深度 逻辑12306
逻辑卷 （虚拟硬盘）
逻辑卷 linux上使用硬盘 1、分区 2、格式化 3、挂载 分区缺点：①分区无法扩容，只能重新分区，这样数据丢失 ②必须是硬盘上连续的空间 逻辑卷诞生就是解决这两个缺点！ 逻辑卷的作用 1、无线扩容/缩容（ 不能缩容），不会影响数据 2、空间可以不连续 3、有限的备份功能 制造逻辑卷的过程 （pv ......
磁盘分区---低级格式化(物理格式化)、逻辑格式化
低级格式化（物理分区）：划分扇区、为每个扇区使用特殊数据结构，包括检验码 分区第一步: 将磁盘划分为一个或多个柱面组成的分区，即C、D盘 分区第二步: 逻辑格式化:逻辑格式化：将初始的文件系统数据结构存储到磁盘上，这些数据结构包括空闲和已分配的空间以及一个初始为空的目录 ......
逻辑回归
1. 分类 1.1 motivation 只有两种分类结果的问题成为二分类问题，通常使用0指代false，1指代true 样本也可分为负样本(negative class)和正样本(positive class)，例如针对邮件是否为垃圾邮件的问题，正常邮件就是负样本，垃圾邮件就是正样本 由此可知，正 ......
APP攻防--安卓逆向&数据修改&逻辑修改&视图修改
APP攻防--安卓逆向&数据修改&逻辑修改&视图修改 @目录APP攻防--安卓逆向&数据修改&逻辑修改&视图修改工具集apk目录意义逆向数据修改逆向逻辑修改逆向视图修改某小说升级vip某兔去除广告某壁纸升级vip 工具集 MT管理器 NP管理器 APK查壳工具PKID 开发助手专业版破解版 v6.8 ......
vue3 compositon api 和 common下写业务逻辑的区别
区别： Vue 3 的 Composition API 是一种处理和组织 Vue 组件内部逻辑的方式。它可以让你更灵活地组织和复用你的代码。 使用composition API可以将组件的逻辑拆分为小的、独立的函数或模块，并使用setup函数进行组合和重用。这对于一些复杂的业务逻辑或需要高内聚、低耦 ......
神经网络基础篇：详解逻辑回归 & m个样本梯度下降
逻辑回归中的梯度下降 本篇讲解怎样通过计算偏导数来实现逻辑回归的梯度下降算法。它的关键点是几个重要公式，其作用是用来实现逻辑回归中梯度下降算法。但是在本博客中，将使用计算图对梯度下降算法进行计算。必须要承认的是，使用计算图来计算逻辑回归的梯度下降算法有点大材小用了。但是，认为以这个例子作为开始来讲解 ......
关于二叉树中三种深度遍历方式的理解
今日刷题，538. 把二叉搜索树转换为累加树。明确知道利用二叉搜索树中序遍历的情况下是有序数组这一个特点，进行“逆中序”来累加。但是在递归时却还是有些没有搞清楚一些细节，终究还是没有掌握。 问题主要还是在于递归返回值的处理上： 在中序遍历的情况下，似乎对于左右两个节点的遍历，不太方便进行返回值的操作 ......
深度学习之Attention Model（注意力模型）
https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/9367497.html 1、Attention Model 概述 深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型，举个例子来说，当我们观赏一幅画时，虽然我们可以看到整幅画的全貌，但是在我们深入仔细 ......
基于LSTM深度学习网络的时间序列分析matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，专门设计用于处理序列数据。LSTM网络通过记忆单元和门控机制来捕捉时间序列中的长期依赖关系，避免了传统RNN中的梯度消失问题。LSTM的核心原理包括三种门控：输入门（i ......
E---完型填空---逻辑一致性
总-分结构： 1、 前面的sinals 带s，是复数，故为总分结构，选B 2、 前面的cases是复数，总--分结构，选B/D 3、 依然是总分，C ......
深度学习入门--认识深度学习以及安装工具
感谢李沐老师的教学视频以及《动手学深度学习》，视频总时长47h https://zh-v2.d2l.ai/chapter_preface/index.html https://www.bilibili.com/video/BV1if4y147hS/?spm_id_from=333.999.0.0&v ......
软件测试|MySQL逻辑运算符使用详解
简介 在MySQL中，逻辑运算符用于处理布尔类型的数据，进行逻辑判断和组合条件。逻辑运算符主要包括AND、OR、NOT三种，它们可以帮助我们在查询和条件语句中进行复杂的逻辑操作。本文将详细介绍MySQL中逻辑运算符的使用方法和示例。 AND运算符 AND运算符用于将多个条件组合起来，要求所有条件都为 ......
104.二叉树的最大深度
目录题目法一、后序遍历法二、层序遍历 题目 给定一个二叉树 root ，返回其最大深度。二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：3 示例 2： 输入：root = [1,null,2] ......
掌握Spring事件监听器的内部逻辑与实现
本文详细剖析了Spring 5.x的事件模型、事件发布源码、Application Event Multicaster的作用以及事件广播的核心逻辑。 ......
12306的技术架构演进（网络整理）
12306的技术架构是一个非常复杂和庞大的系统，经历了多个版本的演进和优化。根据搜索结果，以下是12306的技术架构的主要特点和演进过程： 第一代架构：互联网售票系统设计了缓存服务、用户管理、车票查询、订单及电子客票处理等多个相对独立的业务分区，以及三级网络安全域。 第二代架构：在2012年春运期间 ......
ElasticSearch深度解析入门篇：高效搜索解决方案的介绍与实战案例讲解，带你避坑
ElasticSearch深度解析入门篇：高效搜索解决方案的介绍与实战案例讲解，带你避坑 1.Elasticsearch 产生背景 大规模数据如何检索 如：当系统数据量上了 10 亿、100 亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题： 1）用什么数据库好？(mysql、oracl ......
[Leetcode] 0111. 二叉树的最小深度
111. 二叉树的最小深度 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。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：2 示例 2： 输入：root = [2,nu ......
BurpSuite靶场系列之逻辑漏洞
本次推荐的模拟环境如下： https://www.hackthebox.com/ 扫描客服微信 获取课件完整PDF ......
逻辑漏洞挖掘之CSRF漏洞原理分析及实战演练
本系列文章旨在揭秘逻辑漏洞的范围、原理及预防措施，逐步提升大家的安全意识。第二篇选取了广为熟知的CSRF漏洞进行介绍。 ......
刘老师《Pytorch深度学习实践》第三讲：梯度下降
1.分治法不能用 局部点干扰性大 2.梯度下降 3. 随机梯度下降 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent, SGD)：由于批量梯度下降法在更新每一个参数时，都需要所有的训练样本，所以训练过程会随着样本数量的加大而变得异常的缓慢。随机梯度下降法正是为了解决批量梯度下降 ......
基于Googlenet深度学习网络的矿物质种类识别matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出，斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classificatio ......
SpringMVC-快速返回逻辑视图
今天完成了SpringMVC-快速返回逻辑视图，可以看作是springmvc一个非常基础的demo 效果: 代码: index.jsp <%@ page contentType="text/html;charset=UTF-8" language="java" %> <html> <head> <t ......
Mysql数据查询逻辑
MySQL是一定有一个唯一非空索引的，如果有主键则是主键，没有主键则是用唯一键，唯一键也没有则会自动生成一个隐藏的字段作为主键；然后以这个字段作为聚簇索引； 所以比如表foo，它的每一行的所有列数据是连续的（至少每一列数据的“指针”值在行里是连续的，比如text这种列，在一行里可能只是存储的它的“指 ......
内置控制逻辑的工业智能网关有哪些优势？
内置控制逻辑的工业智能网关在工业网络边缘提供数据处理、决策功能和连接管理的强大组合。这些设备可以提高工业运营的效率、可靠性和安全性，同时还提供适应不断变化的需求的灵活性。 ......
像素流逻辑整理
player.html onload() app.js load() start() connect() msg=websocket if (msg.type 'config') { onConfig(msg); } else if (msg.type 'playerCount') { update ......
C++U5-深度优先搜索-03（记忆化搜索、剪枝和优化）
💡 根据 遗忘曲线：如果没有记录和回顾，6天后便会忘记75%的内容 笔记正是帮助你记录和回顾的工具，不必拘泥于形式，其核心是：记录、翻看、思考 思维导图 记忆化搜索图示： 剪枝和优化解释 例题讲解： 【天下第一】 #include <bits/stdc++.h> using namespace s ......
【专题】2022年中国数字孪生行业研究报告-数字孪生与产业深度融合-推动报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34041 本次报告合集分为数字孪生综述、技术架构建设、核心技术分享、新型技术成果展示以及重点行业应用五大内容版块。从数字孪生应用建设路径的角度出发，着重提出了“数智视融合，虚实人联动”的观点，并提供数字孪生应用技术的参考。同时，本报告合集还完整系 ......
基于深度学习的自动驾驶汽车语义分割与场景标注算法研究。
自动驾驶汽车是当前研究的热点领域之一，其中基于深度学习的语义分割与场景标注算法在自动驾驶汽车的视觉感知中具有重要作用。本文将围绕自动驾驶汽车的语义分割与场景标注算法展开研究。 一、研究背景 随着人工智能技术的不断发展，自动驾驶汽车逐渐成为汽车产业的重要发展方向。在自动驾驶汽车的视觉感知中，语义分割和 ......
深度学习（非线性优化）
之前做非线性优化一般都是求雅可比矩阵或者数值求导，然后通过高斯牛顿或者LM迭代求解。 这次用pytorch中的方法求解试试。 下面给一个用pytorch求解的代码，例子是之前文章中的。 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as ......
Optional.ofNullable()方法， 参数list或者map如果为null执行 ofNullable(创建个新对象返回)，参数如果不为null执行orElse里面的处理逻辑
Optional.ofNullable()方法 举个栗子 public static void main(String[] args) { List<String> list = null; list.forEach(x -> System.out.println(x)); } 工作中经常会遇到，查 ......