深度 原因gblup
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 ......
limit 影响性能的原因和优化方案
一、问题 当使用limit实现分页查询时，当limit的偏移量越大时，sql语句的耗时也越大。 select * from table_name limit 10000,10 select * from table_name limit 0,10 这两条查询语句都是取10条数据，但性能就相差甚远。 ......
边缘数据采集网关无法上传数据是什么原因？如何解决？
边缘数据采集网关是物联网系统中的常见设备，对于提高物联网感知和响应效率、加强物联网联动协同能力、提升数据安全性等方面都具有重要意义。 ......
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 ......
常见的HTTP接口超时问题出现原因及解决办法
HTTP接口超时问题是指在HTTP请求发送到服务器后，由于等待服务器响应的时间超过了预设的超时时间，导致请求被中断。以下是可能导致HTTP接口超时问题的原因和解决方法： 网络延迟或不稳定：网络延迟或不稳定可能导致请求在传输过程中耗费的时间超过了预设的超时时间。解决方法是优化网络环境，确保网络连接稳定 ......
leftjoin/innerjoin以后数据条数比原数据表多的原因及解决办法
举例 A 表（1500行）是用户id和对应年龄，B 表（5000行）是用户id 和对应的爱好（如果有多个爱好就会出现多行数据），现在想通过用户id来链接这两张表，使用 left join（A，B）或者 inner join 结果连完发现生成了一张 3000行的表C（但理论上行数应该小于等于表 A） ......
MySQL 主从延迟的常见原因及解决方法
承蒙大家的支持和厚爱，刚上市的《MySQL实战》已经跃居京东自营数据库图书热卖榜第1名，收到的反馈也普遍不错，欢迎大家购买。 正文 主从延迟作为 MySQL 的痛点已经存在很多年了，以至于大家都有一种错觉：有 MySQL 复制的地方就有主从延迟。 对于主从延迟的原因，很多人将之归结为从库的单线程重放 ......
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 ......
CP连接在四次挥手时，需要TIME_WAIT阶段的原因
如图，客户端在收到服务端发来的FIN报文后，会进入TIME_WAIT阶段，该阶段最大持续时间为2MSL（MSL即报文段最大生存时间，超出该时间，TCP报文就会被丢弃）。设置TIME_WAIT阶段的主要原因有两点： 为了使客户端收到第四次挥手的ACK，从而正确关闭连接 假设第四次挥手时，客户端发送给服 ......
域名解析未生效的原因记录
域名做了a记录绑定到vps之后，NGINX也基本配置没错，反复检查了好几遍，域名解析却一直未生效，始终不知道错哪儿了。 最后跟客服联络。 发现是Nameservers（域名解析服务器）没有设置，设置完，网站能正常访问。 blessingofwisdom.com ......
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 ......
数据泄露原因影响以及如何预防？
数据泄露涉及的范围广泛，可能因素也众多。以下列举了一些常见的数据泄露的原因，它们对企业造成的影响以及预防方式。 原因1：技术层面：不足的或过时的网络安全设置，如弱口令、未进行数据加密、服务器设置问题等，都可能让黑客和恶意软件有机可乘。 影响：技术层面的数据泄漏，通常会导致大量数据被窃取，影响范围广， ......
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 ......
安防视频监控平台EasyCVR使用RTMP推流但是通道显示不在线的原因排查
安防视频监控平台EasyCVR采用了开放式的网络结构，支持高清视频的接入和传输、分发，平台提供实时远程视频监控、视频录像、录像回放与存储、告警、语音对讲、云台控制、平台级联、磁盘阵列存储、视频集中存储、云存储等丰富的视频能力，此外，国标GB28181高清可视化视频监控云平台EasyCVR还具备权限管 ......
演示JVM中对象分配内存过程和OOM发生原因
工具：jvisualvm 测试代码： public static void main(String[] args) throws Exception{ List<byte[]> list = Lists.newArrayList(); System.in.read(); while (true){ ......
Omics辅助育种统计方法：GBLUP和rrBLUP
此幻灯片是来自“Omics辅助育种统计方法”短期课程中的一节：genomic BLUP and ridge regression BLUP。作者Malachy Campbell，博后毕业于康奈尔大学，是一名计算生物学家，专注于统计基因组学和数量遗传学。热衷于从大规模、复杂且常常带有噪音的多维数据中提 ......
GB28181视频汇聚平台EasyCVR级联后，部分通道视频无法播放是什么原因？
视频汇聚监控EasyCVR平台可以实现不同厂家、不同协议、不同型号的摄像机、设备及平台获取摄像机视频流后，以统一、标准的视频格式和传输协议，将视频流推送至云平台，完成海量安防视频资源轻量化接入、分发，实现设备和平台的互联互通，形成感、存、知、用一体化的综合性大平台，让用户随时随地“可视、可测、可控”... ......
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 ......
内存、cpu 资源使用率过高原因分析
内存消耗过高，1，程序开的多2，程序服务多，占用大，3，访问量大，4，内存小5，程序有计算逻辑问题，产生消耗。6，应用多开，同一个服务，异常启动多次，7，系统中了病毒8，主机被黑，有挖矿程序导致， ......
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 ......
集中存储/视频汇聚平台EasyCVR定制版本国标注册不能上线是什么原因？该如何解决？
智能视频监控/视频云存储/集中存储/视频汇聚平台EasyCVR具备视频融合汇聚能力，作为安防视频监控综合管理平台，它支持多协议接入、多格式视频流分发，视频监控综合管理平台EasyCVR支持海量视频汇聚管理，可应用在多样化的场景上，包括城市“一网统管”建设、智慧工地风险预警、智慧工厂安全生产可视化监管 ......
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 ......