深度 逻辑12306
05_实验五_物理存储器与进程逻辑地址空间管理
物理存储器与进程逻辑地址空间管理 实验目的 通过查看物理存储器的使用情况，并练习分配和回收物理内存，从而掌握物理存储器的管理方法。 通过查看进程逻辑地址空间的使用情况，并练习分配和回收虚拟内存，从而掌握进程逻辑地址空间的管理方法。 预备知识 物理存储器的管理方式 EOS使用分页式存储管理方式，由页框 ......
深度学习中前馈神经网络的认识以及损失函数，梯度下降的一些算法
1.前馈神经网络 前馈神经网络就是上次提到的网络模型的基础上它仅可以向前传播，往前传播应该有的权值w，不断提取特征 2.损失函数 损失函数是什么？ 它是输入之后在隐藏层的传播过程中每一次数据传入对它预测结束之后都有一个预测值，这个预测值和真实得出来的结果有一定的误差，对这个误差进行拟合，需要用一些函 ......
Java逻辑运算符，短路运算
短路运算 因为c=5，所以c<4为false，又因为逻辑与运算，只要出现一个false就会输出 所以 boolean d=(c<4)&&(c++<4); 这行代码直接会输出false，(c++<4)也不会被执行 所以输出的结果为false，c=5，而不是c=6. 如果把(c++<4)输入到(c<4) ......
深度学习笔记3：使用预训练模型之特征提取
我们在小型图像数据集上做深度学习时，一种高效且实用的方法是采用预训练模型。预训练模型，指的是在大型数据集上预先训练好的模型。如果原始数据集具有足够的规模和通用性，那么预训练模型所学习到的特征的空间层次结构可以被视为视觉世界的通用模型。与许多早期的浅层学习方法相比，这种在不同问题之间移植特征的能力是深 ......
深度学习3D网络---PointNet
常见的3D数据表示方式有点云、多视图、体素、mesh网格等。 PointNet是直接处理点云数据的网络，可以实现对点云的分类和分割，其首页地址为：http://stanford.edu/~rqi/pointnet/。 主要从解决点云的无序性和保证旋转一致性两个方向出发，提出了以点云作为输入的分类网络 ......
易基因：人早期胚胎发育的表观遗传调控（染色质重塑+组蛋白修饰+DNA甲基化）｜深度综述
大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。 哺乳动物发育研究促进了对协调胚胎发生遗传、表观遗传和细胞过程的理解，并揭示了对人类胚胎发生特异性新见解。最近研究生成了人类早期胚胎发生的第一个表观遗传学图谱，激发了关于表观遗传学重编程、细胞命运调控以及支撑人类胚胎发育可塑性的潜在机制新 ......
Sklearn实现线性回归和逻辑回归
Linear Regression class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=None) 参数解释如下： fit_intercept : 布 ......
软件测试/人工智能|Python逻辑运算符如何灵活使用
前言 当初学者探索Python编程时，理解逻辑运算符是掌握编程逻辑和决策流程的重要一环。逻辑运算符允许我们对多个条件进行组合，以便进行更复杂的逻辑判断。让我们深入了解Python中常用的逻辑运算符及其使用方法。 逻辑运算符 逻辑运算符一般用来解决当有多个关系条件需要判断时使用，用来确定这些条件组合的 ......
Mybatis-plus逻辑删除
转载自:www.javaman.cn 1、application.yml配置 mybatis-plus: 表示这是 MyBatis-Plus 的配置部分。 global-config: 全局配置。 db-config: 数据库相关配置。 logic-delete-field: 指定逻辑删除的字段名。 ......
CSS的逻辑组合伪类
CSS 的逻辑组合伪类有 4 种，分别是：:not()、:is()、:where()和：has()。 否定伪类:not() :not 伪类选择器用来匹配不符合一组选择器的元素。由于它的作用是防止特定的元素被选中，它也被称为反选伪类（negation pseudo-class）。 也叫否定伪类，是在元 ......
46， 逻辑与UI更新分离
下面是一个简单的例子，演示了如何使用ScriptableObject和Unity的事件系统来实现逻辑和UI的分离： Copy code csharp Copy code // 数据模型 [CreateAssetMenu(fileName = "New Item", menuName = "Inven ......
汇编-TEST逻辑与
Test命令将两个操作数进行逻辑与运算（相当于AND运算），并根据运算结果设置相关的标志位。但是，Test命令的两个操作数不会被改变。运算结果在设置过相关标记位后会被丢弃 两操作数作与运算,仅修改标志位，不回送结果 TEST AX,BX 与 AND AX,BX 命令有相同效果，只是Test指令不改变 ......
机器学习-逻辑回归：从技术原理到案例实战
在本篇文章中，我们对逻辑回归这一经典的机器学习算法进行了全面而深入的探讨。从基础概念、数学原理，到使用Python和PyTorch进行的实战应用，本文旨在从多个角度展示逻辑回归的内在机制和实用性。 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 ......
神经网络入门篇：深度学习和大脑的关联性（What does this have to do with the brain?）
深度学习和大脑的关联性 开始讲故事（手动狗头） 深度学习和大脑有什么关联性吗？ 关联不大。 那么为什么会说深度学习和大脑相关呢？ 当你在实现一个神经网络的时候，那些公式是你在做的东西，你会做前向传播、反向传播、梯度下降法，其实很难表述这些公式具体做了什么，深度学习像大脑这样的类比其实是过度简化了我们 ......
深度掌握TypeScript中的重载【函数重载、方法重载】
深度掌握TypeScript中的重载【函数重载、方法重载】 1. 函数重载，方法重载的重要性 著名前端流行框架底层都用到函数重载，例如：Vue3 底层源码就多处使用到带泛型的函数重载。很多前端面试更是拿函数重载作为考核求职者 TS 技能是否扎实的标准之一，如果你不掌握函数重载，等于你的 TS 技能有 ......
机器学习中的深度学习的概念及激活函数、梯度爆炸和梯度消失的总结归纳
1.何为深度学习 在当今时代，机器学习不断深入，很多领域被研究，深度学习是目前最为热门之一的领域， 它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。 2.深度学习的目标 让机器能 ......
ML.NET 3.0 增强了深度学习和数据处理能力
.NET团队在 2023.11.28 在博客上正式发布了 ML.NET 3.0：：https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-ml-net-3-0/[1]，强调了两个主要的兴趣点，即深度学习和数据处理，使开发人员能够完全在 .NET 生态系统中创 ......
逻辑门
逻辑门 1.逻辑门的示意图 1.1与门 A，B两个输入同时导通，C才会输出 我们可以用两个输入两个继电器更直观的看出 真值表 2.或门 A,B只要有一个输入打开输出C就会亮 原理图 真值表 3.非门、 下图中当A打开时，B关闭。A关闭时，B打开。 真值表 4.异或门 异或门有两个输入信号，当这两个信 ......
汇编-or逻辑或
OR 指令在两个操作数的对应位之间进行（按位）逻辑或（OR）操作，并将结果存放在目标操作数中： 格式： OR reg,regOR reg,memOR reg, immOR mem,regOR mem,imm 操作数可以是 8 位、16 位、32 位和 64 位，但是两个操作数必须是同样大小。对两个操 ......
深度解析C#中LinkedList<T>的存储结构
本文承接前面的3篇有关C#的数据结构分析的文章，对于C#有关数据结构分析还有一篇就要暂时结束了，这个系列主要从Array、List、Dictionary、LinkedList、 SortedSet等5中不同类型进行介绍和分析。废话不多说，接下来我们来最后看一下这个系列的最后一种数据类型"链表"。 提 ......
ThreadLocal的深度解读
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/624851777 一、J2SE的原始描述 This class provides thread-local variables. These variables differ from their normal counterpa ......
Day08 逻辑结构（switch和增强for）
1. 知识点 if ,switch, for, while等等和 C++、js等相似，需要注意以下几点： 1.1 有关switch switch 中的 case value: value 类型可以是 byte , short, int, char。 value 类型：string 类型是JDK7才开 ......
逻辑帧和渲染帧
文档：游戏开发基础笔记：逻辑帧和物理帧辨析 | Gameloop | 游戏循环 – 源码巴士 (code84.com) 逻辑帧是每秒进行物体对象状态更新的计算次数，他决定了世界时间的额运行推进（开发者自定义的逻辑更新时间） 渲染帧是显卡渲染pipeline进行渲染的帧数（unity中就是调用Upda ......
自定义注解+工厂管理采集器逻辑
0.自定义注解 @Inherited @Target(ElementType.TYPE) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) public @interface Downloader { String value(); } 1.声明采集器 public inter ......
vue3使用::v-deep深度选择器不生效
会出现 ::v-deep usage as a combinator has been deprecated. Use :deep(<inner-selector>) instead of ::v-deep <inner-selector>.的报错 ：：v-depth用作组合子已被弃用。使用：dee ......
表示层USL 业务逻辑层Bll 数据访问层DAL
1.表示层（USL）：UI User 主要表示WEB方式，也可以表示成WINFORM方式。如果逻辑层相当强大和完善，无论表现层如何定义和更改，逻辑层都能完善地提供服务。 2.业务逻辑层（BLL）：主要是针对具体的问题的操作，也可以理解成对数据层的操作，对数据业务逻辑处理。如果说数据层是积木，那逻辑层 ......
NOIP 2023 三值逻辑
problem 我们定义 \(\text{T}\) 对应 \(n + 1\)，\(\text{U}\) 对应 \(n + 2\)，\(\text{F}\) 就是 \(-\text{T}\)。 现在我们知道了每一个数代表着什么值，用 \(val\) 数组来表示。 然后我们构想两个数组 \(pT\) 和 ......
数据分享|python分类预测职员离职:逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM交叉验证可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34434 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Shilin Chen 离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理，提升组织职员的心理健康，从而更有利于企业未来的发展。 解决方案 任务/目标 采用分类这一方法构 ......
【深度学习】[传送门] 链接收集帖
前言 本帖子用于收集一些查阅问题时遇到的有所帮助的帖子。 或因精力不足、或因前人之述备矣、或因不想浏览器收藏夹栏过于冗重，出于上述三个主要原因，本贴简略记录学习过程中所思索过的问题以及对应的帖子或网站，并择而简评。 主要格式为：“问题大致关键词，我的问题描述，帖子链接，对于帖子的存疑（如有）。” 此 ......