浮点 整数 算法 基础
webrtc QOS笔记一 Neteq直方图算法浅读
webrtc QOS笔记一 Neteq直方图算法浅读 想起博客园帐号了，回来填点webrtc qos的坑， 本文分析个很好用的直方图算法，不仅可以在音频里面计算抖动延迟，我发现用来统计丢包率也很好用. Histogram Algorithm DelayManager::Update()->Histo ......
Vue基础02、过滤案例、购物车案例
Vue基础02、过滤案例、购物车案例 一、v-for能循环的类型 数组、带索引 对象、默认value值、也可以是key值 字符串、带索引 数字、带索引 二、js的几种循环方式 js的循环基于索引的循环 js的in循环拿到的是索引 es6语法 of循环 数组的方法 forEach循环 jQuery的循 ......
大神之路-起始篇 | 第1章.计算机科学导论之【基础绪论】学习笔记
前言：当前作为一名IT互联网从业者，计算机技术日新月异，每天都有新概念、新技术的出现，而像我这样的万金油来说，越学到后面就越吃力，遇到瓶颈问题也随之增多，因为本身非科班出身，加之半路出家，针对于计算机基础知识掌握不牢或者说是不完整，所以我痛定思痛，下定决心重新学习计算机相关基础知识，从计算机科学导论... ......
联邦GNN综述与经典算法介绍
联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现，因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度，在诸如：异常个体识别、链接预测、分子性质... ......
Java 集合中的排序算法浅析
排序是一个Java开发者，在日常开发过程中随处可见的开发内容，Java中有丰富的API可以调用使用。在Java语言中，作为集合工具类的排序方法，必定要做到通用、高效、实用这几点特征。主要探讨java中排序方法所使用的算法，以及那些是值得我们学习和借鉴的内容。文中如有理解和介绍的错误，一起学习，一起探... ......
0源码基础学习Spring源码系列（一）——Bean注入流程
通过本文，读者可以0源码基础的初步学习spring源码，并能够举一反三从此进入源码世界的大米！
由于是第一次阅读源码，文章之中难免存在一些问题，还望包涵指正！ ......
小波去噪算法的简易实现及其扩展（小波锐化、高斯拉普拉斯金字塔去噪及锐化）之一。
早年就接触过小波的概念，那个时候看什么小波十讲这类的，看的可真谓云里雾里，一大堆数学公式，头大的要死。做去噪的时候也看很多人说小波去噪算法效果不错，最近定心的去研究了下GIMP里的小波分解插件，有一些心得，一起分享给大家。 ......
小波去噪算法的简易实现及其扩展（小波锐化、高斯拉普拉斯金字塔去噪及锐化）之二。
GIMP的小波分解只是偏重于实现，但是其效率还是很慢，本文简单的提出了其加速算法。同时对于如何使用小波分解后的数据，通过小波去噪和小波锐化两个过程予以了说明，另外，基于小波去噪的这些过程也可以使用拉普拉斯金字塔来实现。 ......
特定领域知识图谱融合方案：文本匹配算法(Simnet、Simcse、Diffcse)
本项目主要围绕着特定领域知识图谱(Domain-specific KnowledgeGraph:DKG)融合方案：文本匹配算法、知识融合学术界方案、知识融合业界落地方案、算法测评KG生产质量保障讲解了文本匹配算法的综述，从经典的传统模型到孪生神经网络“双塔模型”再到预训练模型以及有监督无监督联合模型... ......
遗传算法求TSP问题
一、实验内容及目的 本实验以遗传算法为研究对象，分析了遗传算法的选择、交叉、变异过程，采用遗传算法设计并实现了商旅问题求解，解决了商旅问题求解最合适的路径，达到用遗传算法迭代求解的目的。选择、交叉、变异各实现了两种，如交叉有顺序交叉和部分交叉。 二、实验环境 Windows10 开发环境Python ......
C#零基础小白快速入门指导
前言 本文写给想学C#的朋友，目的是以尽快的速度入门 C#好学吗？ 对于这个问题，我以前的回答是：好学！但仔细想想，不是这么回事，对于新手来说，C#没有那么好学。 反而学Java还要容易一些，学Java Web就行了，就是SpringBoot那一套。 但是C#方向比较多，你是学控制台程序、WebAP ......
linux 基础（6）简单认识 bash
shell 和 bash 是什么？ shell 是一种应用程序，在这个程序里输入文字指令，系统就会做出响应的操作。这个“壳程序”是我们使用系统各种功能的接口，学会了 shell 就是学会操作 linux 系统。检索/etc/shells，可以看到当前系统的 shell 有哪些。而 bash （Bou ......
linux 基础（7）账号和群组的管理
了解账号和群组的基本信息 账号使用 如何查看 linux 计算机上有哪些账号呢？账号的信息储存在/etc/passwd中，打开就可以看到： less /etc/passwd root:x:0:0:root:/root:/bin/bash bin:x:1:1:bin:/bin:/sbin/nologi ......
【rust】rsut基础：模块的使用一、mod 关键字、mod.rs 文件的含义等
本文内容 这篇文章是实战性质的，也就是说原理部分较少，属于经验总结，rust对于模块的例子太少了。rust特性比较多（悲），本文的内容可能只是一部分，实现方式也不一定是这一种。 关于 rust 模块的相关内容，准确来说：怎么在源码中引用其他模块的内容。 关于 mod、 use 、as 这几个关键字（ ......
算法学习笔记(16): 组合数学基础
组合数学基础 本文部分运用到了生成函数的知识 如果直接食用本文结论，请忽略下列链接。 生成函数参考博客：普通型生成函数 - Ricky2007 - 博客园 我认为讲的不错 组合数学非常有用！我们先从一点点简单的性质开始 简单原理 加法原理 这非常简单，我们举一个例子即可：考虑我有 $5$ 个红苹果和 ......
探索ABP基础架构的横切关注点
大家好，我是张飞洪，感谢您的阅读，我会不定期和你分享学习心得，希望我的文章能成为你成长路上的垫脚石，让我们一起精进。 授权、验证、异常处理和日志记录等横切关注点是每个系统的基本组成部分，它们对于确保系统的安全和良好运行至关重要。 实现横切关注点会导致应用中的很多地方出现重复代码。此外，一次授权或验证 ......
基于遗传算法的地图四色原理绘图上色的Python代码
本文介绍利用Python语言，实现基于遗传算法（GA）的地图四色原理着色操作。 1 任务需求 首先，我们来明确一下本文所需实现的需求。 现有一个由多个小图斑组成的矢量图层，如下图所示。 我们需要找到一种由4种颜色组成的配色方案，对该矢量图层各图斑进行着色，使得各相邻小图斑间的颜色不一致，如下图所示。 ......
前端算法之二分查找
在数组中查找指定元素,如果存在就返回它的位置,如果不存在,就返回-1。 这是一道非常经典的算法题，考的就是二分查找算法，首先分析二分查找的思路： 假设一个数组为 [3,5,19,22,25,33,45,47,57,66,71,78]（已经从小到大排好序），要求找出数值80的位置，如图： ps: g ......
《深入理解Java虚拟机》第三章读书笔记（二）——HotSpot垃圾回收算法实现(OopMap，安全点安全区域，卡表，写屏障，三色标记算法)
系列文章目录和关于我 前面《深入理解Java虚拟机》第三章读书笔记（一）——垃圾回收算法我们学习了垃圾回收算法理论知识，下面我们关注下HotSpot垃圾回收算法的实现，分为以下几部分 对象是垃圾的判断依据 GC Roots 是如何高效扫描的 如何解决跨代引用对象的垃圾回收问题 如何降低垃圾回收STW ......
《深入理解Java虚拟机》第三章读书笔记（一）——垃圾回收算法
参考书籍《深入理解java虚拟机》周志明著 系列文章目录和关于我 本文主要介绍垃圾回收理论知识 1.jvm哪些区域需要进行垃圾回收 虚拟机栈，本地方法栈，程序计数器都是线程私有的，随线程而生，随线程而灭。其中栈中的栈帧随着方法的进入和退出而有条不紊的执行出栈和入栈操作，每一个栈帧需要分配内存基本上在 ......
(一) MdbCluster分布式内存数据库——基础架构介绍
(一) MdbCluster分布式内存数据库——基础架构介绍 这个项目是怎么开始的我已经有些记不清楚了，大概是原来的内存数据库很不好用，一次次地让我们踩坑，我又自以为是地觉得可以做一个更好的出来。自从拥有自己的团队以来，我思考最多的总是如何带着团队做出有意义和有价值的产品，而不是将时间浪费在无谓的琐 ......
DRF框架基础
DRF框架基础 了解drf之前咱们安装一下该框架吧DRF安装与使用 本篇文章会详细介绍web开发模式、API接口及其接口测试工具、restful规范、还有经常分不清又很重要的序列化与反序列化的部分，初级交接触APIView、Request类。每个人对知识点的理解都会不一样，因此我会用自己的理解撰写一 ......
神经网络基础部件-BN层详解
训练深度神经网络的复杂性在于，因为前面的层的参数会发生变化导致每层输入的分布在训练过程中会发生变化。这又导致模型需要需要较低的学习率和非常谨慎的参数初始化策略，从而减慢了训练速度，并且具有饱和非线性的模型训练起来也非常困难。网络层输入数据分布发生变化的这种现象称为内部协变量转移，BN 就是来解决这个... ......
Dijkstra算法详解（朴素算法+堆优化）
定义 Dijkstra（读音：/'daɪkstrə/）算法，是用来求解一个边带权图中从某个顶点出发到达其余各个顶点的最短距离的算法。（为表达简便，下文中“起点（源点）到某个顶点的距离”简称为“某个顶点的距离”） 限制条件：各个边的权不能为负。 原理 假设s，v1，v2，...，vn（以下简称P1）为 ......
分布式协议与算法-Raft算法
本文总结自：极客时间韩健老师的分布式协议与算法实战课程。 大家都知道，Raft算法属于Multi-Paxos算法，它是在Multi-Paxos思想的基础上，做了一些简化和限制。关于Paxos算法，博主在之前的文章有过总结，大家可以从这里跳转：分布式协议与算法-Paxos算法 关于Raft算法相关的开 ......
初探富文本之CRDT协同算法
初探富文本之CRDT协同算法 CRDT的英文全称是Conflict-free Replicated Data Type，最初是由协同文本编辑和移动计算而发展的，现在还被用作在线聊天系统、音频分发平台等等。当前CRDT算法在富文本编辑器领域的协同依旧是典型的场景，常用于作为实现文档协同的底层算法，支持 ......
SOFAJRaft源码阅读（肆）-Netty时间轮算法的实践
SOFAJRaft的定时任务调度器是基于Netty来实现的，所以本文将会基于Netty时间轮算法，然后再结合SOFAJRaft源码进行分析。 @Author：Akai-yuan @更新时间：2023/1/29 1.HashedWheelTimer概览 一个时间轮算法的组成成分图： 一个基于Netty ......
C#开发PACS医学影像三维重建(十四):基于能量模型算法将曲面牙床展开至二维平面
在医学影像领域中，将三维重建中的人体组织展开平铺至二维，用来研判病灶和制定治疗方案的重要手段之一， 它能够将立体曲面所包含的信息更为直观的展示到二维平面上，常用的情景包括： 牙床全景图、平铺血管、骨骼二维化展开(肋骨平铺)。 众所周知，人体牙床正常情况下是有弧度的，无论是从俯视位还是冠状位观察都是不 ......
java反序列化基础
前言：最近开始学习java的序列化与反序列化，现在从原生的序列化与反序列化开始，小小的记录一下 参考文章：https://blog.csdn.net/mocas_wang/article/details/107621010 01.什么是序列化与反序列化 其实java的序列化说白了就是将一个对象转换成 ......