椭圆 函数 深度
重载的奥义之函数重载
一、基本定义 重载，顾名思义从字面上理解就是重复装载，打一个不恰当的比方，你可以用一个篮子装蔬菜，也可以装水果或者其它，使用的是同一个篮子，但是可以用篮子重复装载的东西不一样。 函数重载是C++多态（静态多态）的特征体现，它可以允许重复使用同一个函数名（篮子）的函数，但是函数的参数列表（篮子装的东西 ......
Openmp Runtime 库函数汇总（上）
在本篇文章当中主要给大家介绍了一些在 OpenMP 当中常用的动态库函数，这篇文章的动态库函数主要是关于并行域和线程状态的函数，在下篇文章当中我们主要是分析一些 OpenMP 当中的锁相关函数。希望大家有所收获！ ......
Openmp Runtime 库函数汇总（下）——深入剖析锁🔒原理与实现
在本篇文章当中主要给大家分析了 OpenMP 当中两种主要的锁的实现，分别是 omp_lock_t 和 omp_nest_lock_t，一种是简单的锁实现，另外一种是可重入锁的实现。其实 critical 子句在 OpenMP 内部的也是利用上面的锁实现的。整个锁的实现还是非常复杂的，里面有很多耐人... ......
Python函数用法和底层分析
Python函数用法和底层分析 函数是可重用的程序代码块。函数的作用，不仅可以实现代码的复用，更能实现代码的一致性。一致性指的是，只要修改函数的代码，则所有调用该函数的地方都能得到体现。 在编写函数时，函数体中的代码写法和我们前面讲述的基本一致，只是对代码实现了封装，并增加了函数调用、传递参数、返回 ......
[深度学习] 基于切片辅助超推理库SAHI优化小目标识别
对象检测是迄今为止计算机视觉中最重要的应用领域。然而，小物体的检测和大图像的推理仍然是实际使用中的主要问题，这是因为小目标物体有效特征少，覆盖范围少。小目标物体的定义通常有两种方式。一种是绝对尺度定义，即以物体的像素尺寸来判断是否为小目标，如在COCO数据集中，尺寸小于32×32像素的目标被判定为小 ......
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 ......
遗传算法解决函数优化问题
遗传算法解决函数优化问题 作者: Cukor丘克 环境: MatlabR2020a + vscode 为什么要学习遗传算法 为什么要学习遗传算法，或者说遗传算法有什么厉害的地方。例如求解以下函数优化问题： $min f(x_1, x_2)=x^2_1+x^2_1+25*(sin^2x_1+sin^2 ......
vue3+TS 自定义指令：长按触发绑定的函数
#vue3+TS 自定义指令：长按触发绑定的函数 偶然间看到一个在vue2中写的长按触发事件的自定义指定，想着能不能把他copy到我的vue3项目中呢。 ##编写自定义指令时遇到的几个难点 ###1.自定义指令的类型 在ts中写任何东西都要考虑到类型的问题，自定义指令的类型问题依然存在 ###2.在 ......
从源码层面深度剖析Spring循环依赖
作者：郭艳红 以下举例皆针对单例模式讨论 图解参考 https://www.processon.com/view/link/60e3b0ae0e3e74200e2478ce 1、Spring 如何创建Bean？ 对于单例Bean来说，在Spring容器整个生命周期内，有且只有一个对象。 Sprin ......
一种将C++函数模板定义和声明分开的方法
在 C++ 中为了操作简洁引入了函数模板。所谓的函数模板实际上是建立一个通用函数，其函数类型或形参类型不具体指定，用一个虚拟的类型来表达，这个通用函数就称为函数模板。 1、通用的写法 函数模板不是一个具体的函数，编译器不能为其生成可执行代码。定义函数模板后只是一个对函数功能框架的描述，当它具体执行时 ......
【深度思考】如何优雅的校验参数？
在日常的开发工作中，为了保证落库数据的完整性，参数校验绝对是必不可少的一部分，本篇文章就来讲解下在项目中该如何优雅的校验参数。 假设有一个新增学员的接口，一般第一步我们都会先校验学员信息是否正确，然后才会落库，简单起见，假设新增学员时只有2个字段：姓名、年龄。 @Data public class ......
before-after-hook钩子函数
before-after-hook 最近看别人的代码，接触到一个插件，before-after-hook，百度搜一圈也没有看到什么地方有教程，看这个字面意思是一个hook，和axios里面的拦截器，vue-router里面的导航守卫类似。插件名字暂且叫它“前后钩子”吧，本文简单介绍这个插件的使用方法 ......
深度剖析 | 【JVM深层系列】[HotSpotVM研究系列] JVM调优的"标准参数"的各种陷阱和坑点分析（攻克盲点及混淆点）「 1 」
相信大多数人的理解是Major GC只针对老年代，Full GC会先触发一次Minor GC，不知对否？我参考了R大的分析和介绍，总结了一下相关的说明和分析结论。 ......
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 ......
二叉树的最小深度问题
二叉树的最小深度问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：二叉树的最小深度问题 CSDN：二叉树的最小深度问题 题目描述 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。 题目链接见：LeetCode 111. Mini ......
深度学习炼丹-数据增强
在工业界，数据预处理步骤对模型精度的提高的发挥着重要作用。对于机器学习任务来说，广泛的数据预处理一般有四个阶段（视觉任务一般只需 Data Transformation）: 数据清洗(Data Cleaning)、数据整合(Data Integration)、数据转换(Data Transforma... ......
深度学习炼丹-超参数调整
所谓超参数，即不是通过学习算法本身学习出来的，需要作者手动调整（可优化参数）的参数(理论上我们也可以设计一个嵌套的学习过程，一个学习算法为另一个学习算法学出最优超参数)，卷积神经网络中常见的超参数有: 优化器学习率、训练 Epochs 数、批次大小 batch_size 、输入图像尺寸大小。 ......
深度学习炼丹-不平衡样本的处理
数据层面的处理方法总的来说分为数据扩充和数据采样法，数据扩充会直接改变数据样本的数量和丰富度，采样法的本质是使得输入到模型的训练集样本趋向于平衡，即各类样本的数目趋向于一致。 ......
STM32与PS2的无线通信和相关函数介绍
PS2采用SPI通信协议 源码和参考文件获取：https://github.com/Sound-Sleep/PS2_Based_On_STM32 接收器接口 DI：手柄->主机，时钟的下降沿传送信号，信号的读取在时钟由髙到低的变化过程中完成 DO：主机->手柄，同步传送于时钟的下降沿 空端口 GND ......
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 ......
在 win11 下搭建并使用 ubuntu 子系统（同时测试 win10)——（附带深度学习环境搭建）
对于一个深度学习从事者来说，Windows训练模型有着诸多不便，还好现在Windows的Ubuntu子系统逐渐完善，近期由于工作需求，配置了Windows的工作站，为了方便起见，搭建了Ubuntu子系统，网上教程比较多，但是都或多或少存在一些小问题（也许是他们没有遇到）， 于是我自己在尝试中，将自己 ......
函数调用时用const保护指针
当调用函数并且把指向变量的指针作为参数传入时，通常会假设函数将修改变量（否则，为什么函数需要指针呢？）。例如，如果在程序中看到语句 f(&x); 大概是希望f改变x的值。但是，f仅需检查x的值而不是改变它的值也是可能的。指针可能高效的原因是：如果变量需要大量的存储空间，那么传递变量的值会浪费时间和空 ......
深度解析KubeEdge EdgeMesh 高可用架构
摘要：通过高可用特性应用场景、高可用特性使用手册、课题总结、未来展望等四个部分的内容来向大家介绍新版本EdgeMesh的高可用架构。 本文分享自华为云社区《KubeEdge EdgeMesh 高可用架构详解|KubeEdge云原生边缘计算社区》，作者：南开大学｜达益鑫。 EdgeMesh项目解决了边 ......
【动手学深度学习】学习笔记
线性神经网络 图像分类数据集 import torch import torchvision from matplotlib import pyplot as plt from torch.utils import data from torchvision import transforms fr ......
一文深度解读边缘计算产业发展前景
算力在云端澎湃，云计算技术日新月异。 过去十年间，全球云计算市场快速扩张，市场规模爆发性增长。 中心化的云计算架构提供了集中、大规模的计算、网络和存储等资源，解决了泛互联网行业在前二十年快速发展所面临的业务迅速增长、流量急剧扩张和大规模计算需求等问题。 边缘计算是构筑在边缘基础设施之上，位于尽可能靠 ......
深度学习数学基础-概率与信息论
概率论是用于表示不确定性声明的数学框架。它不仅提供了量化不确定性的方法，也提供了用于导出新的不确定性声明（statement）的公理。概率论的知识在机器学习和深度学习领域都有广泛应用，是学习这两门学科的基础。 ......
JavaScript入门②-函数(1)基础{浅出}
函数（方法）就是一段定义好的逻辑代码，函数本身也是一个object引用对象。JS的深入浅出，全面了解函数，从作用域到词法分析，从箭头函数到call/apply/bind，从this到闭包，从上下文到调用栈，从内核到外延... ......
重学c#系列——委托和匿名函数[二十五]
前言 简单介绍一下什么是委托。 正文 以前也写过委托，这次算是重新归档，和新的补充吧。 https://www.cnblogs.com/aoximin/p/13940125.html 有些人说委托是函数指针的包装，也有些人说委托是一个方法或多个方法的引用。 这都是没有问题，委托是一个概念，微软官方文 ......
JavaScript入门③-函数(2)原理{深入}执行上下文
被JavaScript的闭包、上下文、嵌套函数、this搞得很头痛，这语言设计的，感觉比较混乱，先勉强理解总结一下???。● 为什么有闭包这么个东西？闭包包的是什么？● 什么是词法作用域？● 函数是如执行的呢？ ......