合。 系列传送门： 山海鲸可视化：GIS融合之路（一）技术选型CesiumJS/loaders.gl/iT ......
VB6的WinXP控件引擎 - 开源研究系列文章
这几天翻了一下原来VB6的代码，将一些有用的代码进行了整理，然后将这些代码记录下来，开源出来，让需要的朋友能够进行代码复用。 这次介绍的是一个VB6的WindowXP的控件引擎代码，主要是在程序启动的时候对所有的控件进行一个检索，然后将对应的控件的样式进行设置成WindowsXP操作系统的样式，因为 ......
backbone、head、neck等深度学习中的术语解释
我们在阅读文章的时候，经常看到backbone head neck 这一类的术语，但是我们可能并不知道是什么意思，这篇文章就是对这些术语进行解释： backbone： 翻译为主干网络的意思，既然说是主干网络，就代表其是网络的一部分，那么是哪部分呢？这个主干网络大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是 ......
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard 摘要 Ipa Guard是一款功能强大的IPA混淆工具，通过对iOS IPA文件进行混淆加密，保护其代码、资源和配置文件，降低破解反编译难度。本文将介绍Ipa Guard的深度混淆技术，包括逻辑混淆、名称混淆以及处理特殊情况的方法，帮 ......
微信公众号的菜单如果设置使其跳转到过去的历史文章里？解决问题记录
最近做了一个微信公众号分享旅游度假。但是遇到了一个问题，就是我每天发一篇文章，如何让粉丝可以看到过往的文章集锦？ 目前你的菜单信息的选择只有如下两个，并不能帮你直接跳转到过去的历史文章里 解决方案来了！！ 1.打开一篇你过去发表过的公众号文章 电脑浏览器打开后，点击Ctrl+U 进入 view ss ......
转载：深度学习：蒸馏Distill
转载，写的比较好了，可以参考：https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/117257414 Distilling the knowledge in a neural networkHinton 在论文中提出方法很简单，就是让学生模型的预测分布，来 ......
代码随想录 day16 N 叉树的最大深度 完全二叉树的节点个数
N 叉树的最大深度 这题昨天做过二叉版本 n叉区别不大 完全二叉树的节点个数 层级遍历 入que的数量就是节点个数 ......
遇到http状态码不知道含义？一篇文章教你速记
1开头的http状态码100 （继续） 请求者应当继续提出请求。 服务器返回此代码表示已收到请求的第一部分，正在等待其余部分。101 （切换协议） 请求者已要求服务器切换协议，服务器已确认并准备切换。2开头的http状态码200 成功处理了请求，一般情况下都是返回此状态码；201 请求成功并且服务器 ......
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 ......
一篇文章彻底搞懂TiDB集群各种容量计算方式
背景 TiDB 集群的监控面板里面有两个非常重要、且非常常用的指标，相信用了 TiDB 的都见过： Storage capacity：集群的总容量 Current storage size：集群当前已经使用的空间大小 当你准备了一堆服务器，经过各种思考设计部署了一个 TiDB 集群，有没有想过这两个 ......
QMap深度拷贝
QMap深度拷贝 #include <QMap> #include <QPair> #include <QDebug> QMap<int, QString> deepCopyQMap(const QMap<int, QString>& source) { QMap<int, QString> tar ......
【专题】2023年保险合伙人白皮书及优增深度洞察报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34800 原文出处：拓端数据部落公众号 2023年，中国经济从高速向高质量转型，众多保险公司将队伍转型视为寿险行业供给侧改革的关键。以招募和培养专业、职业绩优人才为核心的策略，成为代理人队伍转型的重要方向。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末 ......
深度学习模型部署TensorRT为何如此优秀？
一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题，主要关注两个方面：高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点，但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存，一般高性能场景都是使用C++去部署，尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快，因为 ......
SAP ABAP技术文章合集_微信公众号：ABAP猿
第1部分：ABAP OOALV相关文章合集 序号 文章标题 01 ABAP OOALV-基本显示 02 ABAP OOALV-排序、过滤 03 ABAP OOALV-合计、小计 04 ABAP OOALV-选择模式、触发事件 05 ABAP OOALV-隐藏列、修改列标题、添加图标列、调整列位置 0 ......
深度估计之SCDepth系列
SC-Depth系列。 SCDepthV1 之前的单目深度估计网络的重投影损失，更多的是利用前后帧的颜色误差进行约束，得到了比较精确的结果。但它们基本上都有一个共性问题：深度值不连续！连续几张图像之间的深度值不连续！也就是说，在不同的帧上产生尺度不一致的预测，因为它们承受了每帧图像的尺度不确定性。这 ......
CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战
全面介绍CUDA与pytorch cuda实战 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人 一、CUDA：定义与演进 CUDA（ ......
切换模式 写文章 登录/注册 go语言json技巧忽略某个字段/忽略空值字段
10 人赞同了该文章 忽略某个字段 // 使用json tag指定json序列化与反序列化时的行为 type Person struct { Name string `json:"name"` // 指定json序列化/反序列化时使用小写name Age int64 Weight float64 ` ......
Visual Basic 6的安装与辅助插件 - 初学者系列 - 学习者系列文章
好久没玩VB6了，今天无聊，就把原来的VB6相关的代码翻了出来，然后上了VMWare虚拟机，把VB6安装上，然后把架构设计那个模板找出来完善了一下。看了一下，VB6这块需要记录一些内容，于是有了本文。 1、 WindowsXP虚拟机； 这里直接找了网上的一个WindowsXP的VM虚拟机文件，已经安 ......
深度可分离卷积
深度可分离卷积，使用了一些 trick 极大减少卷积所需参数量和计算量。 理解深度可分离卷积 若需要对 12×12×3 的输入使用卷积，获得 8×8×256 的输出，直接的卷积方法是使用 256 个 5×5×3 的卷积核（无 padding、步长为 1，下同）。此时卷积层的参数量为 19200，卷积 ......
深度学习图像复原之去雨：常用数据集介绍
可能有帮助的链接：https://paperswithcode.com/task/single-image-deraining 合成数据集 Rain100H 出自 CVPR 2017 论文 Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Ima ......
CHAT GPT全称及其发展历程深度剖析
CHAT GPT全称为Conversational Generative Pre-trained Transformer，是一种由OpenAI开发的自然语言处理模型。该模型旨在生成流畅且连贯的对话回复，从而在聊天机器人应用中表现出卓越的性能。 CHAT GPT的发展起始于OpenAI提出的GPT架构 ......
动手学深度学习v2：数据操作+数据预处理
数据操作 import torch x=torch.arange(12) # x的output为 tensor([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]) # 可以通过张量的shape属性来访问张量的形状和张量中元素的总数 x.shape # output: torch.Size([1 ......
机器学习周刊03:如何学习深度学习？2024 年学习生成式 AI 路线图、如何构建高效的RAG系统、苹果 腾讯最新论文、阿里DreaMoving
腾讯推出的 AppAgent，是一个多模态智能体，通过识别当前手机的界面和用户指令直接操作手机界面，能像真实用户一样操作手机！ 机器学习周刊：关注Python、机器学习、深度学习、大模型等硬核技术 1、如何学习深度学习？ 最近X上有推友重提这篇文章，是网友看过 Jeremy 教授的 fast.ai ......
面试题：Tcp,http,https分别的意义和他们的区别
TCP是一种可靠的，面向连接的传输协议，用于在网络上可靠的传输数据。它确保数据在发送和接收之间的可靠传递，TCP提供了可靠的字节流，确保数据按正常的顺序到达目标。 主要特点： 1.面向连接：在数据传输之前，发送方和传输方需要建立一个连接。 2.可靠性：TCP使用确认和重传机制来确保数据的可靠性。接收 ......