概论 深度week1 week
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 ......
week 3 周五
2024/1/12 周五 当日工作： 与王飞杰老师沟通项目设计详情，在原有的项目原型的基础上查漏补缺 继续跟着网上Spring Boot + Vue项目设计教程视频进行学习。 视频教程链接： 【从0开始带你手撸一套SpringBoot+Vue后台管理系统，让小白能跟着学会的项目实战】 https:/ ......
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 ......
NewStarCTF 2023 Week1 MISC-wp
流量！鲨鱼！ 我们得到一个流量包 发现很多http流量 我们过滤一下 发现有很多状态码为404的错误 我们在过滤一下 发现一串字符串 有点像base编码 解码两次得到flag CyberChef's Secret base解码 套了3层base编码 机密图片 得到一个二维码 我们先扫一下没有得到有用 ......
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 ......
WEEK3
gitee仓库连接： https://github.com/dkyljm/zbishe 工作： 1.开题报告重新提交 2.提交指导记录 3.阅读娄老师推荐书目，完成连接设备SGD_RV SDF_OpenDevice、关闭设备SGD_RV SDF_CloseDevice、打开会话SGD_RV SDF_ ......
week3
2024/1/10 周三 gitee仓库连接：https://gitee.com/zsy20201221/bishe 学号 20201221曾思源 《毕业设计》第3周学习总结 本周任务 翻译原文的确定 开题报告、任务书重新提交， 提交指导记录提交gitee毕业设计项目目录链接， 提交每日代码和文档统 ......
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 ......
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 ......
week 3 周四
2024/1/11周四 当天工作： 确定翻译原文：Web-based Work Order System for Tracking, Reporting, and Solving IT Issues https://dl.acm.org/doi/10.1145/1294046.1294088 继续阅 ......
week3
2024/1/11 gitee仓库链接：蒙思洋/20202323msy (gitee.com) 今日工作： 学习通过git统计每日代码量，以及统计每日学习进度。 截图： ......
week 3
任务 翻译原文的确定 开题报告、任务书重新提交，提交指导记录 提交gitee毕业设计项目目录链接，提交每日代码和文档统计截图 课题原型和毕业设计每周详细计划，要有DOD 完成情况 DAY 1 开题答辩 改开题报告，任务书重新提交，提交指导记录 DAY 2 找了点英文文献，准备翻译 DAY 3 实现服 ......
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 ......
week 3
2024/1/10 周三 gitee仓库连接：https://gitee.com/zzzxp13/20202215zxp.git 当天工作： 1.开题报告重新提交 2.提交周二组会的指导记录 3.阅读娄老师推荐书目，初步学习Spring Boot+Vue编程内容，尝试编写前段vue代码 当前已完成任 ......
【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 ......
混淆技术概论
引言 在逆向工程领域，混淆技术是一种非常重要的技术手段，通过打破人们的思维惯性，使得逆向分析变得更加困难。本文将会介绍混淆技术的概念、分类及其应用，以及如何使用IPA Guard进行iOS IPA重签名。 混淆技术概述 混淆可以被视为一种破坏代码可读性和理解性的技术手段。它的目的是增加代码的复杂度， ......
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（ ......
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 ......
制约国产深度学习框架发展的根本原因 —— AI芯片的无法自主生产或量产
秉着没事就胡言乱语的宗旨，这里在接着胡说八道一下。 国外的深度学习框架如TensorFlow、pytorch、Jax打的如火如荼，按照以往惯例我们是不应该去做自主研发软件系统的，毕竟硬件不在掌握之下，搞出的软件质量又不如外国的好，但是随着中美贸易战的爆发这一切被改写。 国外的商用硬件和软件都开始对我 ......
2023-2024-1 20231407陈原计算机科学与概论与C语言程序设计第十五周学习总结
这个作业属于哪 计算机科学概论与C语言程序设计 作业要求 https://www.cnblogs.com/rocedu/p/9577842.html#WEEK15 作业目的 自学C语言程序设计 作业正文 https://www.cnblogs.com/CCCY12345/p/17951307 输出所 ......
panghu week03 总结笔记
设计： get 如何在缓存中，返回关键字的值 O(1) 的时间复杂度，这里我们比较容易想得到是用map 去存储 put 如果key 已经存在，则变更数据，不存在则写入数据 如果插入关键字数量超过 capacity,则逐出最久未使用的关键字 总结下操作： 获取数据比较简单直接从map中判断存在，如果存 ......