正则 深度dropout
正则表达式复习三——修饰符
修饰符 在正则表达式中，修饰符是用来修改搜索模式的标志，添加在正则表达式的末尾，以控制匹配的方式。格式为：/pattern/flags。pattern 为正则表达式，flags 为修饰符。 正则表达式的修饰符可以单独使用，也可以组合使用，它们提供了更灵活的匹配选项，适应不同的需求。 1. g - 全 ......
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 ......
正则表达式复习二——元字符
元字符 元字符在正则表达式中扮演着重要的角色，通过组合使用它们，能构建复杂的模式来匹配和处理文本。 序号 字符 含义 实例 1 . 匹配除换行符以外的任意单个字符 a.b 能匹配 "aab"、"axb"，但不匹配 "a\nb" 2 ^ 匹配字符串的开头 ^abc 能匹配 "abc"，但不匹配 "aa ......
初涉正则表达式
正则表达式 介绍 正则表达式(Regular Expression)是一种文本模式，包括普通字符（例如，a 到 z 之间的字母）和特殊字符（称为"元字符"），可以用来描述和匹配字符串的特定模式。 正则表达式是一种用于模式匹配和搜索文本的工具。 正则表达式提供了一种灵活且强大的方式来查找、替换、验证和 ......
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 ......
JS的常用验证正则
密码正则 密码必须为8到16位且必须包含数字和字母以及特殊字符 const pattern2 =/^(?!([A-Z]*|[a-z]*|[0-9]*|[!-/:-@\[-`{-~]*|[A-Za-z]*|[A-Z0-9]*|[A-Z!-/:-@\[-`{-~]*|[a-z0-9]*|[a-z!-/: ......
基于正则化的图自编码器在推荐算法中的应用 Application of graph auto-encoders based on regularization in recommendation algorithms
引言 看过的每一篇文章，都是对自己的提高。不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，积少成多，做更好的自己。 本文基于2023年4月6日发表于SCIPEERJ COMPUTER SCIENCE（PEERJ计算机科学）上的一篇名为《基于正则化的图自编码器在推荐算法中的应用》（Application of ......
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 ......
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 ......
正则表达式复习一——介绍
介绍 正则表达式 (Regular Expression，简称 RegExp) ，是一种文本模式匹配工具，可以匹配普通字符、特殊字符等。它提供了一种灵活且强大的方式来查找、替换、验证和提取文本数据。它可以应用于各种编程语言，如 JavaScript、Python、Java、PHP 等。 正则表达式在 ......
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 ......
第五天：正则表达式
一、基本正则表达式 1、字符匹配 . 匹配任意单个字符，可以是一个汉字 " \." [] 匹配指定范围的任意单个字符 [0-9] [a-z] [^] 匹配指定范围外的任意单个字符 [^djy] [:alnum:] 字母和数字 [:alpha:] 代表任何英文大小写字符 [:lower:] 小写字母 ......
【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 ......
正则表达式的概念和实践
python中用re模块来处理正则表达式，能帮助你检查一个字符串是否和某种模式匹配。正则表达式提供了强大的方式来查找，替换，验证和提取文本数据 常用的场景是用正则表达式来进行网页数据的爬取和存储。 1、正则表达式的模式： 普通字符 例如字母，数字，空格可以直接匹配 特殊字符 例如点号.，星号*，加号 ......
SQL正则表达式
使用正则表达式 一般来说，如果被要求匹配一个字符串，应该首先会想到一个正则表达式模式进行匹配。 正则表达式提供各种功能： 1. ^：表示一个字符串或者行的开头 2. [a-z]：表示一个字符的范围，匹配从a到z的任何字符 3. [0-9]：表示一个字符范围，匹配从0到9的任何字符 4. [a-zA- ......
前端系列：正则表达式RegExp详解
目录正则创建匹配方法元字符字符集合边界分组数量词汇匹配模式RegExp 方法特性 正则创建 字面量创建 const str = 'asdf123sds3234' const regexp = /\d+/g const res = str.match(regexp) console.log(res) ......
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（ ......
掌握JavaScript中的正则表达式和字符串匹配
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 ......
39. 干货系列从零用Rust编写负载均衡及代理，正则及格式替换
正则在计算机的处理中是非常的常用的一种技术，具有许多优点，使得它在文本处理和模式匹配方面非常强大和灵活，有强大的文本匹配和搜索功能，跨平台性跨语言，每种语言都有相应的实现，既简洁又高效便捷，是受欢迎的一种又相处较难的字符串处理技术。 ......
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 ......